农产品分光反射特性及近红外图像处理在农业中的应用

简要介绍了农产品分光反射特性的测定原理及方法；分析了桃、梨、黄瓜及西瓜等果实的近红外分光反射特性；阐述了近红外图像处理系统硬件的基本要求；介绍了近红外图像处理在果实损伤检测、颜色和叶子相近果实的识别及植物生长信息测定中的应用     

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。     

果蔬品质手持式近红外光谱检测系统设计与试验

为满足果蔬加工过程快速检测和质量控制的实际需求,研发近红外光谱技术的低成本、实用化、小型化的果蔬品质手持式检测系统。在分析当前近红外光谱实用化过程的瓶颈问题的基础上,提出果蔬品质的手持式检测系统设计方案,阐述了硬件系统选择和软件系统构建,介绍了检测系统的工作原理;选用近红外微机电系统的数字微镜器件作为分光元件,以单点探测器获取检测信息,从而实现光谱检测系统的微型化设计和系统成本的显著降低。以检测番茄为例,利用设计的手持式检测系统,获取番茄900~1 700 nm范围的近红外光谱,利用先选择特征波段再优选波长的建模策略,分别建立了番茄中番茄红素和可溶性固形物含量的定量检测模型;可溶性固形物含量模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.899和0.133%;番茄红素模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.886和2.508 mg/kg。研究表明该系统能够满足果蔬品质的快速无损检测要求,可为实用化、小型化的手持式光谱检测仪设计和开发提供参考。     

农产品近红外光谱品质检测软件系统的设计与实现

在中国加入WTO后,利用近红外光谱技术进行快速、准确的农产品品质检测技术与方法研究非常迫切,为满足对样品组分定量预测软件的需求,设计并实现了农产品近红外光谱品质检测软件系统。采用了面向对象编程技术,向量、矩阵运算的封装技术,结构化存储与复合文档等软件实现技术。该系统由光谱文件管理,光谱显示,光谱信号处理(预处理),光谱校正模型的建立与管理,未知样品的组分浓度预测等五大功能模块构成。具有多种光谱仪器光谱格式(SPC、TXT、JWS、MAT、ASF等)兼容性,光谱分析功能全面性,算法(PCR、PLS、GA、ANN、Wavelet、Wavelet Package等)多样性,软件系统易维护性,用户使用操作方便性等特点。实例分析表明,无论采用本系统的PLS-NIR模型,还是采用本系统的PCA-MBP-NIR模型,组分浓度预测精度均很高。本系统为农产品品质检测近红外光谱建模和预测提供了很好的技术支持,具有重要的应用价值。     

农产品品质近红外光谱分析结果影响因素研究综述

结合国内外研究现状,针对校正集样品选择,样品粒径、含水率、温度、试验因素,以及预处理和数学建模方法的选择对农产品近红外光谱分析结果的影响进行了探讨分析。分析结果表明：为获得可靠的分析结果,样品选择应均匀、广泛,并应考虑样品粒径、含水率及温度的影响,同时应选择合适的光谱预处理和数学建模算法。     

高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用

传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。     

鸡蛋内部品质的光特性无损检测

无损检测鸡蛋内部品质是鸡蛋流通、加工中不可缺少的组成部分。为了提高鸡蛋内部品质光特性无损检测的精度,建立了鸡蛋的光学模型,找出了整蛋、内容物、蛋壳三者透射特性之间的关系。通过试验研究,得到了鸡蛋内部品质指标(哈氏单位)与整蛋透射率、蛋壳颜色、鸡蛋几何参数之间的相关关系。并对光特性无损检测的分级精度作了初步分析。     

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。     

猕猴桃品质光谱无损检测技术研究进展

光谱无损检测技术正越来越广泛地应用在水果内部品质检测中。该文从猕猴桃光谱特性差异及光谱无损检测技术影响因素对比分析等方面出发,对目前光谱分析技术在猕猴桃品质检测中应用的研究现状进行综述。分析了猕猴桃与其它水果光谱吸收特性和散射特性的差异以及不同温度、硬度、成熟度、部位及生长期管理措施对猕猴桃光谱特性的差异。对猕猴桃样品采集、光谱检测及数据处理等方面的不同方法进行了对比分析。指出采用500～2500 nm的可见光及近红外光谱对不同产地、不同生长环境和管理条件、不同储藏期、不同成熟度猕猴桃的果肉颜色、硬度、干物质含量、可溶性固形物含量、含糖量以及水果密度等内部品质进行检测是可行的。数据处理和定标模型建立方面的研究正在从传统多元回归和数值优化方法到包括人工神经网络技术、遗传算法、小波分析和自组织理论等先进数据分析技术的非线性模式识别方向发展。今后研究重点应进一步提高定标模型预测可靠性、通用性和实用性,建议今后对不同猕猴桃品种及不同仪器之间定标模型的通用性、猕猴桃在运动条件下的光谱检测技术等方面进行研究。     

无损检测技术在水果品质安全和真实性的应用研究进展

在水果产量攀升和品质要求不断提高的背景下,对水果的品质、安全和真实性开展快速无损检测的需求日益迫切。本研究概述了光谱学、力学、声学、计算机视觉、电子鼻和电子舌等无损检测技术结合多种化学计量学方法在水果营养功效成分和感官属性品质特征挖掘、农药残留和病害霉变安全性检测以及原产地、品种分类、贮藏时间真实性鉴别研究中的应用。同时,本研究还从生产实际和科学研究两个方面进行了展望,可为水果的质量安全监管和消费者权益保障提供科学依据。     

