高光谱成像的红提总酸与硬度的预测及其分布可视化

利用高光谱成像技术实现对红提总酸和硬度无损检测和分布可视化。首先,利用高光谱采集生长期360个红提样本在波段450～1 000 nm的高光谱图像信息后用化学方法测定对应样本的总酸,用质构仪测定硬度。采用KS(Kennard-Stone)算法将总样本按照3∶1的比例划分为训练集（270个样本）和测试集（90个样本）。对红提原始光谱数据分别利用标准正态变量变换（standard normal variate transformation,SNV）、卷积平滑（Savitzky-Golay,SG）处理法、多元散射校正（multivariate scatter correction,MSC）、归一化等光谱预处理方法处理,确定最优光谱预处理方法。然后,分别采用一次降维（竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）、遗传算法（genetic algorithm,GA）、无信息变量消除法（uninformative variable elim...     

太赫兹衰减全反射技术对花生冻伤快速判别研究

目的 利用太赫兹衰减全反射(terahertz attenuated total reflection,THz-ATR)光谱法实现花生冻伤的快速鉴别。方法 实验选择种子公司购入的同品种冻伤和非冻伤花生各500粒,采集1000粒花生样本的0～359.97 cm^-1 THz光谱,通过光学参数计算得到样本集的吸光度、折射率和吸收系数。采用3点移动窗口平滑预处理和随机森林算法建立基于不同光学常数的花生冻伤识别模型。结果 在决策树棵数为500,特征变量数为38时,基于太赫兹吸光度建立的花生冻伤判别模型性能最佳,准确率、召回率、精确率达到97.0%、98.0%、96.1%。结论 本研究所建立的定性模型准确率高, THz-ATR技术有望为花生冻伤的快速无损鉴别提供一种新的高效的检测方法,为太赫兹技术在食品检测领域的应用提供了现实依据。     

花生冻伤近红外光谱快速判别方法研究

目的 构建一个基于近红外光谱的花生冻伤判别模型。方法 采用移动窗口平均平滑(Moving Window Average, WMA)、标准正态变量校正(Standard Normal Variate Correction, SNV)及一阶导数(First Derivative, FD)的组合预处理方法提升光谱信号质量;分别采用无信息变量消除法(Elimination of Uninformative Variables, UVE)、竞争性自适应重加权法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS)以及二者的联合算法(CARS-UVE、UVE-CARS)筛选特征波长;最后构建基于支持向量机分类算法(Support Vector Machine Classification, SVC)的花生冻伤分类模型。结果 使用UVE-CARS算法筛选特征波长效果最佳,筛选出7个特征波长,构建的判别模型准确率达95%。结论 该花生冻伤判别模型为花生冻伤快速、无损判别提供可行的技术方案,并为基于滤光片式近红外技术的花生品质色选机的开发提供参考。     

基于高光谱技术的鲜食水果玉米含水率无损检测

目的：实现对鲜食玉米含水率的快速、准确预测。方法：采用高光谱技术对鲜食水果玉米进行光谱数据采集,比较了变量标准化算法（SNV）、附加散射校正算法（MSC）、卷积平滑（SG）、移动平均法（MA）等数据预处理方法对模型精度的影响,选取MSC进行预处理。基于MSC预处理数据选用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）以及随机蛙跳法（RF）分别提取含水率的特征波长并建模分析。结果：MSC-CARS-PLS模型的含水率预测效果最好,预测集的决定系数（R²_p）达到0.825 0,预测均方根误差（RMSEP）为0.006 0。结论：利用高光谱技术可实现对鲜食水果玉米含水率的快速无损检测。     

基于变量优选的苹果糖分含量近红外光谱检测

目的：在900~1 700 nm的波长范围内采集苹果的近红外光谱数据,结合化学计量学方法对糖分含量进行无损检测。方法：先对光谱数据依次进行基线校正、散射校正、平滑和尺度缩放,以交叉验证的均方根误差最小选出最佳的预处理方法。采用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权算法（CARS）分别选取7,52个特征变量。分别以连续投影算法选取的特征变量、竞争性自适应重加权算法选取的特征变量、两种方法选出的特征变量的组合作为输入自变量,建立线性偏最小二乘回归法模型和非线性的极限学习机模型。结果：组合的特征变量建模效果优于单一方法选出的特征变量的建模效果,非线性模型优于线性模型。结论：采用组合的特征变量,建立极限学习机模型,预测效果最优,训练集的均方根误差为0.710 1,拟合优度为0.883 8,测试集的均方根误差为0.637 5,拟合优度为0.894 5。     

