基于高光谱成像技术的长枣表面农药残留无损检测

利用近红外高光谱成像技术对灵武长枣的表面农药残留进行无损检测研究。采用Kubelka-Munk校正和SavitzkyGolay卷积平滑对900~1 700nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用偏最小二乘回归系数选择特征波长,建立全波段和特征波长下的偏最小二乘农药残留预测模型。结果表明,经过Kubelka-Munk+Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好,且利用特征波长建立的长枣表面农药残留校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86,0.85和0.000 32,0.000 33,优于全波段建立的模型。研究表明,采用高光谱成像技术对灵武长枣表面农药残留的无损检测是可行的。     

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。     

基于高光谱图像技术的长枣糖度无损检测

基于高光谱图像技术对长枣含糖量进行无损检测。由长枣高光谱图像获取反射光谱进行多元散射校正处理,再采用主成分分析获得主成分数据作为BP神经网络的输入变量,建立长枣糖度预测模型。结果表明,采用BP神经网络预测长枣糖度模型优于PLS,模型的相关系数和均方根误差分别为0.927 4和1.712 5。利用高光谱图像技术对长枣糖度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。     

基于高光谱成像技术的灵武长枣常见缺陷检测

以灵武长枣为研究对象,利用高光谱成像技术结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)和最小噪声分离法(minimum noise fraction,MNF)对长枣缺陷进行快速检测与识别,主要探讨样本背景对缺陷识别的影响。首先,采集虫眼、裂痕、正常枣的高光谱图像,利用PCA法和MNF法分别对其降维去噪,选择虫眼与正常枣的PC1和M1图像、裂痕枣的PC2和M2图像进行缺陷识别,经PCA分析后的缺陷识别率均为100%,MNF处理后的识别率分别为69.2%,56.8%,100%;随后对其高光谱图像进行掩模去背景,再对其降维去噪后检测识别,PCA后的识别率均为100%,MNF后的识别率分别为73.1%,65.9%,100%。结果表明:利用高光谱成像技术结合两种降维去噪法对长枣常见缺陷的识别是可行的,背景干扰对于PCA法的缺陷识别不影响,其识别效果优于MNF法,且去背景后的MNF法缺陷识别率较未去背景的有所提高,为后续长枣缺陷的在线检测提供理论依据。     

基于近红外高光谱成像技术的涩柿SSC含量无损检测

对150个涩柿采集900~1 700nm波段的近红外高光谱图像信息,利用蒙特卡罗—无信息变量消除(MC-UVE)和连续投影算法(SPA)对感兴趣区域光谱进行波长优选。通过MC-UVE-SPA优选出924.69,928.05,1 112.72,1 270.91,1 365.3,1 402.42,1 453.06,1 547.69nm 8个特征波长,对应的光谱反射率作为柿子可溶性固性物含量(SSC)检测的偏最小二乘回归(PLSR)检测模型输入,其预测集相关系数rpre=0.942,预测集均方根误差RMSEP=1.009°Brix。结果表明,MC-UVE-SPA可以有效提取与柿子SSC含量相关的特征信息,从而保留较少的波长建立较好的预测模型。     

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。     

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的. 综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500～900nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547nm波长下的特征图像.     

宁夏赤霞珠葡萄水分含量的高光谱无损检测研究

利用可见近红外高光谱成像技术对宁夏赤霞珠葡萄含水量的无损检测进行了初步探讨。通过高光谱成像系统(400~1000 nm)采集了136幅赤霞珠葡萄图像,对原始光谱、平均平滑、高斯滤波、中值滤波、卷积平滑、归一化、多元散射校正、标准正态化、基线校准、去趋势化等预处理的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)方法选择特征波长,建立4种特征波长下的PLSR的葡萄含水量预测模型,优选CARS提取特征波长的方法。在此基础上,对比分析了全波段与特征波长下的MLR、PCR、PLSR的葡萄含水量预测模型。结果表明:采用多元散射校正(MSC)光谱建立的PLSR模型优于原始光谱和其他预处理光谱的PLSR模型;CARS提取特征波长建立的PLSR模型优于多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)模型,预测集的相关系数(R)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.806、0.144。因此,利用可见近红外高光谱成像技术提取特征波长进行宁夏赤霞珠葡萄含水量的检测是可行的。      

