便携式番茄多品质参数可见/近红外检测装置研发

该文针对番茄独特的囊室结构及整体成熟度不均等问题,基于可见/近红外全透射光谱,研发了便携式番茄内外品质快速无损实时检测装置.该装置的硬件系统主要包括光源模块、信号采集模块、信号处理模块、电源模块、散热模块和打印模块,基于该硬件系统,采集了番茄630~1100 nm范围内可见/近红外透射光谱,选取650~1100 nm范围的光谱进行SG卷积平滑(savitzky-Golay smooth,SG-smooth)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)和多元散射校正(muliplication scattering correction,MSC)等预处理,建立了番茄颜色、硬度、总酸、总糖含量的偏最小二乘预测模型.基于QT开发框架编写了番茄多品质无损检测实时分析控制软件,植入番茄多品质参数预测模型,实现了番茄多品质参数检测一键式操作.为了测试该装置的检测精度和稳定性,选取与建模无关的20个同品种样品对每个样品的内外品质重复检测8次,结果表明:番茄颜色预测值与实测值相关系数为0.9528,均方根误差为2.7038,硬度预测值与实测值相关系数为0.9405,均方根误差为0.4486 kg/cm2,总酸含量的预测值与实测值相关系数为0.9537,均方根误差为0.3263%,总糖含量预测值与实测值相关系数为0.9610,均方根误差为0.1974%.番茄样品颜色、硬度、总酸和总糖重复检测最大相对误差分别为2.9%、1.9%、2.0%和1.6%.该便携式检测装置基于可见近红外全透射光谱,实现了番茄颜色、硬度、总酸、总糖含量的同时快速无损实时检测,预测精度及稳定性较好,可以满足实时评价番茄品质的市场需求.     

脐橙果皮镉铅含量激光诱导无损检测试验

为了验证激光诱导击穿光谱(LIBS)快速无损检测农产品中重金属污染物的可行性,对赣南脐橙样品进行了实验室镉铅污染处理。首先对样品LIBS试验参数进行了优化分析,根据美国NIST(National Institute of Standards and Technology)原子光谱数据库,确定试验用的最佳特征谱线位置分别为Cd226.502nm和Pb405.783nm。观测了光谱信噪比和强度随着延迟时间和激光能量的变化规律,综合考虑结果表明,最佳延迟时间和激光能量分别为1300ns和130mJ。利用优化的LIBS试验参数对镉(Cd)和铅(Pb)元素的光谱信息进行了采集。同时,采用原子吸收分光光度计对脐橙表皮中镉铅元素的真实浓度进行了检测,建立了镉铅元素特征谱线强度与真实浓度之间的关系模型,相关系数分别为0.94669和0.96059。由定标模型得到镉铅元素的检测限分别为17.375和22.782μg/g。为了验证模型的准确性,采用3个样品做了定标曲线反演分析,预测值与真实值之间的相对误差保持在10%左右。试验结果表明,LIBS技术能应用于农业安全方面的农产品重金属Cd、Pb的快速无损检测。     

苹果品质动态无损感知及分级机器手系统

为了实现灵活高效的苹果多品质指标检测分级,基于机器视觉技术及可见/近红外光谱技术,开发了用于苹果内外部品质无损感知及分级的机器手系统。机器手系统采用六轴机械臂搭载自行研发的末端执行器,末端执行器上装载有光学传感器与抓取结构,可以抓取流水线上的苹果并同时采集苹果的光谱进行糖度检测。使用CMOS相机采集苹果图像,训练并使用PP-YOLO深度学习目标检测模型处理采集的苹果图像,计算苹果的坐标位置实现苹果的动态定位,并获取苹果的果径大小、着色度信息实现外部品质检测。采集苹果样本光谱,结合不同的光谱预处理方式,利用偏最小二乘（Partial Least-Square,PLS）方法进行建模分析。试验结果表明,使用PP-YOLO目标检测算法处理图像和计算苹果位置,其识别速度为38帧/s,极大地提高了检测速度。使用归一化光谱比值法（Normalized Spectral Ratio,NSR）作为预处理算法的糖度建模结果较佳。采用NSR+CARS（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,竞争性自适应重加权算法）作为机器手的动态光谱模型效果较佳,该动态光谱模型相关系数Rv为0.958 9,验证均方根误差RMSEV（Root Mean Squared Error of Validation）为0.462 7%,与静态下建立的模型相比,机器手在动态状态下采集光谱对所建立的预测模型的预测效果影响较小。对整体机器手系统进行了试验验证,机器手在工作时能够无损伤地抓取苹果,给出果径大小、着色度、糖度3个检测指标并依据指标自动划分等级,然后依据等级信息分级。随后测定了3个指标的实测值与预测值进行分析,果径大小的预测相关系数为0.977 2,均方根误差为1.631 5 mm;着色度的预测相关系数为0.967 4,均方根误差为5.973 4%;糖度的预测相关系数为0.964 3,均方根误差为0.504 8%,预测结果与真实值均具有较强的线性关系和较低的预测误差,机器手系统分级正确率为95%,完成一颗苹果的定位、抓取、检测、分级和放置的时间约为5.2 s,具有较好的工作可靠性,研究结果为苹果多品质指标的高效检测提供参考。     

