1 黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学工程学院, 黑龙江 大庆 163319
近红外光谱（NIRS）技术在作物种子品种鉴别上具有一定的可行性, 但如果待测种子的存储时间不同, 识别模型的准确性会受到影响。 为了降低存储时间对识别模型的影响、 提高模型的预测能力, 将NIRS技术与图像处理技术相融合, 提取出与品种生理生化指标相关的光谱特征和与品种相关的表观图像特征。 为了提取出最优的光谱特征, 首先提出一种改进的后向间隔偏最小二乘（IM_BiPLS）光谱区间选择算法。 针对BiPLS分段数难以确定的问题, 让分段数在一定范围内变化, 以每个分段数所取得的组合区间建立模型的相关系数和交叉验证均方根误差之比作为评价指标, 该指标最大时的分段数所对应的波段组合为最优。 然后使用竞争自适应重加权法（CARS）去除IM_BiPLS所选波段中的无信息变量和共线性变量实现光谱特征优选。 为了提取与品种相关的表观图像特征, 首先使用基于最大熵和双重区域标记的图像分割算法完成不感兴趣区域去除和单粒种子图像分割; 然后提取单粒种子的形态、 纹理和颜色特征并计算出每个图像样本所有种子的统计平均特征。 最后使用CARS对这些特征进行深层次优选完成图像特征提取。 以10个黄色玉米品种为研究对象, 采集216个样本的NIRS数据和对应的图像。 针对光谱数据, 使用IM_BiPLS算法从全谱1 845个变量中选出了具有736个变量的波段组合, 使用CARS进一步从中优选出光谱变量29个。 针对图像数据, 提取出图像特征29个, 使用CARS进一步优选出图像特征11个。 分别以IM_BiPLS提取的光谱特征波段、 IM_BiPLS-CARS优选的特征波长、 图像特征(Image)、 CARS提取的图像特征(Image-CARS)以及IM_BiPLS-CARS优选的特征波长融合CARS提取的图像特征（Compound）为输入, 以样本对应的类别为输出, 建立BP神经网络模型。 测试结果表明Compound-BP模型的性能最佳, 训练准确率和验证准确率均为100%, 测试准确率为97.7%。 实验结果说明NIRS特征融合图像特征可以有效地提高识别模型的精度, 降低存储时间对模型的影响, 为实现玉米种子品种的无损、 快速、 精确识别提供参考。
玉米种子 品种识别 特征融合 后向间隔偏最小二乘 Corn seed Recognition of seed varieties Feature fusion Backward interval partial least squares 光谱学与光谱分析
2023, 43(8): 2588
1 黑龙江八一农垦大学工程学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学电气与信息学院, 黑龙江 大庆 163319
润滑油是农业机械正常作业的必要物资, 农业机械发动机工作的动力性、 安全性、 经济性以及寿命与润滑油状况有着紧密联系。 污染浓度作为油液的综合评价指标, 常规的实验室检测耗时长、 成本高, 所以开发高效的润滑油污染浓度检测技术具有重要意义。 提出了一种基于近红外光谱技术的农机润滑油污染浓度的检测方法, 同时针对随机蛙跳(RF)特征波长选择算法中迭代次数大, 结果再现性低等缺点, 提出了一种迭代保留信息变量的随机蛙跳(IRIV-RF)特征波长选择算法。 该算法一方面利用迭代保留信息变量(IRIV)算法提取出强信息变量和弱信息变量, 将其作为RF算法中的初始变量集, 消除初始变量集的随机性对结果再现性的影响。 另一方面通过对变量按被选概率值由大到小正向排序后, 从首个波长开始依次增加一个波长建立偏最小二乘回归(PLSR)模型, 选择交叉验证均方根误差(RMSECV)值最小时的变量子集为特征波长, 消除RF算法所提取的特征波长数量的不确定性。 利用近红外光谱仪采集自行配制的101份不同污染浓度的农机润滑油原始光谱数据, 选用三种不同的预处理方法分别对原始光谱进行处理, 确定最佳的预处理方法为变量标准化(SNV)。 在此基础上通过RF, IRIV和IRIV-RF三种算法分别对全谱进行特征波长选择, 并建立PLSR模型。 通过对全谱-PLSR, RF-PLSR, IRIV-PLSR以及IRIV-RF-PLSR模型的预测精度进行比较, 结果表明, 经过IRIV-RF算法提取特征波长后所建立的PLSR模型预测精度最高, 预测相关系数(Rp)为0.965 7, 预测均方根误差(RMSEP)为9.0584, 显著提升了预测精度与运行效率, 降低模型复杂程度。 IRIV-RF是一种有效的特征波长选择算法, 研究证明了近红外光谱联合改进的IRIV-RF算法检测农机润滑油污染浓度的可行性, 为鉴定润滑油品质提供了一种新的思路。
