基于近红外光谱的红提内部品质无损检测研究

红提的可溶性固形物含量（Solube Solids Content,SSC）、总酸（Total Acid,TA）、pH、硬度（Firmness Index,FI）和含水率（Moisture Content,MC）等内部品质指标直接影响着果实的口感及品质,同时也是水果成熟度的评判标准。为快速获得上述内部品质指标,且避免不必要的检测损耗,本文提出了一种新的红提无损检测模型。以生长期红提为研究对象,利用Antaris II近红外光谱仪采集了360个样本的近红外光谱信息。对采集到的光谱信息分别用SNV等算法进行预处理并通过建模确定了最优预处理方法。然后通过降维算法提取光谱信息的特征波长,最后基于偏最小二乘回归算法（Partial Least Squares Regression,PLSR）分别建立了红提的SSC、TA、pH、FI和MC的检测模型。红提的SSC、TA的最优检测模型为SG-CARS-SPA-PLSR模型,pH的最优检测模型为MA-CARS-SPA-PLSR模型,FI和MC的最优检测模为SG-CARS-PLSR模型。所建立的红提SSC、TA、pH、FI和MC的最优PLSR模型的预测集的相关系数R_p分别为0.9787、0.9811、0.9870、0.9568、0.9329,残差预测偏差RPD分别为4.8637、4.9006、6.0939、3.4453、2.5825,表明以上模型具有较高的检测精度。本文所建的红提内部品质检测模型可为红提内部品质的检测提供可靠的方法。     

基于可见/近红外光谱技术的红提成熟度判别模

成熟度是水果评价的重要标准,直接影响水果的品质和经济价值。针对红提采摘成熟度评判困难,果肉营养价值参差不齐、产品竞争力低等问题,建立基于可见/近红外光谱技术的红提成熟度判别模型。该研究选取红提生长过程的4个阶段（分别为：未成熟、半成熟、成熟、过熟）的样本并进行光谱信息采集。选择550 nm~1 000 nm的光谱波段建模,分别将经过预处理的光谱用竞争性自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）、无信息变量消除算法（Uniformative Variable Elimination,UVE）和连续投影算法（Successive Projection Algorithm,SPA）进行特征波长提取,建立支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）和偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA）的判别模型,最终建立可见/近红外光谱技术的红提成熟度的最佳判别分类模型。研究结果表明,在Savitzky-Golay（SG）卷积平滑处理算法光谱预处理后运用SPA算法进行特征波段提取建立的ELM模型成熟度判别分类效果最佳,SVM模型次之,PLS-DA模型最差。因此,红提成熟度的最佳判别分类模型为SG-SPA-ELM,该模型的训练集和测试集的准确率分别为97.50%和96.67%。利用可见/近红外光谱技术对红提成熟度进行判别是可行的,该研究为红提成熟度的判别找到了一种新的无损检测方法。     

基于透射光谱技术的红提pH和硬度无损检测

红提pH和硬度决定着果实的口感和收获后的品质。本文提出了一种基于透射光谱的红提pH和硬度(Firmness,FI)的检测方法。首先采集360个全生长周期红提样本光谱数据并通过不同光谱预处理建模,以此确定最好的光谱预处理方法。然后分别采用竞争性自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)、无信息变量消除算法(Uniformative Variable Elimination,UVE)、CARS-SPA、UVE-SPA数据降维方法对光谱进行特征变量提取,分别建立红提pH和硬度的偏最小二乘回归算法(Partial Least Squares Regression,PLSR)检测模型。红提果粒的pH和硬度的最优预测模型分别为移动平均法(Moving-Average Method,MA)-CARS-SPA-PLSR和MA-UVE-SPA-PLSR,两个模型预测集相关系数(Correlation Coefficient of Prediction,...     

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。     

水果成熟度近红外光谱及高光谱成像无损检测研究进展

成熟度作为一项水果品质重要评价指标,与水果的采收、储存、加工、运输、销售等环节息息相关,也是其产量和质量的关键影响因素之一。本文综述了国内外近十年来利用近红外光谱和高光谱成像技术检测水果成熟度的研究现状。从水果成熟度定性判别和成熟度参数定量预测两个方面入手,详细分析了光谱仪器工作波段、光谱采集方式、光谱采样区域、成熟度表征因子、单一成熟度参数、多元成熟度指数对最终检测模型精度和稳定性的影响,最后展望了近红外光谱和高光谱成像技术在水果成熟度检测方向的未来发展趋势,以期为相关领域研究工作提供科学依据和技术参考。     