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。     

基于特征波长提取的哈密大枣可溶性固形物的高光谱预测

本文利用高光谱图像技术对干制后的哈密大枣可溶性固形物含量(SSC)进行预测研究。使用多种预处理方法对原始光谱进行处理,并对原始光谱和预处理后的光谱分别建立PLS模型,对比分析得出均值中心化(MC)处理效果最佳。对MC处理后的光谱经联合区间偏最小二乘算法(si-PLS)筛选后,再结合遗传算法(GA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)提取哈密大枣SSC的特征波长,将提取的波长变量建立哈密大枣SSC的PLS预测模型。结果显示:利用MC-CARS-GA-si-PLS方法提取的16个关键波长变量(仅占全光谱变量的2%)所建立的PLS模型性能优于全光谱PLS模型。该模型的预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测(RPD)分别为0.93、0.48和2.721。该方法提取的波长变量所建立的预测模型,不仅使模型简化,而且增强了模型的预测能力,为高光谱图像技术对水果及其干制品的定量分析研究提供了参考。     

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。     

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。     

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。     

紫外/可见光谱技术无损检测李子可溶性固形物含量

利用光谱技术结合化学计量学对李子可溶性固形物含量检测进行研究,为李子品质无损检测提供科学方法。通过反射式光谱采集系统获取了\     

采用二次连续投影法和BP人工神经网络的寒富苹果病害高光谱图像无损检测

为提供苹果病害在线、快速、无损检测的理论依据,采用高光谱成像技术进行了北方大面积种植的寒富苹果病害无损检测研究。寒富苹果的主要病害有炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病害。为选择较少的有效波长而利于在线快速检测,首先采集高光谱苹果图像,分割出感兴趣区域并提取光谱信息,然后采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)从全波长(500~970 nm)中提取了10个特征波长SPA1(502、573、589、655、681、727、867、904、942 nm和967 nm),再对这10个特征波长采用连续投影算法提取3个特征波长SPA2(681、867 nm和942 nm)。最后利用全波长光谱信息、SPA1提取的10个特征波长的光谱信息和SPA2提取的3个特征波长的光谱信息作为输入矢量采用线性判别分析、支持向量机和BP人工神经网络(BP artificial neural network,BPANN)模型进行苹果病害的检测。通过对检测结果分析,最终选择SPA2-BPANN为最佳检测方法,训练集检测率达100%,验证集检测率达100%。结果表明,高光谱成像技术可以有效对苹果病害进行检测,所获得的特征波长可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。     

基于高光谱图像与光谱特征融合技术的鸡蛋新鲜度无损判别模型的建立

鸡蛋新鲜度等级评价是鸡蛋品质检测过程中的一项重要技术指标。选取了不同储藏环境的鸡蛋样本并采集其高光谱图像信息与光谱信息,提取图像特征和光谱特征;采用并行式融合方法进行图谱特征融合,基于连续投影法-灰度共生矩阵方法进行特征提取;建立支持向量机鸡蛋新鲜度判别模型。采用粒子群算法优化模型,训练集准确率达到85%,预测集准确率达到76.67%。为了解决单模型可能出现的偶然性误判问题,采用递进式特征融合方法,引入多模型共识策略和深度残差网络ResNet 50分析方法。建立基于连续投影法-方向梯度直方图特征提取方法的多模型共识策略,该模型的训练集准确率提升至89%,预测集准确率提升至88%;同时,建立基于连续投影法-方向梯度直方图特征提取方法的深度残差网络ResNet 50模型,模型的训练集准确率提升至89%,预测集的准确率提升至86.67%。图谱特征融合建模分析表明,并行式融合方法和递进式融合方法对鸡蛋新鲜度等级判别都有一定的可识别性,且递进式融合算法的多模型共识策略判别效果更佳。     

干燥过程中玉米水分质量分数均匀度的高光谱图像无损检测

水分含量均匀度是干燥过程一个重要指标,它是评价干燥食品质量和干燥工艺一个重要参数。作者以干燥过程中的玉米为研究对象,研究高光谱图像技术检测水分质量分数均匀度的方法。采用均值特征和标准差特征结合偏最小二乘法(PLS)建立预测模型;并用正交信号校正法对均值特征和标准差进行预处理。结果表明:均值特征和标准差进行预处理后所建立的模型效果较好,预测相关系数为0.839,预测均方根误差为1.74%,潜在变量的数目为2个。研究表明:高光谱图像技术可用于水分质量分数均匀度的直接无损检测。