可见-近红外高光谱成像技术对灵武长枣VC含量的无损检测方法

为探究基于高光谱成像技术预测灵武长枣VC含量的可行性并寻找最佳预测模型。采集100?个长枣样本在波长400～1?000?nm处的高光谱图像,对光谱数据进行预处理;应用遗传算法（genetic algorithm,GA）、连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）和竞争性正自适应加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）算法对原始光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘（partial least squares regression,PLS）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）VC含量预测模型。结果表明,采用标准正态变换预处理算法效果最优,其PLS模型的交叉验证相关系数为0.839?5,交叉验证均方根误差为16.248?2;利用GA、SPA和CARS从全光谱的125?个波长中分别选取出12、5?个和26?个特征波长;基于CARS建立的PLS模型效果最优,其Rc、Rp、校正均方根误差、预测均方根误差分别为0.896?2、0.889?2、10.746?2%、12.145?3%。研究结果表明基于高光谱成像技术对灵武长枣VC含量的无损检测是可行的。     

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。     

基于近红外高光谱成像快速无损检测注胶肉研究

采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探究光谱信息与不同掺假比例卡拉胶之间的定量关系。结果表明全波段光谱(900~1700 nm)所构建的PLS校正集模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.74%,预测模型RMSE为3.16%。表明基于全波段所建立的PLS模型具有较优的预测性能。利用连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选获得11个特征波长,并优化全波长PLS模型,将预测集样品带入,以验证模型的预测效果,结果表明SPA算法结合PLS建模方法所建立的模型预测效果更优,预测集相关系数(R_P)为0.93,均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为3.51%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为2.66。试验表明利用高光谱成像技术可实现对注胶猪肉的快速无损检测。     

近红外光谱技术无损检测火龙果有效酸度

火龙果是一种有益于人类健康的水果。本文利用Field Spec 3便携式地物波谱仪采集350~2500 nm波段的光谱数据,通过多种预处理方法、连续投影算法(SPA)优选波长、偏最小二乘回归(PLSR)等分析方法,建立了火龙果有效酸度预测模型。实验结果表明:原始光谱经过Savitzky-Golay卷积平滑法(SGS),建立的PLS模型最优,其RCV为0.8862,RMSECV为0.1535;联合SPA算法,利用优选出的25个变量建立的PLS模型,其预测相关系数(RP)为0.8702,预测均方根误差(RMSEP)为0.1682,其模型的预测精度高于原始光谱2151个变量建立模型。比较分析了果皮对模型精度的影响,对光谱数据进行最佳Normalize预处理后,完整果PLS模型的RP为0.8151,果肉PLS模型RP为0.8583,说明果皮存在对模型有影响,但可以进行光谱优化减小影响。本研究结果表明基于近红外光谱技术联合连续投影算法的漫反射无损检测火龙果有效酸度含量具有可行性。     

高光谱成像技术结合优化算法窖泥总氮含量的预测

窖泥的总氮含量是窖泥质量评价的指标之一,其常规检测方法周期长且具有破坏性。为实现窖泥总氮含量的快速无损检测,提出了高光谱成像技术（HSI）结合优化算法的窖泥总氮含量的检测方法。首先,使用不同的预处理方法对可见光（Vis）光谱数据进行处理,并建立偏最小二乘回归（PLSR）模型,通过比较模型性能确定了最佳预处理。其次,综合比较了采用全光谱波长、竞争性自适应重加权采样（CARS）算法、连续投影算法（SPA）和CARS与SPA(CARS-SPA)联用策略方法优选特征波长,并作为PLSR和最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型输入变量,研究对各模型性能的影响。最后,基于最优模型实现了窖泥样本的总氮含量可视化,直观反映不同层级的总氮含量差异。结果表明,标准正态变量变换（SNV）方法预处理后建立的PLSR模型预测总氮含量最好;CARS-SPA联用策略方法优选特征波长较其他两种方法好,且其建立的LS-SVM模型的预测性能最佳（预测集决定系数Rp2=0.987 6、预测均方根误差（RMSEP）=0.013 8 g/100 g）。高光谱成像技术结合优化算法可以快速、无损检测窖泥总氮含量,为窖泥中总氮含量检...     