利用近红外光谱技术检测掺假豆浆

为了对豆乳内在营养指标及掺假豆乳进行快速检测,试验运用近红外光谱技术,利用偏最小二乘法进行回归分析,分别建立83个真伪豆浆样品的蛋白质和总固形物含量定标模型,并对模型的预测性能进行分析。结果表明:选取主成分数为12和14,蛋白质和总固形物含量的近红外光谱预测值与化学实测值之间的相关系数R分别为0.9756和0.9489,校正均方根误差分别为0.186和0.175,预测集样品的预测值和实测值之间的残差值均较小、接近零,残差之和分别为-0.074和-1.191,说明建立的定标模型可以准确预测豆浆中蛋白质和总固形物含量,且预测性能较好;通过对预测集样品的预测值与豆浆行业标准规定值相比较,确定预测集样品中掺假豆浆的正确判别率为100%,说明建立的蛋白质和总固形物含量定标模型可以应用于掺假豆浆的判别检测,且判别结果准确率高。本试验表明利用近红外光谱技术可实现对豆浆主要品质指标的快速无损检测,也可准确进行真伪豆浆的快速判别,本检测方法可为豆乳行业健康持续发展提供一定的技术支撑。     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

水果内部品质在线近红外分光检测装置及试验

阐述了近红外分光法检测水果内部品质的基本原理和检测流程，分析比较了在线式反射光测定法、不完全遮光型透过光测定法和完全遮光型透过光测定法的特点；以柑橘和苹果为检测对象，用完全遮光型透过光水果内部品质测定装置进行在线糖度、酸度及内部褐变等检测试验，并与常规分析法测定结果进行回归分析。结果表明，在线检测的糖度值与实测值的相关系数在0.95以上，酸度相关系数大于0.85，且能检测内部缺陷，完全满足在线检测水果内部品质的要求。     

适宜西瓜检测部位提高近红外光谱糖度预测模型精度

为了提高中国厚皮类瓜果的品质质量和出口能力,增强中国水果品质检测装备制造业的技术实力和技术水平。该文以西瓜为对象,对其糖度进行了试验研究。由于西瓜各部位存在差异,因而不同部位采集近红外光谱会对糖度预测模型精度产生影响。采用自主搭建的西瓜内部品质检测系统对不同批次西瓜瓜梗、瓜脐和赤道3个部位采集漫透射光谱信息,分别采用偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机法(least squares support vector machines,LS-SVM)2种方法对西瓜糖度建立预测模型,考察西瓜不同检测部位对西瓜糖度预测模型精度的影响。2种预测模型均显示,赤道部位采集光谱所建立的预测模型检测精度较差,而采用瓜脐部位获取光谱信息建立预测模型略好于瓜梗部位,最佳预测相关系数rpre达到0.823,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.652%。该研究结果表明,不同部位采集光谱信息对最终的检测模型精度有影响,瓜脐部位为该文西瓜内部品质检测装置的较优采集部位。     

