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
江西农业大学 生物光电技术及应用重点实验室, 南昌 330045
研究了可见/近红外漫反射与漫透射两种检测方式对赣南脐橙的可溶性固形物含量检测结果的影响.采用波长范围为350~1 800 nm的QualitySpec型光谱仪采集196个脐橙样品的可见/近红外漫反射和漫透射光谱,取其中148个样品作为建模集用来建模,剩余48个样品作为预测集用于预测模型.用多种预处理结合偏最小二乘回归法分别建立两种检测方式下单次光谱及三次光谱并求平均,得到光谱相对应的脐橙可溶性固形物预测模型,对比该模型可知漫透射方式明显优于漫反射方式;最优结果为漫透射三次光谱求平均所得光谱结合多元散射校正预处理建立的赣南脐橙的可溶性固形物含量预测模型,其校正模型及预测模型的相关系数分别为0.980和0.949,均方根误差分别为0.230°Brix和0.374°Brix.由此得出近红外漫透射光谱更适合用于检测脐橙的可溶性固形物含量.
可见/近红外光谱 漫反射 漫透射 偏最小二乘 可溶性固形物 赣南脐橙 Nearinfrared spectroscopy Reflection Diffuse transmission Partial least squares regression Soluble solids content Gannan navel orange
华东交通大学机电学院光机电技术及应用研究所, 江西 南昌 330013
用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)分别提取了赣南脐橙叶片高光谱图像的有效信息, 对叶绿素的含量用偏最小二乘法(PLS)进行建模定量分析。 高光谱图像标定后, 提取感兴趣区域(ROI)的平均光谱, 用GA和SPA算法分别选出了27和8条特征波长, 然后用PLS对叶绿素含量建模。 GA-PLS与SPA-PLS模型得到的预测集相关系数分别为0.80和0.83, 均方根误差分别为2.45和2.30。 结果表明: SPA-PLS模型具有较高的优势, 可以结合高光谱技术对赣南脐橙叶绿素含量快速、 无损的定量分析。
叶绿素含量 高光谱成像 赣南脐橙 遗传算法 连续投影算法 Chlorophyll content Hyper-spectral imaging Gannan navel orange GA SPA 光谱学与光谱分析
2012, 32(12): 3377
江西农业大学生物光电及应用重点实验室, 江西 南昌 330045
为评估激光诱导击穿光谱技术(LIBS)对水果样品中重金属元素的检测潜力, 选用在不同浓度梯度重铬酸钾水溶液中浸泡了30个小时的赣南脐橙样品进行LIBS实验, 采集铬元素的特征谱线与峰值强度信息。 在激光照射部位称取3 g左右的脐橙样品进行湿法消解, 用原子分光光度计检测样品中的铬浓度。 实验数据用Origin软件进行拟合后得到了谱线峰值强度和Cr浓度之间的关系曲线, 即定标曲线, 二者有线性关系, 线性相关度0.981 66。 由检测限公式计算得到铬浓度的检测限为11.68 μg·g-1。 采用该定标曲线即可对赣南脐橙中的铬元素进行定量检测。 实验结果表明LIBS技术是一种检测、 定量分析水果样品中重金属元素含量的有效手段。
激光诱导击穿光谱 赣南脐橙 重金属元素铬 定标曲线 检测限 Laser induced breakdown spectroscopy Gannan navel orange Heavy metal element chromium Calibration curve Detection limit 光谱学与光谱分析
2012, 32(9): 2555