果品内在品质无损检测技术的研究进展

该文综述了目前国内外果品内在品质的无损检测技术——近红外分析法、声学特性分析法、X射线分析法、计算机视觉技术及电、磁特性法的研究进展，简单介绍了果品的无损检测技术在国内外的应用现状，并提出发展意见。     

基于可见-近红外光谱的滩羊肉多品质指标无损检测

针对近红外光谱技术在生鲜肉品质检测中预测模型适用范围窄、检测指标单一、模型稳定性差、难以有效应用于生产检测等问题,本研究采集不同月龄宁夏滩羊宰后3个时期4个部位肉的可见-近红外光谱信息,测定色泽、pH值、蒸煮损失、剪切力以及蛋白质、粗脂肪和水分含量,利用2个波段(370~1 050 nm、900~1 700 nm)的光谱数据分别构建各个指标的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型以实现滩羊肉多品质指标同步无损检测。结果表明,两波段中各品质指标的PLSR预测模型相关系数(R)均大于0.80,第二波段中水分含量PLSR模型预测集R可达0.941;两波段中各品质指标预测模型的性能较好,其中370~1 050 nm波段的光谱数据对样品色泽参数预测效果更好。综上所述,可见-近红外光谱技术可实现滩羊肉7个品质指标的快速无损检测。本研究结果为滩羊肉品质控制和滩羊屠宰加工企业优质特色产品的生产提供了技术支撑。     

基于可见/近红外反射光谱的梨树叶片钾含量的快速测定研究

利用可见/近红外反射光谱定量分析技术对梨树鲜叶钾素含量进行快速测定研究。对150个梨树叶片样本进行光谱扫描,其中120个做建模集,30个做验证集。通过对样品的可见/近红外光谱进行多种预处理,并建立钾素预测模型,探讨了可见/近红外光谱数据预处理对预测精度的影响。结果表明,通过原始光谱与S-G(3)平滑相结合的预处理方法,用17个主成分建立的偏最小二乘法模型最好,其交叉验证集和预测集模型的决定系数(R2)分别为0.722 7和0.679 1,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.171,预测的平均相对误差为6.81%,能高效、快速地预测梨树叶片钾素含量,为梨树钾素快速测定提供了新的手段。     

Rapid Analysis of Apple Leaf Nitrogen using Near Infrared Spectroscopy and Multiple Linear Regression

A quick method was developed for diagnosis of nitrogen (N) in apple trees based on multiple linear regressions to establish the relationship between near-infrared reflectance spectra (NIRS) and the N contents of fresh and dry tissue. Spectral pretreatment methods such as derivatives, smoothing, and normalization were used. The derivatives appeared to be the most effective. The best calibration for fresh leaf gave 0.842 for the correlation coefficient of validation (R_v), 1.119 g kg^?1 for the root mean square error of prediction (RMSEP), and 8.311 for the ratio of the range in reference data from the validation samples to the root mean square error of prediction (RER). The best calibration for dried ground samples was obtained with R_v = 0.952, RMSEP = 0.633 g kg^?1, the ratio performance deviation (RPD) = 3.27, and RER = 13.728. The results showed that calibrations of dry-apple leaf are robust enough for an accurate prediction of N.     

基于近红外漫反射光谱的云芝提取物多糖含量快速检测研究

为探索快速无损测定云芝提取物中多糖含量的方法,通过采集粉末状云芝提取物近红外光谱,经预处理和波段选择,结合间隔偏最小二乘法(iPLS)和反向区间偏最小二乘法(Bi-PLS),建立并优化云芝提取物多糖含量检测模型。结果表明,光谱区间为9 365.92~8 918.76 cm~(-1)和5 341.48~4 894.32cm~(-1),二阶导数(SD)预处理后,建立的反向区间偏最小二乘法模型更优,其校正决定系数(R_(cal))、校正均方根差(RMSECV)、验证决定系数(R_(val))和验证均方根差(RMSEP)可分别达到0.9089、0.00781、0.9879和0.00292。该模型可以更有效地优选建模所需波段,降低模型复杂度,降低多糖含量的检测成本,提高检测效率,实现云芝提取物多糖含量的快速、无损检测。     

基于近红外光谱技术的灵芝提取物掺假定量快速无损检测研究

为了探索快速测定灵芝提取物掺假(淀粉)含量的方法,采用近红外光谱扫描掺杂0%、5%、10%、20%、40%、60%、80%淀粉的灵芝提取物,对其光谱进行预处理和波段选择,并结合偏最小二乘法(PLS)建立灵芝提取物掺假定量快速无损检测方法。结果表明,使用多元散射校正(MSC)预处理方法,波数范围8 000~7 500、6 000~5 500和5 000~4 000cm~(-1),主因子数为8时,建立的偏最小二乘法模型的校正决定系数(R_(cal))、校正均方根差(RMSECV)、验证决定系数(R_(val))和验证均方根差(RMSEP)分别为0.9962、0.0249、0.9960和0.0241。运用该模型对验证集样品进行预测并统计分析,可知预测值与实际掺假值之间无显著差异。本研究为灵芝功能食品市场检测提供了方法基础。