可见/近红外漫反射光谱无损检测磨盘柿果实硬度的研究

建立可见/近红外光谱与磨盘柿果实硬度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损检测磨盘柿硬度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的磨盘柿果实硬度定标模型。结果表明,应用偏最小二乘回归算法、一阶导处理和标准正常化和散射处理所建柿果实硬度定标模型的预测性能较优,模型的相关系数(Rc2)为0.7992,均方根误差(RMSEC)为2.0642;用该模型对40个预测样本进行预测,其相关系数(Rp2)为0.8267,预测均方根误差(RMSEP)为2.0223。研究表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿果实硬度的快速无损检测具有可行性。      

磨盘柿可溶性固形物的可见/近红外漫反射光谱无损检测

研究可见/近红外漫反射光谱技术快速检测磨盘柿可溶性固形物的方法。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),对比分析不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的果实可溶性固形物定标模型。结果表明：应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建果实可溶性固形物定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.8076和0.8085,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.4546°Brix和0.4482°Brix。这表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度

该研究的目的是建立可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度的数学模型,评价可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度的应用价值。果实硬度采用果皮脆性、果皮强度和果肉平均硬度作为评价指标。在可见/近红外光谱区域(400～2 500 nm),采用改进偏最小二乘法,对比分析了不同导数处理、不同散射及标准化处理的甜柿果实硬度定标模型。结果表明,对于果皮强度和果皮脆性,采用最小偏二乘法、一阶导数处理和标准多元离散校正处理建立的定标模型预测效果较好,RP2分别为0.858和0.862,SEP分别为0.094和0.157,RPD分别为2.47和2.63。对于果肉平均硬度,采用改进偏最小二乘法、一阶导数处理和标准正常化和去散射处理建立的定标模型预测效果较好,RP2为0.82,SEP为0.063,RPD为2.35。因此,可见/近红外漫反射光谱无损检测技术可用于甜柿果实硬度的无损检测。     

磨盘柿褐变指标的可见/近红外漫反射无损预测研究

为了建立可见/近红外漫反射光谱与磨盘柿果皮和果肉褐变之间的关系,作者在全光谱区域(570～1 848 nm)对比分析了不同处理方法对磨盘柿果皮颜色b*和果肉浊度定标模型的影响。结果表明,应用MPLS、原始光谱和无散射处理建立果皮颜色b*的定标模型预测性能较好,Rp2为0.968,RMSEP为1.417 7,RPD为7.92。应用PLS、一阶导处理和无散射处理建立磨盘柿果肉浊度的定标模型预测性能较好,Rp2为0.757,RMSEP为0.107 9,RPD为2.22。因此,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿果皮颜色b*和果肉浊度的快速无损检测具有可行性。     

软枣猕猴桃总酚的可见-近红外漫反射光谱无损检测

应用可见-近红外漫反射光谱在570～1848nm光谱区域内,建立了软枣猕猴桃总酚定量数学模型。实验将贮藏分三个阶段(采收阶段,贮藏12d,贮藏24d)进行,通过对比分析不同建模方法得到软枣猕猴桃总酚定标模型。结果表明,应用偏最小二乘回归算法、一阶导数处理和反相多元离散校正处理所建软枣猕猴桃总酚定标模型的预测性能较好。定标集样本的交互验证相关系数(RCV)为0.8939,交互验证均方根误差(RMSECV)为11.6734mg/100g;预测集样本的相关系数(RP)为0.8627,预测均方根误差(RMSEP)为16.7690mg/100g。研究表明：可见/近红外漫反射光谱对软枣猕猴桃总酚的快速无损检测具有一定的可行性, 但模型精度有待提高。     

近红外光谱法无损测定光皮树果实内含物含量

采用DA7200型二极管阵列近红外漫反射光谱,对湖南地区的52个光皮树果实样品进行分析,建立了近红外法无损测定其主要内含物含量的模型。在化学分析检验数据的基础上,采用偏最小二乘法(PLS)建立分析模型,进行了准确性的验证。结果表明:近红外光谱法同标准的化学分析方法之间,无显著性差异,可以采用近红外光谱法进行光皮树果实中的粗脂肪含量、热值、水分和粗蛋白质等指标的无损测定,为木本油料光皮树良种选育的发展提供了基础试验数据。     

基于可见/近红外光谱技术的橘小实蝇侵染柑橘检测研究

目的 使用可见/近红外光谱技术实施橘小实蝇侵染柑橘不同时期的无损检测。方法 研究选取人工制备的不同侵染时期的柑橘样本作为研究对象,利用搭建的可见/近红外光谱系统测量的光谱信息结合人工标定的侵染时期,对原始光谱进行了5种预处理,采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)两类方法提取反映侵染柑橘时期变化的光谱特征波长,应用偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)建立基于特征波长光谱的柑橘侵染时期分类模型,对比分析不同光谱预处理方法的模型分类效果。结果 原始光谱经多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)预处理的模型分类效果最佳,分别经CARS方法和SPA方法优选出了34和16个光谱特征波长。采用MSC-CARS-PLS-DA方法构建的模型分类效果最好,总准确率、假阳率分别为96.8%和0.0...     

