基于VIS/NIR高光谱成像技术检测鸡肉嫩度

利用400~1000 nm可见近红外高光谱成像系统对鸡肉嫩度进行快速无损检测研究。采集鸡肉表面的高光谱散射图像,提取样本感兴趣区域反射光谱曲线并用剪切力值表征鸡肉的标准嫩度。以原始光谱和多元散射校正(MSC)预处理光谱数据建立鸡肉嫩度的偏最小二乘回归(PLSR)模型,预处理光谱建立的模型效果更优。基于MSC预处理,采用偏PLS权重系数法结合逐步回归法筛选出了4个特征波长。然后采用PLSR和多元线性回归(MLR)模型分别建立特征波长处光谱反射值和鸡肉嫩度关系的数学模型,优选最佳模型。结果显示:MLR模型预测效果较好,预测相关系数(RP)和均方根误差(RMSEP)分别为0.94和1.97。研究表明:利用可见近红外高光谱成像技术结合多元回归分析法对鸡肉嫩度的快速无损检测是可行的。     

基于siPLS的猕猴桃糖度近红外光谱检测

为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000～2500nm 近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16 个子区间,利用其中的第9、11、13 号3 个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414 和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295 和0.3904,主因子数为7 个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。     

NIR高光谱成像技术检测冷鲜羊肉嫩度

利用900~1700 nm近红外高光谱成像系统对冷鲜羊肉嫩度进行快速无损检测研究。采集冷鲜羊肉(1~8 d)表面的高光谱散射图像,提取样本感兴趣区域反射光谱曲线并用剪切力值表征冷鲜羊肉的标准嫩度。以原始光谱、特征区域光谱和Savitzky-Golay卷积平滑预处理光谱建立冷鲜羊肉嫩度的偏最小二乘回归(PLSR)模型,预处理的特征区域光谱建立的模型效果更优。结果表明:特征区域光谱可有效替代全波段光谱,经过S-G卷积平滑预处理后,模型预测效果最佳,预测相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.773和1.060。研究表明:利用近红外高光谱成像技术结合偏最小二乘回归法对冷鲜羊肉嫩度的快速无损检测是可行的。     

用遗传算法提取南疆红枣总糖的近红外光谱特征波长

本研究尝试利用近红外光谱技术测量红枣的总糖含量,针对采用偏最小二乘(PLS)法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出用联合区间偏最小二乘法(si PLS)与遗传算法(GA)相结合的方法遗传联合区间偏最小二乘法(GA-si PLS)来提取近红外光谱特征区域和特征波长,提高模型预测精度的方法。结果表明:将全谱等分成20个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在这4个子区间的基础上再用遗传偏最小二乘法继续筛选出12个特征波长。用12个特征波长建立的偏最小二成模型精度要好于全谱建立的模型,其主因子数减少了4个,预测集标准偏差(RMSECP)减少了25%,预测相关系数(RP)提高了5%。该方法选取的波长变量建立的校正模型,不仅使模型简洁、优化,而且增强了模型的预测能力。     

基于微型近红外光谱仪的油菜籽含油率模型参数优化研究

为实现油菜籽含油率快速无损检测,采用微型近红外光谱仪,结合竞争性自适应重加权(CARS)、遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、向后区间偏最小二乘法(BIPLS)、联合区间偏最小二乘法(SIPLS)等方法优选油菜籽含油率近红外光谱特征波长,建立偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)定量分析模型,同时对LS-SVM模型参数进行优化。研究表明,对PLSR模型,BIPLS+GA优选的26个特征波长建模效果最好,其预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9330和0.0075,对LS-SVM模型,SIPLS+GA优选的13个特征波长建模效果最好,预测相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别0.9192和0.0055。证明了波长优选和参数优化可有效简化油菜籽含油率近红外光谱定量分析模型,提高模型预测精度和稳定性,为进一步拓展微型近红外光谱仪的应用提供技术参考。     

近红外光谱结合不同偏最小二乘法快速检测镇江香醋的浑浊度

利用近红外光谱(4000cm-1～10000cm-1)结合化学计量学方法快速检测了镇江香醋中的浑浊度。首先,用近红外光谱仪采集香醋样本的近红外光谱数据以及用离心法测定样本的浑浊度值;然后,采用间隔偏最小二乘法(iPLS)、反向区间偏最小二乘法(biPLS)、联合间隔偏最小二乘算法(siPLS)优选光谱特征区间;最后,采用全光谱(4000cm-1～10000cm-1)偏最小二乘法(PLS)对优选出来的区间建立香醋浑浊度近红外光谱模型。结果表明,采用siPLS将全光谱均匀划分30个子区间,选择4个子区间[4 10 18 27]联合时,建立的模型预测效果最佳,其RMSECV和RMSEP分别为0.173和0.208,校正集和预测集相关系数分别为0.9337和0.9004。因此,利用近红外光谱技术快速检测香醋中的浑浊度是可行的。     

蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素 含量的研究

目的：花青素是鲜花花草茶中起主要保健作用的成分,本研究提出一种基于蚁群-遗传区间偏最小二乘法(ACO-GA-iPLS)的近红外谱区筛选方法,并将其用于花茶花青素含量的预测。方法：将蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)相结合优选特征光谱区间,然后用区间偏最小二乘法算法(iPLS)建立光谱模型。首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果：优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论： ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。     

近红外光谱结合区间偏最小二乘法应用于花生油酸价的测定

采用近红外光谱法结合不同区间偏最小二乘波长筛选法建立花生油酸价的定量分析模型。采用酸碱滴定法测定花生油样本的酸价同时采集近红外光谱数据;采用区间偏最小二乘法(iPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、移动窗口偏最小二乘法(mwPLS)优选光谱特征区间;采用偏最小二乘法(PLS)对优选出来的谱段建立酸价的定量模型。结果表明,采用mwPLS选择的谱段建立的模型预测效果最佳,RMSECV和RMSEP分别为0.247 76和0.131 5,校正相关系数和预测相关系数分别为0.993 2和0.996 9。因此,近红外光谱结合移动窗口偏最小二乘法可以快速准确测定花生油的酸价。     

基于SiPLS- CARS 算法的百香果糖度无损检测

为建立一种无损快速检测百香果糖度的技术,以百香果为研究对象,利用近红外光谱技术,并结合联合区间偏最小二乘算法和竞争适应重加权采样算法对近红外光谱进行特征波长筛选,采用偏最小二乘法和支持向量机方法建立百香果糖度预测模型。结果表明：采用多元线性回归方法建立的模型优于多元非线性回归方法建立的模型,联合区间偏最小二乘算法和竞争适应重加权采样算法筛选出的特征波长点数为67 个,占全光谱的2.90%,预测模型的相关系数R2c 为0.972 7,校正集预测均方根误差（root mean square error of calibration,RMSEC）值为0.333 8,验证集的相关系数R2p 为0.967 2,验证集预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）值为0.366 0,模型相对分析误差（relative prediction deviation,RPD）为4.506 6。研究结果能够实现百香果糖度的无损快速检测,并且可以将百香果糖度无损检测便携检设备中的模型进行简化。     

不同分集方法对牛肉嫩度高光谱检测模型的比较

选用牛肉嫩度作为研究对象,开展了4种不同样品集划分方法的选取对其高光谱模型的影响研究。首先选取了70个具有代表性的牛肉样品并提取其肌肉感兴趣区域(ROIs)的光谱,比较分析了浓度梯度法(C-G)、随机法(R-S)、Kennard-Stone(K-S)和光谱-理化值共生矩阵法(SPXY)获取的校正集建立的牛肉嫩度PCR和PLSR模型效果。结果表明:在PCR和PLSR中,SPXY均为最适的样品分集方法,并且4种样品集划分方法下的PLSR模型效果均较优。最优模型SPXY-PLSR校正集的相关系数(Rcal)和均方根误差(RMSEC)分别为0.94和0.48,预测集的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.93和0.63。研究表明SPXY方法结合高光谱PLSR模型能够实现牛肉嫩度的快速无损检测。     

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。     

冷鲜羊肉品质的高光谱成像无损检测

利用400~1000 nm可见近红外高光谱成像系统对冷鲜羊肉蛋白质含量、嫩度、p H进行无损检测研究。采集冷鲜羊肉表面的高光谱散射图像,提取样本感兴趣区域的反射光谱曲线获得原始数据。先对原始光谱预处理并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,优选最佳预处理方法,后采用正自适应加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长,建立不同特征波长下各品质参数的PLSR预测模型。结果表明:利用原始光谱建立的冷鲜羊肉蛋白质、嫩度和p H的PLSR模型均优于经过光谱预处理所建PLSR模型;在不同波长下建立预测模型,OS-PLSR光谱模型对冷鲜羊肉蛋白质含量预测效果最佳,Rp=0.869,RMSEP=0.097;建立的SPA-PLSR光谱预测模型对p H预测效果理想,Rp=0.958,RMSEP=0.067;CARS-PLSR光谱预测模型对嫩度的预测能力较高,Rp=0.862,RMSEP=0.706。研究表明:利用可见近红外高光谱技术对冷鲜羊肉品质进行快速无损检测是可行的。     

