南疆鲜羊肉水分含量的近红外光谱法无损检测

本文在近红外反射光谱780~1700 nm的波长范围内采集新宰杀的同一品种的羊的后腿肉134个样本的光谱数据,来实现快速无损的南疆生鲜羊肉含水量的检测。这些光谱数据经中值平滑滤波、多元散射校正、一阶导数、标准化处理、中心化变换和S-G平滑等预处理方法对原始光谱进行降噪处理;然后以13:1的比例将样本分为训练集和测试集,并采用PLSR建立预测模型,使用所建模型对生鲜羊肉水分含量进行预测。结果为:训练集的预测相关系数Rc为0.94、标准差MSEC为0.04,预测成功率为97.6%,测试集的预测相关系数Rv为0.89、标准差MSEV为0.07,预测成功率为96.4%。实验结果证实结合中值平滑滤波、多元散射校正、一阶导数、标准化处理、中心化变换和S-G平滑等多种预处理方法建立的基于近红外光谱PLSR模型,可以对南疆鲜羊肉的水分含量进行精确的快速无损评价,并且能为南疆生鲜羊肉水分含量的快速无损检测技术的应用提供理论上的指导。     

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。     

基于高光谱的茄子外部缺陷检测

利用高光谱(900～1700nm)对完好、木栓化和烂果茄子进行识别研究。共采摘了252个茄子样本,包含完好茄子170个,木栓化茄子60个和烂果茄子22个,利用高光谱成像系统采集完好、木栓化和烂果3种区域一共252个样本的高光谱图像,然后提取合理的感兴趣区域(ROI)获得样本光谱数据。采用多种预处理方法进行光谱预处理,建立偏最小二乘(partial least squares method,PLS)判别分析模型,结果表明,经normalize预处理后模型的预测效果最好,因此选择normalize作为预处理方法。基于预处理后的光谱数据,采用连续投影法(SPA)、回归系数法(RC)和竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,并分别建立偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)判别模型进行研究。结果表明:CARS-MLR模型对3种类型样本鉴别效果最佳,其校正集决定系数Rc2为0.94,预测集决定系数Rp2为0.90,RMSEC和RMSEP分别为0.19和0.21,预测集判别准确率达到96.82%。本研究采用高光谱可以对完好、木栓化和烂果茄子进行有效鉴别,为茄子的缺陷无损检测提供了理论参考。     

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。      

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。     

基于高光谱成像技术的白茶储藏年份判别

储藏年份是决定白茶经济价值的一大因素。为了实现快速便捷地判别白茶储藏年份,本文提出了基于高光谱成像技术判别分析白茶储藏年份的无损检测方法。通过对3、6、10年寿眉高光谱图像感兴趣区域光谱数据的提取,采用最小二乘平滑滤波、标准正态变换、归一化、多元散射校正预处理算法,并用支持向量机、偏最小二乘联合线性判定法、逻辑回归建模对不同预处理后的光谱数据进行判别分析。最后,通过分析混淆矩阵、精确率、召回率来评估模型性能。分析结果表明,经过标准正态变换预处理结合支持向量机所建立的模型判别效果最佳,训练集和测试集的精确率分别为90.83%和86.02%。由此可见,利用高光谱成像技术对白茶储藏年份进行快速无损的判别具有一定的可行性。     

近红外光谱快速检测石榴果皮多酚与黄酮含量

为实现石榴果皮多酚及黄酮的快速检测,以采摘自陕西临潼石榴产区的102个新鲜石榴为研究对象,采用近红外光谱技术进行检测。为达到最佳数学模型,采用随机、KS和SPXY样本集划分方法,多元散射校正、标准正态变量交换、一阶导数和二阶导数、多元散射校正+二阶导数和标准正态变量交换+二阶导数多种预处理方法,竞争适应性重赋权重采样法和连续投影法对所建模型进行优化比较。结果表明,经SPXY样本划分,多元散射校正+二阶导数（多酚）、二阶导数（2,4,3）（黄酮）,蒙特卡洛交叉验证法异常值剔除;竞争适应性重赋权重采样法波段选取,石榴果皮多酚和黄酮含量的偏最小二乘模型最好,多酚校正集和预测集样品的决定系数为0.9699和0.9341;黄酮校正集和预测集样品的决定系数为0.9775、0.9540。近红外光谱对石榴果皮多酚及黄酮的快速检测是可行的。      