近红外特征光谱定量检测羊肉卷中猪肉掺假比例

利用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学方法对解冻掺假羊肉卷,进行猪肉掺假比例的定量检测研究。按照不同肥肉占比和不同猪肉掺假比例,制备324?个样品,并利用近红外光谱仪采集其光谱数据。对原始数据进行SG（Savitzky-Golay）平滑、SG一阶导、SG二阶导、多元散射校正、中心化、标准正态变量校正等预处理,并利用偏最小二乘回归（partial least square regression,PLSR）进行建模分析,其中SG平滑结合一阶求导预处理的模型预测效果最优。针对最佳预处理光谱采用竞争性自适应加权采样（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法进行波长筛选,并建立特征波长PLSR模型,模型预测效果得到提高。其中,校正集和验证集决定系数分别为0.983?6和0.972?5,校正集和验证集的均方根误差分别为0.043?7和0.057?7,范围误差比为7.62。应用该CARS-PLSR模型对检验集进行预测,真实值与预测值的相关系数为0.913?8,结果表明采用近红外光谱分析技术可以实现不同肥肉占比羊肉卷中猪肉掺假比例的定量检测。     

生鲜紫薯花青素等多品质参数的可见-近红外快速无损检测

基于实验室自行搭建的可见-近红外光谱系统,以市售生鲜紫薯为研究对象,探讨其花青素、可溶性固形物（soluble solid contents,SSC）以及总糖（total sugars,TS）的同时快速无损检测方法。对紫薯原始光谱进行SG（Savitzky-Golay）平滑、标准正态变量变换以及一阶求导预处理,然后用偏最小二乘回归法进行建模分析。对于花青素和TS,经SG平滑结合一阶求导预处理的模型预测效果最佳;对于SSC,经SNV预处理的模型预测效果最好。针对紫薯各参数最佳预处理光谱采用竞争性自适应加权算法进行波长筛选,再次建立模型。花青素模型预测集的相关系数为0.942 1,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.225?9?mg/g;SSC模型预测集相关系数为0.943?1,RMSEP为0.878?7?°Brix;TS模型预测集的相关系数为0.925?3,RMSEP为0.244?3%。结果显示,利用可见-近红外光谱可以实现对生鲜紫薯的花青素、SSC以及TS的同时快速无损检测,对生鲜紫薯品质的快速无损检测分选有着重要的实用意义。     

振动胁迫下双孢蘑菇高光谱成像品质检测

为快速有效识别双孢蘑菇轻微损伤,以不同振动时间后不同损伤程度的双孢蘑菇为研究对象,采集400～1 000 nm的完好无损、振动60 s和振动120 s双孢蘑菇的近红外高光谱图像,发现3 种类型的双孢蘑菇在450～750 nm的光谱曲线有明显差异。比较标准正态变量变换、SG（Savitzky-Golay）平滑和多元散射校正等预处理方法,确定SG平滑为最优预处理方法。并将处理后的数据采用连续投影算法和竞争性自适应重加权算法提取不同损伤程度的特征波段;基于灰度共生矩阵提取500 nm波长特征图像感兴趣区域的纹理特征,分别将光谱信息和纹理特征信息作为输入,建立偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）、BP（back propagation）神经网络和极限学习机损伤程度识别模型。结果表明,两种特征集建模,PLS-DA模型均表现出最好的识别效果,PLS-DA模型训练集和测试集平均识别准确率为93.33%、91.11%和88.89%、86.67%。最后基于光谱-纹理融合信息建立PLS-DA模型,训练集和测试集总体识别正确率分别为97.78%、95.56%。结果表明,光谱-纹理融合信息建模预测效果优于单一特征信息建立的判别模型。因此,采用高光谱融合信息建模可以提高不同损伤程度的双孢蘑菇检测精度,为双孢蘑菇贮藏、分类提供理论支撑。     

基于主成分分析和人工神经网络的近红外光谱大豆产地识别

为了准确、快速地识别大豆产地,通过近红外光谱技术（NIRS）结合主成分分析（PCA）和人工神经网络技术（ANN）研究不同国家大豆内含特征,建立进口大豆产地识别模型。采用箱型图校正法,剔除阿根廷、巴西、乌拉圭、美国等4个国家166组大豆样本中12组异常样本。采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）、Savitzky-Golay（SG）平滑滤波等方法进行光谱数据预处理,结果表明,采用SG（3）平滑结合MSC预处理效果最好。主成分分析表明,前10个主成分的累积贡献率达到99.966%。选取主成分分析得到前10个主成分为输入向量,4个产地作为目标向量,分别采用支持向量机（SVM）、邻近算法（KNN）与人工神经网络法（ANN）建立识别模型。结果表明,采用BP-ANN建模效果最好,总体测试集准确率为95.65%,其中阿根廷准确率为100%,巴西准确率为100%,乌拉圭准确率为80%,美国准确率为100%,该模型能够实现对进口大豆生产国别的识别。     