番茄总糖含量的近红外光谱无损检测方法研究

根据偏最小二乘法建立番茄总糖含量的定量分析模型,比较原始光谱和平均光谱以及10 种光谱预处理方法对近红外光谱无损检测番茄总糖含量的影响。结果表明：平均光谱所建立的偏最小二乘法校正模型明显优于原始光谱所建模型,常数偏移消除最适合番茄总糖近红外光谱的预处理,其在11998.9～7497.9cm-1 和4601.3～4256.5cm-1优化光谱区内,所建偏最小二乘法定量分析模型的预测值和实测值的相关系数(R)为0.917,校正标准差(RMSEC)为0.263%,预测标准差(RMSEP)为0.236%。平均光谱和优化的光谱预处理方法可有效提高近红外光谱无损检测番茄总糖含量的准确性。     

近红外漫反射光谱技术对小米产地溯源的研究

为建立小米产地溯源的快速检测技术,更好的维护地方名优小米品牌效益,试验利用近红外漫反射光谱技术对不同状态小米进行产地溯源鉴别,试验分别选取来自肇源和肇州两个小米主产区的144份小米样品,应用近红外漫反射光谱技术结合化学计量学对不同状态下的小米进行产地溯源研究,结果表明:在全波长范围内采用因子化法建立的定性分析模型和在特征波段范围内采用偏最小二乘法(PLS)建立的定量分析模型,对肇源、肇州两个小米主产区的小米籽粒和小米粉末的正确鉴别率均在90%以上,其中小米粉末的模型正确预测率要高于小米籽粒。因此,应用近红外漫反射光谱技术对不同状态小米产地溯源的鉴别具有一定的可行性。     

基于近红外漫反射光谱的面包老化过程中非冻结水含量无损检测

目的 建立一种基于近红外光谱技术快速无损测定面包老化过程中的非冻结水含量的方法。方法 应用近红外漫反射光谱技术采集新鲜面包在放置2h、2d、3d、4d、5d、6d、7d时的光谱，对比导数、S-G平滑(Savitzky Golay smooth)、标准正态变量变换(Standard normal variable transformation，SNV)及多元散射校正(Multiplicative scatter correction，MSC)预处理方法，利用偏最小二乘回归法(Partial least square regression，PLSR)和多元线性回归法（Multiple Linear Regression，MLR）建立面包老化过程中的非冻结水含量的预测模型，并对比两种模型预测结果。结果 利用PLSR建模相较MLR建模结果较好，建立的模型预测结果较好，模型的校正集相关系数（Rc）和均方根误差（RMSEC）分别为0.9386和0.0236 , 验证集相关系数（Rv）和均方根误差（RMSEP）分别为0.9271和0.0245。结论 通过近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立面包老化过程中的非冻结水含量模型可作为面包老化过程中的非冻结水含量无损快速测定的可行性方法，其含量变化可以有效预测面包老化，为面包老化的无损检测提供了新的可行方案。     

近红外漫反射光谱预测久保桃查溶性固形物初步实验研究

以150个久保桃果实为标准样品,20个果实为验证样品,研究近红外光谱漫反射技术预测久保桃内部可溶性固形物含量的方法.实验结果表明,一阶微分处理的光谱和化学值采用改进偏最小二乘法建立的预测模型具有较高的相关性,预测久保桃样品的可溶性固形物含量范围为10.2～13.2°Brix,其平均值为12.0°Brix,实测值与预测值偏差(bias)为-0.381,标准预测误差(SEP)为0.427,相关系数为0.701.预测结果表明,采用600～1848nm近红外漫反射光谱无损检测久保桃可溶性固形物是可行的.     

