基于高光谱成像技术的大曲还原糖含量预测及其可视化

还原糖是大曲质量评价的重要指标,为进一步提高大曲还原糖含量的检测精度,提出了一种应用高光谱成像技术检测大曲还原糖含量的方法.采用高光谱成像系统,在900～1700nm采集大曲样本的光谱信息,并提取全部样本的平均光谱数据.首先,采用标准正态变量校正(standard normal variables,SNV)、卷积平滑、...     

基于可见光/近红外高光谱技术的窖泥总酸的分布

基于近红外(near-infrared,NIR)以及可见光(visible,VIS)高光谱技术快速评估窖泥总酸的分布。化学计量法结合计算机技术分析窖泥在近红外以及可见光波段下的高光谱数据,结合总酸实测值建立偏最小二乘回归、最小二乘支持向量机2种预测模型。根据模型的表现性能,最优模型为可见光区域下的SNV-SPA-SVM模型,训练集的决定系数R_cal²为0. 998 5,均方根误差为0. 004 9 g/kg,测试集的决定系数R_pre²为0. 999 1,均方根误差为0. 003 8 g/kg,并计算得到不同窖龄、不同层次窖泥总酸度的可视化分布图。结果表明,将高光谱技术应用于窖泥总酸的快速无损检测是可行的,此技术帮助白酒企业快速发现问题,及时调整工艺,防止窖泥酸化和老化现象的发生,同时为中国白酒行业传统技术的转型升级以及智能化在线实时监控窖泥质量提供了有力的技术支持。     

基于高光谱成像技术的宁夏枸杞产地溯源鉴别

本研究基于高光谱成像（400～1 000 nm）结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法。获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5个不同产地的枸杞高光谱图像,并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据。同时使用多种预处理方法消除光谱的干扰信息,研究表明基于归一化反射光谱的判别模型表现出较好的性能。进一步地采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、粒子群优化算法、迭代保留信息变量算法（iteratively retaining informative variables,IRIV）和CARS+IRIV选择特征波长。研究结果表明CARS+IRIV选取波长建立的简化模型性能最优,从二元分类到五元分类模型,特征波长仅占全波长的15.6%～27.7%,预测集准确率分别为97.7%、90.9%、89.2%、87.1%。此外,为了更加直观辨别分类种类,使用混淆矩阵可视化最佳简化分类模型。在对宁夏枸杞分类中获得了令人满意的灵敏度、特异性和Kappa系数。综上,高光谱成像技术结合化学计量学方法可有效鉴...     

扳倒井酒有机窖泥的生产技术

介绍了扳倒井有机窖泥的制作方法,包括窖泥功能菌的扩大培养条件及其培养基,窖泥的具体配料及其制作过程,扳倒井有机窖泥生产技术的特点;陈述了扳倒井判断成熟有机窖泥的检验标准,以及在改造老化窖池时的使用方法;说明了在酿酒生产过程中,为延缓池壁窖泥的老化而采取的措施,并讨论了池壁窖泥老化的主要原因,是因为现代建造的窖池多数是砖窖,导致能够养护窖泥的黄浆水大量渗漏。     

小窖生态窖泥制作工艺的方法研究

采用小窖生态窖泥的工艺方法,实现了窖泥颜色为深褐色,嗅有浓郁的己酯、微臭复合香,手感柔滑,水分39.5％,pH6.5.制得生态窖泥己酸菌属的相对丰度为89％,达到老窖泥水平.通过选择优质的黄粘土、营养物质和功能菌株,调整酸碱度、温度和水分条件,解决了窖泥易脱落易退化的问题,满足了宣酒新产业园的窖泥生产需求.     

高光谱成像技术结合线性回归算法快速预测鸡肉掺假牛肉

采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合线性回归算法对牛肉掺假快速无损检测。将鸡肉糜掺入牛肉糜中制备牛肉掺假样品,掺假比例为2%~98%(w/w),掺假间隔为2%。采集掺假样品的光谱图像,提取光谱数据,并利用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立掺假样品的定量预测模型。为了减少高维共线性问题,提高模型运算效率,分别采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长建立优化预测模型。结果表明,基于SPA算法结合MLR建模方法得到的掺假牛肉预测模型,其预测效果最优,校正集决定系数(R_C²)和均方根误差(Root mean square error of calibration,RMSEC)分别为0.99和3.23%,验证集的决定系数(R_P²)和均方根误差(Root mean square error of prediction)RMSEP分别为0.97和5.31%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为6.82。综上,近红外高光谱成像技术结合线性回归算法可以实现对掺假牛肉的快速无损定量检测。     

窖泥中有机酸含量及其对酒质的影响：窖泥成分对酒质的影响（第四报）

浓香型大曲酒的香气成份已鉴定出100多种,计有酸类25种、酯类42种、醇类30种、醛类10种、多元醇4种、氨基酸17种、硫化物4种,及未确认的150多种。国外报导,酒精饮     