酿酒葡萄成熟期间果实质地特性和花色苷含量变化

研究酿酒葡萄果实成熟期间质地特性和花色苷含量的变化规律,以酿酒葡萄赤霞珠（Vitis vinifera L.）为研究对象,采用物性分析仪对其果皮机械特性和果实质构多面特性进行分析,并测定了果皮中总花色苷和9 种花色苷组分的含量,以及花色苷可提取率。研究表明：赤霞珠葡萄果实成熟期间果皮中总花色苷和可提取花色苷含量逐渐增加,至转色后第6周达到最高,分别为880.29 mg/kg和841.38 mg/kg。果实成熟期间果皮厚度逐渐增加,并与花色苷含量呈极显著正相关（R2=0.568）,与花色苷可提取率呈极显著负相关（R2=－0.475）。表征果皮硬度的参数杨氏模量（Esk）与花色苷含量呈极显著正相关（R2=0.581）,与花色苷可提取率呈显著负相关（R2=－0.609）。果实质构多面分析各参数与果皮花色苷含量和可提取率之间均无相关性。     

高光谱成像技术对灵武长枣果皮强度的无损检测

利用高光谱技术对灵武长枣果皮强度检测进行研究,为灵武长枣外部品质无损检测提供科学方法。采集120个灵武长枣的400~1000 nm的高光谱图像,对光谱数据进行预处理;应用连续投影算法(SPA)、正自适应加权算法(CARS)和无信息变量消除法(UVE)对原始光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)果皮强度预测模型。结果表明:采用标准正态变换(SNV)预处理算法效果最优,其PLSR模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.8207,交叉验证均方根误差(RMSECV)为9.9630;利用SPA、CARS和UVE法从全光谱的125个波长中分别选取出29个、31个和31个特征波长;而基于全光谱建立的LS-SVM模型效果最优,其预测相关系数(Rp)为0.9555,预测均方根误差(RMSEP)为3.8282;研究结果表明基于高光谱成像技术采集的灵武长枣漫反射光谱进行果皮强度无损检测具有可行性。     

不同品种染色葡萄转色期花色苷积累的差异性研究

该研究探究了三个染色葡萄品种烟73、Kolor和Tintorera在转色期其果皮和果肉中花色苷积累的差异。 通过利用高效液相色 谱-离子阱质谱联用仪（HPLC-ITMS）对花色苷的检测发现,各染色葡萄品种花色苷含量和比例存在组织特异性。 果皮和果肉中含量最 高的花色苷分别为二甲花翠素-3-O-葡萄糖苷和甲基花青素-3-O-葡糖苷,果皮和果肉中所占比例最高的花色苷分别为3',4',5'-羟基取 代花色苷和3',4'-羟基取代花色苷。 此外,基于各类花色苷的含量主成分分析（PCA）也能明显区分三个品种的果皮和果肉。 就不同品 种而言,烟73和Tintorera花色苷组成相似,而与Kolor存在明显差异（P＜0.05）。 该研究为探究染色葡萄不同组织中花色苷的合成机理 提供了基础,并且为染色葡萄在葡萄酒调色中的应用提供了理论依据。     

