基于小波变换的番茄总糖近红外无损检测

分别采用小波消噪、常数偏移消除等11种光谱预处理方法,对番茄总糖含量（质量分数）的近红外光谱进行预处理,通过偏最小二乘法定量校正模型预测值比较得出,小波消噪是适合番茄近红外光谱的最佳预处理方法,小波消噪的总糖质量分数近红外光谱优选区域为11 998.9～6 097.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1,在此光谱区内建立的番茄总糖质量分数偏最小二乘法模型预测值与实测值的相关系数为0.930,内部交叉验证均方差为0.466%,校正标准差为0.469%,预测标准差为0.260%。试验结果表明：小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对番茄总糖含量进行快速无损检测。     

基于形态小波的烟草尼古丁含量近红外光谱检测

为了提高烟草尼古丁含量的测定精度,该文将基于形态小波的近红外光谱去噪方法应用于烟草的一阶导数近红外光谱数据处理中,给出了方法的原理和步骤,评估了该方法的去噪效果;用处理后的光谱计算了烟草中的尼古丁含量,并与小波变换方法的处理结果进行了对比分析。结果表明:形态小波作为一种非线性小波,兼顾数学形态学的形态特征和小波的多分辨率特性,在去噪的同时具有良好的光谱细节保留能力,能有效地保留光谱的有用信息。与小波软阈值方法相比,检测结果中预测集的决定系数r2由0.9877提高到了0.9931,其均方根误差RMSEP由0.0539降到了0.0492。研究结果为提高利用近红外光谱测定烟草尼古丁含量的分析精度和模型的稳健性提供了参考。     

基于组合滤波的鱼油二十碳五烯酸含量近红外光谱检测

为了提高鱼油二十碳五烯酸(eicosapentaenoic acid,EPA)含量的测定精度,该研究将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数学形态学滤波相结合的近红外光谱去噪方法应用于鱼油的一阶导数光谱预处理中,给出了方法的原理和步骤,评估了该方法的去噪效果。运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立了鱼油EPA近红外光谱的预测模型,用处理后的光谱计算了鱼油中EPA的含量,并与九点平滑和小波变换方法的处理结果进行了对比分析。结果表明:与传统的九点平滑处理结果相比,信噪比(signal to noise ratio,SNR)从14 d B左右提高到35 d B左右,原始信号与消噪信号之间的标准差由0.005 71降到0.002 26;预测集的决定系数由0.959 3提高到0.987 9,预测均方根误差(root mean square error,RMSE)由0.060 1降为0.031 2。证明了组合的EMD和数学形态学滤波方法在光谱处理过程中的可靠性,提高了鱼油EPA含量近红外光谱的定量分析精度。     

不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型

针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型,选ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱,同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测定叶片的磷含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再分别选拉普拉斯特征映射(laplacian eigenmaps,LE)、局部线性嵌入(locally-linear embedding,LLE)、局部切空间对齐(local tangent space alignment,LTSA)、等距映射(isometric mapping,Isomap)和最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)5种典型的流形学习算法对去噪后的光谱数据进行降维和特征提取,进而建立基于支持向量机回归(support vector regression,SVR)的柑橘叶片磷含量预测模型。结果表明,基于一阶导数谱的Isomap-SVR建模结果最佳,全生长期校正集和验证集模型决定系数分别为0.9430和0.8949。试验表明,5种流形学习算法皆适用于对柑橘叶片磷含量的预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

小波包-局部最相关算法提高土壤有机碳含量高光谱预测精度

高光谱遥感可以实现水稻土排水期有机碳含量的快速预测,但土壤反射率受多种噪声的影响,有机碳光谱信号探测受阻,预测模型性能低下,如何在去除噪声的同时最大限度地保持有机碳光谱信号十分重要。以原状新鲜水稻土为研究对象,采用Bior1.3小波系对反射光谱进行1~7层小波包变换,通过相关分析确定最大分解层;将原始反射率至最大分解层以内的各层光谱相关系数组成相关系数集,采用局部最相关算法(local correlation maximization,LCM)构造土壤有机碳最优光谱;最后基于最优光谱建立有机碳含量偏最小二乘预测模型并进行分析。结果显示:1)随着小波包分解层数的增加,土壤反射率与有机碳含量的相关性不断增强,到第6层达到最高,确定为小波包最大分解层;2)基于LCM构造的最优光谱比未去噪光谱平滑,比小波包去噪光谱保留了更多光谱细节;3)未去噪光谱、小波包去噪光谱和LCM最优光谱有机碳预测模型的验证决定系数分别为0.693、0.727和0.781,均方根误差为1.952、1.840和1.679 g/kg,残留预测偏差为1.85、1.97和2.17。小波包-局部最相关算法在去噪同时有效保持了土壤有机碳光谱信号,可提高水稻土有机碳含量高光谱预测精度。     

