便携式苹果糖度光谱检测仪的设计与试验

为快速、便捷地利用近红外光谱检测苹果糖度,设计了以ARM9处理器为核心、以微型光谱仪和自制果托作为光谱检测装置、以Win CE为操作系统的便携式苹果糖度光谱检测仪。以80个苹果样品作为试验对象,采用平滑、多元散射校正、标准正态变量变换等方法对原始光谱进行预处理,结合无信息变量消除法和连续投影算法进行有效波长的筛选,建立基于所选特征波长和全波段的苹果糖度近红外光谱偏最小二乘模型。结果表明,偏最小二乘结合原始光谱信息建模效果最好,其预测相关系数Rp=0.853,预测均方根误差RMSEP=0.534。该检测仪能较好地满足苹果糖度的快速无损检测。该研究为快速、便携的苹果糖度光谱检测仪设计提供了参考。     

基于PCR和PLS的蔗糖浓度透反射测量方法研究

利用近红外透反射光谱技术,研究短波近红外光谱(780~1100nm)无损检测蔗糖溶液的可行性,并通过主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)方法建立了蔗糖溶液的近红外定量分析模型。采用Savitzky-Golay卷积平滑(5点)和多元散射校正(MSC)进行预处理,并且对预处理后的数据进行建模分析。PCR定量分析的结果:主成分数PC=7,交互验证相关系数RCV=0.957335,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.015859;PLS定量分析结果:主成分数PC=4,交互验证相关系数RCV=0.975789,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.012251。分别用PCR和PLS的校正模型对预测集样本进行预测,两种模型的预测标准偏差RMSEP分别为0.0127,0.0118。二者均对高浓度蔗糖溶液的预测结果比较理想,而且在PLS模型下,77%以上的样本相对误差在10%以下,较PCR模型的高。综合结果,PLS所建立的模型简单,而且精度很高,所以,基于短波近红外光谱的蔗糖浓度的快速无损检测是可行的。     

梨表面色泽的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

应用可见/近红外漫反射光谱对梨表面色泽进行无损检测研究.在350～1800nm光谱区间,结合梨的原始吸收光谱和标准化光谱,采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)三种数学校正算法进行了定量对比分析.原始吸收光谱应用偏最小二乘回归建立的定标模型对24个未知样品的预测结果是:L*、a*、b*预测均方差分别为1.4251,0.4569和0.9497;相对预测偏差分别为3.7404%,3.3571%和2.5877%.实验结果表明:可见/近红外光谱技术对梨表面色泽的无损检测具有可行性.     

牛奶成分近红外光谱分析中系统漂移的补偿

为实现牛奶中蛋白质、脂肪等成分含量的快速无损检测,本文论述了采用近红外漫反 射光谱(1000～1700nm) 分析牛奶主要成分含量的基本方法,定量分析了仪器信噪比与系统测量误差之间的传递关系。在此基础上,进一步探讨了采用双光路设计以及参考液光谱自动校正方法消除系统漂移的可行性。实验结果表明:采用参考液光谱自动校正方法可以有效地克服系统漂移,校正后脂肪、蛋白质的实际预测相对偏差(RMSEP) 与参考值平均值之比分别降低了0. 14 %和0. 72 %。     

应用光谱技术和支持向量机分析方法快速检测啤酒糖度和pH值

为实现啤酒糖度和pH值的快速检测,采用可见/近红外光谱仪器得到360个啤酒样本的可见/近红外光谱数据.使用主成分分析(PCA)对数据进行降维处理以消除众多信患共存中相互重叠的部分,得到6个主成分值.将样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法在定标集数据基础上建立啤酒糖度和pH值预测模型,并利用此模型对预测集样本进行预测.根据预测相关系数(r)和预测标准偏差(RMSEP)判断预测模型好坏,结果表明该模型对啤酒糖度预测的相关系数r为0.9829,RMSEP为0.1506;对啤酒pH值的预测相关系数r为0.9563,RMSEP为0.0494,预测精度明显高于神经网络和PLS预测,所以利用该模型能够准确的预测啤酒的糖度及pH值.     

微型近红外光谱仪在苹果糖度测量中的应用研究

为了评估微型近红外光谱仪应用于现场水果糖度检测的可行性, 采用粒子群算法结合反向传播(BP)神经网络建立了苹果糖度的无损高精度快速检测方法, 研究了微型近红外光谱仪NIRscan以单波长和阿达玛变换两种测量模式获得的光谱数据, 应用多种不同的数据预处理方法和多元线性回归、偏最小二乘法、粒子群算法(PSO)、BP神经网络等算法建立分析模型。结果表明, 以阿达玛变换工作模式测得的光谱数据更好, 以1阶导数结合Savizky-Golay平滑算法作数据预处理, 应用PSO结合BP神经网络建立的苹果糖度预测模型具有更高的预测精度, 预测相关系数和均方根误差分别为0.9911和0.1502。该微型近红外光谱仪NIRscan用于苹果糖度的现场快速和高精度无损检测具有可行性。     