贮藏温度对葡萄果实采后抗氧化活性的影响及动力学分析

以"甬优1号"葡萄果实为原料,探讨贮藏温度(273.15、283.15、293.15K)对果肉和果皮总酚、花色苷和抗氧化活性的影响,并应用Gomportz函数模型,对不同温度下葡萄果实贮藏期间抗氧化活性变化的动力学模型进行研究。结果表明,葡萄果实贮藏过程中果肉和果皮中的总酚含量下降,果皮中花色苷含量也呈下降趋势。0℃贮藏可显著抑制果肉和果皮中总酚含量及果皮中花色苷含量下降,保持葡萄果实较高的DPPH自由基清除能力。在Arrhenius动力学方程基础上得出葡萄果实贮藏期间果肉和果皮总酚、花色苷和抗氧化活性变化的速率常数随着贮藏温度的提高而增大,拟合所得总酚、花色苷含量和DPPH自由基清除能力一级动力学模型回归方程的决定系数均大于0.91。由果肉和果皮总酚、花色苷和抗氧化活性预测模型所得各抗氧化指标预测值与实测值之间的平均相对误差均小于10%,表明在贮藏温度273.15～293.15K(0～20℃)范围,可预测葡萄果实采后抗氧化物质含量及抗氧化能力的变化。     

NIR高光谱成像技术联用SPA算法 快速检测五花肉的过氧化值

利用近红外(NIR)高光谱成像技术结合连续投影算法(SPA)快速、无损检测五花肉的过氧化值。通过高光谱成像系统采集样品的光谱图像,提取其反射光谱信息,经过基线校正(BC)、高斯滤波平滑(GFS)、中值滤波平滑(MFS)、卷积平滑(SGS)、移动平均值平滑(MAS)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)七种预处理后,利用偏最小二乘(PLS)建立预测模型。使用SPA筛选最优波长,重新预算,构建优化的PLS模型和多元线性回归(MLR)模型。结果显示,经过BC预处理(R_P=0.960,RMSEP=5.15×10-4g/100 g)和原始数据RAW(R_P=0.960,RMSEP=4.89×10-4g/100 g)的全波段PLS模型(F-PLS)预测过氧化值效果较好。优化结果显示,RAW的MLR模型(R_P=0.968,RMSEP=4.12×10-4 g/100 g)预测效果更好。研究表明,NIR高光谱成像技术联用SPA算法可潜在实现对五花肉过氧化值的快速无损检测。     

Application of successive projections algorithm for variable selection to determine organic acids of plum vinegar

Visible and near infrared (Vis/NIR) spectroscopy was investigated to determine the acetic, tartaric and lactic acids of plum vinegar based on a newly proposed combination of successive projections algorithm-least squares-support vector machine (SPA-LS-SVM). SPA, compared with regression coefficients (RC), was applied to select effective wavelengths (EWs) with least collinearity and redundancies. Five concentration levels (100%, 80%, 60%, 40% and 20%) of plum vinegar were studied. Multiple linear regression (MLR) and partial least squares (PLS) models were developed for comparison. The results indicated that SPA-LS-SVM achieved the optimal performance for three acids comparing with full-spectrum PLS, SPA-MLR, SPA-PLS, RC-PLS and RC-LS-SVM. The root mean square error of prediction (RMSEP) was 0.3581, 0.0714 and 0.0201 for acetic, tartaric and lactic acids, respectively. The overall results indicated that Vis/NIR spectroscopy incorporated to SPA-LS-SVM could be applied as an alternative fast and accurate method for the determination of organic acids of plum vinegars.     

脱落酸处理对赤霞珠和烟73葡萄果皮花色苷组分的影响

目的：比较赤霞珠和烟73葡萄果皮花色苷组分的差异,以及脱落酸（abscisic acid,ABA）处理提高果实\着色前提下,对两个品种果皮花色苷组分的影响。方法：以烟73和赤霞珠为试材,在着色前期用200 mg/L ABA处理果穗,对照用清水代替激素。成熟采收后,提取果皮中花色苷,利用高效液相色谱-质谱联用方法,对花色苷组分进行定性和定量检测,然后进行比较分析。结果：对照中共检测到16 种花色苷,其中烟73果皮花色苷组分检测到15 种,含量为8 400.9 mg/kg,赤霞珠检测到12 种,含量为1 131.9 mg/kg。ABA处理显著提高了两品种果皮花色苷总量：烟73提高至10 380.2 mg/kg,赤霞珠提高至1 470.2 mg/kg。花色苷各大类总量也在不同程度得到提高。结论：烟73和赤霞珠两个不同葡萄品种间花色苷种类和含量存在显著差异。ABA处理显著提高了两品种果皮花色苷总量,并且不同种类花色苷含量均在不同程度得到提高,从而促进果实着色。     

