红边与短波红外谱段玉米大豆识别能力研究

[目的]研究旨在挖掘红边、短波红外谱段对玉米大豆识别精度的提升程度,发现分辨率和谱段对作物识别的综合影响规律。[方法]采用德国Rapideye和美国Landsat-OLI数据,基于最大似然监督分类的方法,针对玉米、大豆、其他等3种地物类型。[结果]结果表明,与仅有蓝、绿、红、近红外波段相比,增加红边后总体分类精度从73.1%提高到80.5%。与仅有气溶胶、蓝、绿、红、近红波段相比,增加1个短波红外波段后,总体分类精度从72.9%提高到75.4%。[结论]中分辨率多时相数据能够弥补由于缺少短波红外、降低空间分辨率造成的识别精度的下降。     

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。     

基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测

以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型,模型预测值与标准值的决定系数为0.995,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数为0.992,预测均方差为0.912%,利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%.利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型,模型决定系数为0.988,交叉验证预测均方差为1.106%,且该模型预测黄绵土的误差均在2%左右,精度较传统模型有较大提高.     

提高远红外干燥质量及设备改进的建议

远红外加热干燥技术的广泛应用受到了各个行业的重视,特别是在食品干燥领域.但是,其中仍然有许多问题有待解决,比如辐射源同被加热物体的距离、照射角度、根据被加热物料的特性选择与之匹配的红外加热元件以及一些设计理念方面的问题等,需要进行分析和解决,以达到良好的干燥效果,提高远红外加热干燥的生产率.同时,指出了影响干燥质量的因素,作为今后研究过程中的重点研究对象.     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程（定标和预测）,而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

椰糠基质有效氮近红外检测仪设计与试验

为了实现椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,基于漫反射光谱设计了椰糠基质有效氮近红外检测仪。该检测仪的硬件系统主要由前处理装置、气力输送装置、重力式沉降样品室、近红外光谱检测装置、样品回收装置和空气压缩机等组成。制备了不同有效氮含量的椰糠基质样本135个,采用研制的检测仪获取了样本原始光谱数据,并建立了椰糠基质有效氮含量的最优偏最小二乘回归预测模型,其校正集相关系数和验证集相关系数分别为0.973和0.965,校正集均方根误差和验证集均方根误差分别为14.025 mg/(100 g)和15.757 mg/(100 g),残差预测偏差为3.72。基于MFC开发工具,采用C/C++语言开发了检测仪硬件控制及实时检测分析软件界面,将建立的最优有效氮光谱预测模型移植到软件程序中,实现了椰糠基质有效氮近红外检测仪功能硬件控制及有效氮检测的一键式操作。试验验证结果表明,所研制仪器预测值与国标测量值相关系数为0.883,测试集均方根误差为18.605 mg/(100 g)。该检测仪实现了椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,并且预测性能较好,可以满足快速评价椰糠基质养分的实际需求。     

玉米主要品质便携式检测装置设计与试验

我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高,蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。     

柑橘黄龙病远红外热处理温度场分布特性试验研究

针对柑橘黄龙病热空气处理存在能耗高、加热设备笨重、传热较慢等问题,提出了柑橘黄龙病远红外热处理方法。为解决远红外加热时柑橘树温差过大的问题,搭建了柑橘黄龙病热空气快速处理温度场分布特性试验平台,研究了远红外灯管组数量、单根灯管功率、加热时间、远红外灯与支架顶部距离对柑橘树温度场分布的影响,并对远红外加热影响因素进行优化。研究结果表明:远红外灯管组数量、单根灯管功率以及加热时间对柑橘树叶和枝干的温度场分布均有显著影响,远红外灯与支架顶部距离对树叶的温度场分布影响显著。试验优化后的参数为:远红外灯管组数量为3,单根灯管功率为1 k W,加热时间为3 min,远红外灯与支架顶部距离为10 cm。在此条件下,树叶温度平均值为58. 1℃,枝干温度平均值为43. 1℃,整体温度平均值为52. 3℃。在此参数下对柑橘黄龙病进行远红外热处理田间试验,病菌浓度平均降低34. 4%。研究结果可为柑橘黄龙病规模化远红外热处理设备的优化设计提供参考。     

光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展

近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。     

苹果可溶性固形物含量的检测方法——基于可见光近红外光谱技术

为了快速检测苹果的可溶性固形物(SSC)含量,采用可见光近红外光谱技术,结合主成分分析(PCA)和BP神经网络技术,来建立苹果SSC的预测模型.获取苹果样本在345～1039 nm波段的漫反射光谱,采用DPS数据处理系统对其进行主成分分析,并提取出累计可信度大于95 %的5个新主成分.建立一个3层的BP神经网络模型,并将这5个新的主成分作为BP神经网络模型的输入量,其结果是98 %以上预测样本的预测相对误差在5 %以下.该研究表明,采用近红外光谱技术来建立苹果可溶性固形物的预测模型是可行的.