基于光谱技术的支持向量机判别牛肉新鲜度

目的 实现生鲜牛肉新鲜度等级的无损快速判别。方法 用可见/近红外光谱检测系统, 获取储存1~18 d的36块牛肉样品的400~1600 nm范围的光谱信息, 以挥发性盐基氮理化值为分类依据。用多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)、SG平滑预处理方法处理光谱数据, 分别建立牛肉新鲜度的支持向量机分类模型。结果 MSC+SG预处理后所建立的分类模型预测能力最好, 训练集和测试集的回判识别率和预测识别率分别为96.30%、100%, 验证集的识别率为88.89%。结论 可见/近红外光谱结合支持向量机, 对牛肉新鲜度进行无损快速判别是可行的。     

基于可见/近红外光谱的蓝莓新鲜度快速评价

该研究针对传统人工感官评价方法的不足,基于可见/近红外光谱技术结合支持向量机(support vector machine, SVM)和随机森林(random forest, RF)建立了2种新鲜度快速评价模型,以期为蓝莓新鲜度的快速准确评价提供参考。以10℃恒温贮藏绿宝石蓝莓为研究对象,利用可见/近红外光谱仪采集其不同贮藏天数样品的光谱信息,综合考虑贮藏时间、外观、质量损失率、硬度、可溶性固形物和维生素C含量这6个反映蓝莓新鲜度的理化指标,计算新鲜度综合得分,将不同贮藏期的蓝莓样品划分为新鲜、次新鲜和不新鲜3个类别。光谱数据应用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑预处理,再采用主成分分析提取光谱特征信息。为使最佳主成分选取更合理,在使用粒子群算法寻优SVM参数时,对主成分个数在[1,20]范围进行了测试,结合5折交叉检验分类准确率最佳值,确定最佳主成分个数为5。以前5个主成分得分为输入变量,新鲜度类别为输出量,基于SVM和RF建立2种新鲜度快速评价模型。结果显示,SVM模型训练集和测试集识别准确率分别为97.78%和88%,RF模型训练集和测试集识别准确率分别为100%和8...     

二维相关近红外光谱快速鉴别食用植物油种类

由于食用植物油中各种脂肪酸的组成基本相同或相近,仅存在含量分布的差异,因此食用植物油的一维近红外光谱图的峰位、峰形、峰强没有明显区别.利用傅里叶变换近红外光谱( FT - NIR)结合二维相关分析技术,分析鉴别了几种不同种类的食用植物油.对花生油、大豆油、菜籽油、芝麻油、油茶籽油和橄榄油,在温度挠动(50～160℃)状...     

局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮

以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角（spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM）进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子（SM）,通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。     

基于二维相关近红外光谱的白酒酒龄鉴别

目的:杜绝以低龄酒冒充高龄酒,实现对白酒酒龄的判别。方法:利用近红外光谱仪采集白酒样品的近红外透射光谱,以酒龄作为外扰,构建各白酒样品的同步和异步二维相关谱;在此基础上,提取每个样品的自相关谱,并结合马氏距离法建立白酒酒龄判别模型。结果:1400~1800 nm波段范围内包含白酒样品随酒龄变化的有效信息;模型校正集判别正确率为93.3%,预测集判别正确率为92.0%。结论:二维相关谱结合马氏距离法能够对白酒酒龄进行有效鉴别。     

近红外光谱技术快速检测猪肉新鲜度指标的方法研究

采用傅里叶变换近红外光谱技术建立猪肉新鲜度指标色泽（L^*,a^*,b^*值）、挥发性盐基氮（TVB-N）、酸度（pH值）的快速检测方法。实验中采集了4000～10000cm^-1范围的近红外光谱,选取4800～9350cm^-1为分析区域,描述了谱峰的归属。以常规分析测定值为建模基础数据,采用偏最小二乘（PLS）回归法建立猪肉新鲜度指标定量分析模型,并考察了近红外光谱预处理方法对模型的影响。用校正集和验证集样本分析模型预测的准确性。L^*,a^*,b^*,TVB-N,pH预测模型结果显示:预测集均方根误差（RMSEP）分别为1.84,0.812,0.355,1.31,0.163,校正集均方根误差（RMSEC）分别为1.57,0.678,0.363,1.76,0.113,相关系数分别为0.8183,0.8776,0.9256,0.8231,0.8041。样本的预测值与真实测定值之间没有显著性差异（p>0.05）。采用近红外光谱法能满足猪肉新鲜度指标的同时测定,与传统的化学分析方法相比,该方法具有快速、无损、简单等特点。     

基于可见/近红外高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测

以400~1 000nm高光谱系统获得鸡蛋样本的高光谱图像,利用蒙特卡洛法检测异常样本,采用不同预处理方法处理原始光谱;应用竞争性正自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、遗传偏最小二乘法(Genetic Algorithms PLS,GAPLS)和间隔蛙跳法(Interval Random Frog,IRF)对预处理后光谱数据提取特征波长;分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)鸡蛋新鲜度预测模型。结果表明:标准正态变量变换(Standardized Normal Variate,SNV)法为最优预处理方法;利用CARS、GAPLS和IRF分别选出8,35,74个特征波长;基于GAPLS提取的特征波长的LS-SVM模型最优,其校正相关系数(Rc)为0.899,预测相关系数(Rp)为0.832。表明基于高光谱成像技术的鸡蛋新鲜度无损检测是可行的。     

