近红外漫反射光谱预测久保桃查溶性固形物初步实验研究

以150个久保桃果实为标准样品,20个果实为验证样品,研究近红外光谱漫反射技术预测久保桃内部可溶性固形物含量的方法.实验结果表明,一阶微分处理的光谱和化学值采用改进偏最小二乘法建立的预测模型具有较高的相关性,预测久保桃样品的可溶性固形物含量范围为10.2～13.2°Brix,其平均值为12.0°Brix,实测值与预测值偏差(bias)为-0.381,标准预测误差(SEP)为0.427,相关系数为0.701.预测结果表明,采用600～1848nm近红外漫反射光谱无损检测久保桃可溶性固形物是可行的.     

磨盘柿可溶性固形物的可见/近红外漫反射光谱无损检测

研究可见/近红外漫反射光谱技术快速检测磨盘柿可溶性固形物的方法。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),对比分析不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的果实可溶性固形物定标模型。结果表明：应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建果实可溶性固形物定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.8076和0.8085,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.4546°Brix和0.4482°Brix。这表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

近红外漫反射无损检测赣南脐橙中可溶性固形物和总酸

目的:利用近红外漫反射无损检测技术对赣南脐橙可溶性固形物和总酸含量进行相关研究。方法:通过自行设计的NIR光谱系统测定150个赣南脐橙可溶性固形物和总酸。120个赣南脐橙样品用来建模,其余30个用来验证模型的性能。采集完整赣南脐橙的近红外漫反射光谱(350～1800nm),光谱经移动窗口平滑处理、一阶微分和二阶微分预处理后,再分别采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS),建立赣南脐橙可溶性固形物和总酸含量的定量预测数学模型。结果:采用一阶微分结合偏最小二乘法所建模型的预测效果较好,可溶性固形物和总酸含量定量预测数学模型的相关系数分别为0.9263和0.9562,均方根误差分别为0.4102°Brix和0.018%。结论:近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价赣南脐橙的可溶性固形物和总酸含量。     

玉露香梨可溶性固形物近红外漫透射光谱在线检测

应用近红外漫透射光谱技术探索玉露香梨可溶性固形物在线无损检测的可行性。358个试验样本被分成建模集和预测集(269∶89),分别用于建立模型和验证模型的预测能力。通过对玉露香梨样品近红外漫透射光谱分析发现,样品光谱在625,725,800nm处存在3个波峰,在673,765,825nm处存在3个波谷。通过对比不同预处理方法,发现漫透射近红外光谱分别经一阶微分、移动窗口平滑和多元散射校正组合预处理后建立的模型效果最好。结合组合预处理方法建立了偏最小二乘和偏最小二乘支持向量机预测模型,经比较,偏最小二乘支持向量机模型预测能力更强,模型预测均方根误差和相关系数分别为0.316%和0.949。对比发现主成分分析和径向基函数有利于提高最小二乘支持向量机模型的预测能力。试验结果表明采用近红外漫透射光谱技术结合最小二乘支持向量机算法,实现了玉露香梨可溶性固形物在线无损检测。     

傅里叶近红外光谱法快速检测魔芋葡甘聚糖中掺假羧甲基纤维素含量

采用傅里叶近红外光谱检测魔芋葡甘聚糖中羧甲基纤维素掺假比例,以基线校正、平滑、矢量归一化、一阶求导和二阶求导法对光谱进行处理,利用偏最小二乘法建立了相应的数学模型,并通过交互验证和外部验证检验了鉴别模型的预测精度和可靠性。所建立的校正集模型的决定系数R_c~2值为0.933~0.997,校正均方根误差范围为7.64%~1.56%;结合验证集模型的决定系数和均方根误差确定以一阶导数(5平滑点)处理光谱,所得模型预测效果最佳,模型的预测均方根误差为8.37%;校正模型中羧甲基纤维素在魔芋葡甘聚糖中掺假水平的预测值和实际值的相关系数为0.9905。结果表明,近红外光谱结合化学计量法在有效、快速、准确地定量检测魔芋葡甘聚糖中掺假羧甲基纤维素的可行性。     

