基于高光谱成像技术的大曲酸度值预测及其可视化

酸度值是大曲质量评价的重要指标,提出了一种基于高光谱成像技术快速检测大曲发酵过程中酸度值的方法。通过采集大曲高光谱图像并提取感兴趣区域(region of interest,ROI)的平均光谱,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变量校正(standard normal variable correction,SNV)和S-G卷积平滑后一阶导(savitzky-golay smoothing first derivative,SGFD)3种预处理方法,再通过连续投影算法(successive projection algorithm,SPA)选取最优的特征波长,分别建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least squares-support vector machine,LS-SVM)预测模型,结果显示,基于SPA从SNV预处理光谱中筛选的8个最优特征波长建立的LS-SVM模型预测大曲酸度值效果最好,其中预测集决定系数(determin...     

基于特征波长提取的激光近红外光谱快速鉴别食用植物油种类

提出了基于CARS、SPA和CARS-SPA特征波长提取的激光近红外光谱技术快速鉴别食用植物油种类的方法。应用光谱仪采集127个食用植物油样本的光谱数据,采用标准正态变量变换算法(SNV)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV-DT)对其进行预处理,采用CARS、SPA和CARS-SPA 3种方法对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取,应用支持向量机分类方法(SVC)建立食用植物油种类定性分类校正模型,选择网格搜索算法对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。结果表明,CARS-SVC、SPA-SVC和CARS-SPA-SVC模型预测集准确率均达到96.77%,预测效果理想,其中SNV-DT-SPA-SVC模型预测效果最优,预测集准确率达到100%。综上基于特征波长提取的激光近红外光谱分析技术能够快速准确鉴别食用植物油种类,为便携式现场检测设备开发提供了理论基础。     

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。     

高光谱图像光谱提取区域对猕猴桃糖度检测精度的影响

为了了解高光谱图像中光谱提取区域对果品糖度检测模型精度的影响,本文以"华优"猕猴桃为对象,分别提取了10×10、20×20和30×30(像素×像素)的正方形光谱区域以及样品掩膜图像的平均光谱,对平均光谱进行平滑去噪+标准正态变量变换预处理,用处理后的全光谱建立了预测猕猴桃糖度的偏最小二乘、最小二乘支持向量机、极限学习机和误差反向传播网络模型,分析了光谱提取区域对猕猴桃糖度检测精度的影响规律。结果表明,光谱提取面积的增加能够提升最小二乘支持向量机、极限学习机和误差反向传播网络模型的预测性能。基于猕猴桃掩膜图像的平均光谱所建立的最小二乘支持向量机模型具有最好的预测性能,其预测相关系数为0.97,预测均方根误差为0.86oBrix,相对预测误差为4.06。研究说明在高光谱图像中选择合适的光谱提取区域有助于提高模型的预测精度。     

基于PSO-LSSVM和特征波长提取的羊肉掺假检测方法

为解决羊肉—猪肉掺假快速检测这一问题,利用多光谱仪器对掺假羊肉进行光谱采集,得到样品在350～1 100nm波段下的反射率。对数据预处理后,利用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行优化,建立了基于粒子群优化的最小二乘支持向量机模型(PSO-LSSVM),与偏最小二乘(PLS)、反向传播神经网络(BPNN)和LSSVM 3种模型结果进行比较,结果表明,PSO算法能有效优化LSSVM模型,预测的决定系数和均方根误差分别为0.920 4和0.089 2。进一步采用随机青蛙算(RF)、无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应重加权法(CARS)提取特征波长并建立偏最小二乘模型,结果显示,UVE-PLS模型预测集的决定系数和均方根误差分别为0.996 7和0.016 2,UVE优于其他特征波长提取方法。     