高光谱成像的非烟物质分类识别研究

  目的  利用高光谱成像技术和机器学习方法对烟叶中的非烟物质进行分类识别。  方法  使用可见—近红外高光谱成像技术,采用归一化（Normalization）、标准正态变化（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数（FD）、卷积平滑（SG）对光谱数据进行预处理,通过连续投影变换（SPA）和主成分载荷（PCA loadings）进行特征波长选择,并应用随机森林（RF）、Softmax和支持向量机（SVM）建立分类模型。  结果  SNV为最佳光谱预处理方法,SPA选择特征波长建立的SVM模型为最优模型,训练集和测试集正确率分别为99.82%和99.47%。  结论  高光谱成像技术结合SPA-SVM模型可以有效分类识别烟叶中的非烟物质。      

麻雀搜索算法优化BP算法结合高光谱预测小米米粉糊化特性

为了实现小米米粉糊化特征指标的批量、快速检测,探索计算机深度学习结合高光谱成像技术在小米米粉糊化特征指标预测方面的应用方法,本研究运用高光谱数据提取、预处理分步运算程序获得小米米粉平均光谱数据,并以该数据矩阵为基础,运用麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）优化误差反向传播（error back propagation,BP）算法进行待测样品糊化特征指标回归、预测。结果表明,光谱数据预处理程序能够标准化并简化光谱数据提取、预处理过程,该程序在粉末及小颗粒样本光谱数据的提取、预处理过程中具有普遍适用性;运用BP算法及SSA优化BP算法对小米米粉糊化各特征指标进行预测,从预测值与测试值间均方误差（mean squared error,MSE）可以看出,各指标MSE均下降,以峰值黏度（peak viscosity,PV）为例,其MSE从0.026 6降为0.017 5,可知运用SSA优化BP算法能够提高小米米粉糊化特征指标预测精度,降低MSE。本研究结论可以为高光谱成像结合计算机深度学习在小米米粉糊化特性预测方面应用提供理论支撑。     

基于近红外高光谱成像技术的花生冻伤检测方法研究

花生在收获、运输、储存和加工过程中易受到温、湿度变化导致冻伤现象,从而影响花生及其制品的品质,为探索花生冻伤机理并提高冻伤花生检测效率,本文采用近红外高光谱技术研究花生冻伤无损检测可行性、基于特征变量筛选的判别模型优化方法以及花生冻伤机理。实验研究了变量标准化（Standard Normalized Variate,SNV）、多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）、Savitzky-Golag(SG)平滑以及SG平滑-SNV和SG平滑-MSC五种预处理方法对原始数据的影响,随后分别采用竞争自适应重加权法（competitive adapative reweighted sampling,CARS）、随机蛙跳（random frog,RF）、变量重要性投影（variable importance in projection,VIP）、连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）、蒙特卡洛无信息变量消除（Monte Carlo uninformative variable elimination...     

红葡萄酒中白藜芦醇含量的高光谱快速检测算法优化

将高光谱技术与流化床富集技术相结合,用大孔吸附树脂对干红葡萄酒中的微量白藜芦醇吸附后,采集光谱图像,通过比对多种预处理方法对建模效果的影响进而优选算法。结果表明,采用霍特林T2统计检测方法剔除异常样本,KS算法划分白藜芦醇含量样本集,标准正态变换法预处理光谱数据,建立的标准正态变换-偏最小二乘回归模型预测效果最优,其校正相关系数Rc2为0.813 8,校正均方根误差为0.047 7,预测相关系数Rp2为0.782 4,预测均方根误差为0.050 2,为白藜芦醇的高光谱痕量检测提供理论参考。     

基于高光谱成像技术预测牡蛎干制加工过程中的水分含量

提出一种应用高光谱成像技术结合化学计量学检测牡蛎干制加工过程中水分含量的方法。采用高光谱成像系统,在400～1 100 nm范围内,采集到5个干燥时期的100个牡蛎干样本高光谱图像。提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据,对原始光谱数据进行多元散射校正(MSC)、卷积平滑(S-G)预处理,采用相关系数法提取8个特征波长。基于所提取的特征波长,建立光谱数据与水分含量的多元线形回归(MLR)和BP神经网络模型。结果表明:两种模型均有较好的预测效果。MLR模型的校正集、预测集和交叉验证集的相关系数较BP神经网络低;校正集、预测集和交叉验证集均方根误差分析结果表明,BP神经网络效果较MLR好。高光谱成像技术结合化学计量学方法可检测牡蛎干制过程中水分含量的变化。     

高光谱成像技术预测香葱贮藏品质

香葱是一种保质期很短的重要调味食品,水分与叶绿素是评估香葱采后品质的重要指标.本文旨在使用无损检测技术获取香葱在采后不同存储条件下的水分及叶绿素分布情况.实验采用高光谱成像技术获取431～962 nm波段的香葱反射光谱数据,通过卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变异(SNV)三种预处理方法对原始光谱进行...     