苹果可溶性固形物的可见/近红外无损检测

利用可见/近红外光谱对苹果可溶性固形物含量进行检测,并建立了最优预测模型。通过400～1 000 nm高光谱成像系统采集了120个"富士"苹果图像,分析比较了二阶导数(second derivative,SD)、标准正态变换(standard normal variation,SNV)以及多元散射校正(multi-scatter calibration,MSC) 3种光谱预处理方法对预测模型的检测效果;分别应用连续投影算法(successive proiection algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)对光谱数据进行降维,进而建立基于特征光谱的误差反向传播(error back propagation,BP)网络和多元线性回归(multiple linear regression,MLR)预测模型。结果表明,二阶导数预处理后的BP网络模型优于原始光谱及其他预处理方法;通过提取特征波长建立的SPA-BP网络模型的预测性能最优,其预测集相关系数rp和均方根误差(root mean ...     

近红外光谱检测柑橘糖度光照角度可调装置设计与试验

目的:解决近红外光谱检测水果糖度固定光照角度获得光谱信息不够全面等问题。方法:基于光源远程运动中心简化模型,设计了一种漫透射近红外光谱检测柑橘糖度的光照角度可调装置,并对该装置进行了结构性能分析,开展了不同光照角度的柑橘糖度光谱检测试验。结果:该装置光照角度的调节范围可设置为0°～60°;60°时4个光源光斑中心与靶心位移偏差最小为7.5 mm;不同光照角度下2、3、4号光源光照角度平均值与1号光源基准值的误差在1°以下;光照角度30°时,原始透射率光谱数据所建的柑橘糖度预测模型效果最佳,预测集、校正集的相关系数和均方根误差分别为0.887 6,0.897 5和0.456 0,0.430 9°Brix。结论:所研制的近红外光谱检测装置能够实现自动同步调节4个光源对准水果中心的光照角度。     

基于近红外光谱的大豆水分和粗脂肪含量的快速检测

基于近红外光谱技术快速检测大豆中水分和粗脂肪含量。方法 首先采集350-2500 nm光谱范围的大豆近红外光谱,采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法将大豆样本划分为校正集样本与测试集样本,然后对原始光谱分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)、归一化（Nor）等9种方法进行预处理,最后使用偏最小二乘回归(PLSR)分析方法建立模型对样本进行定量分析。结果 原始光谱经过多元散射校正后建立的偏最小二乘回归模型对水分的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.8964和0.9055 , 均方根误差分别为0.4211和0.5933;原始光谱经过归一化处理后建立的偏最小二乘回归模型对粗脂肪的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.9084和0.9295 , 均方根误差分别为0.6897和0.6462。结论 近红外光谱（NIRS）结合预处理及偏最小二乘回归法,可以快速、准确的检测大豆水分和粗脂肪含量。     

近红外漫反射无损检测梨果可溶性固形物的研究

应用近红外漫反射无损检测梨果可溶性固形物。通过自行设计的NIR光谱系统测定了240个梨果样品的SSC。180个梨果样品用来建模,其余60个用来验证模型的性能。采集完整梨果的近红外漫反射光谱（350～1 800 nm）,光谱经移动窗口平滑处理、一阶微分和二阶微分预处理后,再分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法,建立梨果可溶性固形物的定量预测数学模型。结果表明：采用一阶微分结合偏最小二乘法所建模型的预测效果较好,可溶性固形物定量预测数学模型的相关系数为0.928 5,均方根误差为0.436 4。近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价梨果的可溶性固形物。     