基于拉曼和近红外光谱特征层融合的食用油MUFA和PUFA含量检测

针对食用油中单不饱和脂肪酸(MUFA)和多不饱和脂肪酸(PUFA)含量的快速检测问题,研究探索应用拉曼(Raman)和近红外(NIR)光谱以及特征层数据的融合,结合化学计量学分析,建立食用油MUFA和PUFA含量预测模型。重点研究各种预处理算法对模型预测能力的影响。应用竞争性自适应重加权采样(CARS)提取Raman和NIR光谱的特征波长,应用网格搜索(GS)算法选取支持向量机回归(SVR)模型的参数组合(C,g)值,分别建立基于拉曼和近红外光谱的特征波段的SVR预测模型;建立基于特征层的多源光谱融合的SVR预测模型。试验表明,基于特征层融合建立的Raman-NIR-SVR模型能够实现食用油MUFA和PUFA含量的快速预测,且预测效果更优。其中预测MUFA含量的SG15-ALS-Nor-CARS-MSC-CARSSVR模型的预测集决定系数R2为0.977 3,与单光谱中最优含量预测模型相比增加了2.43%;而预测PUFA含量的MA11-air PLS-Nor-CARS-MSC-CARS-SVR模型的预测集R2为0.993 0,比较最优单光谱数据建立的SVR模型增加了2.57%。结果表明,采用特征层融合方法建立的含量预测模型的综合性能优于基于单光谱数据建立的模型。     

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400¹000 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。      

基于可见/近红外高光谱成像技术的牛肉品种鉴别

利用可见/近红外高光谱成像技术实现荷斯坦奶牛、秦川牛、西门塔尔牛三个品种牛肉的快速无损鉴别。首先,对原始光谱进行预处理并对样本集进行划分;应用竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除算法(UVE)对预处理后的光谱数据提取特征波长;结合偏最小二乘判别模型(PLS-DA)、K最近邻(KNN)模型及支持向量机(SVM)模型进行全波段及特征波段鉴别分析。结果表明,一阶导数(FD)法为最优预处理方法,利用光谱-理化值共生距离法(SPXY)法划分后的样本模型预测性能最好;利用CARS、SPA和UVE分别选出24、17和19个特征波长;基于CARS法提取的特征波长所建的RBF-SVM模型的校正集与预测集正确率分别为100%、98.82%。由此可见,基于高光谱成像技术能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。该研究可为牛肉品种的快速无损鉴别提供参考。     

高光谱结合优化算法的多品种高粱混合的淀粉含量检测

高粱作为一种酿酒原料,其不同混合比例配比的高粱的淀粉含量会影响白酒的品质和产量。因此,准确高效地检测混合高粱中的淀粉含量对获得优质高产的白酒具有重要意义。本文基于可见光高光谱成像技术研究了混合高粱中的淀粉含量的快速检测方法。采用不同预处理方法对高粱样本的光谱数据进行预处理,并建立偏最小二乘法回归(PLSR)模型来确定最佳预处理方式。使用主成分分析(PCA)、PLSR算法分别提取高粱样本的光谱特征。基于全波长和光谱特征分别建立了预测高粱淀粉含量的遗传算法-BP神经网络(GA-BPNN)和粒子群算法-支持向量机回归(PSO-SVR)模型。对比模型性能发现,采用PCA方法提取的光谱特征建立的GA-BPNN模型最优,其直链淀粉的预测决定系数、预测均方根误差分别为0.992 2、0.041 6,支链淀粉的预测决定系数、预测均方根误差分别为0.933 6,0.151 9。研究结果表明,可见光高光谱成像技术结合优化算法可以快速预测不同混合比例配比下高粱的淀粉含量,为检测高粱的淀粉含量提供了一种新的方法。     

傅里叶变换红外光谱鉴别芝麻酱中掺杂花生酱

提出了基于傅里叶变换红外光谱鉴别纯芝麻酱中掺杂花生酱的方法。使用傅里叶变换红外光谱仪采集650~4000cm-1范围内的纯芝麻酱样品和掺杂花生酱的芝麻酱样品共计93例,以标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)做光谱预处理,比较了支持向量机(support vector machine,SVM)、线性判别分析(liner discriminant analysis,LDA)2种判定方法,并选择有效波长建立模型。研究表明,采用SVM建立判别模型较优;选取3071~2792cm-1,1786~667cm-1为有效波长后SVM模型的综合判别正确率提高至93.55%,且模型输入变量减少58.20%。采用傅里叶变换红外光谱结合支持向量机判别模型可以较好地应用于纯芝麻酱中掺杂花生酱的鉴别。     

