猕猴桃硬度近红外漫反射光谱无损检测

为了给猕猴桃成熟度判定提供一种无损检测手段,进行了基于近红外漫反射光谱定量分析技术检测冷藏期间猕猴桃硬度的试验研究。采用偏最小二乘法对“华优”猕猴桃的近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了4种光谱预处理方法的建模结果。试验结果表明,在全谱范围内,一阶微分光谱所建模型效果最佳,其校正相关系数为0.963,预测相关系数为0.852。     

基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测

利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。     

赣南脐橙叶片SPAD值可见近红外光谱无损检测

为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。     

特征变量筛选在近红外光谱测定绿茶汤中茶多酚的应用

利用化学计量学方法从绿茶汤近红外光谱中提取茶多酚光谱信息,建立茶多酚近红外光谱定量分析模型.光谱采集使用5 mm光程的石英比色皿,利用联合区间偏最小二乘法(siPLS)筛选特征光谱区间,然后在筛选的光谱区间内进一步利用遗传算法(GA)优选特征变量.结果表明,siPLS筛选的特征光谱区间避开了水的强吸收峰影响,利用GA在筛选的特征光谱区间内优选出166个特征变量建立PLS模型,模型预测集均方根误差为0.685％,相对标准差为5.26％,相对分析误差为3.22,所建模型能达到精度要求,可用于实际检测.     

基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法

针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。     

基于可见/近红外光谱的牡丹叶片花青素含量预测

以开花初期不同品种牡丹叶片为研究对象,分析叶片花青素含量与反射光谱之间的相关关系,分别建立基于单波长、不同植被指数、相关系数大于0.52的可见光波段的叶片花青素含量预测模型。研究结果表明,牡丹叶片反射光谱与花青素含量的最大相关系数位于544 nm;以544 nm波长反射率及花青素反射指数(ARI)、调整花青素反射指数(MARI)为自变量建立的预测模型可以用于牡丹叶片花青素含量预测;以偏最小二乘回归(PLSR)构建的牡丹叶片花青素含量预测模型的建模和验模R2分别为0.873和0.811,RMSE为0.068μmol/g,RPD为2.352,是预测牡丹叶片花青素含量的最优模型。     

基于可见近红外光谱结合不同光谱选择方法检测生姜含水率研究

快速检测生姜含水率对生姜的存储加工和国际贸易非常重要。本文应用可见近红外光谱快速检测生姜含水率,采集330个生姜的可见近红外光谱(光谱范围350~1800nm),然后用烘干法测定生姜的含水率,把330个生姜样本按照含水率的大小以2:1的比例分成校正组和预测组。应用专业知识法、偏最小二乘法和遗传算法三种光谱选择方法建立生姜含水率的预测模型,其模型的精度比应用全光谱(包含1451个光谱变量)所建立的模型精度高。通过比较,应用遗传算法所得预测模型的效果最好,选定的光谱数和因子数分别是300和6,预测组的相关系数、均方根误差和分别是0.9900和4.4440。     

近红外透射光谱无损检测赣南脐橙糖度的研究

探讨了近红外透射光谱无损检测赣南脐橙内部糖度指标的可行性,并建立近红外透射光谱与赣南脐橙内部糖度指标之间的关系.以80个赣南脐橙为研究对象,利用透射光谱测定法获取完整赣南脐橙的近红外光谱(200～1100nm),选取不同的光谱波段范围对水果样本的透射光谱进行有效信息的提取,并结合多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)3种不同的数学校正方法对赣南脐橙的糖度(SC)进行定量分析.实验结果为:在550～900nm波段范围内,PLS校正模型的预测精度最好,其相关系数为0.9032,预测样本均方根误差为0.2421.实验结果表明,近红外透射光谱可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测赣南脐橙内部的糖度指标.     