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。     

基于四方对称光源透射光谱的脐橙可溶性固形物检测

提高利用可见-近红外(Vis-NIR)透射光谱检测脐橙内部物质含量的准确性在生产实际中具有重要意义。该研究利用特制的可见-近红外透射光谱测量装置采集了199个福本脐橙果蒂向上、水平、向下3种位置的透射光谱,比较了多元散射校正(multivariate scattering correction, MSC)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、一阶导数和二阶导数预处理的效果,并采用效果最好的一阶导数对透射光谱进行预处理。在此基础上,结合后向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares, BiPLS)优选特征波段,竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive re-weightedsampling,CARS)挑选特征变量建立了基于果蒂向上、水平、向下3种位置各自的透射光谱以及3种位置的平均光谱和加权光谱的可溶性固形物(soluble solid content, SSC)的偏最小二乘(partial least squares, PLS)模型。在果蒂向上、水平、向下3种位置各自的透射光谱建立的PLS模型中,基于果蒂水平位置透射光谱的PLS模型最优,校正相关系数为0.914,校正均方根误差为0.380,预测相关系数为0.924,预测均方根误差为0.404。基于果蒂向上、水平、向下3种位置平均透射光谱和加权透射光谱建立的PLS模型均取得了较好的预测结果,预测相关系数均大于0.91,预测均方根误差均小于0.43。该研究可以为脐橙内部物质含量在线检测装备的研制提供参考。     

基于高光谱图像的蓝莓糖度和硬度无损测量

为了对蓝莓硬度和糖度进行无损检测,采用近红外光谱仪(900~1700 nm)分别对490个"蓝丰"蓝莓的果柄侧和花萼侧进行高光谱成像,并测量整个果实的硬度和糖度。应用偏最小二乘回归法分别对果柄侧、花萼侧和整个果实的平均光谱建立硬度和糖度预测模型。试验结果表明,蓝莓硬度呈双峰分布,表明实际生产中有望分为2类;蓝莓糖度呈正态分布;硬度和糖度的相关性仅为?0.15,说明不能通过二者之中的任何一个来估计和评价另一个。采用整个果实的平均光谱数据建模效果最好,硬度的校正集相关系数RC和验证集相关系数RV达到0.911和0.871,糖度的为0.891和0.774,但主成分数都有所增加。结果表明,采用高光谱技术对蓝莓硬度和糖度进行快速、无损检测是可行的。     

脐橙品质与自然土壤中稀土元素相关性分析

在赣南稀土高背景区和稀土低背景区不同地质环境脐橙果园分别取岩石、土壤、脐橙植物样24组,用ICP-MS法测定其中15种稀土元素的含量;检测脐橙果实有机营养物质总糖、总酸、粗纤维、维生素C、类胡萝卜素、氨基酸等含量,并对稀土元素在土壤和脐橙植物体内的含量与脐橙有机营养物质含量的相关性进行了研究。结果表明,稀土高背景区脐橙稀土含量非常低,而各项有机营养物质指标均略高于稀土低背景区脐橙,表明稀土元素有益于脐橙有机营养物质的形成和提高;通过相关性分析和通径分析,表明稀土中与脐橙有机营养物质相关程度最高的是轻稀土元素Pr、La、Nd、Ce。     

川芎提取液对脐橙的防腐保鲜效果

为了开发植物源脐橙贮藏保鲜技术,该文研究了川芎提取液在离体和活体条件下对采后脐橙的主要致腐菌意大利青霉和指状青霉的抑制作用,以及对贮藏期脐橙品质和生理生化的影响。结果显示:在离体条件下,川芎提取液对2种供试菌种有显著的抑制作用(P0.05),最低抑菌质量浓度均为25.00 mg/m L;在活体条件下,川芎提取液能有效抑制2种病原菌在脐橙上的生长,且质量分数为4%效果较好,与体积分数为50%乙醇处理的对照相比,差异显著(P0.05);在脐橙采后贮藏中,川芎提取液对脐橙的防腐保鲜效果与其质量分数相关,其中质量分数为4%的效果较好,与蒸馏水处理的对照相比,能够显著(P0.05)降低采后脐橙的腐烂率、失重率和丙二醛含量,延缓总酸的下降,以及诱导过氧化物酶活性上升,有利于维持可溶性固形物和总糖质量分数,而对维生素C和果皮色泽的变化无显著影响(P0.05)。结果表明,川芎提取液用于脐橙贮藏保鲜切实可行,研究结果为脐橙天然保鲜剂的开发及脐橙在贮藏、运输和销售期间防腐保鲜提供参考。     