特征波长选择 随机蛙跳 迭代信息保留变量 农机润滑油 污染浓度 近红外光谱 Feature wavelength selection Random frog Iteratively retains informative variables Agricultural lubricating oil Pollution concentration Near-infrared spectroscopy 光谱学与光谱分析
2022, 42(11): 3482
华东交通大学智能机电装备创新研究院, 江西 南昌 330013
我国高速铁路运行距离长, 服役环境多变, 对车轮钢的性能要求较高。 车轮钢的晶粒尺寸直接影响着车轮钢的力学性能, 且晶粒的特征和测量对材料科学有着重要的作用, 因此为了保证高速列车的安全运行, 对高铁车轮的晶粒度等级进行检测是十分必要的。 利用激光诱导击穿光谱(LIBS)实验平台对5个不同晶粒度等级的ER8高速列车车轮钢样品(经过不同热处理得到不同晶粒度等级)进行击穿获取光谱信息, 比较了基体元素Fe和合金元素(Cr, Mo, Co)的谱线强度与5个不同晶粒度等级的样品之间的相关性, 发现均与样品晶粒度等级存在不同程度的相关性。 利用此关系建立以谱线强度为变量的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型, 在建立模型前分别采用标准正态变量变换(SNV)、 多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay卷积平滑方法进行预处理。 通过比较各种预处理方法, 得出采用SNV预处理后建立的模型效果最佳, 建模集误判个数为4个, 准确率为95.7%, 预测集误判个数为3个, 准确率为90%。 在SNV预处理方法的基础上, 分别选择竞争性自适应重加权算法(CARS)、 连续投影算法(SPA)和CARS-SPA三种波长筛选方法进行波长筛选, 比较基于不同特征波长筛选的模型效果, 结果表明, 使用CARS进行波段筛选后建立的模型效果最佳, 建模集误判个数为2个, 准确率为97.9%, 预测集的误判个数为1个, 准确率为96.7%, 模型的准确率均高于90%, 可以将不同晶粒度等级的样品进行分类。 综合分析以上判别分析模型结果, 发现结合SNV预处理和CARS波段筛选后的PLS-DA模型的准确率最高。 研究表明, 采用激光诱导击穿光谱技术结合偏最小二乘判别分析高铁车轮钢晶粒度等级具有一定可行性, 可将其用于评估车轮钢表面晶粒度等级, 同时也为LIBS技术应用于不同晶粒度等级的高铁车轮钢研究提供了一定的基础依据。
车轮钢晶粒度等级 谱线强度 LIBS Wheel steel grain size grade Spectral characteristics PLS-DA LIBS PLS-DA 光谱学与光谱分析
2022, 42(11): 3428
1 黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学工程学院, 黑龙江 大庆 163319
目前, 近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、 无损检测, 但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。 建立种子活力多等级、 高精度的NIRS检测模型, 解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。 以玉米种子为研究对象, 采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。 为了提高模型的精度和稳健性, 提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。 该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题, 采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。 