不同产地稻米的二维相关近红外光谱鉴别

为了实现针对不同产地稻米样品的无损判别,提出一种基于同步二维相关近红外光谱的欧氏距离判别方法。在分别得到5种稻米样品的标准二维相关谱后,通过计算测试集样品与各个标准相关谱的欧氏距离,根据最小距离原则进行归类判别,经实际测试正确率达到95%。通过定义区分度系数还可以更精确判断对各类别样品的区分效果。为了比较二维相关方法与常用建模方法的实际效果,在同样的数据基础上进行偏最小二乘判别分析和支持向量机分类的尝试,其最高正确率分别为75%和70%,验证了二维相关方法的有效性。本研究为无损鉴别稻米样品提供了一种新的可能方法,并可为在线检测提供参考。     

基于二维相关近红外光谱的老陈醋醋龄鉴别

采用二维相关近红外光谱技术与判别分析(DA)方法相结合鉴别不同醋龄的老陈醋样品。选取5个醋龄共100个老陈醋样品,在室温下采集所有样品的一维近红外光谱。以醋龄作为外扰因素,构建各样品在1 001～1 830 nm波段范围的二维相关同步谱和异步谱,分析其二维相关谱图的光谱特征。基于二维相关同步谱的对角线数据(即自相关谱),建立不同醋龄老陈醋样品的判别分析模型,模型校正集的识别准确率为97.3%,预测集识别准确率为96%。研究结果表明,所提出的方法可提供随醋龄变化的更多光谱特征信息,为老陈醋醋龄快速鉴别提供一种精度高的分类模型。     

基于近红外光谱的生鲜猪肉新鲜度实时评估

目的 运用近红外光谱对生鲜猪肉新鲜度进行实时评估。方法 利用多通道可见近红外光谱系统, 获取了猪肉表面380~1080 nm波长范围内的漫反射光谱数据, 采用多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)的预处理方法, 然后使用偏最小二乘回归建立猪肉新鲜度的预测模型, 进而对猪肉新鲜度进行评价。结果 采用变量标准化处理后的偏最小二乘回归模型相对比较稳定, 建模效果比较好。对挥发性盐基氮 (TVB-N)的验证集的相关系数达到0.91, 对pH值的验证集的相关系数达到0.93。最后利用该模型对猪肉新鲜度进行评定, 评定准确率达92.9%。结论 实验中运用多点的测量方式提高了近红外检测的精度和稳定性, 对于实时检测评估生鲜猪肉的新鲜度有很大的潜力。     

基于特征选择与特征提取融合的鸡蛋新鲜度光谱快速检测模型优化

为有效提高鸡蛋新鲜度检测效率、优化检测模型,本研究结合波长特征选择和特征提取方法各自的优点,对二者进行有效融合共同优化鸡蛋新鲜度检测模型。利用一阶微分对550～950?nm范围内鸡蛋的可见-近红外透射光谱数据进行预处理,考虑到冗余光谱信息对模型精度的影响,使用特征选择方法中的竞争性自适应重加权(competitive?adaptive?reweighted?sampling,CARS)算法融合非线性特征提取局部切空间排列(local?tangent?space?alignment,LTSA)算法最小化光谱无用信息,建立支持向量机回归(support?vector?regression,SVR)模型,结果表明单一使用CARS特征波长选择建立模型得到训练集交叉验证相关系数(Rcv)为0.880 5,交叉验证均方根误差(root?mean?square?error?of?cross?validation,RMSECV)为8.59,预测集相关系数(Rp)为0.888 9,预测集均方根误差(root?mean?square?error?of?prediction,RMSEP)为8.42,融合LT...     

二维相关光谱的鲜核桃青皮含水率检测

青皮含水率是衡量鲜食核桃新鲜度的重要指标,研究基于可见/近红外光谱技术进行鲜核桃的二维相关光谱分析,以实现青皮含水率的检测.利用4种预处理方法进行光谱数据预处理,经MSC预处理后所建模型的预测结果最好,预测集的决定系数(Rp2)和均方根误差(RMSEP)分别为0.9244和1.23％.在此基础上,进行不同时间下鲜核桃的...     

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。     

基于近红外透射光谱与机器视觉的蜜柚 汁胞粒化分级检测

汁胞粒化是一种柑橘类水果中汁液囊的生理失调现象,表现为汁液囊变硬、干燥等,对水果内部品质产生消极影响.蜜柚是一种厚皮的柑橘类水果,很难通过外部果皮及果形,鉴定果实内部的汁胞粒化程度.采用近红外透射光谱结合机器视觉技术的快速无损检测方法,对蜜柚汁胞粒化程度进行分级检测.采集600个不同生长期的蜜柚样本在900～1700 ...     

