基于高光谱成像技术的鸡蛋哈氏单位快速无损检测

本实验利用高光谱(900~1700 nm)成像技术结合化学统计学算法,对鸡蛋哈氏单位的无损检测进行研究。采集样品原始光谱信息,经S-G卷积平滑、MSC、SNV预处理后建立PLSR模型,优选最佳预处理方法;利用PLSR的加权β系数、遗传算法GA提取特征波长,分别建立PLSR、PCR模型,比较建模效果,优选最佳特征波长提取方法及建模方法。结果表明,预处理后建模效果并未提高,即以原始光谱作为建模对象,采用遗传算法提取特征波长后建立的PLSR模型效果最好,其R_C为0.8118,校正集均方根误差是2.9677,R_P为0.8203,预测集均方根误差是3.2762。因此,利用高光谱技术无损检测鸡蛋哈氏单位是可行的,同时为鸡蛋的新鲜度快速判别、分级分选提供理论依据。     

红葡萄酒中白藜芦醇含量的高光谱快速检测算法优化

将高光谱技术与流化床富集技术相结合,用大孔吸附树脂对干红葡萄酒中的微量白藜芦醇吸附后,采集光谱图像,通过比对多种预处理方法对建模效果的影响进而优选算法。结果表明,采用霍特林T2统计检测方法剔除异常样本,KS算法划分白藜芦醇含量样本集,标准正态变换法预处理光谱数据,建立的标准正态变换-偏最小二乘回归模型预测效果最优,其校正相关系数Rc2为0.813 8,校正均方根误差为0.047 7,预测相关系数Rp2为0.782 4,预测均方根误差为0.050 2,为白藜芦醇的高光谱痕量检测提供理论参考。     

基于可见/近红外高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测

以400~1 000nm高光谱系统获得鸡蛋样本的高光谱图像,利用蒙特卡洛法检测异常样本,采用不同预处理方法处理原始光谱;应用竞争性正自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、遗传偏最小二乘法(Genetic Algorithms PLS,GAPLS)和间隔蛙跳法(Interval Random Frog,IRF)对预处理后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(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)鸡蛋新鲜度预测模型。结果表明:标准正态变量变换(Standardized Normal Variate,SNV)法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出8,35,74个特征波长;基于GAPLS提取的特征波长的LS-SVM模型最优,其校正相关系数(Rc)为0.899,预测相关系数(Rp)为0.832。表明基于高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测是可行的。     

近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类的鉴别

为探讨近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类判别的可行性,采用近红外高光谱(900~1700 nm)成像技术,以223个鸡蛋样本为研究对象,其中富硒鸡蛋74枚、无公害鸡蛋72枚、普通鸡蛋77枚,富硒鸡蛋和无公害鸡蛋为海兰褐鸡蛋,普通鸡蛋为洋鸡蛋。对比S-G卷积平滑、基线校准(Baseline)、标准正态变量变换(SNV)、标准化(Normalize),优选出S-G卷积平滑光谱预处理方法;连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、后向间隔偏最小二乘波段选择法(BiPLS)算法提取的特征波长数分别为8、107和155,分别建立全光谱、SPA、UVE、BiPLS的PLS-DA判别模型,结果显示在4种模型中BiPLS-PLS-DA的识别性能要优于FS-PLS-DA、UVE-PLS-DA和SPA-PLS-DA,其校正集正确识别率为95.24%,预测集识别率为78.18%。近红外高光谱成像技术作为一种快速、高效的种类判别技术对鸡蛋种类的判别具有可行性。