基于近红外高光谱成像技术的新鲜与冻融牛肉鉴别技术研究

研究运用近红外高光谱成像技术对新鲜与冻融的牛肉进行判别。将45个牛肉样品随机分为两组,第一组25个为新鲜样品,第二组20个作为冻融样品。本实验通过高光谱成像仪获取样品的光谱图像数据,并对图像校正处理后进行分割,分离出感兴趣区域(ROI,Region of Interest)。然后再提取感兴趣区域的平均光谱,并将其作为样品的高光谱数据。经过对高光谱数据的多元散射校正(MSC,Multiplicative Scatter Correction)预处理,应用偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression),在全光谱范围(950~1500 nm)构建了本实验的最优模型。实验表明,该模型具有较高的预测精度,其判别正确率为94.4%。因此,近红外高光谱成像技术对冻融牛肉的鉴别检测具有适用性。      

基于近红外高光谱成像技术的新鲜与冻融牛肉鉴别技术研究

研究运用近红外高光谱成像技术对新鲜与冻融的牛肉进行判别。将45个牛肉样品随机分为两组,第一组25个为新鲜样品,第二组20个作为冻融样品。本实验通过高光谱成像仪获取样品的光谱图像数据,并对图像校正处理后进行分割,分离出感兴趣区域(ROI,Region of Interest)。然后再提取感兴趣区域的平均光谱,并将其作为样品的高光谱数据。经过对高光谱数据的多元散射校正(MSC,Multiplicative Scatter Correction)预处理,应用偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression),在全光谱范围(950~1500 nm)构建了本实验的最优模型。实验表明,该模型具有较高的预测精度,其判别正确率为94.4%。因此,近红外高光谱成像技术对冻融牛肉的鉴别检测具有适用性。     

可见/近红外光谱技术无损检测新鲜鸡蛋蛋白质含量的研究

鸡蛋是一种重要的食品,蛋白质是鸡蛋的主要营养成分。本研究利用可见近红外反射光谱技术无损检测新鲜鸡蛋的蛋白质含量。使用光谱仪获取新鲜鸡蛋在400~1100 nm波段范围内的漫反射光谱;分别使用多元散射校正(MSC)法和一阶导数法(1-D)对反射光谱进行预处理;对反射光谱、MSC处理光谱和1-D光谱,使用逐步回归法判别法选择最优波长组合,建立多元线性回归模型,使用全交叉验证法验证模型。结果表明,可见/近红外反射光谱经过多元散射校正后,确定的10个最优波长(400、403.16、407.9、714.6、715、715.58、970.4、970.75、973和974.45 nm)组合建立模型的校正和验证结果最好:选定模型的校正结果为R=0.92,SEC=0.42%;验证结果为Rcv=0.89,SECV=0.47%。研究表明可见/近红外反射光谱技术可以较好的预测新鲜鸡蛋的蛋白质含量,本研究可为可见近红外光谱技术在鸡蛋营养成分的快速检测提供一定的理论基础。     

近红外光谱预处理方法对毛/涤织物定量分析的影响

为对比分析毛/涤混纺面料纤维含量的近红外光谱预处理方法,通过实验,对毛/涤混纺样品近红外光谱的采集、光谱预处理,特征值提取进行研究分析。光谱数据预处理方法包括标准化、导数、平滑和信号校正等。实验得出:选用均值中心化处理来提取谱图有用信息,Savitzky-Golay卷积平滑法消除噪声的影响;S-G一阶导来降低基线的漂移,在多种信号校正方法里选取多元散射校正方法,用该方法建模得出模型的预测平均绝对偏差(毛含量2.046 6,涤含量2.224 5)。近红外光谱预处理方法分析从光谱承载的众多信息中提取出了最有用信息,消除了样品表面的散射对近红外光谱的影响,降低了系统随机误差,进而提高了后续所建模型的稳健性和预测能力。     

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。     

一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法

传统肉制品新鲜度检测方法具有耗时费力、效率低、有损等缺陷,提出利用高光谱成像(HSI)技术预测熟牛肉新鲜度指标挥发性盐基氮(TVB-N)含量。首先通过HSI系统获取熟牛肉样本的高光谱数据,并进行黑白校正。进而采用移动平均平滑和多元散射校正对高光谱数据进行预处理。最后采用支持向量回归(SVR)方法分别建立基于全光谱特征、单一光谱特征、单一纹理特征、主成分分析(PCA)融合特征对TVB-N含量的预测模型。结果显示,使用PCA融合特征的SVR模型,对新鲜度的关键指标TVB-N含量的平均预测准确度(APA)可达到85.13%,表明高光谱成像技术与信息融合技术相结合能够提升模型准确度。     

基于高光谱技术的羊肉含水率无损检测

利用高光谱成像系统(1000~2500 nm)对羊肉含水率进行无损检测研究。对108个羊肉样本进行光谱信息采集,通过标准正态变换法、归一化法、去趋势校正法、S-G卷积平滑法、导数法、多元散射校正法对原始光谱进行预处理,对全波段下的原始光谱和预处理后的光谱建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,优选出的最佳预处理算法为去趋势校正法。原始数据经去趋势校正法预处理后,采用相关系数法选取特征波长,建立特征波长下羊肉含水率的 PLSR模型和逐步多元线性回归(SMLR)模型。结果表明,SMLR模型对含水率预测效果最好,校正集相关系数R_c为0.8597,标准误差SEC为0.0521;预测集相关系数R_p为0.8654,标准误差SEP为0.0387。研究表明,利用高光谱成像技术检测羊肉含水率是可行的。     

