高光谱技术结合特征波长筛选的牛肉品种多波段识别

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究,且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点,分别对原始光谱进行预处理,并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长,建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示:400～1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优,校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%,900～1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%,说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果;400～1 000 nm波段的识别准确率优于900～1 700 nm,说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明,利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。     

基于中红外漫反射光谱的土壤重金属元素含量预测研究

研究了中红外漫反射光谱快速预测土壤重金属元素含量的可行性。以在南京江宁区和八卦洲采集的共161个土壤样品为例,利用偏最小二乘回归(PLSR)法对土壤中Ni,Cr,Cu,As,Zn,Pb,Hg和Cd等8种重金属元素数据进行了预测。通过对样品的中红外(MIR)漫反射光谱进行各种预处理,探讨了中红外光谱数据预处理对预测精度的影响,并比较了中红外光谱与可见光-近红外(VNIR)光谱对土壤重金属含量预测的精度。结果表明,依次经平滑、基线校正、多元散射校正预处理能显著提高中红外光谱数据的预测精度;经校正的中红外光谱对异地样品预测的均方根误差是可见光-近红外光谱的21%～73%,比VNIR波段更能准确预测异地样品中土壤重金属元素含量。研究表明,中红外漫反射光谱可以作为一种快速、非破坏方法预测土壤重金属元素含量,且比可见光-近红外精度高。     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

多元散射校正预处理波段对近红外光谱定标模型的影响

利用近红外光谱对非均匀样品进行分析时,所得样品光谱中包含由光散射导致的干扰信息,通常需要借助多元散射校正算法(multiple scattering correction, MSC)对光谱进行预处理。由于不同波段光谱中所包含的散射信息、噪声水平、基线漂移程度等存在差异,利用MSC方法对光谱进行预处理时,基于不同波段的光谱数据会得到不同的校正结果,进而影响所得定标模型的可靠性。以60个全麦粉样品为研究对象,确定定标区间后,对包含定标区间的不同波段的原始光谱分别进行MSC处理,并利用固定区间内的光谱数据结合偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法建立分析样品中蛋白质含量的定标模型,研究了MSC光谱预处理波段对定标模型的影响,并对MSC光谱预处理波段进行了优化,使定标模型的相关系数由0.96提高到0.98,交互验证均方根误差(root mean squares error of cross validation, RMSECV)由0.37%降低到0.32%。结果表明：利用MSC方法对样品光谱预处理时,光谱预处理波段会影响多元散射校正对光谱中非化学吸收信息的校正能力,确定合适的预处理波段是获得可靠分析结果的一个前提条件。     

近红外光谱技术定量测定杨梅汁可溶性固形物

采用近红外光谱分析技术对浙江省不同产地的杨梅汁进行了光谱测定和定量分析,通过计算样品的杠杆值、学生残差和马氏距离来判别异常样品,采用偏最小二乘法(PLS)对杨梅汁的可溶性固形物进行建模分析,选取不同的分辨率和波段范围对光谱进行有效的信息提取和分析,确定了最佳的回归因子数和用于定量分析的最优波段范围。结果显示： 杨梅汁样品中有一个为异常样品,在建模时予以剔除;用于杨梅汁可溶性固形物检测的最佳分辨率和最优波段分别是4 cm-1和4 000～12 267.46 cm-1,最佳的回归因子数是8,该PLS模型的相关系数为0.957 85,校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和交互验证标准偏差(RMSECV)分别是0.431,0.925和1.07°Brix。研究表明近红外光谱检测技术能用于杨梅汁可溶性固形物的定量分析。     

基于近红外光谱和支持向量机的子宫内膜癌早期诊断研究

近红外光谱结合化学计量学方法对癌症的辅助诊断已有了文献报道.该文测定了77例不同生理阶段的子官内膜组织病理切片的近红外光谱,对其分别进行多元散射校正(MSC)、正交信号校正(OSC)以及二者联用的预处理方法,采用拉丁配分法选择3/4样本作为训练集,1/4样本作测试集,建立支持向量机(SVM)模型进行分类,并与基于同样预处理方法建立的偏最小二乘(PLS)模型分类结果进行了比较.SVM对正常、增生和癌变三类不同的组织样品分类结果较好,总分类正确率约92%,好于PLS模型的结果(最高正确率90%).研究结果表明,光谱数据的预处理和建模方法对分类结果有重要影响,SVM结合子宫内膜组织的近红外光谱有望发展成为一种新型的肿瘤诊断方法.     