基于近红外光谱技术(NIRS)对工夫红茶审评品质客观评价研究

目的:提出一种利用近红外光谱技术客观评价工夫红茶品质的新方法。方法:实验样品共计240个,手动选择180个样品作为校正级,剩余60个样品作为预测集;利用OPUS7.0软件优化出各模型最佳波数段和最佳预处理方法,平滑点数17,维数1,结合感官审评结果进行建立预测模型,分析预测模型的预测性能。结果:各预测模型预测精准度高,均可用于工夫红茶审评品质预测。其中,各模型校正相关系数(Rc)为96.07%~98.80%,校正均方根误差(RMSEC)为0.148~0.419;预测相关系数(Rp)为90.04%~98.34%,预测均方根误差(RMSEP)为0.105~0.357。各模型校正集和预测集均有较高的拟合度,总分模型预测精准度高于其他几个单因子感官模型。结论:近红外光谱图结合感官审评结果建立的各预测模型预测性能优,适合工夫红茶审评品质评价。     

青砖茶品质近红外特征光谱筛选及预测模型建立

应用近红外光谱技术对青砖茶品质进行快捷、无损评价。在保证样品完整的条件下获取光谱信息,通过光谱预处理、联合区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间后进行主成分分析,再建立品质分数的Jordan-Elman nets人工神经网络预测模型。最佳预处理方法为多元散射校正+二阶导数,特征光谱区间为4 377.6～4 751.7、4 755.6～5 129.7、6 262.7～6 633.9、7 386～7 756.3 cm~(-1),特征光谱区间前3个主成分累计贡献率为99.15%,模型传递函数为tanh,模型对验证集样品的预测均方根误差为0.386,预测集决定系数为0.973;对未知样品品质的预测结果为:预测均方根误差0.393,预测集决定系数0.971。结果表明,在75.00～93.00分青砖茶品质范围内,应用近红外光谱和Jordan-Elman nets人工神经网络方法实现了对青砖茶品质的快速、准确评价。     

䥺Symbol`@@基于近红外光谱漫透射技术的苹果可溶性固形物含量在线检测

为研究苹果的内部品质,提高检测的速度和稳定性,将近红外光谱漫透射技术应用于在线检测研究,并采取偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立苹果内部的可溶性固形物含量(SSC)的定量模型。结果表明:采用一阶微分结合多元散射校正(MSC)预处理后的模型最稳定,校正集和预测集的标准差分别为0.17和0.39,校正集的相关系数也达到0.988 3。试验结果说明近红外光谱漫透射技术能够快速、无损地检测出苹果的可溶性固形物含量。     

基于近红外光谱技术(NIRS)对工夫红茶含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质成分评价研究

目的:提出一种利用近红外光谱技术无损快速检测工夫红茶含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质的新方法。方法:实验样品共计240个,手动选择180个样品作为校正级,剩余60个样品作为预测集;利用OPUS 7.0软件优化出各模型最佳波数段和最佳预处理方法,平滑点数17,维数1,结合含水率、游离态氨基酸、茶多酚含量建立预测模型,分析预测模型的预测性能。结果:各预测模型预测精准度高,均可用于工夫红茶含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质预测。其中,各模型校正相关系数(Rc)为92.76%~99.28%,校正均方根误差(RMSEC)为0.016~0.0437;预测相关系数(Rp)为97.41%~98.46%,预测均方根误差(RMSEP)为0.00915~0.0168。各模型校正集和预测集均有较高的拟合度,模型预测性能游离态氨基酸含水率茶多酚。结论:近红外光谱图结合含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质含量建立的各预测模型预测性能优,适合工夫红茶品质评价。     

基于近红外光谱漫透射技术的苹果可溶性固形物含量在线检测

为研究苹果的内部品质,提高检测的速度和稳定性,将近红外光谱漫透射技术应用于在线检测研究,并采取偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立苹果内部的可溶性固形物含量(SSC)的定量模型。结果表明:采用一阶微分结合多元散射校正(MSC)预处理后的模型最稳定,校正集和预测集的标准差分别为0.17和0.39,校正集的相关系数也达到0.988 3。试验结果说明近红外光谱漫透射技术能够快速、无损地检测出苹果的可溶性固形物含量。     