基于高光谱成像快速检测牛肉糜中大豆分离蛋白掺入量

采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合化学计量学算法快速定量预测牛肉糜中大豆分离蛋白掺入量。首先按照2%~30%(w/w),掺入间隔1%的浓度梯度,制备不同大豆分离蛋白掺入浓度的牛肉糜样品,然后采集样品的高光谱图像并提取光谱数据,最后运用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立预测模型。为了减少模型的高维共线性问题,采用回归系数法(Regression coefficients,RC)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长,优化全波段预测模型。结果显示基于RC法筛选的22个最优波长构建的RC-PLSR模型和RC-MLR模型预测效果优于基于SPA法筛选的21个最优波长构建的SPA-PLSR模型和SPA-MLR模型。其中,RC-PLSR模型预测效果最接近全波段PLSR模型,r_P为0.95,RMSEP为2.73%,RPD为3.32。试验结果表明近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法可快速预测牛肉糜中大豆分离蛋白的掺入量。     

高光谱快速预测冷鲜鸡胸肉中乳酸菌

乳酸菌含量是评价冷鲜鸡胸肉品质的重要指标。随着储藏天数的增加,当乳酸菌含量超过106 CFU/g,冷鲜鸡胸肉黏度增加,开始腐败变味。本研究通过化学计量学算法挖掘高光谱数据快速预测鸡胸肉中乳酸菌含量。首先,采集119个冷鲜鸡胸肉样品900~1700 nm的高光谱图像,提取肉样图像感兴趣区域(Region of interest,ROI)内的光谱信息,经多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)等8种方法预处理原始光谱,采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法挖掘光谱信息,构建全波段PLS预测模型(F-PLS)。然后,选用回归系数法(Regression Coefficient,RC)、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长优化F-PLS模型。结果显示,基于SPA法从基线校正(Baseline Correction,BC)预处理光谱中筛选出21个最优波长(903.8、905.5、912.1、915.4、917.0、920.3、923.6、931.8、941.7、1107.0、1135.9、1157.3、1269.2、1303.7、1320.2、1348.2、1551.1、1676.9、1686.9、1695.1和1698.4 nm)构建的SPA-PLS模型预测最好(r_P=0.949,RMSEP=0.439lg CFU/g,RPD=2.787)。本试验表明,采用近红外高光谱技术快速预测冷鲜鸡胸肉中乳酸菌含量是可行的。     

Application of Long-Wave Near Infrared Hyperspectral Imaging for Measurement of Soluble Solid Content (SSC) in Pear

Soluble solid content (SSC) in fruit is one of the most crucial internal quality factors, which could provide valuable information for commercial decision-making. Near-infrared (NIR) technique has effective potentials for determining the SSC since NIR was sensitive to the concentrations of organic materials. In this study, a novel NIR technique, long-wave near infrared (LWNIR) hyperspectral imaging with a spectral range of 930–2548 nm, was investigated for measuring the SSC in pear, which has never been examined in the past. A new combination of Monte Carlo-uninformative variable elimination (MC-UVE) and successive projections algorithm (SPA) was proposed to select most effective variables from LWNIR hyperspectral data. The selected variables were used as the inputs of partial least square (PLS) to build calibration models for determining the SSC of ‘Ya’ pear. The results indicated that calibration model built using MC-UVE-SPA-PLS on 18 effective variables achieved the optimal performance for prediction of SSC comparing with other developed PLS models (MC-UVE-PLS and SPA-PLS) by comprehensively considering the accuracy, robustness, and complexity of models. The correlation coefficients between the predicted and actual SSC were 0.88 and 0.88 and the root mean square errors were 0.49 and 0.35 °Brix for calibration and prediction set, respectively. The overall results indicated that long-wave near infrared hyperspectral imaging incorporated to MC-UVE-SPA-PLS model could be applied as an alternative, fast, accurate, and nondestructive method for the determination of SSC in pear.     