哈姆林甜橙果实内在品质的可见-近红外光谱无损检测法

采用可见- 近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法,以不同时间采摘的哈姆林甜橙果实为样品建立其可溶性固形物、含酸量和VC 的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析。结果表明：原始光谱在400～1000nm 波段的模型预测精度较高。经多元散射校正和5 点移动平均平滑预处理后,果实可溶性固形物含量的PLS 模型最好,校正集样品的相关系数为0.995RMSEC和RMSEP分别为0.026%、0.028%;预测集样品的相关系数为0.992。经多元散射校正和9 点移动平均平滑预处理后,果实含酸量的PLS 模型最好,校正集样品的相关系数为0.997,RMSEC 和RMSEP 分别为0.012%、0.013%;预测集样品的相关系数为0.997。经多元散射校正和9 点移动平均平滑预处理后,果实VC 含量的PLS 模型最好,校正集样品的相关系数为0.998,RMSEC 和RMSEP 分别为0.009%、0.009%;预测集样品的相关系数为0.999。可见由不同时间采摘的果实组成的样品集所建立的数学模型可以提高模型的预测精度,从而提高模型的适用范围。应用可见-近红外漫反射光谱检测哈姆林甜橙果实的内在品质可行。     

基于高光谱成像技术的金银花霉变检测模型

利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损检测金银花霉变程度的方法。通过比较Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、多元散射校正(MSC)和SG-MSC 3种预处理方法对偏最小二乘算法(PLS)建模效果的影响,得到SG-MSC为建模最优预处理方法。使用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立偏最小二乘判别(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的判别分析模型。结果表明,光谱经SG-MSC预处理后,应用CARS提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花不同霉变程度最优判别模型,其训练集与验证集的正确率均达到100%。利用高光谱成像技术能够快速无损、有效地鉴别金银花霉变程度,并且在特征波长下能实现金银花霉变程度的快速判别分析。     

基于高光谱反透射图像的新疆冰糖心红富士水心鉴别

采用高光谱成像技术结合化学计量法,采集新疆冰糖心红富士好果与水心病果样本在波长范围380～1 004 nm的可见近红外高光谱反透射图像,选取感兴趣区域获得平均光谱,对原始光谱采用直接差分一阶求导等9种光谱预处理方法,再分别用主成分分析、快速独立分量分析、相关系数法完成数据降维,结合贝叶斯判别、K最近邻法、马氏距离判别、最小二乘支持向量机、二次线性判别方法识别是否有水心病。结果表明,主成分分析提取前15主成分,采用标准正态变量变换-主成分分析-最小二乘支持向量机与多元散射校正-主成分分析-最小二乘支持向量机模型识别效果最优,校正集和预测集识别率分别为100%和91.2%。     

基于高光谱成像技术和连续投影算法检测葡萄果皮花色苷含量

应用高光谱成像技术结合连续投影算法（SPA）实现葡萄果皮中花色苷含量的快速无损检测。采集60 组样本高光谱图像,获取样本光谱曲线,并采用多元散射校正预处理方法提高信噪比。然后采用SPA选择光谱变量,将其作为多元线性回归（MLR）、偏最小二乘（PLS）模型和BP神经网络（BPNN）的输入变量,分别建立SPAMLR、SPA-PLS和SPA-BPNN模型并与全光谱变量PLS模型相比较。结果表明,SPA-MLR、SPA-BPNN和SPA-PLS模型的预测精度均优于全光谱变量PLS模型,其中SPA-PLS模型获得了最佳预测结果,其预测相关系数Rp和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.900 0和0.550 6。结果表明,利用近红外高光谱成像技术能够有效检测酿酒葡萄果皮中花色苷含量。     

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。     

基于高光谱成像技术与BO-XGBoost的花生含水率无损检测研究

含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题,探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱数据集,并利用小波变换、多元散射校正(MSC)和一阶导数对数据进行预处理,结合PLS、XGBoost、BO-XGBoost算法建立花生含水量无损检测模型。通过实验对比得出,利用小波变换对原始光谱数据进行预处理后的光谱数据建立的BO-XGBoost模型最优,预测模型决定系数R²=0.953 9,均方根误差RMSE=0.806 5。实验表明,高光谱成像技术结合BO-XGBoost能够对花生含水率进行快速、准确、无损检测,且对其他农作物水分含量检测具有一定的借鉴意义。