近红外光谱技术测定花生蛋白质含量研究

采用近红外光谱技术(NIRS)建立花生蛋白质含量的测定模型,讨论了不同回归技术及光谱和数学处理方法对模型的影响,并对模型进行外部验证.得出最佳的建模参数为:标准正常化结合散射处理(SNV and Detrend)的光谱处理方法和2,4,4,1的数学处理方法,改进最小二乘法的回归技术.得到的定标方程的定标相关系数为0.926 9,定标标准偏差为0.228 1,交叉验证相关系数为0.911 7,交叉检验标准偏差平均值为0.311 9,经外部验证得到的相关系数为0.919 7.近红外光谱技术可以用于花生蛋白质含量的快速检测.     

近红外光谱技术测定花生蛋白质含量研究

采用近红外光谱技术(NIRS)建立花生蛋白质含量的测定模型,讨论了不同回归技术及光谱和数学处理方法对模型的影响,并对模型进行外部验证.得出最佳的建模参数为:标准正常化结合散射处理(SNV and Detrend)的光谱处理方法和"2,4,4,1"的数学处理方法,改进最小二乘法的回归技术.得到的定标方程的定标相关系数为0.926 9,定标标准偏差为0.228 1,交叉验证相关系数为0.911 7,交叉检验标准偏差平均值为0.311 9,经外部验证得到的相关系数为0.919 7.近红外光谱技术可以用于花生蛋白质含量的快速检测.     

高光谱成像技术在肉品无损检测中的应用及进展

高光谱成像技术是集图像学和光谱学于一身的新技术,能够快速、准确、无损地获得农产品内外品质信息,从而实现农产品的全方位检测.主要介绍了高光谱成像技术的原理及在肉品品质检测中的应用,并对高光谱成像技术在未来肉品检测方面的应用进行了展望.     

高光谱成像技术在肉品无损检测中的应用及进展

高光谱成像技术是集图像学和光谱学于一身的新技术,能够快速、准确、无损地获得农产品内外品质信息,从而实现农产品的全方位检测.主要介绍了高光谱成像技术的原理及在肉品品质检测中的应用,并对高光谱成像技术在未来肉品检测方面的应用进行了展望.     

MIR和NIR光谱技术比较及在烃源岩分析中的应用

中红外光谱和近红外光谱具有快速、无污染、无破坏性特点,是对物质成分进行定量分析的有力工具。2种红外光谱又各具特色,从光谱产生机制、光谱分析模型和光谱仪器设计等角度进行分析对比,探讨2种光谱的各自优势和不足,为实际工作中光谱的选择提供依据。以烃源岩岩屑为研究对象,用中红外光谱和近红外光谱分别进行了分析。结果表明,当用小波多尺度正交校正方法对原始光谱进行预处理后,可明显提高近红外光谱分析模型的准确性和稳定性,得到与中红外光谱分析模型相一致的结果。     

基于近红外高光谱成像技术的马铃薯淀粉含量无损检测

以马铃薯为研究对象,应用近红外高光谱成像技术(900¹ 700 nm)对马铃薯淀粉含量进行无损检测.采用多元散射校正法(MSC)对原始光谱进行预处理,并通过回归系数法(RC)和连续投影算法(SPA)选择特征波长.分别建立两种特征波长下的多元线性回归模型(MLR)和偏最小二乘回归模型(PLSR),并对比建模效果.结果表明,对于两种建模方法,采用连续投影算法选择特征波长建模的效果较好;SPA-MLR建模效果优于SPA-PLSR建模效果,其校正模型的相关系数(Rc)和均方根误差(RMSEC)分别为0.972、0.329;验证模型的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)分别为0.982、0.249.     

高光谱在农产品无损检测中的应用展望

从高光谱技术的分类和特点入手,跟踪国内外利用高光谱无损检测农产品方面的最新研究成果,对高光谱成像技术在农产品表面损伤检测、内部品质检测、表面污染及外部品质检测以及在肉品质和污染检测等方面的研究进行了分类整理.对现阶段存在的高光谱采集设备、数据处理及建模、样品物理化学性质等方面存在的问题及解决对策予以讨论,并探讨了高光谱技术在农产品无损检测方面的发展趋势,以期为同行提供参考.     