基于近红外光谱的淀粉掺杂滑石粉检测方法研究

实验运用近红外光谱分析技术检测淀粉中掺杂滑石粉的含量;收集了国内常用的不同品牌不同种类的淀粉样本共32个,将滑石粉按不同浓度掺杂到淀粉中制备实验样本;选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用近红外光谱分析中的偏最小二乘法(PLS)进行定量分析研究。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关性较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测淀粉掺杂滑石粉是可行的。     

利用可见―近红外光谱术无损检测牛奶中的三聚氰胺

初步探讨了利用可见―近红外光谱术检测牛奶中三聚氰胺的可行性及方法。通过往牛奶中掺入不同浓度三聚氰胺的方法,制备了165个样品,三聚氰胺浓度为0~1000ppm。利用光纤光谱仪采集样本的可见―近红外光谱,其光谱范围为350~1800nm。然后分别采用最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(IPLS)及联合区间偏最小二乘法(SIPLS)建立预测模型。比较实验结果表明:把光谱分为10个子区间,通过SIPLS方法,选出3个光谱子区间(4、7、9)联合建立的预测模型最优,其校正集和预测集得相关系数分别为0.9981和0.9946,校正集和预测集的均方根误差分别为0.1942和0.3299。因此,可见近红外光谱术结合联合区间偏最小二乘法能无损、快速的检测牛奶中的三聚氰胺。     

苹果硬度的傅里叶变换近红外光谱无损检测

利用傅里叶变换近红外光谱技术探讨快速无损检测苹果硬度方法的可行性.通过解析苹果样品的近红外光谱图,用一阶导数、多元散射校正和矢量归一等方法进行预处理,再用偏最小二乘法建立模型.结果表明,多元散射校正能够有效消除光谱基线平移和偏移现象, 提高原光谱的信噪比,选取有效信息波长范围为1408～2355nm.偏最小二乘法结合多元散射校正所建模型的预测效果最好,模型的决定系数R2为0.9852,内部交叉验证均方根差RMSECV和预测标准偏差RMSEP分别为0.0398kg/cm2和0.0166kg/cm2.进一步通过剔除异常值优化模型,并验证检验组的25个样品,模型的R2为0.9908,RMSEP为0.0147kg/cm2.结果表明:建立的模型可靠,预测效果好,能满足苹果硬度快速检测的要求.     

基于近红外光谱技术的叶面药液浓度检测

提出了一种应用近红外光谱技术快速检测叶面药液浓度的方法。采用漫反射测量方式获取了叶面药液的近红外光谱。选用标准偏差归一化、三点滑动平均滤波和一阶导数为最优组合预处理。通过7种波段方案的对比,得出最优波段为350～1 900 nm。采用偏最小二乘法建立了叶面药液质量浓度与光谱反射率的定量分析模型。其预测集相关系数为0.994,预测均方根误差为0.039。结果表明,利用近红外光谱技术检测叶面药液浓度具有实际指导意义。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析研究

以北京郊区试验田采集的72个土壤样品为实验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,分析了土样的全氮、全钾、有机质和pH值养分含量。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。分析结果:土壤的全氮模型R2为95.44%,RMSECV为0.014 1,RMSEP为0.016 8,RPD为4.68;有机质模型R2为89.63%,RMSECV为0.37,RMSEP为0.47,RPD为3.11;全钾模型R2为85.62%,RM-SECV为0.173,RMSEP为0.204,RPD为2.64;pH值模型R2为87.33%,RMSECV为0.031,RMSEP为0.053,RPD为2.81。     

鱼粉中肉骨粉含量的近红外反射光谱分析

收集了112个鱼粉和34个肉骨粉样品，在鱼粉中掺入不同比例（5％～60％）的肉骨粉，制备了163个样本。应用偏最小二乘（PLS）定标方法，在8678．10～4250．34cm。波数范围内，采用变量标准化（SNV）、7点平滑和一阶导数对光谱进行预处理，建立了鱼粉中肉骨粉含量的NIRS定量分析模型。定标集真值与NIRS定标模型预测值之间的决定系数R^2和标准差RMSEC分别为0．9529和3．22，相对分析误差RPD为4．798。验证集真值与NIRS预测值之间的决定系数r^2及标准差RMSEP分别为0．9668和2．68，相对分析误差RPD为5．484。结果表明．利用NIRS分析技术可准确地检测鱼粉中肉骨粉含量．