苹果质地的近红外光谱无损检测模型研究

为了建立快速而无损检测苹果质地的新方法,应用近红外光谱仪研究不同建模方法和光谱预处理方法对苹果质地(脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性)无损检测模型性能的影响。结果表明,波长范围400~2500nm内,采用改进偏最小二乘法、原始光谱结合反相多元离散校正处理所建苹果质地的校正模型最优,脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性预测相关系数均大于0.8,而预测标准误差分别为7.6763N、6.5876N、0.0085、0.0175、1.2466N,残差之和均小于0.2。因此,通过近红外光谱对苹果质地进行快速而无损检测具有一定可行性,但模型精度有待进一步提高。      

苹果质地的近红外光谱无损检测模型研究

为了建立快速而无损检测苹果质地的新方法,应用近红外光谱仪研究不同建模方法和光谱预处理方法对苹果质地(脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性)无损检测模型性能的影响。结果表明,波长范围400~2500nm内,采用改进偏最小二乘法、原始光谱结合反相多元离散校正处理所建苹果质地的校正模型最优,脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性预测相关系数均大于0.8,而预测标准误差分别为7.6763N、6.5876N、0.0085、0.0175、1.2466N,残差之和均小于0.2。因此,通过近红外光谱对苹果质地进行快速而无损检测具有一定可行性,但模型精度有待进一步提高。     

苹果脆度的近红外无损检测

为了更好的对苹果的脆度进行检测,试验应用波长范围为643.26～985.11nm的Purespect近红外透射光谱仪对60个富士苹果的校正集样品和20个预测集样品进行了光谱扫描,比较了不同的光谱预处理方法和不同建模波段对模型的影响,最终确立的模型相关系数(Rc)为0.941,校正均方根误差(RMSEC)为0.390。对模型预测性能的验证结果表明:建立的苹果脆度模型性能较稳定,能满足实际应用的要求。     

基于近红外漫反射光谱技术判别柿子品种和 贮藏期的研究

目的 通过近红外漫反射光谱技术建立了柿子不同品种和贮藏期的快速判别方法。方法 实验对置于冷库(0±0.5℃)贮藏20d、40d、60d的磨盘柿和阳丰甜柿的近红外光谱(400～2500nm)进行平滑处理、一阶倒数和标准正常化处理(SNV)处理,采用主成分分析法(PCA)建立判别模型。结果 在全波长范围内,不同品种定标模型的正确分类率达到100%;阳丰甜柿不同贮藏期的正确分类率达到97.78%;磨盘柿不同贮藏期的正确分类率达到98.89%。3个预测模型的累积准确率达到96.67%。结论 通过近红外漫反射光谱技术,判别不同品种的柿子并预测其贮藏期具有应用价值。     

甜柿货架期的近红外光谱定性判别

通过近红外漫反射光谱技术对甜柿的货架期进行了定性判别研究,运用不同光谱预处理方法和不同波段选择,发现在1 100² 400 nm内,采用二阶导数结合标准正常化和去散射(SNVD)处理的光谱预处理方法最好。判别模型的正确分类率达到97.8%2 400 nm内,采用二阶导数结合标准正常化和去散射(SNVD)处理的光谱预处理方法最好。判别模型的正确分类率达到97.8%¹00%,预测准确率达到88.9%100%,预测准确率达到88.9%¹00%。因此,近红外光谱技术对甜柿货架期的检测具有应用价值。     

苹果有效酸度的近红外无损检测研究

为了更好的对苹果的有效酸度进行检测,实验应用波长范围为643.26～985.11nm的Purespect近红外透射光谱仪对100个富士苹果的校正集样品和20个预测集样品进行了光谱扫描,比较了不同的光谱预处理方法和不同建模波段对模型的影响,最终确立的模型相关系数(RC)为0.925,校正均方根误差(RMSEC)为0.0395。对模型预测性能的验证结果表明:建立的苹果有效酸度模型性能较稳定,能满足实际应用的要求。      

基于近红外光谱的杏仁蛋白软糖理化指标快速无损检测

为了实现杏仁蛋白软糖理化指标的快速检测,建立了水分和总糖测定的近红外光谱定标模型,并对其进行了全面优化。以偏最小二乘法分别建立杏仁蛋白软糖水分、总糖测定的近红外光谱定标模型,然后依次运用异常样本剔除、光谱变换、样本集划分和特征波长选择等技术方法优化其性能。结果表明:水分测定模型的建模波点数减至全光谱的0.8%,R 和R 均大于0.99,RMSEC和RMSEP均在0.2左右,RPD大于15.3;总糖测定模型的建模波点数减至全光谱的1.5%,R 和R 均大于0.99,RMSEC和RMSEP均小于0.81,RPD大于17.3。两个优化模型的预测结果皆与相应参考值的差异不显著(P＞0.05),可用于实际检测工作。