基于光谱学原理与小波包分解技术预测苹果树叶片氮素含量

为探索不同生理物候期苹果树叶片氮素含量的快速检测方法。分别在果树坐果期、生理落果期和果实成熟期,使用光谱仪测量了果树叶片在可见光和近红外区域的反射光谱,同时在实验室测定了果树叶片的全氮含量。研究首先将实验所得的光谱反射率与氮素含量以果树为单位进行聚类,利用小波包分析技术对每棵果树的光谱信息进行分解,提取出的低频信号和去除高频噪音后的信号分别组成了低频全光谱和去噪全光谱。针对这两个全光谱均实施了主成分分析,利用提取主成分分别建立了果树不同生长阶段的氮素含量多元线性回归模型。对比基于归一化植被指数（NDVI）建立的氮素含量估测模型发现,利用全光谱信息建立的氮素含量预测模型精度更高;在坐果期和果实成熟期,使用去噪全光谱提取的主成分建立的氮素预测模型最优;而在生理落果期,使用低频全光谱提取的主成分建立的模型最优。结果表明,利用小波包分析技术能够有效地提高苹果果树叶片氮素含量的光谱预测能力。     

用偏最小二乘法及傅立叶变换近红外光谱快速检测白酒酒精度

为了得到白酒工业中酒精度的快速检测技术,将偏最小二乘法与傅立叶变换近红外光谱相结合,通过解析白酒样品的近红外光谱图和对光谱进行不同的预处理,结果表明：用最大最小归一化法预处理光谱,光谱范围选择9747.1～7498.3 cm^-1和6102～5446.3 cm^-1,采用内部交叉验证建立模型,决定系数(R²)为99.99%,交互验证均方根差(RMSECV)为0.165%,主成分数为4,此条件下建模效果较好;模型进行验证结果表明预测集相关系数(R²)为99.80%,预测标准偏差(RMSEP)为0.264%,模型的预测效果很好,具有较高的精密度和良好的稳定性,能满足生产中白酒酒精度的快速检测要求。     

柑橘病害近红外光谱判别模型及病害对理化指标影响

柑橘病害严重影响柑橘产量与品质,为进一步寻找叶片光谱与其理化指标变化规律,故将近红外光谱技术与化学计量学相结合探索柑橘病害光谱判别及病害对理化指标影响的可行性。利用便携式近红外光谱仪,获取柑橘正常、溃疡病和砂皮病3类叶片光谱并测量理化指标值,开展光谱特性与理化指标规律分析,进行SPA(successive projections algorithm)与PCA（principal component analysis）变量筛选,结合RF （random forest）与LWPLS（locally weighted partial least squares）分别建立柑橘病害定性模型及理化指标定量模型。对比分析模型结果,发现基于原始光谱变量的LWPLS定性模型效果最佳,其判别准确率为94.03%。用401个光谱变量为输入,基于LWPLS的正常叶片SPAD值模型分析结果最优;虽正常、溃疡病和砂皮病3类叶片综合的LWPLS定量模型RMSEP较大为4.46%,但模型对叶片SPAD值具有较好的预测精度,R²和RPD分别为0.93、2.19。研究表明,近红外光谱技术结合化学计量学判别柑橘病害及分析病害对叶片理化指标的影响具有一定可行性,可为柑橘病害实时现场检测提供重要科学参考。     