MIV方法实现了对波长影响值的排序, 但缺乏选取波长影响阈值的指标, 因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIVopt), 实现特征波长范围的有效分割。 针对SPA提取特征变量数目确定的问题, 设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优, 实现了自适应的SPA(SPAsa)特征提取。 使用耦合MIVopt-SPAsa算法对具有1 845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取, 提取出特征波长37个, 主要分布在玉米种子近红外光谱的7个主要吸收峰附近, 表明该算法可以有效提取出与玉米种子生化物质近红外吸收特性一致的特征波长。 为了测试该算法对模型性能的影响, 建立了全谱BP模型、 MIV-BP模型、 SPAsa-BP模型、 MIVopt-SPAsa-BP模型和竞争自适应重加权CARS-BP模型对5个等级的玉米种子活力进行分级, MIVopt-SPAsa-BP模型的预测平均准确率可达99.1%, 预测精度高于其他模型; 其计算平均时间为14.382 s, 低于MIV-BP模型的计算时间(24.523 s)、 CARS-BP模型的计算时间(97.226 s)和SPAsa-BP模型的计算时间(101.224 s), 但高于全谱模型的平均计算时间(0.253 1 s); 其最佳表现交叉熵为0.007 892, 远远低于另外4个模型。 实验结果表明: MIVopt-SPAsa算法可以有效地提高玉米种子活力近红外检测模型的精度, 实现种子活力多等级、 精确、 无损检测, 为种子活力检测模型的优化提供参考。
近红外光谱 种子活力 玉米 平均影响值算法 连续投影算法 Near infrared spectroscopy Seed vigor Maize Mean impact value Successive projection algorithm 光谱学与光谱分析
2022, 42(10): 3135
华东交通大学机电与车辆工程学院, 江西 南昌 330013
我国铁路跨度长、 运营时间长、 运行环境变化较大, 故对于车轮的磨损较大, 为保障高速铁路的安全运行, 高速列车车轮表面硬度就成为了一项重要参考指标。 激光诱导击穿光谱(LIBS)实验平台对8块不同硬度的HS7高铁车轮用钢样品进行击穿获取LIBS光谱数据, 发现基体元素(Fe)和合金元素(Cr, Mo, W)的谱线强度、 离子与原子线的强度比值(Ⅱ/Ⅰ)以及合金元素谱线强度与基体元素谱线强度的强度比值(A/M), 分别与样品硬度有着不同程度的相关关系。 利用此相关关系分别建立了以谱线强度和谱线强度结合谱线强度比值为变量的偏最小二乘法(PLS)定量分析模型, 在建立模型前采用标准正态变量变换(SNV)、 Savitzky-Golay卷积二阶导和高斯滤波(Gaussian filter)三种预处理方法来减小实验误差。 结果表明, 以谱线强度为变量的模型中采用SNV预处理后建立的PLS模型效果最佳, 校正集的确定系数为0.98, 均方根误差为1.30, 预测集的确定系数为0.90, 均方根误差为2.43; 以谱线强度结合谱线强度比值为变量的模型中采用原始数据建立的PLS模型效果最佳, 校正集的确定系数为0.99, 均方根误差为0.79, 预测集的确定系数为0.94, 均方根误差为2.44, 且通过对比发现以谱线强度结合谱线强度比值为变量的模型其预测精确度及其稳定性相比于以谱线强度为变量的模型均有所提升。 该结果表明, 利用谱线强度和离子与原子线的强度比、 合金元素谱线强度与基体元素谱线强度的强度比相结合的结果作为模型变量, 能显著提升PLS模型对于金属材料表面硬度预测的能力, 可以构建一种相关性更强的定量分析模型。 研究表明, 采用激光诱导击穿光谱技术结合偏最小二乘法定量分析高铁车轮硬度具有一定可行性, 可将该技术应用于现场诊断、 估算高速列车车轮表面硬度, 为维持高速列车安全运行提供一定的保障。
激光诱导击穿光谱 高速列车车轮表面硬度 谱线强度 偏最小二乘法 Laser-induced breakdown spectroscopy Surface hardness of high speed train wheels Spectral line intensity Partial least squares 光谱学与光谱分析
