基于增强拉曼光谱的苹果中啶虫脒农药残留的无损定量分析

为了快速准确检测苹果的农药残留,该研究基于表面增强拉曼光谱技术,以新烟碱类农药啶虫脒作为研究对象,建立了一种快速准确检测苹果农药残留含量的方法.为了改善表面增强剂对定量检测的检测精度和稳定性,在pH值为6.5的弱酸性条件下向银溶胶中加入稳定剂聚丙烯酸钠和团聚剂NaCl.采用了卡尔曼平滑(Rauch-Tung-Strie...     

基于激光拉曼光谱的脐橙内部品质无损检测

论文初步探讨了运用激光拉曼光谱技术来检测脐橙内部品质的方法。应用激光拉曼光谱仪获取脐橙拉曼谱线,通过对拉曼谱线处理与分析得到了预测脐橙果肉糖度和硬度的谱线特征值,以四个谱线特征值为输入参数、脐橙糖度和硬度为输出建立了三层BP神经网络模型。结果表明,模型的糖度预测值与实测值之间的误差总体方差为0.0656,模型的硬度预测值与实测值之间的误差总体方差为0.0062。研究表明,采用激光拉曼光谱技术检测脐橙内部品质是可行的。     

基于特征光谱的苹果霉心病无损检测设备设计

针对现有农产品内部品质无损检测多采用宽波段光谱技术,集成应用光谱仪与计算机完成品质分析,存在成本高、能耗大、分析过程复杂以及光谱信息冗余等问题。该文结合苹果霉心病在果心发病的特征,采用透射光谱检测方式,设计实现了基于窄带LED光源与光敏二极管的苹果霉心病无损检测设备。通过霉心病发病特征的分析可得果径和特征光谱波段的透射强度是进行霉心病检测的关键影响因素,设计光谱特性试验,对多组宽波段光谱数据采用相关性分析法得到特征光谱波段为690～730 nm。设计果径与透射光谱信息采集的基础平台,该平台包括LED光源及其驱动模块、光电转换与检测模块以及基于丝杠滑台组件与限位传感器的果径在线测量模块;采用基础平台对样品进行数据获取,以果径与透射光谱强度值为输入,建立基于误差反向传播网络的霉心病判别模型。结果表明,采用该文所述测试试验样本进行验证,设备判别准确率达到95.83%。该研究结果表明,基于特征光谱采用 LED 光源的霉心病无损检测方法是可行的,可为其他果品内部病害的检测提供借鉴思路。     

苹果内外品质在线无损检测分级系统设计与试验

目前苹果品质检测分级机械存在结构复杂、价格昂贵以及不能兼顾内外品质的缺点。苹果的内部品质和外部品质都是决定苹果价值的关键因素,故该研究根据静态条件下的试验分析,设计了苹果内外品质在线无损检测分级系统。该系统主要由哑铃式滚子、机器视觉外观品质检测系统模块、近红外内部品质检测系统模块、分级模块以及控制系统组成。在机器视觉外部品质检测模块设计中,为了增大苹果有碰伤部位和无碰伤部位之间的对比度,通过采集有碰伤部位和无碰伤部位的反射率光谱,确定在730 nm处两者的反射率差异最大,并以此选用波长为730 nm的红色LED光源作为机器视觉模块的光源。为获得苹果整个表面信息,苹果在向前运动的过程中完成自转,并利用算法将单个苹果3个运动状态下的图像进行提取和合成,随后对图像进行高斯滤波,大津法二值化以及轮廓提取处理,当该苹果判断为有碰伤时,直接发送剔除指令,当判断为无碰伤,对轮廓提取后图像进行圆拟合处理,并利用拟合圆直径得到该苹果的大小。近红外内部品质检测系统模块设计中,对比2种近红外检测结构,并以试验确定了将探头和光源布置在下的设计方式。最终,通过试验验证得到了系统的在线检测性能,系统对于苹果有无碰伤检测总体正确率为94%,大小检测的相关系数为0.964 6,均方根误差为2.28 1 mm,苹果内部可溶性固形物含量所建立模型的校正集相关系数为0.950 8,校正集均方根误差为0.342 6%,预测集相关系数为0.949 2,预测集均方根误差为0.448 7%。单个苹果的检测时间为0.71 s。整机具有体积小、结构简单、成本较低的优点,适用于农户和中小型企业。     