一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。     

基于近红外光谱的杂交水稻种子发芽率测试研究

现阶段水稻种子发芽率测试仍然按照传统的农作物种子发芽技术规定进行发芽试验,此方法存在试验周期长、成本高、专业性要求高等缺点,本研究提出一种基于近红外光谱技术的快速、无损测试杂交水稻种子发芽率的新方法。采用人工老化方法在温度45 ℃、湿度100%的条件下分别老化处理2个品种杂交水稻种子0,24,48,72,96,120,144 h;用近红外光谱仪分别采集2个品种不同老化时间段杂交水稻种子光谱数据共280份,随机分成校正集(168份)和检验集(112份);测试不同老化时间段的水稻种子发芽率;以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,分析不同光谱波段和比较不同光谱预处理方法对模型精度的影响。2个品种的水稻种子光谱数据采用全波段和标准化＋正交信号校正预处理时模型最优,模型校正集决定系数(R_C)与验证集相关系数(R_P)分别为0.965和0.931,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为1.929和2.899,验证集预测值与真实值之间的相对误差在4.2%以内。研究结果表明利用近红外光谱分析技术进行杂交水稻种子发芽率的快速无损检测是可行的。     

利用近红外光谱鉴别纺织用竹纤维和麻纤维

利用近红外光谱技术对竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维进行了快速定性鉴别研究.首先扫描3种纤维的近红外光谱,利用化学计量学分析软件,对谱图进行一阶导数预处理,建立不同纤维的光谱数据库,并分别建立竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维的判别模型.利用判别模型,对未知样品进行判别.结果表明,近红外光谱可以在不破坏样品的情况下,可以快速鉴别竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维.     

可见-近红外光谱的小麦硬度预测模型预处理方法的研究

硬度是评价小麦品质的一个重要质量参数,对小麦的分类、最终用途以及小麦籽粒组成的研究都非常重要。为实现小麦硬度的快速、准确检测,在详细分析小麦籽粒成分对红外光吸收特性的基础上,研究建立径向基函数(RBF)神经网络模型实现对未知样品硬度的准确检测,并着重分析了不同光谱信号预处理方法对模型预测精度的影响。从各小麦主产区收集111个小麦样品,扫描样品获得可见-近红外光谱,采用马氏距离判断并剔除异常光谱;利用优化后的SPXY划分样品集合,得到校正集84个样品,预测集24个样品;利用连续投影算法(SPA)从262个光谱波点中提取47个特征光谱;分别使用一阶导数、二阶导数和标准正态变量变换(SNV)及其不同组合对光谱进行预处理,验证不同预处理方法之间的相互影响,寻找最优的预处理方法组合。校正集预处理后的特征光谱数据作为RBF模型的输入,采用硬度指数法测定的对应样品硬度作为输出建立模型。预测结果显示当采用SNV和SPA处理光谱数据时模型的效果达到最优,评价指标判别系数(R2)、预测标准差(SEP)和相对分析误差(RPD)可分别达到0.90, 3.02和3.11,表明基于可见-近红外光谱的RBF神经网络模型能够准确地预测小麦的硬度,与传统检测方法相比具有方便、快速、无损等优点,为小麦硬度的检测提供一条更为便捷与实用的方法。     

基于可见-近红外光谱技术的水稻穗颈瘟染病程度分级方法研究

采用Vis-NIR技术对水稻穗颈瘟染病程度分级方法进行了研究。分别基于原始光谱,变量标准化(SNV)预处理后和多元散射校正(MSC)预处理后的光谱,应用无信息变量消除法(UVE)结合连续投影算法(SPA)对Vis-NIR光谱区进行有效波长的选择。选择后的波长作为输入变量建立最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果表明SNV-UVE-SPA建立的LS-SVM模型预测效果最好。通过SNV-UVE-SPA从全波段600个波长中选择了6个最能够反应光谱信息的波长(459, 546, 569, 590, 775和981 nm)。SNV-UVE-SPA-LS-SVM组合模型对预测集样本预测得到的确定系数(R2_p),预测集的预测标准差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别达到了0.979,0.507和6.580。结果表明,采用Vis-NIR光谱技术对水稻穗颈瘟染病程度进行分级是可行的。通过UVE-SPA得到的有效波长能够很好地代替全波长。     

基于便携式近红外光谱仪的重金属离子定量分析研究

近红外光谱分析技术凭借分析速度快、样品预处理简单等特点,被广泛用于农业、医药、环境、石油化工等领域。为实现高效率的现场检测,便携式的近红外光谱仪越来越备受关注。由于近红外光谱分析技术能够对多组分同时进行测定,因此在该研究中使用便携式近红外光谱仪探索同时对稀溶液中多种重金属离子定量分析的可行性。使用胺基改性聚合淀粉富集水中的镍离子和铜离子,然后使用便携式近红外光谱仪直接采集胺基改性聚合淀粉的近红外漫反射光谱,再借助光谱预处理方法和偏最小二乘回归法建立模型,最后通过交叉验证和外部验证证明所建立模型的稳定性。结果表明,在其他干扰离子存在下,氨基改性聚合淀粉仍能分别以99.5%和99.8%高效率地富集稀溶液中的镍离子和铜离子。便携式光谱仪采集的近红外漫反射光谱分别经连续小波变换和多元散射校正结合卷积求导光谱预处理之后,使用偏最小二乘回归能够得到相关系数分别为0.981 9和0.965 4的稳健模型,实现了对稀溶液中镍离子和铜离子的同时测定,并且检测到的镍离子和铜离子的最低浓度均为3.0 mg·L-1。该方法不仅提高了近红外光谱分析技术的检测灵敏度,同时也表明了便携式近红外光谱仪对多种重金属离子同时定量分析的可行性,是一种拓宽近红外光谱分析技术的有益探索。     