2022, 42(10): 3109
1 黑龙江八一农垦大学工程学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学理学院, 黑龙江 大庆 163319
我国北方寒地温差大, 土壤温差对近红外光谱测量土壤墒情有较大影响。 针对这一问题, 以北方寒地土壤为研究对象, 探究大范围温度胁迫下(-20~40 ℃)土壤的近红外光谱与土壤不同含水率之间的关系预测模型方法。 选取黑龙江八一农垦大学农学院试验基地中的黑土, 经烘干、 过筛等操作处理后配置含水率范围在15%~50%内八种不同湿度的土壤样品, 建立北方寒地土壤大范围温度胁迫下土壤的近红外光谱信息与含水率之间的定量预测模型。 在全波段光谱数据的基础上, 结合五种不同光谱信号预处理方法, 采用BP神经网络算法、 优化支持向量机算法(SVM)、 高斯过程算法(GP)三种智能算法建立北方寒地土壤近红外光谱与含水率的预测模型并验证模型的效果。 利用69组数据进行训练建模, BP神经网络相关参数设置为学习速率0.05, 最大训练次数设置为5 000, 隐层单元数确定为20; SVM采用径向基函数, 并利用leave-one-out cross validation确定了最佳惩罚参数为0.87, 使模型预测的准确性提高; 高斯过程算法内部采用马顿核。 模型的定量评估采用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)。 结果表明, 在建立的全部BP神经网络模型中, 效果最佳的为S_G-BP神经网络模型, 模型的R2为0.960 9, RMSE为2.379 7; 在SVM模型中SNV-SVM模型的效果最好, 模型的R2为0.991 1, RMSE为1.081 5; 在GP模型中S_G-GP模型的效果最好, 模型的R2为0.928, RMSE为3.258 1, 综上基于SNV预处理的SVM模型训练效果最优。 利用剩余的35组光谱数据作为预测集验证模型性能, 经模型对比分析发现基于SVM算法的预测模型效果优于其他两种算法, 其中基于S_G的SVM模型效果最优, 其预测模型的R2和差RMSE分别为0.992 1和0.736 9。 综合建模集与预测集的参数最终确定基于S_G的SVM模型为最佳模型。 此模型可以作为大范围温度胁迫条件下(寒地)的土壤含水率有效预测方法, 为设计优化适宜寒地便携式近红外土壤含水率快速测量仪提供科学依据。
近红外光谱 北方寒地 温度胁迫 土壤含水率 预测模型 Near-infrared spectroscopy Cold northern region Temperature stress Soil moisture content Prediction model 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1704
华东交通大学智能机电装备创新研究院, 江西 南昌 330013
脐橙粒化影响消费者食用口感, 降低品质, 受到广大果农和消费者的关注。 脐橙粒化的检测是一项具有挑战性的任务, 对品质分级具有重大意义。 以不同粒化程度的赣南脐橙为研究对象, 探究利用高光谱检测实现对赣南脐橙粒化程度定性判别的可行性。 肉眼是无法判断脐橙粒化程度的, 因此对脐橙样本做好序号标记后先测光谱再切开判断粒化程度, 按照粒化程度分为无粒化(粒化面积为0%)、 轻度粒化(粒化面积小于25%)、 中度粒化(粒化面积25%~50%), 每类各58个脐橙样品。 在这三类脐橙底部均匀取3个点, 每类174个样本, 共计522个样本数据用作构建原始光谱矩阵。 利用近红外高光谱成像系统采集样本397.5~1 014 nm波段内的高光谱图像信息, 再利用ENVI4.5软件通过选择感兴趣区域(ROI)提取样本的平均光谱信息。 采用主成分分析(PCA)、 连续投影算法(SPA)、 无信息变量消除(UVE)三种降维方法对光谱数据进行降维处理, 消除无关变量, 提取有用信息。 原始光谱176个波长, PCA挑选出6个主成分因子, SPA挑选17个特征波长, UVE挑选54个特征波长。 以全谱数据和三种降维方法挑选出来的变量作为输入分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。 建立的PLS-DA建模方法, PCA-PLS-DA误判率最高为25.58%, UVE-PLS-DA误判率最低为5.38%。 基于RBF-Kernel和LIN-Kernel两种核函数下的LS-SVM建模方法, 整体上RBF-Kernel建模效果优于LIN-Kernel, UVE波长筛选后建立的模型效果优于其他降维方法且降低了模型的误判率。 基于RBF-Kernel的UVE-LS-SVM模型效果最佳, 检测精度最高, 分类总误判率为0.78%, 达到最佳效果。 该研究结果表明建立的模型能很好地对不同粒化程度的脐橙进行判别, 该模型仅采用30.68%的数据, 在降低光谱空间维度的同时还降低了误判率, 对促进脐橙产业的品质分级发展具有一定的现实意义。