基于高光谱成像技术的马铃薯多种营养成分同时检测

利用高光谱成像技术对马铃薯淀粉、干物质、水分含量进行同时检测。采用多元散射校正方法(MSC)对原始光谱预处理,并通过竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长,分别建立两种特征波长下的偏最小二乘模型(PLS)和多元线性回归模型(MLR),并对比建模效果。结果表明,采用CARS选择的特征波长建模效果较好。淀粉的最优模型为CARS-MLR模型,其校正模型相关系数(RC)、校正模型的均方根误差(RMSEC)、预测模型的相关系数(RP)、预测模型的均方根误差(RMSEP)分别为0.965、0.376、0.950、0.361;干物质的最优模型为CARS-PLS模型,其RC、RMSEC、RP、RMSEP为0.954、0.386、0.947、0.383;水分的最优模型为CARS-PLS模型,其RC、RMSEC、RP、RMSEP为0.926、0.410、0.929、0.398。研究结果表明,CARS算法是一种有效的高光谱特征波长提取方法,利用CARS选择特征波长建立的预测模型可替代全波段建模。利用高光谱成像技术可以实现马铃薯多种营养成分同时检测。     

近红外光谱无损检测技术中数据的分析方法概述

近红外光谱无损检测技术可用于品种鉴别与农产品的定性或者是定量的分析工作. 本文介绍了近红外光谱的基本原理及各类近红外光谱分析方法. 近红外光谱无损检测技术中数据分析方法是通过光谱定量分析找到光谱以及对应浓度的内在关系,建立相应的数学模型. 这些方法主要有偏最小二乘回归、主成分分析法、BP神经网络算法、支持向量机、K最近邻分类算法和线性判别分析法等. 通过这些分析模型的对比,研究表明:支持向量机将是近红外光谱数据分析方法未来一个重要的研究方向.     

基于光谱相似度量的高光谱图像异常检测算法

针对传统异常检测算法需要建立在一定的假设模型下,提出了一种新的高光谱图像异常检测算法。该算法无需假设背景模型,首先运用迭代误差分析方法对高光谱图像数据进行处理,得到高光谱图像数据的异常端元。然后以选取出的端元为参考,对高光谱数据进行相似度量,通过计算与参考端元的核光谱角余弦,找到与异常端元相似的光谱向量,得到异常检测结果。仿真实验结果表明,该算法能够准确的检测出异常目标,并且具有运算时间短、效率高的特点。     

激光干涉成像两相流粒径空间分布测量

为了实现两相流粒径空间分布的测量，研究了激光干涉成像测量技术．激光干涉成像测量技术利用片状脉冲激光束照射粒子场，用数码相机拍摄粒子的散射光干涉图像，并从粒子干涉图像中获取粒子空间位置和粒径分布信息．利用激光粒度仪验证激光干涉成像测量技术的粒径测量精度．实验证明，该技术有较高的测量精度．对水喷雾场的不同片状区域进行测量，从而获得两相流的空间粒径分布．结果显示，所测喷雾场平均粒径由中心区域向边缘区域逐渐变小，大粒子基本集中在中心区域，小粒子基本集中在边缘区域．该方法为研究两相流流场特性提供了一种有效的测量手段．     

轨迹测量系统中特征点检测技术研究

针对机器人直线轨迹测量系统中的图像处理鲁棒性问题．开展线结构光光条图像的特征点识别技术研究．提出了一种基于种子点拟台和直线生长的直线分割方法。很好地解决了各种条件下各段拟合直线的端点自动获取问题，提高了系统的环境适应性和测量精度实验表明，该方法具有很好的鲁棒性。     

