油桃外部缺陷的高光谱成像检测

采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。     

车载式土壤光-电特性参数采集系统研究

土壤电导率是衡量土壤传导电流能力的一种固然属性,除了能够反映土壤质地外,还能够反映土壤的含水率、含盐量、有机物含量等特性。利用土壤光谱数据可以分析出土壤含水率、养分等,且测量过程中无需采样、搅动土壤。通过土壤电导率数据和光谱数据的综合、校正,能够提高系统的精度。基于嵌入式技术开发了土壤电导率和光谱反射率综合检测系统。土壤电导率测量系统采用基于改进的电流-电压四端法原理,使用深松犁的尖端作为电极传感器,能够在测量的同时完成松土的作用。光谱测量系统使用微型光谱传感器采集光谱数据,并进行实时处理。在采集土壤电导率、光谱数据的同时,系统同步采集GPS信息,并和土壤电导率、光谱数据一起保存,供进一步绘制土壤特性分布图使用。系统能够实时综合处理多种数据,并进行显示、保存等操作,具有良好的应用 前景。     

近红外多组分分析中异常样本识别方法

近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。     

基于高光谱技术的牛肉含水率无损检测

牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。     

贮藏稻谷霉菌菌落总数近红外光谱预测模型

贮藏稻谷常受到霉菌和毒素的侵染会引起稻谷品质下降,严重危害稻谷贮藏安全。近红外光谱技术具备非破坏性、分析速度快、成本低、稳定性好及污染小等优点,适合于稻谷中霉菌菌落总数快速检测。为此,构建了基于近红外光谱的稻谷霉菌和毒素检测数学模型。通过模拟稻谷贮藏试验,建立了贮藏环境温度和含水率对稻谷表面霉菌菌落总数影响规律的数学模型,该模型可以描述和预测稻谷表面霉菌菌落总数在贮藏仓内的变化规律,以指导稻谷安全贮藏。     

饲料中动物源性成分显微近红外光谱检测分析

探讨了应用显微近红外光谱分析技术检测饲料中动物源性成分的可行性.利用12个动物源性成分饲料样品和14个植物源性成分饲料样品建立偏最小二乘定标模型,数学预处理方法为导数+多元散射校正,利用平均光谱来优化模型实现数据压缩,模型的决定系数、交互验证标准差分别为0.969、0.090.4个配合饲料样品作为外部验证未出现误判.结果表明显微近红外光谱分析技术可用于检测饲料中动物源性成分.     

近红外光谱数据建模方法的研究进展

应用化学计量学对近红外光谱数据进行建模是近红外光谱分析中的难点和关键。随着研究的深入,现有分析建模的改进算法和新方法的应用不断出现。本文详细阐述了数据预处理、定性和定量建模优化方法的研究进展。在降噪消噪方法中,小波(WT)变换是最为常用和有效的工具,应用非常广泛。波长优化选择方法是现在研究的重点之一,主要有遗传算法(GA)、无信息变量消除方法(UVE)和连续投影算法(SPA)等。在模型优化算法中,主要是在偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)的基础上提出多种改进算法,能够更加有效地优化模型。但每种算法各具优点的同时也存在着一定的局限性,对于不同类型待测物的数学模型,优化的方法也有所不同,所以在实际应用中将多种数学挖掘方法结合,相互取长补短,将成为今后研究趋势。      

基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

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。     

基于高光谱图像技术预测苹果大小

以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。