拉曼光谱在精细农业土壤成分快速检测中的研究进展

拉曼光谱利用分子运动对入射光产生非弹性散射的原理对分子成分进行检测,具有受水分干扰小、样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,在土壤成分快速分析方面展现了很大的优势。但是拉曼光谱信号弱,受荧光干扰强,为土壤拉曼信号的有效获取带来困难。为了分析拉曼光谱在土壤成分检测中的应用潜力,该研究综述了移频激发差分拉曼光谱技术、共焦显微拉曼技术以及表面增强技等基于拉曼光谱的土壤成分检测技术,分析了土壤成分拉曼光谱检测的研究进展,并提出进一步研究建议。结果表明：1）脂肪族化合物以及芳香族化合物都具有拉曼活性,为基于拉曼光谱的土壤有机质含量的定性、定量分析提供了理论依据。为了弥补拉曼光谱对有机质整体定量预测精度的不足,采用红外-拉曼光谱融合方式补偿单独拉曼光谱数据中缺失的土壤有机质信息,可显著改善预测精度。2）利用表面增强技术可以增强土壤溶液中可溶性氮与土壤有效氮拉曼特征波峰的强度,获得了良好的定量预测效果,回归模型决定系数R2达到0.91～0.99。3）土壤中很多含磷的化合物都具有拉曼活性,拉曼光谱是识别土壤中不同磷酸盐形态的极其有效的工具,在土壤磷素含量的分析中,应用小波包分解的拉曼光谱对滤除有机质的磷酸盐参杂土壤中磷素浓度进行预测,回归模型精度R2达到0.94。拉曼光谱检测的样本范围取决于激发光照射在样本上的光点尺寸,而土壤样本的空间变异性为聚焦目标物质带来困难。因此,实现现场高分辨率检测的关键是获取有效拉曼信号、同时降低背景信号的干扰。移频激发技术与显微拉曼技术为农田土壤养分的原位测量提供了技术保障。建议：1）采用光谱融合方法提升回归模型的预测精度。2）降低冗余变量,提升模型的可解读性与重现性。3）充分考虑土壤对拉曼光谱的影响,为开发农田现场土壤成分快速监测技术提供参考。     

近红外光谱检测苹果可溶性固形物

该文目的是通过静态和在线两种方式的对比试验,研究苹果可溶性固形物近红外光谱静态和在线检测的差异。分别在静态（600～950 nm）和在线（600.02～950.92 nm）2种检测方式下,采用间隔偏最小二乘法,寻找苹果可溶性固形物的特征波段,建立了苹果可溶性固形物近红外光谱检测用数学模型,并进行对比分析。试验结果为：与静态检测模型相比,在线检测模型性能稍弱,模型预测相关系数为0.78,预测均方根误差为1.04oBirx。试验结果表明：近红外光谱在线检测苹果可溶性固形物的精度不理想。     

苹果质地品质近红外无损检测和指纹分析

为了探索近红外光谱快速无损检测苹果质地品质的方法,采集240个苹果样本的近红外光谱( 波长 8002500 nm),通过解析光谱图和进行不同的预处理,利用偏最小二乘法(PLS)和多元线性回归(MLR)建立回归模型和确定特征指纹图谱.基于波长范围为1300～2500 nm,PLS结合多元散射校正(MSC)所建模型的预测效果最好,硬度模型的预测标准偏差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.226 kg/cm2、96.52%,脆度模型的 RMSEP和R2分别为0.243 kg/cm2、97.15%.用权重法基于PLS模型选择的硬度特征波长为1657、1725、1790、2455、1929、2304 nm,脆度特征波长为1613、1725、1895、2304、2058、2087、2396 nm,经MLR模型检验,特征波长与苹果的硬度和脆度有很高的相关性,硬度的RMSEP和R2分别为0.271 kg/cm2、90.30%,脆度的RMSEP和R2分别为0.304kg/cn2、91.64%.结果表明,PLS模型和特征指纹光谱均能准确预测苹果的质地品质,为苹果质地品质的评价提供了快速、直观、简便、可行的新方法.     

手持式可见近红外苹果品质无损检测系统设计与试验

为实现苹果多产地多品质指标的现场快速无损检测与评价，该研究基于可见近红外光谱技术研发低成本、低功耗、小型化的苹果品质手持式无损检测终端。检测终端集成宽谱LED光源和水果特征响应窄带光电探测器，接入物联网云端数据系统，实现检测数据上传和模型的远程更新维护。利用研制的检测系统可有效获取不同产区苹果500～1 050 nm波长范围内的漫反射光谱，优选光谱预处理算法消除干扰并采用不同特征波长提取算法对数据进行降维，分别建立了多产地苹果可溶性固形物含量、硬度和维生素C含量的通用检测模型，模型的预测相关系数分别为0.926、0.798和0.704，预测均方根误差分别为0.585%、1.405 kg/cm2和0.968 mg/100g。将通用检测模型载入云端数据系统作为云模型，检测样本时调用云模型进行计算并反馈至检测终端。通过多个产地独立样本的验证表明，该系统可满足苹果产业现场无损检测的实际需求，为手持式光谱检测仪的实用化设计提供参考。     

