基于近红外光谱技术的空苞山核桃快速识别

空苞山核桃是指果实没有种仁或者发育受阻的山核桃,严重影响山核桃产品品质。为实现空苞山核桃的快速无损识别,利用2种近红外检测装置在200～1 160 nm波长范围采集带壳山核桃样本的光谱,采用8种预处理方法进行光谱预处理,利用竞争自适应重加权采样（CARS）方法筛选空苞山核桃的特征波长变量,最后应用线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和马氏距离判别分析（MDA）建立空苞和正常山核桃的分类模型。结果表明,使用检测装置1所建立的空苞山核桃分类模型性能优于检测装置2的分类模型,经多元散射校正（MSC）预处理后建立的分类模型的识别结果最好,LDA、QDA及MDA模型的特异性、敏感性和正确率均为1,优于其它预处理方法建立的分类模型。经CARS变量筛选后,建模所用的光谱变量数目大大减少,有效简化了分类模型,而模型性能仍与全波长模型性能持平。本文为空苞山核桃的快速、无损识别提供了一种可行的方法。     

基于近红外光谱技术的马铃薯全粉蛋白质无损检测

为了探索一种简捷、高效、快速、无损的马铃薯全粉品质的检测方法,近红外光谱技术被应用到马铃薯全粉蛋白质的无损检测研究中。以120个经过真空微波冷冻干燥技术处理的不同品种马铃薯为样品,进行光谱采集及相应的化学值测定,采用多元散射校正和SavitzkyGolay卷积平滑对1200~2400 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用主成分回归分析法与偏最小二乘回归系数分别选择特征波长,并根据蛋白质基团的特征光谱区间选取特征波段,建立全波段、特征波段和特征波长下的主成分回归和偏最小二乘蛋白质预测模型。结果为:经过多元散射校正处理后的光谱建模效果最好,且运用偏最小二乘回归系数选择特征波长建立的马铃薯全粉蛋白质校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.9693、0.2937和0.9779、0.3304,优于全波段和特征波段建立的模型。研究表明,采用近红外光谱技术对马铃薯全粉蛋白质的无损检测是可行的。     

可见/近红外反射光谱法检测马铃薯抗性 淀粉含量的研究

目的利用可见/近红外反射光谱技术无损检测新鲜马铃薯茎块中抗性淀粉的含量。方法使用光谱仪获取新鲜马铃薯在345~1100 nm波段范围内的漫反射光谱;分别使用Savitzky–Golay(S-G)平滑处理、多元散射校正(MSC)法和一阶导数法(1st-D)对反射光谱进行预处理;对(S-G)反射光谱、MSC处理光谱和1st-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。结果结果表明,可见/近红外反射光谱经过一阶导数处理后,确定的8个最优波长(370、569、576、866、868、886、922和963 nm)组合建立模型的校正和验证结果最好:模型的校正结果为相关系数R=0.996,标准差SEC=0.521%;模型交叉验证相关系数Rcv=0.982,验证标准差SECV=0.791%。结论可见/近红外反射光谱技术可以较好地预测新鲜马铃薯茎块的抗性淀粉含量,本研究可为可见近红外光谱技术在马铃薯功能成分的快速检测提供一定的技术基础。     

高光谱成像的非烟物质分类识别研究

  目的  利用高光谱成像技术和机器学习方法对烟叶中的非烟物质进行分类识别。  方法  使用可见—近红外高光谱成像技术,采用归一化（Normalization）、标准正态变化（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数（FD）、卷积平滑（SG）对光谱数据进行预处理,通过连续投影变换（SPA）和主成分载荷（PCA loadings）进行特征波长选择,并应用随机森林（RF）、Softmax和支持向量机（SVM）建立分类模型。  结果  SNV为最佳光谱预处理方法,SPA选择特征波长建立的SVM模型为最优模型,训练集和测试集正确率分别为99.82%和99.47%。  结论  高光谱成像技术结合SPA-SVM模型可以有效分类识别烟叶中的非烟物质。      