粳稻七种必需氨基酸含量近红外漫反射光谱分析技术研究

利用化学法测定了粳稻精米粉必需氨基酸的含量,并分别建立了相应的近红外分析预测模型。结果表明,不同光谱预处理方法对近红外分析模型的预测结果有较大影响,采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好。用偏最小二乘法(PLS)获得的粳稻精米粉缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、蛋氨酸、苏氨酸、赖氨酸等7种必需氨基酸含量的预测模型和交叉验证结果显示表明,最优校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.8868、0.0303;0.8623、0.0237;0.9008、0.0359;0.8993、0.0278;0.5999、0.0256;0.76040、.0238;0.8543、0.0173。因此在水稻品质育种中,近红外光谱分析技术可用于除蛋氨酸、苏氨酸外的其余5种必需氨基酸含量的测定。     

基于可见/短波近红外光谱检测结球甘蓝维生素C含量

维生素C是人类必需的营养素,结球甘蓝作为主要蔬菜品种之一富含维生素C。该试验利用可见/短波近红外光谱分析技术,开展结球甘蓝维生素C含量的快速检测方法研究。首先通过Kennard-Stone(K-S)法将样本按照6:1划分为校正集(60个样本)和验证集(11个样本),分别利用反射率和吸光度的原始光谱、一阶导数(first derivative,FD)和二阶导数(second derivative,SD)光谱预处理后对应的6个数据集,建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型。针对最优光谱预处理方法处理后的光谱,设置5个置信水平(0.95,0.975,0.99,0.995,0.999 5),利用逐步回归(stepwise regression,SR)进行建模波长选择,以各置信水平对应的各组优选波长进行多元线性回归建模。结果表明:利用FD光谱预处理方法可以提高PLS回归模型精度,验正集R~2从处理前的0.85提高到0.96,是该研究的最佳光谱数据预处理方法。利用降维后的7个主成分继续建立PLS回归模型,校正集R~2为0.92,交互验证均方根误差(root mean squared error of cross validation,RMSECV)为0.658 0 mg/100 g,验证集R~2为0.96,预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)为1.620 4 mg/100 g。PLS回归模型预测维生素C含量,检测精度高,可以代替传统检测方法,为结球甘蓝的品质评定提供一种新的途径。进一步分别应用8,6,5个优选波长进行多元线性回归建模,校正集R~2平均为0.78,RMSECV平均为3.760 9 mg/100 g,验证集R~2平均为0.73,RMSEP平均为2.879 2 mg/100 g,虽然R~2有所降低,但波长点少,利用较少的波长变量来预测维生素C含量,降低模型复杂度,可以为便携式检测仪器开发提供技术支持,以提高结球甘蓝内部品质评定作业效率。     

近红外光谱结合化学计量学方法检测蜂蜜产地

为了实现蜂蜜产地的快速判别,应用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜产地进行了判别分析。kennard-Stone法划分训练集和预测集。光谱用一阶导数加自归一化预处理后,再用小波变换（WT）进行压缩和滤噪。结合滤波后光谱信息,分别用径向基神经网络（RBFNN）和偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）建立了苹果蜜产地和油菜蜜产地的判别模型。对不同小波基和分解尺度进行了讨论。对苹果蜜,WT-RBFNN模型和WT-PLS-LDA模型都是小波基为db1、分解尺度为2时的预测精度较好,都为96.2%。对油菜蜜：WT-RBFNN模型在小波基为db4和分解尺度为1时,预测精度较好,为85.7%;WT-PLS-LDA模型在小波基为db9、分解尺度也为1时,预测精度较好,为90.5%。研究表明：WT结合线性的PLS-LDA建模比WT结合非线性的RBFNN建模更适于蜂蜜产地判别;近红外光谱技术具有快速判别蜂蜜产地的潜力。     