基于主成分分析与近红外光谱技术的窖泥聚类研究

采用近红外光谱技术和主成分分析法相结合的检测手段,从60年、90年、200年窖龄的窖池和封窖泥中取样,每个窖池样本为12个,测量其近红外漫反射红外光谱,在4000～10000 cm-1区间选取不同范围内的光谱数据,对48个样本进行主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光谱的主成分分析投影图能够较好地表征48个样品的类别关系,不同窖龄的样本在空间分布中能够得到较好的区分。结果表明,应用近红外漫反射光谱法能够鉴别窖泥的使用年份。作为一种窖泥质量检测手段,该方法具有一定的应用价值。     

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。     

浓香型白酒窖池窖泥腐植酸波谱特征与窖龄相关性的研究

分析了浓香型白酒酿酒窖池窖泥腐植酸(HA)与土壤、淤泥及泥炭的 HA 在 E4/E6及 FTIR 图谱之间的主要区别,比较了不同窖龄及窖池底和窖池壁 E4/E6 及 FTIR 图谱的异同。结果表明,HA 的结构与来源有关,窖池窖龄越高,窖泥 HA 的腐植化程度越高,相对分子质量越大,芳香基团和分子缩合程度越高。不同窖龄池壁与池底泥样品 HA 的区别主要发生在醛基 C-H 的伸缩振动的蓝移或甲基对称变形振动、O-H 自由羟基的伸缩振动以及-CH2的消失,随窖龄增长,有机质的腐植质化程度趋于相同,E4/E6 的降低,腐植质化程度提高。     

浓香型白酒窖池窖泥腐植酸波谱特征与窖龄相关性的研究

分析了浓香型白酒酿酒窖池窖泥腐植酸（HA）与土壤、淤泥及泥炭的HA在E4/E6及FTIR图谱之间的主要区别,比较了不同窖龄及窖池底、窖池壁E4/E6与FTIR图谱的异同。结果表明,HA的结构与来源有关,窖池窖龄越高,窖泥HA的腐植化程度越高,相对分子质量越大,芳香基团和分子缩合程度越高。不同窖龄池壁与池底泥样品HA的区别主要发生在醛基C-H的伸缩振动的蓝移或甲基对称变形振动、O-H自由羟基的伸缩振动,以及-CH2的消失,随窖龄增长,有机质的腐植质化程度趋于相同,E4/E6的降低,腐植质化程度提高。     

响应面优化人工窖泥生产工艺参数的研究

采用响应面法对人工窖泥生产工艺参数进行优化,通过单因素试验确定影响人工窖泥发酵的几个主要因素(黄泥添加量、水分含量、p H、发酵时间),以及这四个因素的取值范围。以窖泥的感官品质和微生物功能菌数量的综合得分为评判指标,通过Box-Behnken中心组合设计及响应面法(RSM)优化人工窖泥的生产工艺参数,结果得到人工窖泥的最佳生产工艺为黄泥添加量为83%、水分含量为55%、p H为5.56、发酵时间为70d,在此条件下生产的人工窖泥综合得分为86.9,与预测值接近,品质较优。     

基于高光谱成像技术的酿酒高粱品种分类

针对不同品种酿酒高粱分类难、分类精度有待提高等问题,提出了一种结合光谱和图像信息的高光谱成像技术从而对酿酒高粱进行分类的方法.通过采集11类共550个高粱样本的高光谱数据,运用连续投影算法从多元散射校正预处理后光谱中筛选出48个特征波长,再提取图像的灰度共生矩阵作为图像特征,利用纹理特征、全光谱、特征光谱及其结合图像特...     

基于高光谱成像技术的薯麦混合粉淀粉含量检测

为快速无损检测薯麦混合粉中的淀粉含量,在近红外（900～2 500 nm）的光谱范围采集样品的高光谱图像,通过对比原始光谱和七种不同预处理后的光谱数据建立偏最小二乘回归（Partial least square regression,PLSR）,支持向量机回归（Support vector machine regression,SVMR）模型效果,确定多元散射校正法（Multiplicative scattering correction,MSC）为最佳预处理方法。采用竞争性自适应加权法（Competitive adaptive reweighted sampling,CARS）和连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）提取特征波长,建立PLSR和多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）模型,结果表明SPA显著的降低了模型的复杂度,SPA-MLR模型检测集的决定系数（R2P）为0.9181,检测集的均方根误差为0.4214%。通过高光谱图像可视化,实现薯麦混合粉淀粉含量检测,为快速无损检测薯麦混合粉中的淀粉含量建立了一种新方法。