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。     

盐池滩羊肉脂肪含量的高光谱预测模型构建

本文利用可见-近红外高光谱成像技术预测冷鲜滩羊肉脂肪含量,优选最佳预测模型。测定90个滩羊背最长肌的脂肪含量并采集其光谱图像,对原始光谱进行不同种预处理后,构建了全波段下的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的光谱预测模型。为减少模型运算次数,在预处理效果最优的全波段模型上采用连续投影算法(SPA)、应用竞争性自适应重加权(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和波长空间迭代收缩(IVISSA)方法提取特征波长,构建脂肪含量的光谱预测模型。结果表明:采用归一化(Normlize)预处理后光谱构建的PLSR全波段模型效果最好,校正集模型相关系数(Rc)达到0.921;采用多元散射校正(MSC)预处理后光谱构建的PCR全波段模型效果最好,其校正集模型相关系数(Rc)达到0.850;在4种提取特征波长过程中,IVISSA算法所提取特征波长的交互验证均方根误差(RMSECV)最低,为0.0072;Normlize-IVISSA-PLSR模型较其他3种算法所构建的PLSR模型效果最优,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)值分别为0.931和0.754,表明利用高光谱技术对盐池滩羊肉脂肪含量进行预测是可行的。研究成果为冷鲜滩羊肉品质在线光谱快速无损检测系统开发提供理论依据。     

基于NIR高光谱成像技术的滩羊肉内部品质无损检测

利用近红外高光谱成像技术对滩羊肉蛋白质和脂肪含量、pH值进行无损检测研究。通过高光谱系统(900~1700 nm)采集69个羊肉样本信息,先对全波段下的原始光谱和预处理后光谱建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对比优选出最佳预处理算法,后采用PLSR的加权β系数法提取特征波长,建立特征波长下各品质参数的PLSR模型,分析预测效果。结果表明:羊肉蛋白质、脂肪含量、pH值最佳预处理方法为基线校准(Baseline)、多元散射校正与S-G卷积平滑结合算法(MSC+SG)和原始光谱;利用特征波长建立预测模型,决定系数(RP2)分别为0.83、0.86和0.72,预测均方根误差(RMSEP)为0.57、0.09和0.12,可替代全波段建模。利用近红外高光谱成像技术对羊肉内部品质进行快速无损检测是可行的。     

蚁群-遗传算法优化近红外光谱检测花茶花青素含量的研究

目的本研究基于蚁群-遗传区间偏最小二乘(ACO-GA-iPLS)近红外谱区筛选方法预测花茶花青素含量。方法首先对花茶近红外光谱进行预处理;然后用ACO-iPLS优选出特征子区间;最后对所选的特征子区间,用GA-iPLS进一步细化花青素的特征子区间,并建立花青素的预测模型。结果优选出3个特征子区间(第1、9、10子区间),所建模型对应的交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1460mg/g和0.1840 mg/g,校正集和预测集相关系数分别为0.9187和0.8856。结论ACO-GA-iPLS可以有效选择近红外光谱特征波长,简化模型,提高模型精度。     

莲藕淀粉含量的近红外光谱无损检测方法

应用近红外光谱技术无损检测莲藕的淀粉含量。对光谱数据的3种预处理方法进行了比较分析,再采用偏最小二乘法(PLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了莲藕淀粉含量的近红外光谱分析模型。研究结果表明,经多元散射校正、一阶导数和平滑等结合的预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立的模型最佳;其校正集的相关系数(Rc)和均方根误差(RMSEC)分别为0.960 0和0.741 6,预测集的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)为0.923 8和1.050 6,可以满足实际应用要求。结论:利用近红外光谱技术对莲藕淀粉含量进行无损检测切实可行。     

基于VIS/NIR高光谱技术的灵武长枣SSC含量的无损检测研究

利用高光谱技术对灵武长枣可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为灵武长枣内部品质无损检测提供科学方法。以灵武长枣为对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行关键波长的选择,通过偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建立预测模型。实验结果表明:采用去趋势(Detrend)预处理算法效果最优,PLSR模型的交叉验证相关系数(Rcv)为0.809,交叉验证均方根误差(RMSECV)为1.331;通过SPA算法和CARS算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,对SPA优选的8个和CARS优选的21个特征变量分别用PLSR和PCR建立预测模型,CARS-PLSR建模效果最优,其相关系数(Rp)为0.864,预测均方根误差(RMSEP)为1.174;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SSC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。     

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。