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。     

基于电子鼻和可见/近红外光谱技术的羊肉真实性鉴别

为快速、准确鉴别市面上羊肉中掺入鸭肉的商品,本研究应用电子鼻结合可见/近红外光谱技术,实现了羊肉中掺入不同比例鸭肉样品的有效鉴别。试验制备了174个羊肉中掺入不同比例鸭肉样品,分别采集了样品电子鼻数据和200~1 100 nm、900~1 700 nm波长范围内的反射光谱数据,利用2分类定性判别和6分类定量检测法分别构建了支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）定性定量判别模型,并用6分类最优模型进行预测。结果表明：电子鼻可以利用不同比例羊肉鸭肉样品间的气味差异对不同组进行判别,羊肉中含有的挥发性香气成分如萜烯类、芳香类、有机硫化物等物质的含量高于鸭肉。基于两个波段数据、两种分类方法构建的PLS模型判别效果优于SVM模型,总的判别正确率均达到96%以上,光谱数据经过多元散射校正处理的效果最佳,且最优模型预测效果良好。电子鼻结合可见/近红外光谱分析技术可有效鉴别羊肉中掺入不同比例鸭肉样品,为羊肉真实性的快速无损鉴别提供技术支撑。     

基于高光谱成像的干燥胡萝卜片水分及类胡萝卜素含量无损检测和可视化分析

利用不同波长范围的高光谱成像系统,以热风干燥过程中胡萝卜片水分和类胡萝卜素含量为研究对象,结合多元数据统计分析和化学计量学,分别构建基于偏最小二乘和支持向量机(support?vector?machine,SVM)算法的无损预测模型,并进行可视化分析。结果表明,水分和类胡萝卜素含量预测模型中,基于400～1?000?nm波长范围下多元散射校正的高光谱信息构建的SVM预测模型效果相对最优,对应的预测集决定系数R2P分别为0.984和0.911,预测集均方根误差(root?mean?square?error?of?prediction,RMSEP)分别为0.380?g/g和34.836?mg/100?g。经连续投影算法提取特征波长后,最优模型R2P分别为0.962和0.898,RMSEP分别为0.612?g/g和37.544?mg/100?g,模型剩余预测残差均大于3,精确度和稳定性良好。在最优预测模型的基础上,通过伪彩色成像重现了干燥过程中样品水分及类胡萝卜素的空间分布。实验结果证实高光谱成像技术可以用于胡萝卜片干燥过程水分和类胡萝卜素含量的无损检测,为后续在线检测和胡萝卜片干燥加工提供理论基础和技术支持。     

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。     

基于高光谱技术的黑果腺肋花楸成熟度判别及多酚含量检测模型构建

为了无损检测黑果腺肋花楸（Aronia melanocarpa，简称黑果）果实成熟度和多酚含量，本研究构建了基于高光谱成像技术的黑果成熟度判别模型以及多酚含量检测模型。采用高光谱成像技术采集不同成熟度的富康源1号黑果图像信息，福林酚法测定其多酚含量。通过蒙特卡洛法剔除异常值；滑动平均、中值滤波、归一化、基线校准、多元散射校正、消除趋势和标准正态变量变换对原始图像信息进行预处理；光谱-理化值共生距法进行样本划分；竞争性自适应重加权算法和无信息变量消除法提取特征波长，分别建立偏最小二乘模型（PLS）和支持向量机（SVM）模型并进行比较。结果表明，本研究建立的判别模型中效果最好的模型为经多元散射校正预处理后的UVE-SVM模型，综合识别率94.62%,Rc2=0.9712，根据该模型判别的准确度为100%。多酚含量检测效果最好的模型为中值滤波预处理后的CARSSVM模型，Rc2=0.8331。此外，本研究还证明了黑果多酚含量的可视化是可行的。本研究为高光谱成像技术在浆果领域的应用提供了理论基础。     

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%。     

基于红外衰减全反射光谱的面粉种类快速鉴别

研究提出基于支持向量机（support vector machine,SVM）算法结合红外衰减全反射光谱对不同种类的面粉进行快速分类。实验随机采集富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉4 种共139 份常见面粉红外衰减全反射光谱,运用马氏距离筛选异常样本,并建立SVM模型对待测样本进行预测。实验采用二叉树SVM模型识别面粉种类,并通过网格法优化核函数参数,结果显示：富强粉、精制雪花粉、麦芯粉及面包粉的识别准确率分别为100%、100%、75%和85.71%,模型平均识别准确率为90.177 5%。结果表明,利用红外光谱结合SVM算法快速识别面粉种类是准确可行的。     