线扫描式拉曼高光谱成像技术无损检测奶粉三聚氰胺

为了实现颗粒状样本的大面积无损快速检测,该研究结合拉曼光谱和高光谱技术搭建了一套线扫描式拉曼高光谱检测系统,对奶粉和三聚氰胺颗粒混合样本进行了检测研究。研究通过高斯窗平滑法和air PLS基线校正方法分别消除了拉曼光谱中的噪声信号和荧光背景,选取三聚氰胺主要特征峰(671.71 cm-1)处的单波段图像作为是否含有三聚氰胺颗粒的判断依据。研究首先对三聚氰胺产生的拉曼信号在奶粉颗粒中的穿透深度进行了检测,随后完成了10种不同浓度的三聚氰胺奶粉混合样本的拉曼高光谱采集,对特征单波段图像中各像素点的拉曼强度平均值进行一元线性分析,并对单波段图像进行二值化处理。结果显示,在三聚氰胺特征单波段图像中,感兴趣区域内所有像素点的拉曼强度平均值与三聚氰胺浓度之间线性度较高,其决定系数R2达到了0.995 4。在二值图像中,三聚氰胺颗粒的位置信息能够直观的展现。研究结果表明,拉曼高光谱成像技术具有快速、无损和大面积检测的特点,在实际应用中具有巨大潜力。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

基于SERS的苹果树腐烂病原菌早期侵染检测

为了早期诊断由黑腐皮壳真菌(Valsa mali Miyabe et Yamada)引起的苹果树腐烂病,该研究基于表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman scattering,SERS)技术,以腐烂病菌丝、病原菌丝侵染的苹果树和健康的苹果树枝作为研究对象,结合S-G平滑和迭代自适应加权惩罚最小二乘法进行拉曼光谱预处理,经解析发现病原菌丝与染菌样本在1 598、1 595 cm^-1和2 930、2 925 cm^-1附近敏感谱峰明显区别于健康样本。重复试验分析发现,病原菌侵染可致寄主特征谱峰偏移以及谱峰强度改变：健康样本在1 286 cm^-1附近的特征峰随病原菌的侵染偏移至1 365 cm^-1附近;健康样本在1 286与1 587 cm^-1附近的谱峰强度比值小于0.5,染菌样本在1 365与1 595 cm^-1附近的谱峰强度比值大于0.5,而菌丝在1 327与1 598 cm^-1附近的谱峰强度比值大于1.0;1 5...     

表面增强拉曼光谱快速检测生鲜肉中的瘦肉精

为了快速检测生鲜肉中的瘦肉精,该研究利用表面增强拉曼光谱技术,以沙丁胺醇为检测目标物,建立了一种快速检测肌肉组织和肝脏中瘦肉精含量的方法。在碱性环境下利用乙酸乙酯对样品中沙丁胺醇进行提取,采用Savitzky-Golay 5点平滑法和自适应迭代重加权惩罚最小二乘法消除光谱噪声以及荧光背景对分析建模的影响。为检测方法的重复性,对50个相同沙丁胺醇质量分数(1 mg/kg)的肌肉组织样品进行信号采集,对沙丁胺醇特征峰强度进行分析,621、814、1 253、1 489、1 609 cm~(-1) 5个特征峰强度的相对标准偏差(RSD)为6.54%、6.07%、8.65%、7.44%、6.81%,说明该方法具有较好的重复性。建立沙丁胺醇标准溶液的预测模型,沙丁胺醇浓度与其特征峰强度相关性较好,决定系数R~2为0.968。对肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量进行检测,检测范围分别为0.01~5和0.02~5 mg/kg,检出限分别为0.01和0.02 mg/kg,其含量与预测实测值决定系数为0.912和0.921。研究表明,该方法可以实现肌肉组织和肝脏中沙丁胺醇含量的定量预测。     

大白菜中马拉硫磷农药的表面增强拉曼光谱快速检测

为了检测大白菜中马拉硫磷农药残留,该文采用表面增强拉曼光谱技术结合化学计量学方法建立马拉硫磷残留的快速检测模型。采用硫酸镁、N-丙基乙二胺、石墨化炭黑和C18去除大白菜中蛋白质、脂肪、碳水化合物等物质的影响。利用不同预处理方法对原始光谱信号进行预处理,建立大白菜中马拉硫磷残留的偏最小二乘模型。研究发现,大白菜中马拉硫磷的检测浓度达到1.082 mg/L以下;归一化预处理后建立的模型预测性能最好。配制5个未知浓度样本验证模型的准确度,预测值与真实值相对误差的绝对值为0.70%~9.84%,预测回收率为99.30%~109.84%;配对t检验的结果表明样本的预测值与真实值之间无明显差异,说明模型是准确可靠的。结果表明,SERS(surface-enhanced Raman spectroscopy)方法可以实现大白菜中马拉硫磷残留的快速检测。     