基于高光谱成像技术的烟叶田间成熟度判别模型

为探索基于高光谱技术的烟叶田间成熟度判别方法,使用高光谱成像仪采集不同田间成熟度档次烟叶的高光谱信息,比较5种数据预处理方法[一阶导数（1stD）、多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）、Savitzky-Golay（SG）平滑、一阶导数+SG平滑]和两种建模算法[支持向量机（SVM）和BP神经网络（BPNN）]在建立烟叶田间成熟度判别模型中的适用性,并利用遗传算法（GA）优选出反映鲜烟叶成熟差异的最佳特征变量用于建立判别模型。结果表明:①不同田间成熟度烟叶的高光谱反射率差异明显,且在550 ~ 675 nm波长范围内最突出,其反射率随烟叶田间成熟度的增加而增大;②在10种光谱数据预处理方法与建模算法的组合中,SNV+SVM组合的预测性能最佳;③使用GA在400 ~ 1 000 nm间优选出了可反映烟叶田间成熟度差异的19个特征光谱波段,其中大多与烟叶质体色素的特征光谱有关;④以特征波段为输入变量建立了烟叶田间成熟度的SVM判别模型,预测准确率达95%,F1分数达0.95,平均精确率、召回率也均大于95%。高光谱信息可敏锐地反映烟叶田间成熟度的差异,采用SNV数据预处理方法与SVM算法组合可建立性能优异的烟叶田间成熟度判别模型。      

DNA 提取方法对实时荧光定量 PCR 检测花生过敏原 Ara h 2 基因的比较研究

目前,食物过敏是一个世界性的公共卫生问题,其中花生过敏最为严重。基于DNA的分子生物学检测方法目前已广泛应用于花生过敏原检测,样品DNA的提取质量会显著影响检测的灵敏度及准确率。本研究比较了5种DNA提取方法,包括十六烷基三甲基溴化铵（cetyl trimethyl ammonium bromide,CTAB）法、柱式法及3种基于磁珠纯化技术的DNA快速提取法,对生花生、煮花生、炸花生、烤花生、花生酥和花生酱6种不同加工方式的花生基质样品进行DNA提取,考察了不同方法获得的DNA浓度、纯度指标,并采用实时荧光定量PCR（quantitative real-time PCR, qPCR）对花生过敏原Ara h 2基因进行了检测分析。结果表明,月桂酰肌氨酸钠（Sodium Lauroyl Sarcosine）磁珠法（简称SLS磁珠法）的适用性广、提取率高,对于6种花生基质提取的DNA均能高效检出花生过敏原Ara h 2基因;对于花生含量为0.05%～1.00%的小麦粉二元混合物,SLS磁珠法的DNA提取率总体优于CTAB法,并且能有效提取出与花生共用一条生产线的燕麦片中污染的花生DNA,证实SLS磁珠法提取的实际样品DNA能够满足花生过敏原检测目的。本研究为花生及其制品DNA提取方法提供了参考,特别是磁珠类方法,高效快速,提取质量能够保障后续基于DNA的花生过敏原分子生物学方法检测结果的准确性。     

基于可见-近红外光谱法无损检测赣南脐橙中总酸含量

目的 基于可见-近红外光谱法建立一种无损测定赣南脐橙总酸含量的技术。方法 利用设计的可见-近红外光谱检测系统检测168个赣南脐橙总酸含量。以给定赣南脐橙的126个样品作为校正集, 42个未知样品作为预测集。本研究以去除首尾处噪声后的400~880 nm范围的光谱波段, 共481个波长点进行研究分析。结合SG (Savitzky-Golay)平滑法、多元散射校正法、变量标准化法、基线校正法4种预处理方法处理原始光谱数据, 通过PLSR数学模型确定最佳预处理模型; 再利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、随机蛙跳算法(random frog, RF)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)和主成分分析法(principal component analysis, PCA) 5种算法对预处理后的数据提取特征变量, 降低维度, 随后分别建立基于特征变量的总酸偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)、主成分回归(principal component regression, PCR)、最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)及多元线性回归(multiple linear regression, MLR)预测模型。结果 通过PLSR数学模型确定SG平滑预处理模型效果为最佳, 基于SG+GA+LS-SVM模型对总酸含量预测效果最佳, 预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)值为0.016, 预测集决定系数(prediction set coefficient of determination, )值为0.9834, 相对分析误差(residual predictive deviation, RPD)值为7.76。结论 基于可见-近红外光谱法实现赣南脐橙中总酸含量的无损检测是可行的, 结合SG+GA+LS-SVM预测模型可以实现赣南脐橙总酸含量的定量检测, 可用于评价赣南脐橙总酸含量。     