多种红外光谱校正法的两面针产地鉴别研究

由于红外光谱数据采集受仪器状态和实验环境的制约,影响对样品的正确识别。基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,用多种方法对两面针的红外光谱数据进行校正后,利用SIMCA法建立鉴别模型;分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,通过比较分析以获得最适合建立两面针产地鉴别模型的光谱数据校正方法。结果显示,经多元散射校正和标准正态变换后,它们的PCA数据分布,以及产地分类模型之间的距离,都表明这两种校正方法在消除环境和人为因素的干扰的同时,能够很好的分离各个产地的样本,在对实际的样本识别中,其识别率和拒绝率均达到或接近100%。可见,多元散射校正和标准正态变换,均是两面针产地模型鉴别研究的理想校正方法。     

近红外光谱技术鉴别花椒产地

采集四川、重庆、云南、贵州、陕西五省市8个不同产地205个花椒样品的近红外光谱,使用主成分分析(principal component analysis, PCA)、判别偏最小二乘法(discriminant partial least squares, DPLS)分析了花椒产地的分类鉴别。结果表明：在12 500～3 800 cm-1波数范围内,采用不同的光谱预处理方法可以建立较为稳健的DPLS模式识别模型,对不同产地的花椒有较好的分类鉴别。其校正集交叉验证除了经一阶微分预处理的模型识别率为99.39%外,其他预处理方法识别率均为100%,独立验证集总体识别正确率在85.37%~97.56%之间,其中经标准正态变量变换(standard normal variate, SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)预处理后的DPLS判别模型效果最好,误判数仅分别为1个,表示该方法在花椒产地识别中具有可行性。     

近红外光谱法快速测定工作场所莠去津浓度的研究

莠去津是一种广泛使用的除草剂,我国是其原药的主要生产国家。为加强工作场所莠去津暴露浓度的检测力度,保障职业接触工人身体健康,研究开发工作场所莠去津浓度的现场快速检测方法具有重要现实意义。利用自行组装的便携式近红外光谱仪,采集了实验室配置的浓度为10～1 000 mg·L-1的莠去津溶液样本光谱,并比较了多元散射校正、变量标准化、一阶导数方法、二阶导数方法及其组合等光谱预处理方法,竞争自适应重加权采样变量选择法和遗传算法等变量选择方法,偏最小二乘算法和支持向量机等回归方法对近红外光谱模型分析精度的影响。研究发现一阶导数是最佳光谱预处理方法;遗传算法优选的光谱变量表现优于竞争自适应重加权采样变量选择法;支持向量机模型表现优于偏最小二乘模型。基于遗传算法选择的16个光谱变量建立的支持向量机模型分析精度最高,其定标决定系数、验证决定系数、定标均方差、预测均方差和相对分析误差(成分浓度的标准偏差与预测均方差的比值)分别为1,0.99,17.54 mg·L-1,25.42 mg·L-1和11.43,有望应用于工作场所莠去津浓度的实际检测中。该研究探讨了近红外光谱法检测工作场所莠去津浓度的可行性,相关结果对于未来类似工作的开展具有重要参考价值。     

可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究

对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(R_p)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的R_p分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明, 可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。     

基于近红外光谱的淡水鱼新鲜度在线检测方法研究

新鲜度是反映鱼类品质以及可否食用的重要指标,在线检测直接关系到食品质量与安全的实施应用,因此对淡水鱼新鲜度进行在线无损检测具有重要意义。应用近红外光谱对淡水鱼新鲜度进行在线检测,试验装置采用自行搭建的淡水鱼近红外光谱在线采集装置,试验时样品在输送链上以0.5 m·s-1的速度运动,采集其近红外漫反射光谱(900～2 500 nm),并用支持向量机(support vector machine, SVM)建立淡水鱼新鲜度在线检测模型。采用光谱理化值共生距离(sample set partitioning based on joint X-Y distance algorithm, SPXY)算法对样本集进行划分,其中校正集111条(新鲜57条,变质54条)、测试集37条(新鲜19条,变质18条),通过对比不同的光谱预处理方法对预测结果的影响,明确了一阶导结合标准化预处理为最优光谱预处理方法,经过该方法预处理后所建模型对校正集的正确识别率为97.96%,对测试集的识别率为95.92%。为了提高模型运行速度对建模所用光谱变量进行优化,分别采用遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighed sampling algorithm, CARS) 三种不同的特征变量选择方法对特征波长进行筛选,通过建模比较分析确定CARS为最优波长选择方法,以所选的10个特征波长建立淡水鱼新鲜度支持向量机检测模型,模型对校正集的正确识别率为100%,对测试集的识别率为93.88%。该研究可为近红外光谱用于淡水鱼新鲜度在线检测提供技术支持。     