采用二次连续投影法和BP人工神经网络的寒富苹果病害高光谱图像无损检测

为提供苹果病害在线、快速、无损检测的理论依据,采用高光谱成像技术进行了北方大面积种植的寒富苹果病害无损检测研究。寒富苹果的主要病害有炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病害。为选择较少的有效波长而利于在线快速检测,首先采集高光谱苹果图像,分割出感兴趣区域并提取光谱信息,然后采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)从全波长(500~970 nm)中提取了10个特征波长SPA1(502、573、589、655、681、727、867、904、942 nm和967 nm),再对这10个特征波长采用连续投影算法提取3个特征波长SPA2(681、867 nm和942 nm)。最后利用全波长光谱信息、SPA1提取的10个特征波长的光谱信息和SPA2提取的3个特征波长的光谱信息作为输入矢量采用线性判别分析、支持向量机和BP人工神经网络(BP artificial neural network,BPANN)模型进行苹果病害的检测。通过对检测结果分析,最终选择SPA2-BPANN为最佳检测方法,训练集检测率达100%,验证集检测率达100%。结果表明,高光谱成像技术可以有效对苹果病害进行检测,所获得的特征波长可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。     

利用可见/近红外光谱技术对小米产地进行溯源研究

目的利用可见/近红外光谱技术对产自不同地区的晋谷21号小米进行溯源研究。方法使用近红外光谱仪获取产自洪洞、浮山、沁县3个不同地区的晋谷21号小米400~1004nm波段范围内的漫反射光谱;对光谱分别进行多元散射校正法(multiple scattering correction,MSC)、一阶导数法(first derivative,1St-D)预处理;对预处理光谱进行主成分分析,全交叉验证确定最佳主成分数量,获取主成分;同时选择预处理光谱特征波长。使用马氏距离法、线性判别法建立判别模型,最后用未知样品的验证准确率来表示模型的判别效果。结果原始光谱和MSC处理光谱提取特征波长分别建立的产地判别模型对3个不同产地的小米判别完全准确;1St-D处理光谱基于7个主成分结合马氏距离法和基于9个主成分结合线性判别法建立的2种判别模型对3个不同产地的小米亦实现完全准确判别。结论可见/近红外反射光谱技术用于小米产地的判别具有可行性,本研究可为小米产地的快速判别应用中提供技术基础。     

高光谱图像对白萝卜糠心的无损检测

为实现白萝卜异常品质糠心的无损检测,构建高光谱图像技术检测白萝卜糠心的检测系统。获取了光源透射、反射和半透射模式下白萝卜的高光谱图像信息,结合偏最小二乘分析（partial least squares discriminantanalysis,PLS-DA）、支持向量机（support vector machine,SVM）、人工神经网络（artificial neural network,ANN）3 种算法分别建立白萝卜糠心的识别模型。结果表明：3 种检测模式中,基于透射模式的高光谱图像系统检测准确率最高;3 种预测模型中,ANN模型优于PLS-DA和SVM模型。其中,基于透射模式的ANN模型,高光谱图像对萝卜糠心的检测总体准确率达94.3%,效果最好。因此,采用透射模式的高光谱图像技术对白萝卜糠心的检测是可行的。     

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。     

采后猕猴桃可溶性固形物含量的高光谱无损检测

为探讨基于高光谱成像技术无损检测采后猕猴桃可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）的可行性,基于猕猴桃900～1 700 nm波长范围的反射高光谱,建立了预测SSC的偏最小二乘、支持向量机及误差反向传播 （error back propagation,BP）网络模型,并综合比较了分别以全光谱的226 个波长,利用连续投影算法提取的12 个有效波长和采用无信息变量消除法提取的128 个有效波长作为模型的输入变量对各模型预测效果的影响。结果表明,连续投影算法能有效地提取有效波长,其在简化模型方面优势明显;BP网络与连续投影算法相结合具有最好的预测性能（预测相关系数为0.924,预测均方根误差为0.766）。研究表明,高光谱成像技术可无损检测猕猴桃的SSC,该技术将使猕猴桃内部品质的工业化分级成为可能。     