云南省4 个主产区无核白鸡心葡萄果皮组成成分及抗氧化能力分析

以云南省4 个葡萄主产区的无核白鸡心葡萄果皮为材料,对其成分及组成进行分析。结果表明：同一品种,因其生产环境不同,基本成分及组成存在明显差异。元谋地区的葡萄皮干物质和总糖含量显著高于其他地区,可能与其高日照有关。葡萄皮中脂质的不饱和脂肪酸含量较高,葡萄皮中的单糖含量排列为葡萄糖＞阿拉伯糖＞半乳糖醛酸＞半乳糖。葡萄皮中的原花青素、多酚含量存在显著性差异,弥勒地区的含量显著高于其他地区,可能与其低海拔有一定的相关性;酚酸组成中芦丁和儿茶素含量较高,且在所有葡萄果皮中均有检出。以1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基、2,2’-连氮基-双-（3-乙基苯并二氢噻唑啉-6-磺酸）二铵盐自由基清除能力和铁还原氧化能力为指标,对4 个地区果皮多酚提取物的抗氧化活性进行评价,结果表明,果皮多酚具有较好的抗氧化活性,3 种能力的IC50分别为12.95～14.68、8.63～11.11 μg/mL和29.35～34.60 μg/mL。     

SO2处理激活龙眼葡萄果实采后防御应答

以龙眼葡萄为材料,研究果实贮藏中防腐保鲜剂SO2处理对果皮组织氧化还原平衡、次生代谢途径的影响。结果表明：使用SO2保鲜剂可使龙眼果实货架期延长,SO2处理组葡萄果实完好率明显高于对照组,脱粒和腐烂率低于对照组。贮藏期间SO2处理组果皮组织抗氧化能力提高,次生代谢途径关键酶苯丙氨酸解氨酶活性增强,总花色苷含量略有升高,H2O2含量和丙二醛含量高于对照组。结果表明,SO2保鲜剂可激活葡萄果实细胞内活性氧升高,介导果实细胞抗氧化能力增强,与植保素合成相关的次生代谢活性增强,从而使细胞防御能力提高,果实保鲜期延长。     

Nondestructive Determination of Soluble Solids Content of ‘Fuji’ Apples Produced in Different Areas and Bagged with Different Materials During Ripening

To investigate the feasibility of hyperspectral imaging technique in nondestructive determination of soluble solids content (SSC) of fruits produced in different places and bagged with different materials during ripening, the near infrared hyperspectral reflectance images were acquired on 196 ‘Fuji’ apples picked from four orchards in different areas and bagged with polyethylene film or light-impermeable paper. Mean reflectance spectrum from the regions of interest in the hyperspectral image of each apple was extracted. Standard normal variate (SNV) was used to eliminate the effect of instrument and environment on spectra. The sample set partitioning based on joint x–y distances method was applied to divide the samples into calibration set and prediction set as the ratio of 3:1. Successive projection algorithm (SPA) and uninformative variable elimination (UVE) method were used to select effective wavelengths (EWs) from the full spectra. Partial least squares (PLS), least squares support vector machine (LSSVM), and extreme learning machine (ELM) were used to develop SSC determination models. The results showed that 24 and 122 EWs were selected by SPA and UVE, respectively. The selection of EWs was helpful to SSC determination performance improvement. The optimal SSC prediction model was LSSVM based on selected EWs by SPA, with the correlation coefficient and root-mean-square error of prediction set of 0.878 and 0.908 °Brix, respectively. This study indicates that hyperspectral imaging technique could be used to determine SSC of intact apples produced in different places and bagged with different materials during ripening.