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。     

红提葡萄V_C含量的可见/近红外检测模型

为了建立红提葡萄VC含量的可见/近红外漫反射光谱检测模型,并评价其应用价值,应用不同的化学计量学建模方法和光谱预处理方法,在不同特征波长区间内建立定标模型,讨论建模效果,并通过预测集样品验证最优模型的精度。结果显示:在全光谱范围内,应用改进偏最小二乘法(MPLS)结合一阶导数、5点平滑、加权多元离散校正(WMSC)处理得到的定标模型效果最优,交互验证标准差SECV为0.054 3,定标决定系数R2cv为0.920 2,预测决定系数R2p为0.931 8,预测标准差SEP为0.050 0,残差平方和PRESS为0.188 0,预测相对分析误差RPD为3.640 0。故应用可见/近红外漫反射技术对红提葡萄果实VC含量进行快速无损检测是可行的,模型稳定且精度较高。     

高光谱成像的红提总酸与硬度的预测及其分布可视化

利用高光谱成像技术实现对红提总酸和硬度无损检测和分布可视化。首先,利用高光谱采集生长期360个红提样本在波段450～1 000 nm的高光谱图像信息后用化学方法测定对应样本的总酸,用质构仪测定硬度。采用KS(Kennard-Stone)算法将总样本按照3∶1的比例划分为训练集（270个样本）和测试集（90个样本）。对红提原始光谱数据分别利用标准正态变量变换（standard normal variate transformation,SNV）、卷积平滑（Savitzky-Golay,SG）处理法、多元散射校正（multivariate scatter correction,MSC）、归一化等光谱预处理方法处理,确定最优光谱预处理方法。然后,分别采用一次降维（竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）、遗传算法（genetic algorithm,GA）、无信息变量消除法（uninformative variable elim...     

苹果近红外光谱无损检测技术的研究进展

介绍了NIR(近红外)无损检测技术的基本原理和数据处理方法,综述了国内外应用NIR无损检测技术在苹果糖度、酸度等内部品质以及褐变和病害等内部缺陷方面的研究现状,展望了苹果NIR光谱无损检测技术研究方向和应用前景。     

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。     

基于可见/近红外光谱技术的便携分析仪的应用

目的为解决水果内部品质信息的快速无损检测,自主研制了一台基于可见/近红外光谱技术的便携式分析仪,通过试验验证其可行性及所建模型的鲁棒性。方法以红富士苹果为检测对象,采集透射光谱曲线,与化学指标可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)分别建立基于平均光谱、基于各采样光谱的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型,比较预测精度并对非同批次样本进行预测。结果试验表明该分析仪对苹果SSC具有较高的测量精度,特别是基于各采样光谱的PLS模型,对同批次样本预测相关系数(Rp)达到0.924,预测均方根误差低至0.429%Brix,预测精密度(平均偏差)低至0.136%Brix,对非同批次样本SSC表现出较强的鲁棒性能,预测均方根误差为0.531%Brix。结论通过此项研究,表明该便携分析仪可用于水果内部品质信息的定量分析,并建议采用基于各采样光谱建立的回归模型用于外来样本的预测。     

近红外光谱技术及其在液态食品上应用的研究进展

近红外光谱技术结合化学计量手段的分析方法具有快速、无损等优点,在农产品和食品安全检测中的应用日渐广泛。通过对近红外光谱技术的理论基础和常用的化学计量手段概述,从食用油类,酒类,蜂蜜、果汁饮料类,食醋等调味品类,奶制品类5个方面,综述了该技术在液态食品中的最新应用,提出了应用中的问题和未来的发展方向。      

基于高光谱成像技术无损检测芒果轻微损伤

目的 使用高光谱成像技术实现对芒果轻微损伤的无损识别。方法 在可见光-近红外波长范围内采集完好芒果和损伤芒果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(regions of interest, ROI)获得样本高光谱数据。经过多种预处理方法比较,选择光谱预处理方法。使用竞争性自适应重加权算法(competitiveadaptivereweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)分别对预处理后的光谱提取特征波长,并分别建立了多元线型回归(multiplelinearregression,MLR)模型和偏最小二乘回归(partialleastsquaresregression,PLSR)模型。结果 选择多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)作为光谱预处理方法。针对芒果轻微损伤识别,CARS-MLR模型识别效果最好,其校正集相关系数为0.881,预测集相关系数为0.821,校正集均方根误差(calibration set root mean squa...     