基于近红外光谱技术的脐橙快速无损检测

以信丰脐橙为对象,研究基于近红外光谱技术的脐橙品质无损检测方法。利用近红外光谱技术采集脐橙的光谱信息,将采集到的光谱信息通过加权平均值的方差处理获得测量结果,然后运用偏最小二乘法建立脐橙内部有机物成分与特征光谱信息之间的耦合关系实现糖度检测。实验结果表明,近红外透射光谱技术可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测信丰脐橙内部的糖度指标。     

阿克苏冰糖心苹果实时无损检测系统

近年来阿克苏冰糖心苹果假冒产品越发猖獗,据调查显示市面上假冒产品竟超过一半数量,针对此问题,本文主要研究的是阿克苏库车的红旗坡糖心富士苹果,利用了近红外光谱的漫反射原理,来采集近红外光谱对糖心苹果的反射曲线数据,同时使用糖度仪作为品质数据,然后对光谱数据进行了多元散射校正与S-G平滑法的一系列处理,最后通过PLS方法建立糖心苹果的近红外光谱与糖度的预测模型,结合南疆特色来切实的实现糖心苹果的实时无损检测,建立实时检测系统达到分辨真假糖心苹果的目的。本文主要是针对阿克苏冰糖心苹果的糖度来进行一系列的测试,是基于解决现实生活中不法商贩肆意贩卖假冒的阿克苏冰糖心苹果问题所提出的,通过本文实时无损检测的实施有助于为南疆其它水果的无损检测的判别提供理论依据和实用模型。     

基于近红外光谱检测不同产地石榴的糖度

基于可见/近红外漫透射光谱技术,探讨了对不同产地石榴的品质进行快速无损检测的可行性。首先,利用能够有效抑制杂散光影响的动态在线检测装置采集石榴的近红外光谱,测试石榴糖度的真值;然后结合主成分分析法对不同产地的石榴进行聚类分析,大致将样品分为两类;最后建立不同产地石榴的偏最小二乘判别分析模型,模型的判别准确率为97%以上。采用多种预处理方法(S-G平滑、归一化、基线校正、MSC等)建立了两类石榴的单一模型,结果表明:基线校正的效果明显优于其他方法,所建立的四川石榴模型的预测集相关系数R_p为0.82,预测集均方根误差(RMSEP)为0.37,建模集相关系数R_c为0.90,建模集均方根误差(RMSEC)为0.31;云南石榴模型的R_p为0.81,RMSEP为0.33,R_c为0.87,RMSEC为0.27。在后期采用未参与建模的样品的分选验证实验中,两个产地石榴的判别率为95%,糖度的分选准确率可达92.5%。结果表明,近红外光谱在石榴产地的判别和糖度的分选上具有重要意义,可为以后的石榴在线分选研究提供依据。     

基于高光谱技术的长枣内外品质同时检测

采用近红外高光谱成像技术,对长枣表面轻微损伤 和果肉硬度进行无损检测。在970～ 1630nm波 长范围内对高光谱图像数据进行主成分分析(PCA),得到第3主成分图像最适合检测长枣表面 损伤。波段比(BR)算法中, 选取1387nm和1 229nm两个波段的图像进行比值运算, 采用 1455nm单波 段图像构建掩膜作用于比值图像, 最后对图像进行阈值分割和形态学变换完成损伤区域的特征提取。BR算法检测长枣轻微损 伤的准确率达 到91.5%。对反射光谱进行多元散射校正(MSC)后与长枣果肉硬度值进 行回归分析,选择相关系数较大的5个特 征波长作为BP神经网络输 入,建立果肉硬度预测模型。预测集相关系数R和均 方根误差(RMSEP)分别为0.904和15.163。研究结果表明,利用高光谱成像技术可以实现长枣内外品质同时检 测。     

基于数字锁相技术的近红外水果糖度检测装置设计

针对水果糖度快速、无损和连续测量的要求,设计了一套基于近红外光谱原理的无损水果糖度检测装置。该装置采用半导体激光器作为发射光源,光电管接收信号,数字锁相放大器提取微弱信号,并通过校准对比、曲线拟合等数据处理方法,得到了水果糖度的计算公式,实际测量误差在3%以内。试验表明：该装置解决了普通发光管和模拟检测电路带来的干扰和温漂等问题,提高了装置稳定性,测量误差满足装置设计要求。     

车轮轮廓检测仪的校准测量研究

本文提出针对车轮轮廓检测仪的校准测量方法,基于车轮综合参数磨损控制指标、轮廓曲线特征位置点量值覆盖,设计制作针对特征位置具有特定赋值的标准器.通过对车轮轮廓检测仪进行的校准测量和测量数据分析,本文所提出的校准测量方法具有可溯源性,设计制作的标准器满足校准测量要求.     