基于枸杞红外光谱人工神经网络的产地鉴别

应用红外光谱技术,快速鉴别枸杞药材产地。利用傅里叶变换红外光谱, 测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。以常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理。对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正, 小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法。为了提高神经网络的训练速度, 在利用人工神经网络建立模型之前, 通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩, 同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。结果表明,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。以压缩了的光谱数据作为反向传播(BP)网络的输入变量,产地类别作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络。其中隐含层神经元个数为5个,输出层神经元个数为1个。隐层的传递函数是tansig,输出层传递函数是purelin,网络训练函数trainlm,权阈值的学习函数是learngdm。net.trainParam.epochs=1 000,net.trainParam.goal=0.001。对10个未知枸杞产地类别进行了预测,预测结果准确率达100%。实验表明, 建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别。红外光谱法结合人工神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法。     

近红外光谱技术的小麦条锈病严重度分级识别

小麦条锈病是世界上影响小麦安全生产的一种重要病害。实现小麦条锈病不同严重度叶片快速、准确的分级识别,对于条锈病监测、预测预报和防治措施的制定具有重要意义。通过人工接种获得条锈病不同发病程度小麦叶片,选取8个不同严重度级别(1%,5%,10%,20%,40%,60%,80%和100%)叶片各30片和健康小麦叶片30片,利用近红外光谱技术分别获取光谱信息,共获得270条近红外光谱曲线,依据小麦叶片条锈病发病程度的不同,将其分为9个类别。从每个类别中随机选择7~8条光谱曲线作为测试集,共计67条,将剩余的203条光谱曲线作为训练集。利用定性偏最小二乘法建立小麦条锈病不同严重度叶片的定性识别模型。研究分析了不同光谱预处理方法、建模比(训练集:测试集)和建模谱区对所建模型识别效果的影响。结果表明,在4 000～9 000 cm-1谱区范围内,原始近红外光谱数据经中心化预处理后,建模比为3∶1时,采用内部交叉验证法建模,训练集和测试集的总体识别准确率分别为95.57%和97.01%,所建模型识别效果较好。表明基于近红外光谱技术进行小麦条锈病叶片严重度分级识别是可行的,为小麦条锈病的监测和评估提供了一种新方法。     

近红外光谱结合化学计量学对五元调和油中单组分油的定量分析

有关调和油快速准确定量检测的研究对于调和油质量控制具有重要意义。以往对调和油定量分析的研究大多集中于二元、三元和四元调和油,对更高元数调和油的研究很少,难以满足调和油检测需求。该研究的目的是探讨近红外光谱结合化学计量学对五元调和油中各单组分油进行定量分析的可行性。由玉米油、大豆油、稻米油、葵花油和芝麻油配制成51个五元调和油样品,并采集各样品12 000～4 000 cm-1范围内的近红外透射光谱。首先,采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法将调和油样品划分为38个校正集和13个预测集样品。其次,考察了主成分回归（PCR）、偏最小二乘（PLS）、支持向量回归（SVR）、人工神经网络（ANN）、极限学习机（ELM）等五种多元校正方法对五元调和油各组分定量分析的建模效果。然后,在最佳建模方法的基础上比较了SG平滑、标准正态变量（SNV）、多元散射校正（MSC）、一阶导数（1st Der）、二阶导数（2nd Der）和连续小波变换（CWT）六种光谱预处理方法,并讨论了预处理方法有效地原因。最后,在最佳预处理方法的基础上进一步利用竞争自适应重加权采样（CARS）和蒙特卡罗无信息变量消除法（MCUVE）筛选与预测组分相关的变量。结果显示,在五种建模方法中,PLS是最佳的建模方法,对玉米油、大豆油、稻米油、葵花油和芝麻油五种组分的预测均方根误差（RMSEP）分别为5.564 4,5.559 2,3.592 6,7.421 8和4.193 0。经过光谱预处理-变量选择,再建立PLS模型,对五种组分的RMSEP分别降低至1.955 3,0.562 4,1.145 0,1.619 0和1.067 1,预测相关系数（R_p）均高于0.98,表明采用合适的光谱预处理和变量选择方法,可以明显提高五元调和油中各单组分油定量分析的预测准确度。该研究为多组分调和油的快速无损定量检测提供了一种参考。