基于高光谱成像技术和连续投影算法检测葡萄果皮花色苷含量

应用高光谱成像技术结合连续投影算法（SPA）实现葡萄果皮中花色苷含量的快速无损检测。采集60 组样本高光谱图像,获取样本光谱曲线,并采用多元散射校正预处理方法提高信噪比。然后采用SPA选择光谱变量,将其作为多元线性回归（MLR）、偏最小二乘（PLS）模型和BP神经网络（BPNN）的输入变量,分别建立SPAMLR、SPA-PLS和SPA-BPNN模型并与全光谱变量PLS模型相比较。结果表明,SPA-MLR、SPA-BPNN和SPA-PLS模型的预测精度均优于全光谱变量PLS模型,其中SPA-PLS模型获得了最佳预测结果,其预测相关系数Rp和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.900 0和0.550 6。结果表明,利用近红外高光谱成像技术能够有效检测酿酒葡萄果皮中花色苷含量。     

应用便携式近红外仪检测生鲜羊通脊肉的嫩度

在北京市内收集生鲜羊通脊肉样品98个,研究应用便携式近红外仪快速无损检测生鲜羊通脊肉嫩度,结合化学计量学的方法建立可以快速无损检测生鲜羊通脊肉嫩度的近红外光谱检测模型。在建模过程中,研究了平滑、求导和信号校正等不同光谱预处理方法对模型的影响。结果表明:最佳的光谱预处理方法为均值中心化、Savitzky-Golay(SG)一阶导数、SG平滑和正交信号校正。应用偏最小二乘法建模所得模型的校正集标准偏差0.90、验证集标准偏差2.39、校正集相关系数(R c)=0.94、验证集相关系数(R p)=0.64、主因子数为4,说明模型具备较好的预测准确性,可应用于生鲜羊通脊肉嫩度的快速无损检测中。     

基于近红外高光谱图像的花生内部霉变快速判别方法研究

目的 针对外观正常但内部存在不同程度霉变的花生,探索采用近红外高光谱成像技术结合机器学习方法构建花生内部霉变快速无损判别模型的可行性。方法 采集100粒内部霉变和100粒健康花生的近红外高光谱图像构成数据集,将多种经典光谱预处理方法与支持向量机(support vector machine, SVM)组合建立花生内部霉变判别模型,并采用蒙特卡洛-无信息变量消除法(Monte Carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)找出霉变判别中有效的光谱特征波长。结果 将Savitzky-Golay卷积平滑方法和二阶求导光谱预处理方法与SVM组合,对内部霉变严重样本判别的总体识别准确率可达95%,对不同程度内部霉变样本的平均识别准确率为88%;基于MC-UVE筛选得到10、5、3个特征波长构建的模型总体识别准确率为90%、85%和82%。结论 实验结果表明高光谱技术结合机器学习可为花生内部霉变的快速、无损判别提供可行的解决方案,同时特征波长筛选为基于光电原理的霉变花生色选机系统开发提供了参考。     

基于激光诱导荧光光谱技术检测花生中黄曲霉毒素B1

目的 探究激光诱导荧光（laser induced fluorescence,LIF）技术检测花生中黄曲霉毒素B1（aflatoxin B1,AFB1）的可行性,定性和定量分析花生中的AFB1。方法 制备不同浓度梯度的污染花生,经LIF系统采集荧光光谱,平滑后分析光谱数据结构。基于全波长光谱使用5种不同建模方法对污染花生定性判别,采用偏最小二乘法回归（partial least squares regression,PLSR）和BP神经网络（BP neural networks,BPNN）进行定量预测。通过竞争性自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）提取特征波长,研究其对定性和定量预测的影响。结果 对于全波长光谱数据,线性核函数的支持向量机（support vector machine with linear kernel function,SVM（Linear） ）建立的判别模型效果最优,预测正确率100%。PLSR和BPNN均获得较好的定量预测效果,剩余预测偏差（residual predictive deviation,RPD）＞3.0,检出限（limit of detection,LOD）＜20 μg/kg;对于特征光谱数据,SVM（Linear）定性判别预测正确率93.94%,F1值为0.94,ROC曲线下面积（area under the curve,AUC）为0.989。建立的PLSR模型性能优于未提取特征波长的两种定量模型,RPD为3.36,LOD为14.76 μg/kg。结论 LIF技术检测花生中的AFB1简单快速,定性定量预测模型准确性好,具有一定可行性。     