近红外光谱分析技术在苹果品质检测中的应用进展

苹果营养丰富,是大众水果之一,苹果的品质安全问题一直是社会关注的热点。本研究综述了2012~2016年我国近红外光谱分析技术在苹果品质检测中的研究和应用进展,包括基于近红外光谱的苹果品质检测、模型传递、分类与分级及在线检测系统研制4个方面。对今后我国近红外光谱分析技术在苹果品质检测中的应用提出建议,技术研究方面应不断建立和维护模型数据库,提高模型通用性;技术应用方面应研制在线检测系统和推进软硬件+互联网相结合,使近红外光谱分析技术在苹果品质检测中得到长足的发展。     

基于近红外光谱的海藻糖浆组分快速定量检测

研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测单酶法生产海藻糖浆(海藻糖、麦芽糖及葡萄糖)组成的方法。取65个海藻糖浆作为样本,扫描得到近红外光谱图,分为48个样本校正集,17个样本预测集,计算分析结果表明:一阶微分(first derivative,1D)与S-G平滑(savitzky-golay filter)组合处理为最优预处理方法;运用TQ analyst建模软件中主成分回归(principal component regression,PCR)算法和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)算法分别对海藻糖浆建模,发现采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)的海藻糖浆组分模型稳定性和预测能力更好;运用PLS、1D、S-G平滑组合预处理海藻糖浆组分模型,不仅降低光谱的背景噪声,同时还提高模型的稳定性。海藻糖浆各组分模型的交叉验证均方差(RMSEC)、交叉验证决定系数(Rc)、预测均方差(RMSEP)、预测决定系数(RP)依次为:海藻糖模型分别为0.188,0.995,0.089,0.989;麦芽糖模型分别为0.143,0.997,0.131,0.969;葡萄糖模型分别为0.147,0.997,0.094,0.999。NIRS检测快速、无损便捷,可用于检测单酶法生产海藻糖浆的组分。     

基于高光谱成像的蔬菜新鲜度检测初探

目的 利用高光谱成像技术对蔬菜新鲜度检测进行了初步探讨。方法 采集了小白菜、菠菜、油菜、娃娃菜这四种蔬菜的叶片, 分别在失水0、10、24、48 h的状态下, 利用成像光谱仪采集其光谱图像, 对蔬菜叶片进行对比分析。结果 蔬菜在失水过程中, 高光谱图像能反映其外观形态及内部叶绿素的变化, SPAD值预测模型的相关系数r=0.76。结论 利用高光谱成像来辨别蔬菜叶片新鲜度是可行的。     

基于可见/近红外光谱技术的橘小实蝇侵染柑橘检测研究

目的 使用可见/近红外光谱技术实施橘小实蝇侵染柑橘不同时期的无损检测。方法 研究选取人工制备的不同侵染时期的柑橘样本作为研究对象,利用搭建的可见/近红外光谱系统测量的光谱信息结合人工标定的侵染时期,对原始光谱进行了5种预处理,采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)两类方法提取反映侵染柑橘时期变化的光谱特征波长,应用偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)建立基于特征波长光谱的柑橘侵染时期分类模型,对比分析不同光谱预处理方法的模型分类效果。结果 原始光谱经多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)预处理的模型分类效果最佳,分别经CARS方法和SPA方法优选出了34和16个光谱特征波长。采用MSC-CARS-PLS-DA方法构建的模型分类效果最好,总准确率、假阳率分别为96.8%和0.0...     

基于近红外光谱禽蛋新鲜度无损检测模型研究

利用近红外光谱技术结合波长优选方法研究禽蛋新鲜度品质快速无损检测模型,采用蛋黄指数作为新鲜度评价指标。结果表明,蛋黄指数建立的检测模型效果要优于蛋白pH值和哈夫单位。通过连续投影算法(SPA)优选了4 188.6,4 593.6,4 855.9,5 311.0,5 376.6,5 935.8,6 306.1,7 243.3,7 328.2,7 343.6,8 130.4,8 531.5cm~(-1) 12个特征波谱为输入变量,建立蛋黄指数PLSR、PCR和SMLR检测模型,3种检测模型结果接近,其中,SMLR模型检测效果最好,相关系数r_(pre)=0.950,预测集均方根误差RMSEP=0.030,说明采用近红外光谱禽蛋蛋黄指数检测模型是可行的,通过波长优选后,检测精度较全光谱分析有所提高,该研究结果为进一步开发鸡蛋新鲜度的快速无损检测分级设备提供了理论依据和方法。