冷藏过程中樱桃V_C含量的近红外检测

以沙蜜豆樱桃为材料,研究近红外光谱在樱桃冷藏过程中VC模型建立等的相关问题。实验在全光谱(408.8~2 492.8 nm)内,采用VC作为评价指标,对校正模型的不同预处理进行讨论。结果发现:最优预处理是二阶导数下的改进偏最小二乘法(MPLS)结合标准正常处理(SNV only);校正误差SEC为0.258 3,校正相关性系数R2cv为0.877 9,预测相对分析误差RPD为3.3。表明近红外光谱技术对樱桃冷藏过程中VC含量的检测具有可行性。     

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。     

基于近红外光谱技术的花生酸败特性检测研究

酸价、过氧化值是衡量花生贮藏过程中氧化酸败的重要指标,基于近红外光谱分析技术,结合化学计量分析,利用偏最小二乘法建立花生酸价、过氧化值的近红外预测模型,并对平滑、导数、多元散射校正、归一化等多种预处理方法对建模准确性的影响进行比较.结果表明:对原始光谱数据采用一阶微分处理的方法建立的模型其预测效果最佳,酸价模型的主成分维数为10,决定系数为0.955,均方根误差为0.080;过氧化值模型的主成分维数10,决定系数为0.940,均方根误差为0.459.研究表明,近红外光谱分析技术可用于花生酸价、过氧化值的快速无损检测.     

CARS-SVM预测哈密瓜可溶性固形物含量

采用近红外光谱技术结合数据降维的方法,建立了哈密瓜可溶性固形物含量的预测模型：对比多种光谱预处理方法,确定二阶求导用于处理原始光谱;经预处理的光谱数据分别结合特征选择竞争性自适应重加权采样法（CARS）、蒙特卡罗无信息变量消除法（MC-UVE）提取特征波长,以及利用主成分分析进行降维;再使用特征选择和特征提取的光谱数据作为模型的输入变量,建立哈密瓜可溶性固形物含量预测模型。结果显示,CARS+SVM建立的预测模型最优,模型的校正集相关系数为0.981 4,预测集相关系数为0.900 2,模型能够准确预测哈密瓜可溶性固形物含量。     

基于近红外光谱对桃果实低温贮藏品质的定量检测

采用近红外光谱法结合化学计量学方法对桃果实的可溶性固形物(SSC)含量、总酸(TA)含量、糖酸比和硬度等4种品质进行快速检测,研究不同光谱预处理算法对模型的影响,建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。建模前,采用方差分析和Pearson相关性分析研究几种指标的关系。桃果实贮藏期的SSC含量、TA含量、糖酸比和硬度最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.93,0.69,0.74和0.97;验证集相关系数分别为0.79,0.69,0.68和0.95。交互验证均方根误差(RMSECV)为0.56,0.11,4.24和8.81,预测集均方根误差(RMSEP)为0.89,0.10,6.02和16.22。试验结果表明,近红外光谱对桃果实SSC含量和硬度的快速检测是可行性的,TA含量和糖酸比的预测算法需进一步优化。本研究为实际生产中近红外光谱对桃果实低温贮藏品质无损检测与质量控制提供技术参考。     

基于近红外漫反射光谱技术的小麦蛋白质含量检测

收集来自国内3个主要小麦生产省份的小麦样品共73份,应用近红外光谱漫反射技术结合化学计量学方法建立小麦蛋白质含量的近红外光谱定量模型,并对模型的稳定性和可靠性进行评价。结果表明,光谱预处理的最佳条件为:Savitzky-Golay平滑+一阶导数处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立模型,校正集(Rc)和预测集相关系数(Rp)为0.936和0.925,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.23和0.28,表明模型准确可靠,可应用于小麦蛋白质含量的快速无损检测。