细胞内分子检测及成像技术研究

针对复杂生物学系统的研究和观测,指出对活体细胞内的分子及其相关事件,以高时空分辨率实现可视化、跟踪和定量处理,采用远场荧光成像是目前细胞内分子检测及成像的主要工具.在述评的基础上,介绍该课题组在活体细胞内分子检测及成像中的荧光显微成像和非标记检测技术的研究进展.围绕提高荧光显微成像分辨率,研究图像信息获取速率高的宽场成像方法,包括结构光照明和单分子定位显微.在结构光照明显微研究中,采用可编程的数字微镜器件代替需要精确移动的光栅对生物样品进行显微成像,获得了超分辨显微成像;在单分子定位显微成像研究中,搭建单分子定位显微成像系统,实测分辨率达到48nm,并获得了HeLa细胞突起中微丝束结构的纳米分辨图像;针对厚样品成像时存在的荧光串扰难题,提出利用双波长空间非相干光干涉照明,理论分析证明,其可实现厚度为35nm半高全宽的单一薄层的轴向选择性激发.在非标记检测成像技术方面,围绕相干反斯托克斯拉曼散射(coherentanti-Stokes Ramanscattering,CARS)方法中存在的问题展开研究.为获得完整的物质分子CARS光谱,利用飞秒激光脉冲泵浦PCF获得超连续谱激光输出同时作为泵浦光和斯托克斯光,实现超宽带时间分辨CARS光谱探测和显微成像技术;通过数值模拟获得优化超连续谱激光输出的时谱结构的实验条件,初步实现了满足实验所需的SC激光光源;通过调节探测光脉冲与SC激光脉冲之间的时间延迟实现时间分辨CARS,达到有效抑制非共振背景噪声,提高系统探测灵敏度的目的.利用超宽带时间分辨CARS光谱探测和显微成像技术,获得多种有机溶液在387～4092cm-1范围内,光谱分辨率达14cm-1的不同分子的CARS光谱信号;通过分析探讨实现超分辨CARS显微成像技术的途径,提出利用双探测光实现纳米分辨的方案.未来研究方向,在荧光显微方面,将结合双波长空间非相干光干涉照明和轴向纳米定位,实现完整细胞三维纳米分辨荧光成像,通过发展高量子效率的小分子荧光开关材料及高灵敏度高帧频的探测器,将单分子定位显微应用到活细胞三维纳米成像和分子追踪上;在非标记成像方面,将重点发展基于CARS原理的单分子检测和纳米成像方法,尤其是基于改进后的超连续谱的超宽带CARS光谱技术和纳米分辨的CARS显微技术.     

废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用

为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别.结果表明该方法识别正确率达98.7％,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备.     

小波变换的多尺度方法在边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换的多尺度边缘算法,与传统的Guass尺度空间算法相比,本算法具有定位准确计算量小的优点,并可利用多尺度空间信息,识别边缘的特性,作为一个例子,本文给出了一个实验。     

PDM技术在工装设计与管理中的应用

工装设计管理是一个非常复杂的系统工程,长期以来一直受到企业的重视,但一直没能得到有效管理.根据PDM思想,设计工装设计与管理系统的体系结构,通过对工装设计流程的分析,给出基于工作流的工装设计流程的体系结构,设计基于产品型号的工装图档管理的体系结构.并运用面向对象的分析和设计方法,建立图档管理流程的UML类图模型.通过现场试运行表明,本设计方案是有效的.     

悬浊颗粒光学检测装置在水处理中的应用

水处理中始终没有一种简捷,快速,可靠,实用的方法监测和控制混凝过程,本文将透光脉动颗粒检测装置用于监测和控制混凝过程,结果表明,检测值R可以很好反映一般浊度水混凝过程中悬浊颗粒 集状态的变化情况,与显微摄影法测得的结果相吻合,检测值R与浑液面沉速一样可作为高浊度水絮凝研究的指标,而R值的检测较浑液面检测简便,快速并可“联机”操作,建立的以R值为控制和的搞浊度水絮凝投药反馈控制系统的控制精度高,实时性强,控制性能好,另外,该装置还可以用于污泥化学调理及含油废水等污染严重水的混凝监控。     

多层BP神经网络在钢铁材质裂纹检测中的应用

用设计好的电磁检测设备测得长螺栓的初始磁导率后,对所获得的模拟数据进行数字化处理得到磁导率特征值。设计了多层BP神经网络对钢铁材质长螺栓进行裂纹检测,实验数据表明,分类算法实现简单、分类准确,较容易应用在钢铁材质无损检测的实时系统中。     

Parameter feature extraction for hyperspectral detection of the shallow underwater target

For the detection of shallow underwater targets by the hyperspectrum, the information of the target is carried in the water-leaving radiation. However, the differences between the water-leaving radiation of the underwater target and the ocean background radiation are not significant, and the spectrum of the water-leaving radiation is sensitive to the changes of the marine environment. Therefore, taking the spectrum as the feature is not stable for hyperspectral detection of the underwater target. In this paper, we propose a parameter feature extraction method for hyperspectral detection of the shallow underwater target. The presence of an underwater target would change the optical properties of seawater in a local place. Based on that, a quasianalytical model of the water-leaving radiation is adopted to inverse the properties of the marine environment from the radiated spectrum. Then the inversed water depth and bottom reference reflectance are taken as the features. Simulation results show that the samples which belong to the water-leaving radiation of underwater target have higher inversed depth and reference reflectance than that belong to the ocean background radiation. Furthermore, these two kinds of samples can be separated significantly and stably in a 2-dimension feature space.