灵武长枣蔗糖含量的高光谱无损检测

利用高效液相色谱法检测蔗糖含量,同时运用高光谱成像技术结合化学计量方法建立蔗糖预测模型;通过竞争性自适应加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法、连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）和无信息消除变量（uninformative variable elimination,UVE）降维处理,建立特征波段和全波段的主成分回归（principal component regression,PCR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）和多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）模型。结果表明,采用蒙特卡洛方法剔除异常样本后,相关系数由0.611增大到0.846;正交信号校正法预处理效果最佳,RC和RP分别为0.853和0.794;利用SPA、UVE、CARS、CARS＋SPA和CARS＋UVE五种方法提取了5、21、17、10、18 个特征变量,其中CARS-PCR模型最好,校正集、预测集的相关系数为0.861、0.843,校正集、预测集的均方根误差为0.013 mg/g和0.014 mg/g。综上,高光谱成像技术可以实现长枣蔗糖含量的预测,为更深一步探讨枣的内部品质提供参考。     

基于可见/近红外光谱技术的红提成熟度判别模

成熟度是水果评价的重要标准,直接影响水果的品质和经济价值。针对红提采摘成熟度评判困难,果肉营养价值参差不齐、产品竞争力低等问题,建立基于可见/近红外光谱技术的红提成熟度判别模型。该研究选取红提生长过程的4个阶段（分别为：未成熟、半成熟、成熟、过熟）的样本并进行光谱信息采集。选择550 nm~1 000 nm的光谱波段建模,分别将经过预处理的光谱用竞争性自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）、无信息变量消除算法（Uniformative Variable Elimination,UVE）和连续投影算法（Successive Projection Algorithm,SPA）进行特征波长提取,建立支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）和偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA）的判别模型,最终建立可见/近红外光谱技术的红提成熟度的最佳判别分类模型。研究结果表明,在Savitzky-Golay（SG）卷积平滑处理算法光谱预处理后运用SPA算法进行特征波段提取建立的ELM模型成熟度判别分类效果最佳,SVM模型次之,PLS-DA模型最差。因此,红提成熟度的最佳判别分类模型为SG-SPA-ELM,该模型的训练集和测试集的准确率分别为97.50%和96.67%。利用可见/近红外光谱技术对红提成熟度进行判别是可行的,该研究为红提成熟度的判别找到了一种新的无损检测方法。     

基于代谢组学分析不同颜色花生红衣的组成差异

以不同颜色花生红衣为研究对象,采用液相色谱-质谱非靶向代谢组学方法,研究花生红衣品种间的差异代谢物及代谢通路。主成分分析结果表明,不同品种的花生红衣存在较大的代谢差异。依据正交偏最小二乘法模型的变量重要性投影值可分离出16 种差异代谢物,颜色较深的花生红衣山柰酚和表儿茶素-(4α→8)-没食子儿茶素-(4α→8)-儿茶素含量明显较多,且随着红衣颜色的加深,原花青素、杨梅素和槲皮素含量显著升高（P＜0.05）。富集差异代谢物的代谢通路共4 条,其中最显著的为黄酮和黄酮醇生物合成途径,山柰酚、槲皮素、杨梅素和芦丁等差异代谢物参与此通路,且颜色较深的花生红衣中山柰酚代谢旺盛,颜色较浅的花生红衣中杨梅素和槲皮素代谢旺盛,合成量较多。     

采后猕猴桃可溶性固形物含量的高光谱无损检测

为探讨基于高光谱成像技术无损检测采后猕猴桃可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）的可行性,基于猕猴桃900～1 700 nm波长范围的反射高光谱,建立了预测SSC的偏最小二乘、支持向量机及误差反向传播 （error back propagation,BP）网络模型,并综合比较了分别以全光谱的226 个波长,利用连续投影算法提取的12 个有效波长和采用无信息变量消除法提取的128 个有效波长作为模型的输入变量对各模型预测效果的影响。结果表明,连续投影算法能有效地提取有效波长,其在简化模型方面优势明显;BP网络与连续投影算法相结合具有最好的预测性能（预测相关系数为0.924,预测均方根误差为0.766）。研究表明,高光谱成像技术可无损检测猕猴桃的SSC,该技术将使猕猴桃内部品质的工业化分级成为可能。