基于高光谱技术检测小麦粉灰分含量

目的 基于高光谱技术实现对小麦粉灰分含量的准确检测。方法 利用高光谱成像技术采集小麦粉的光谱数据，建立基于偏最小二乘(partial least squares regression, PLSR)和深度极限学习机(deep extreme learning machines, DELM)的小麦粉灰分含量预测模型；通过分析3种预处理算法和4种波长选择算法，分别选出最佳的预处理与波长选择方法，最后构建基于特征波段光谱信息的预测模型，并对结果进行比较。结果 标准正态变量校正(standard normal variable, SNV)为最佳预处理方法；连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)相较于随机森林（random forest, RF）、无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)和遗传算法(genetic algorithm, GA)选择特征波长的模型更优；DELM模型更适用于灰分含量的检测，最优模型的测试集决定系数Rp2达0.968，均方根误差(root mean square error, RMSEP)达0.024。结论 高光谱成像技术可以快速、精准的无损检测小麦粉灰分含量，该技术可为在线检测小麦粉品质系统的开发提供理论依据。