多普勒测风激光雷达校准仪中电控系统的开发

以伺服系统作为核心控制单元开发了一台多普勒测风激光雷达校准仪,得到一个稳定性强、准确性高的速度标准源,从而实现对测风激光雷达系统的自校准、定标。校准仪采用131072脉冲的高分辨率编码器,配以直径为200 mm的转盘,其边沿最大速度偏差小于0.4 mm/s。电制系统具有启动、停止、试运行及速度显示等功能,利用RS485通信手段可实现上位机对系统进行监控及相关数据分析的功能。     

基于FPGA的电机转速测量仪实时校准方法

为提高电机转速测量仪的测量精度,解决传统测量仪校准方法中校准效果不明显的问题,提出基于FPGA的电机转速测量仪实时校准方法。利用电机转速的监测电路,实时收集电机转速信号,并以此作为电机转速的实际值。根据测量仪的测量原理,得出电机转速的测量值。分析测量仪的测量误差,并结合实际值与测量值之间的差值确定测量仪的实时校准值。在FPGA技术下,设计并安装校准滤波装置,将实时校准值的计算结果代入其中,实现对电机转速测量仪的实时校准处理。经对比,应用设计的校准方法得出的电机转速测量结果更加接近于设置的转速值,即设计的实时校准方法在校准效果方面更加具有优势。     

纳米集成电路 Cu CMP工艺模型参数优化

铜化学机械抛光受几何图形特性如线宽、间距和图形密度的影响,芯片和晶圆上铜互连线厚度的不均匀性都会影响电性能和降低良率。本文从物理化学的角度对CMP工艺进行了回顾和分析,针对Cu CMP制造工艺和在MIT提出的（Pattern-Density Step-Height,PDSH）模型基础上,建立与工艺相对应的三步骤工艺模型。为了扑捉工艺与版图结构的相关性,设计了一款65纳米测试芯片并在SMIC完成工艺实验。按照模型参数提取流程,通过芯片测试数据提取模型参数和验证工艺模型。模拟结果与测试结果对比说明二者趋势完全一致,最大偏差小于5 nm。第三方测试数据进一步证明模型参数优化取得很好的结果。精准的Cu CMP工艺模型可以用于做芯片的DFM检查、显示和消除关键热点,从而确保芯片的良率和集成电路量产能力。     

基于拉曼光谱全谱数据的无损快速胆维丁含量定量检测方法

提出了利用拉曼光谱全谱数据结合偏最小二乘法实现胆维丁含量快速无损定量检测方法。 采用实验室自主研发的便携式拉曼光谱仪采集了39组不同含量胆维丁样品的拉 曼光谱,26组作为训练集建立偏最小二乘预测模型,13组作为测试集验证模型。测试集预测的 含量和实际含量的线性相关系数为0.999。研 究结果表明拉曼光谱全谱分析结合偏最小二乘法可以用于胆维丁含量的快速定量检测。     

高精度背景可控星图模拟器设计

为了实现星敏感器的地面标定和精度测试, 研制一套具有可变星图背景的高精度星图模拟器, 要求该系统的单星位置精度优于10。采用高精度静态目标标准源作为星图模拟器的核心器件, 配合一种亮度可控照明系统, 实现星点和背景的同时模拟, 并设计准直光学系统, 使模拟星图与背景成平行光出射, 在星敏感器出瞳处产生星图, 完成背景可控、星点位置精度高的星图模拟。最后, 提出提高星点位置模拟精度的方法, 并利用经纬仪实测星点位置精度, 配合照度计测试背景亮度。从实验结果可知, 该模拟器的星图模拟精度优于10, 背景亮度可实现26倍调整, 可用于高精度星敏感器的地面标定和精度测试。     

光谱可调谐式高分辨率光学载荷校准技术

基于对高分辨率光学载荷测试设备开展现场计量和校准的迫切需求,建立一套光谱可调谐式高分辨率光学载荷校准装置,该装置中光谱可调谐光源可以发出300~800 nm范围内任意光谱分布的光能,再通过空间调制系统形成无穷远处的具有特定光谱分布的清晰目标,实现高分辨率光学载荷光谱参数校准、辐射参数校准和成像性能参数校准。校准装置的光谱辐亮度校准范围为6.5410-4~3.1410-1 Wsrm-2nm-1,空间分辨率校准精度为0.059 mrad,视场角校准范围为13'30,光谱辐亮度响应非均匀性校准精度为0.39%。主要介绍了校准装置的基本原理、结构组成等,并给出了详细的测试结果。由此可见,该光学载荷校准装置具有光谱任意调制、可拓展性强、高分辨率的优点。     

复合型高深宽比沟槽标准样板

硅基MEMS器件中存在大量高深宽比结构,对这些结构进行线宽和深度的无损检测,是当前的热点问题。为了实现对这些高深宽比结构无损测量系统的准确校准,采用半导体工艺研制了一系列高深宽比沟槽标准样板,宽度范围2~30 μm、深度范围10~300 μm,其深宽比最大达到30∶1。为了满足样板的校准功能,设计了多种特征结构,包括辅助定值结构、测量定位结构和定位角结构等,还设计了样板量值的表征与考核方法。考核量值包括线宽尺寸、沟槽深度尺寸和均匀性。使用扫描电镜对标准样板进行了测试,结果表明该标准样板可以用于校准近红外宽光谱干涉显微测量系统。