高光谱 赣南脐橙 粒化程度 无信息变量消除 Hyperspectral Gannan navel orange Granulation degree Uninformative Variable Elimination 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1366
金属有机框架(MOF)衍生的多孔金属/碳复合材料由于具有大的表面积和孔体积，引起了电磁波吸收领域研究者的广泛关注。本文采用溶剂热法合成双金属NiCo-MOF，再通过煅烧制备了具有Yolk-shell结构的NiCo/C复合材料，采用SEM、XRD、拉曼光谱以及磁强计（VSM）等分析方法对比研究了不同Ni、Co质量比对NiCo/C复合材料吸波性能的影响。结果表明，随着Ni、Co质量比的变化，吸波性能发生了显著的改变。在9.4 GHz的频率下，Ni1Co1/C复合材料的性能达到最佳，最小反射损耗为-56.8 dB，有效吸收带宽为5.5 GHz。分析该复合材料的吸波机理发现，电磁波的多重反射、界面极化损耗、自然共振和交换共振是导致其吸波性能提高的重要原因。本文的研究结果为纳米多孔双金属MOF复合材料的制备与性能研究提供了研究思路。
Yolk-shell结构 电磁波吸收性能 金属有机框架 NiCo合金 NiCo/C复合材料 反射损耗 Yolk-shell structure electromagnetic wave absorption performance metal organic framework NiCo alloy NiCo/C composite reflection loss
1 上海理工大学 机械工程学院, 上海 200093
2 上海电力大学 能源与机械工程学院, 上海 200090
3 浙江嘉瑞机械有限公司, 浙江 武义 321200
为了确保真空荧光显示器（Vacuum Fluorescent Display, VFD）阴极灯丝发射电子的稳定性, 建立了灯丝变形问题的简化模型, 推导了在冲击载荷作用下挠度和最大应力的解析公式, 通过与有限元计算结果对比证实了解析解的可靠性, 并提出了灯丝关于结构参数可靠性设计的判据。结果表明: 解析解准确地描述了不同冲击载荷下VFD阴极灯丝的变形问题; 最大挠度与最大应力发生在冲击载荷和VFD灯丝中点重合的位置, 两者均随着灯丝加长或变细而增大, 且直径对这一增大幅度的影响更明显; VFD灯丝关于长度和直径的设计判据精准高效、简单可行。研究结果可为真空荧光显示器灯丝的可靠性设计给予定性支持, 并为改进灯丝性能提供结构参数优化设计的定量依据。
真空荧光显示器 阴极灯丝 解析解 变形特性 可靠性设计 vacuum fluorescent display cathode filament analytical solution deformation characteristics reliability design
1 大连理工大学 海岸和近海工程国家重点实验室, 辽宁 大连 116024
2 辽宁科技大学 土木工程学院, 辽宁 鞍山 114051
针对粘滞阻尼器中阻尼液黏度会发生变化且黏度不易被直接监测的问题, 该文提出了一种基于压电阻抗法的阻尼液黏度监测方法, 在阻尼器中安装压电传感器, 通过测量传感器的机电阻抗值来确定阻尼液的黏度。为验证所提方法的有效性, 制作了一个阻尼装置的模型并安装压电传感器, 在其中放置不同黏度的阻尼液时测量压电传感器的阻抗值。结果表明, 随着阻尼液黏度的增大, 阻抗曲线的峰值频率逐渐减小, 而实部电阻值逐渐增大。定义的黏度监测指标能够成功反应阻尼液黏度。
粘滞阻尼器 压电陶瓷传感器 机电阻抗 阻尼液 黏度监测 viscous damper piezoceramic sensor electromechanical impedance damping fluid viscosity monitoring