近红外光谱结合小波变换预处理在蜂蜜产地快速检测中的应用

应用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜产地进行了判别分析。kennard-Stone法划分训练集和预测集。光谱用一阶导数加自归一化预处理后,再用小波变换（WT）进行压缩和滤噪。结合滤波后光谱信息,分别用径向基神经网络（RBFNN）和偏最小二乘-线性判别分析（PLS-LDA）建立了苹果蜜产地和油菜蜜产地判别模型。对不同小波基和分解尺度进行了详细讨论。对苹果蜜,WT-RBFNN模型和WT-PLS-LDA模型都是小波基为db1、分解尺度为2时的预测精度最好,都为96.2%。对油菜蜜：WT-RBFNN模型在小波基为db4和分解尺度为1时,预测精度最好;WT-PLS-LDA模型在小波基为db9、分解尺度也为1时,预测精度最好,为90.5%;预测精度WT-PLS-LDA模型优于WT-RBFNN模型。研究表明：WT结合线性的PLS-LDA建模比WT结合非线性的RBFNN建模更适于蜂蜜产地鉴别;近红外光谱结合WT-PLS-LDA可实现对蜂蜜产地的快速无损检测,为蜂蜜产地鉴别提供了一种新方法。     

Effects of Vermicompost on Soil Physicochemical Properties and Lettuce (Lactuca sativa Var. Crispa) Yield in Greenhouse under Different Soil Water Regimes

ABSTRACT

This study mainly focused on the impacts of vermicompost (VC) treatments on physicochemical characteristics of sandy-clay-loam soil and lettuce (Lactuca sativa var. crispa) yield in a greenhouse under different soil moisture regimes. Pot experiments were conducted with different VC treatment doses (0%, 2.5%, and 5% w/w) and three soil water regimes (100%, 50%, and 25%?_f, ?_f is field capacity). Following the harvest, soil samples were taken and analyzed for physicochemical properties. The highest organic matter content (2.19%) was observed in 5% VC treatment of the full irrigation level (100%?_f) irrigation treatment and the lowest organic matter content (0.19%) was obtained from the control treatment of the lowest irrigation level (25%?_f). Soil physical properties were positively influenced by VC treatments under different irrigation regimes. The highest lettuce yield (178.7 g plant^?1) was observed in 5% VC treatment of the full irrigation level (100%?_f) irrigation treatment and the lowest lettuce yield (94.0 g plant^?1) was obtained from the control treatment of the lowest irrigation level (25%?_f). Present findings revealed that vermicompost treatments under different irrigation regimes could reliably be used to enhance soil physicochemical properties and lettuce yield.     

基于自适应小波偏微分方程的蝗虫切片图像去噪

蝗虫显微切片图像在获取的过程中不可避免地会受到噪声污染,其纹理、边缘与噪声又都属于高频分量,单独使用小波变换或偏微分方程(partial differential equation,PDE)扩散的方法都不能在有效去噪的同时保持边缘、纹理等。针对这一问题,提出了基于自适应小波PDE的去噪算法。首先对蝗虫切片含噪图像进行sym5小波软阈值去噪,分解层数根据去噪后图像的PSNR(peak signal to noise ratio)值自适应地选择,阈值门限使用Birge-Massart处罚算法获取。然后在此去噪的基础上进行Perona-Malik(PM)模型去噪,迭代次数根据去噪后图像的PSNR值自适应地选择,梯度阈值根据图像自身的2范数获取。为了验证所提出算法的去噪性能,进行了与常用去噪算法的对比试验。试验结果表明:视觉上,采用本文算法去噪后的图像噪声点较少且边缘、纹理清晰;客观上,采用该文算法去噪后的图像PSNR值比使用维纳滤波高出2 d B左右,比使用中值滤波高出3 d B左右,比使用小波阈值去噪高出2 d B左右,比使用PM模型去噪高出1 d B左右,并且在结构相似性(structural similarity image measurement,SSIM)上采用该文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此,将自适应小波PDE的算法应用于蝗虫切片去噪是可行的、有效的,为其后续处理提供了技术支持。     

基于多尺度区间插值小波法的牛肉图像中大理石花纹分割

牛肉大理石花纹的丰富程度代表着脂肪含量的多少,是牛肉等级划分的重要指标。基于计算机图像的自动分级技术中图像的降噪和分割处理是大理石花纹提取的基础。该文利用多尺度区间插值小波解偏微分方程的方法对牛眼肌切面图像进行处理,基于中心相似变换的延拓方法有效解决边界效应。处理中自适应选取配置点,提高计算效率。试验证明,该算法不仅达到降噪目的,同时还实现了对不同对象区域的保边平滑,使图像纹理和边缘更加清晰。降噪结果与传统滤波法进行对比,峰值信噪比值平均比均值滤波高9.0 d B,比中值滤波高8.2 d B,比维纳滤波高6.6 d B,结构相似性数值平均比均值滤波高0.42,比中值滤波高0.40,比维纳滤波高0.34。与大津法相比,去噪后采用灰度进行图像分割的效果更好,既能分割出大脂肪,又能分割出小脂肪,提高了牛肉等级判定的准确度。     