图博会上的按需印刷——按需出版及印刷精品专区侧记

2009年9月3日．第十六届北京国际图书博览会在北京国际展览中心盛大开幕。这可谓是图书出版界的一大盛事,展商众多．形式多样．亮点频频。其中由中国图书进出口（集团）总公司和中国印刷科学技术研究所共同承办的“按需出版及印刷精品专区“是首次亮相图博会．同样也是本届图博会最大看点之一。图博会上首设的“按需出版及印刷精品展区”进一步向世人展示了印刷的魅力与对出版业发展的推动力,赢得了满堂喝彩!     

基于IPsec的虚拟专用网的研究

针对数据通讯传输中的安全及加密问题,分析了IP协议的安全体系结构和虚拟专用网的原理,论述了基于IPsec的虚拟专用网实现原理及相关技术,认为IPsec是目前唯一一种能为任何形式的Internet通信提供安全保护的协议,具有良好的发展前景。     

葡萄果实套袋试验

我国鲜食葡萄市场竞争越来越激烈,对果品外观和内在品质的要求越来越高.鲜食葡萄果实套袋是生产无公害果品,提高果实外观品质和保证果实穗形美观的重要措施.为了给当地葡萄种植户提供适用葡萄果实套袋技术,特进行如下试验.     

谷氨酸发酵液对谷氨酸提取工艺影响研究

主要研究了谷氨酸发酵液对谷氨酸提取工艺的影响,得出如下结论:用膜过滤除菌方法对染菌发酵液有较好的提取效果;发酵周期控制在30～34h;发酵液放罐残糖控制在0.6%以下;发酵结束后要及时升温处理,升温至65℃.     

基于TAG的服装品牌在线分类查询系统研究

服装品牌资讯是设计师获取服装流行趋势的重要渠道.服装种类和艺术风格的多样化为服装品牌的分类整理提供了多种思路.在建立服装品牌数据库的过程中,针对现有服装品牌在线分类查询系统的单一性缺点,总结出了一套用于描述服装品牌的关键性词组,并借用TAG这一关键性技术,将其应用到服装品牌在线查询系统中.     

HACCP实施中易忽视问题的探讨

HACCP是国内逐步推广实施的一个食品安全质量保证体系，是当今食品卫生监管部门所关注的热点。针对在日常监督管理工作中HACCP建立实施出现的一些问题，从创建HACCP的前期工作、HACCP的建立、HACCP的运转等3方面着眼，重点阐述了HACCP操作过程中容易忽视的概念、原则和方法，并提出了相应的观点。     

质检专家谈玩具质量抽检

每年“六一”前夕,国家质检总局都会对儿童玩具产品质量进行国家监督抽查,今年的玩具抽查主要发现什么问题？质检部门对玩具生产企业有何建议？就此,《中外玩具制造》记者日前采访了曾多次参与国家玩具产品质量监督抽检的福建质检院机械与玩具产品检验研究所所长陈伟。请他介绍相关情况。     

浅议粮食收购中的感观检验

本文简述了感观检验的定义,在粮食收购中的地位、作用和现状。对怎样做好新形势下的感观检验工作提出了提高认识,公正检验;提高素质,精益求精;健全制度,奖惩严明等具体措施。     

酱油对酪氨酸酶抑制作用的研究

酪氨酸酶是合成黑色素过程的关键酶,通过测定酱油对酪氨酸酶活性的影响来确定其对酪氨酸酶的抑制作用及抑制机理。结果表明:酱油对酪氨酸酶具有较强的抑制作用,酶抑制率达到50%时(IC50)酱油固形物含量浓度为19.8g/L。酱油对酪氨酸酶的抑制作用动力学行为表现为可逆混合性抑制类型。