拉曼光谱法无损检测蜂蜜中的果糖和葡萄糖含量

应用拉曼光谱结合化学计量学方法对蜂蜜果糖和葡萄糖含量进行了定量分析。用自适应迭代重加权惩罚最小二乘(adaptive iteratively reweighted penalized least squares,airPLS)算法进行基线校正,用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选变量,分别用线性的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归算法和非线性的支持向量机(support vector machines,SVM)回归算法建立定量校正模型,并进行预测。2种模型都有较好的预测结果。对果糖,SVM模型预测值与高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC)测定值的相关系数(R)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.902和1.401,略优于PLS模型(R为0.892,RMSEP为1.604);对葡萄糖,PLS模型的R和RMSEP分别为0.968和0.669,优于SVM模型(R为0.933,RMSEP为1.410)。结果表明拉曼光谱结合化学计量学方法可快速无损测定蜂蜜果糖和葡萄糖含量。     

应用激光拉曼光谱判别油菜叶片核盘菌早期侵染

病原物核盘菌侵染油菜植株所引发的油菜菌核病严重制约着油菜产业的发展,及早诊断核盘菌的侵染有助于油菜菌核病的早期防治。病原物一般由侵入点向植物寄主四周扩散形成病斑,而与病原物侵染点不同距离的组织区域可代表病害的不同严重程度。该研究采用激光共聚焦显微拉曼光谱仪在800~2 000 cm-1范围内获取健康和染病油菜叶片的拉曼光谱曲线,接着采用小波变换(wavelet transform,WT)进行拉曼光谱的预处理以去除荧光背景的干扰,然后选择主成分因子(principal components,PC-1和PC-2)以及特征参量(1 006,1 156和1 522 cm-1)进行样本间的聚类分析,最后分别基于主成分因子和拉曼特征参量建立最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)进行菌核病侵染油菜叶片不同阶段的判别分析。结果发现采用基于PC-1主成分,1 156和1 522 cm-1处的拉曼强度建立的LS-SVM判别模型可以得到100%的识别率。研究结果表明,通过判别分析油菜叶片菌核病病斑不同区域处的拉曼光谱可以实现核盘菌侵染油菜叶片的早期判别,这为后续探究植物病害的早期监测以及研发油菜叶片菌核病早期诊断拉曼便携仪提供理论参考。     

农药残留的表面增强拉曼光谱快速检测技术研究现状与展望

果蔬农药残留危害人类健康,施药后,农药分布于其表皮和内部组织,果蔬表面农药绝对残留量低、不均匀,直接光谱检测表征难,而表面增强拉曼散射(surface-enhanced Raman scattering,SERS)技术具有分子级检测精度,可以有效扩增信号,在实现微量物质检测方面优势明显。为此,论文综述了国内外表面增强拉曼散射技术的研究现状,特别是详细介绍了通过设计合理的表面增强拉曼基底结构,实现农药残留信号增强的主要技术手段和表面增强拉曼光谱信号分析方法。在此基础上,指出农药残留的表面增强拉曼检测技术研究中的前沿热点问题,探讨并展望了表面增强拉曼技术在农药残留快速检测方面的发展趋势。基于表面增强拉曼的农药高灵敏度、快速检测表征技术,将在农药违禁使用和农药残留超标监管中有广阔应用前景。     

基于变量选择的蚕茧茧层量可见-近红外光谱无损检测

以蚕茧茧层量为研究对象,研究了基于可见-近红外光谱技术的蚕茧茧层量无损检测方法。采用最小二乘支持向量机（least square-support vector machine,LS-SVM）建立可见-近红外光谱模型。采用无信息变量消除算法（uninformative variable elimination, UVE）与连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）相结合选取光谱有效波长。结果表明,基于UVE-SPA法进行变量选择,最终将原始光谱的600个光谱变量减少到了8个（673,937,963,982,989,992,995和1 008 nm）。基于此8个变量建立的LS-SVM模型得到了预测集的确定系数（Rp2）为0.5354,误差均方根（RMSEP）为0.0373的预测结果。表明可见-近红外光谱可以用于对蚕茧的茧层量进行无损检测,同时UVE-SPA是一种有效的光谱变量选择方法。