脐橙采摘机器人末端执行器设计与试验

针对脐橙无损采摘的需求,基于欠驱动原理设计了一种双V型手指脐橙采摘机器人末端执行器,主要由吸附机构、夹持机构和旋切机构3部分组成,吸附机构可以实现果实与果簇快速分离,夹持机构能够对果实进行无损稳定夹持,旋切机构可以将果实与果梗快速分离。建立脐橙数学模型并分析了手指工作空间。依据夹持机构的受力分析,并对关键部件进行了选型。结合电阻式薄膜压力传感器设计了手指的力反馈系统,使夹持机构达到稳定无损采摘要求。搭建末端执行器实体样机,以步进电机转速为因素,以单果采摘时间、采摘成功率和损伤率为指标,进行了105次采摘试验,根据试验结果,选取250 r/min作为最佳步进电机转速,此时单果采摘时间为1.76 s,采摘成功率为94.28%,损伤率为0。该文研究的脐橙采摘末端执行器采摘速度高、控制难度低、与机械臂集成度高,可为脐橙采摘机器人的整体研发提供参考。     

Effect of processing techniques at industrial scale on orange juice antioxidant and beneficial health compounds

Phenolic compounds, vitamin C (L-ascorbic acid and L-dehydroascorbic acid), and antioxidant capacity were evaluated in orange juices manufactured by different techniques. Five processes at industrial scale (squeezing, mild pasteurization, standard pasteurization, concentration, and freezing) used in commercial orange juice manufacturing were studied. In addition, domestic squeezing (a hand processing technique) was compared with commercial squeezing (an industrial FMC single-strength extraction) to evaluate their influences on health components of orange juice. Whole orange juice was divided into soluble and cloud fractions after centrifugation. Total and individual phenolics were analyzed in both fractions by HPLC. Commercial squeezing extracted 22% more phenolics than hand squeezing. The freezing process caused a dramatic decrease in phenolics, whereas the concentration process caused a mild precipitation of these compounds to the juice cloud. In pulp, pasteurization led to degradation of several phenolic compounds, that is, caffeic acid derivatives, vicenin 2 (apigenin 6,8-di-C-glucoside), and narirutin (5,7,4'-trihydroxyflavanone-7-rutinoside) with losses of 34.5, 30.7, and 28%, respectively. Regarding vitamin C, orange juice produced by commercial squeezing contained 25% more of this compound than domestic squeezing. Mild and standard pasteurization slightly increased the total vitamin C content as the contribution from the orange solids parts, whereas concentration and freezing did not show significant changes. The content of L-ascorbic acid provided 77-96% of the total antioxidant capacity of orange juice. Mild pasteurization, standard pasteurization, concentration, and freezing did not affect the total antioxidant capacity of juice, but they did, however, in pulp, where it was reduced by 47%.     

Impact of high-pressure processing on vitamin E (α-, γ-, and δ-tocopherol), vitamin D (cholecalciferol and ergocalciferol), and fatty acid profiles in liquid foods

In the present study, four high-pressure (HP) treatments (100, 200, 300, and 400 MPa) of 9 min duration were evaluated to assess their effect on the lipid fraction (fat-soluble vitamins and fatty acid profile) of an orange juice-milk and a vegetable beverage. After HP treatment, nonsignificant changes in vitamin D(2) and D(3) contents were observed for both beverages. An increase in vitamin E activity was observed in HP beverages when pressures >100 MPa were applied, mainly due to an increase in α-tocopherol content. Only a small reduction in fat content was found for the orange juice-milk beverage, but no changes were observed for the vegetable beverage. A significant decrease in SFA levels was observed in HP-treated (300-400 MPa) orange juice-milk. With regard to MUFA, a significant increase in oleic acid (C(18:1)) was found in both liquid foods. Nonsignificant differences in the PUFA profiles were observed after HP processing.