红外光谱结合多元统计分析快速鉴别不同种类牛肝菌

采用傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法快速鉴别不同种类食用牛肝菌。采集10 个不同种类93 个牛肝菌子实体的红外光谱,分析食用牛肝菌的红外光谱特征;用多元散射校正（multiplicative signal correction,MSC）、标准正态变量（standard normal variate,SNV）、二阶导数（second derivative,SD）、Norris平滑（ND）、正交信号校正（orthogonal signal correction,OSC）、小波压缩等方法对光谱进行优化处理;经优化处理的光谱数据分别建立马氏距离分类模型及偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis,PLSDA）。结果显示,牛肝菌在3 325、2 934、2 927、1 637、1 547、1 402、1 375、1 259、1 453、1 081、1 029 cm－1等附近有多个吸收峰,主要归属为蛋白质、多糖、氨基酸等的特征吸收峰。MSC＋SD＋ND（15∶5）和SNV＋SD＋ND（15∶5）两种预处理方式前10 个主成分累积贡献率分别为95.58%、95.54%,基于两种预处理方法建立马氏距离分类模型,验证集预测准确率分别为90%和95%。PLS-DA结果显示经MSC＋SD＋ND（15∶5）和SNV＋SD＋ND（15∶5）预处理不易于区分牛肝菌种类;原始光谱经正交信号校正及小波压缩（orthogonal signal correction waveletcompression,OSCW）、优化处理并进行PLS-DA分析,能够很好地区分不同种类牛肝菌。马氏距离分类模型不仅能反映样品的分类情况,同时计算出与测试样品相似度最大的物种,可为食用菌种类鉴别和未知物种鉴定提供可靠依据;OSCW预处理后进行PLS-DA分析能有效鉴别不同种类牛肝菌,为野生食用菌的鉴别分类提供一种辅助方法。     

基于高光谱成像技术的小麦籽粒品种鉴别方法研究

为了更精确地鉴别小麦品种,实现小麦品种快速、无损、有效、稳定的鉴别。利用高光谱成像系统采集6个小麦品种籽粒光谱和图像信息,提取小麦籽粒胚、胚乳、胚和胚乳混合部位的光谱,采用不同的预处理方法对原始光谱进行处理,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长,基于全波长和特征波长建立线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和K最邻近(KNN)模型,筛选出最佳的籽粒部位光谱、预处理方法和特征波长提取方法;在此基础上,分析光谱信息、形态特征及二者结合信息对小麦品种的鉴别效果。结果表明,基于34个特征波长光谱信息结合形态特征建立的LDA模型效果最佳,其训练集和预测集的正确判别率分别为91.3%和86.0%。基于高光谱成像技术进行小麦品种鉴别是可行和有效的。     

葛粉掺假的近红外漫反射光谱快速检测

研究葛粉中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉的近红外漫反射光谱快速检测方法。采集样品的近红外漫反射光 谱,采用主成分回归和偏最小二乘法建立校正模型,并对比光谱预处理方法和光谱建模区间对模型的影响。结果表 明,采用偏最小二乘法建模,光谱采用标准正态变量变换预处理,光谱区间选择在962～1 389 nm时,模型预测效 果最佳,外部验证预测相关系数（RP 2）达0.994 5,均方根误差2.298 7%,相对分析误差13.56,平均回收率99.89% （n=9,RSD=2.96%）,这表明近红外漫反射技术能对葛粉中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉进行有效检测。     

高光谱图像对灰葡萄孢霉、匍枝根霉、炭疽菌的生长拟合及区分

利用高光谱成像系统获取真菌在马铃薯葡萄糖琼脂板上培养期间的高光谱图像,采用400～1 000 nm全波段光谱响应值,并计算全波段的平均值、波峰716 nm处的光谱值和全波段内光谱值第1主成分的得分值,利用这3 种参数计算方法构建真菌生长模拟模型。结果表明,3 种方法建立的模型测试集的决定系数（R2）为0.722 3～0.991 4,均方误差和均方根误差分别为2.03×10－4～5.34×10－3、0.011～0.756。建立的生长模型与传统菌落计数法建立的生长模型之间的相关系数为0.887～0.957。另外,主成分分析和偏最小二乘法判别分析可以区分3 种不同菌种。其中,偏最小二乘法判别分析模型对培养36 h的3 种真菌及对照组的区分准确率为97.5%。高光谱图像技术能够用来对真菌生长进行模拟和真菌的种类区分。