基于近红外光谱法的鱼粉快速判别

基于近红外漫反射光谱分析技术对市场上常见的淡水鱼粉、进口鱼粉和国产鱼粉3 类商品化的鱼粉样品进行自动化判别实验。通过分析鱼粉样品光谱之间的差异,采用主成分分析法建立鱼粉种类的定性判别的分类模型,光谱范围为波长1 100～2 498 nm,交互定标决定系数为0.913 5,交互定标标准误差为0.133 8。通过对验证样品的分析,建立的判别模型预判准确率达到84.6%,外部验证准确率达到100%。结果表明,近红外光谱技术结合化学计量学法可以作为一种快速、无损、可靠的方法用于鱼粉种类的判别。     

Effect of Postharvest Treatments on Amaranthus Betacyanin Degradation Evaluated by Visible/Near-Infrared Spectroscopy

ABSTRACT: A visible/near-infrared spectrophotometric method was developed for betacyanin and moisture content in Amaranthus samples. A standard error of prediction (SEP) of 0.25 mg/g for betacyanins ( r ²= 0.97) and 2.18% for moisture ( r ²= 0.99) was obtained on the validation sample set. Effect of 5 postharvest treatments on betacyanin degradation was assessed. Freeze-drying and -18°C frozen storage gave over 97% pigment retention, compared to natural air (52.8%), solar drying (63.5%), air oven drying (61.9 to 83.1%), and 14°C storage (78.3%). Air-drying gave the lowest degradation rate and longest half-life among the solar and oven-drying treatments for 8 h. Dried samples showed good pigment stability with 28.6 mo half-life at 25°C.     

Sensory Quality Evaluation of Rice Using Visible and Shortwave Near-Infrared Spectroscopy

This research aimed to develop both visible and shortwave near-infrared spectroscopy to evaluate the sensory qualities of cooked rice. In this study, four different types of milled rice were used: parboiled, white, new Jasmine, and aged Jasmine. The sensory qualities of cooked rice (adhesiveness, hardness, stickiness, dryness, whiteness, and aroma) were evaluated by a trained sensory panel. The results demonstrated that these sensory attributes correlated with visible and shortwave near-infrared spectral data. Both visible and shortwave near-infrared spectroscopy models used for predicting the sensory qualities of cooked rice were established using partial least squares regression. All prediction results for sensory qualities showed a range of R²_val between 0.837 and 0.918, with the highest found for aroma (0.918). The proposed models can be utilized in quality control by the rice industry.     

基于TPA和Vis/NIR的番茄货架期的品质检测

针对番茄货架期的质地变化特点,采用质地多面分析方法(TPA)对番茄货架期的质构参数的变化进行了分析,通过TPA测试方法测得的典型的质构特性曲线,由该曲线计算出番茄的硬度,粘附性,内聚性,弹性,胶粘性,咀嚼性等质构参数,通过对各质构参数间的相关分析得出了相关矩阵表。结果表明,随着贮藏时间的延长,番茄各质构参数都有不同程度的降低,番茄的硬度和内聚性相关关系显著(P0.01),番茄的咀嚼性和其它的质构特性都存在相关关系(P0.05)。根据番茄货架期的质构参数变化规律,将番茄货架期分为货架前期(1~3 d),货架中期(4~6 d)和货架后期(7~9 d)。应用可见/近红外光谱(Vis/NIR)结合主成分分析方法(PCA)对不同货架期的番茄进行了检测分析,基于PC1和PC2的番茄货架期分类率为97%,为今后进一步分析建立水果和蔬菜货架期品质预测模型奠定了理论基础。     

基于可见/近红外光谱技术的红提成熟度判别模

成熟度是水果评价的重要标准,直接影响水果的品质和经济价值。针对红提采摘成熟度评判困难,果肉营养价值参差不齐、产品竞争力低等问题,建立基于可见/近红外光谱技术的红提成熟度判别模型。该研究选取红提生长过程的4个阶段（分别为：未成熟、半成熟、成熟、过熟）的样本并进行光谱信息采集。选择550 nm~1 000 nm的光谱波段建模,分别将经过预处理的光谱用竞争性自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）、无信息变量消除算法（Uniformative Variable Elimination,UVE）和连续投影算法（Successive Projection Algorithm,SPA）进行特征波长提取,建立支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）和偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA）的判别模型,最终建立可见/近红外光谱技术的红提成熟度的最佳判别分类模型。研究结果表明,在Savitzky-Golay（SG）卷积平滑处理算法光谱预处理后运用SPA算法进行特征波段提取建立的ELM模型成熟度判别分类效果最佳,SVM模型次之,PLS-DA模型最差。因此,红提成熟度的最佳判别分类模型为SG-SPA-ELM,该模型的训练集和测试集的准确率分别为97.50%和96.67%。利用可见/近红外光谱技术对红提成熟度进行判别是可行的,该研究为红提成熟度的判别找到了一种新的无损检测方法。