基于高光谱成像技术检测脐橙溃疡

为了研究从带有不同缺陷的柑橘类水果中快速识别出溃疡果的有效方法,基于高光谱成像技术,该文提出特征波段主成分分析法及波段比算法。以脐橙为研究对象,选取包括溃疡在内常见的10类脐橙果皮缺陷果及正常果。首先,提取并分析11类果皮感兴趣区域（ROI）光谱曲线并结合主成分分析法确定5个最佳波段（630、685、720、810和 875 nm）;然后基于特征波段做主成分分析,选取第5主成分（PC-5）作为分类识别图像,识别率达到80%。为了进一步提高溃疡识别率,该文又提出采用特征波段主成分分析法与波段比算法相结合的方法,基于此算法溃疡正确识别率提高到95.4%。试验结果表明,基于高光谱成像技术可以有效地对带有溃疡病斑的脐橙分类识别。     

鸭肉中谷氨酸含量的可见-近红外光谱测定研究

为实现鸭肉中谷氨酸含量的快速测定,提出了利用可见-近红外光谱结合PCA、BP神经网络来建立鸭肉中谷氨酸含量测定的定量分析模型.采集试验首先采集光谱范围在350～1800nm的鸭肉可见-近红外反射光谱,并在430～1000、1001～1400和430～1400nm 3个光谱范围内分别用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、...     

拉曼光谱法检测玉米中黄曲霉毒素B1和玉米赤霉烯酮

为提高激光拉曼光谱技术对不同霉变程度玉米中的黄曲霉毒素B1(AFB1)和玉米赤霉烯酮(ZEN)检测的准确率,本试验以6个不同霉变等级的玉米样品为研究对象进行拉曼光谱检测.首先采用迭代多项式拟合基线校正方法对原始拉曼光谱进行基线校正,去除荧光背景;然后采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和高斯-洛伦兹混...     

基于颜色传感器和遗传算法的牛肉系水力快速检测

为了实现快速检测牛肉系水力,解决肉制品系水力检测不便的问题,该文研究了基于颜色传感器和遗传算法的牛肉系水力快速检测方法。优化了变色试纸与牛肉样品的最佳贴附时间,使用Arduino控制器操控颜色传感器采集试纸颜色参数;将80组牛肉样品分成60个训练组和20个验证组,应用遗传算法优化BP神经网络模型。研究结果表明:在系水力试纸的尺寸为5 cm×2 cm、氯化钴浸泡液浓度为3 g/mL的条件下,得到试纸最佳贴附时间为20 s;经遗传算法优化BP神经网络后,最佳线性回归方程的斜率为0.96,相关系数R~2为0.987,优化后的神经网络模型对系水力等级的预测准确率从90%提高到95%;将检测时间降低到1 min之内,实现了对牛肉系水力等级的快速检测。该研究为进一步开发智能化的肉制品系水力快速检测设备提供了理论依据。     

基于SFAM神经网络集成的土地评价

SFAM(Simplified Fuzzy ARTMAP,简化的模糊ARTMAP)神经网络具有自组织反馈、增量式学习和高度复杂映射等特点,是一种较BP神经网络和RBF神经网络等前馈神经网络更优秀的自组织神经网络.为克服SFAM神经网络受输入样本顺序的影响,提高土地评价的精度,提出利用SFAM神经网络集成进行土地评价的方法.并用SFAM神经网络、SFAM神经网络集成、BP神经网络、BP神经网络集成、RBF神经网络和RBF神经网络集成等方法对广东省中山市的土地进行了评价,对评价结果进行了分析和比较,结果表明SFAM神经网络具有比BP神经网络和RBF神经网络更优越的评价性能;对于这三种不同的神经网络,神经网络集成的土壤评价精度分别高于单个神经网络的精度.     

基于人工神经网络的田间信息插值方法研究

提出了一种基于人工神经网络的田间信息插值新方法，并利用ArcView3.2软件绘制碱解氮的BP神经网络插值空间分布图和球状插值分布图，并对BP神经网络插值方法和克立格球状插值方法的结果进行了误差分析。结果表明，BP神经网络的插值方法优于克立格球状插值法，该方法有利于田间信息空间分布特性准确、直观的表达，有利于农田精确施肥、灌溉、播种等精细农业生产管理。