华东交通大学智能机电装备创新研究院, 江西 南昌 330013
黄桃含有丰富的营养物质, 深受消费者的喜爱。 但在加工运输的过程中极易受到碰伤, 给果农和销售商带来极大地经济损失。 以往利用高光谱技术检测水果碰伤, 通常是仅仅利用光谱信息或者图像特征建立水果碰伤检测模型, 很少将图谱融合用于水果碰伤的检测。 光谱反射率容易受到外界杂散光的影响, 会丢失一部分真实信息, 图像包含的信息量较少, 仅仅只靠几个特定波段的图像很难精准识别。 因此, 为了实现对黄桃碰伤程度的精准分类, 从而可根据不同碰伤程度的黄桃制定不同的处理方式, 减小经济损伤。 提出一种利用高光谱的光谱信息结合图像特征建立模型来检测不同碰伤程度的黄桃。 以180个黄桃作为实验样品, 首先分别采集轻度、 中度和重度碰伤黄桃的高光谱图像, 在每个黄桃的碰伤位置选取100×100像素的区域作为感兴趣区域, 利用ENVI4.5软件提取碰伤区域的光谱信息。 然后采用主成分分析(PCA)算法对采集的高光谱图像进行降维处理, 在前5个PC图像中最终选择PC1图像作为黄桃碰伤的主成分图像, 根据PC1图像的权重系数曲线挑选出6个特征波长对应的图像作为特征图像, 将平均灰度值作为黄桃碰伤的图像特征。 最后, 分别利用光谱信息、 图像特征、 光谱信息结合图像特征建立黄桃碰伤的PLS-DA模型, 利用分类正确率来评价各个模型的性能。 结果表明, 基于光谱信息结合图像特征建立的PLS-DA模型的判别效果最好, 对轻度碰伤、 中度碰伤和重度碰伤的分类准确率分别为85%, 90%和100%, 总体正确率达到91.7%。 为了能够进一步提高PLS-DA模型的精确度和运行效率, 利用竞争性自适应重加权(CARS)算法对融合数据中的光谱数据进行特征波段的筛选。 利用特征波段结合图像特征建立的模型分类预测效果最好, 对轻度碰伤、 中度碰伤和重度碰伤黄桃的预测正确率分别为95%, 90%和95%, 总体正确率达到了93.3%。 研究表明基于高光谱的光谱数据结合图像特征建立PLS-DA模型检测黄桃碰伤程度是可行的, 为黄桃的采后处理提供了依据。
黄桃 高光谱成像 光谱信息 图像特征 碰伤程度 偏最小二乘判别 Yellow peaches bruise Hyperspectral imaging Spectral information Image features Damage degree Partial least squares linear discriminant
江南大学 物联网工程学院 轻工过程先进控制教育部重点实验室, 无锡 214122
为了解决由于油桃表面颜色特征复杂所带来的早期机械损伤难以检测问题, 提出了一种基于偏振成像技术的早期损伤检测分类模型。采用分焦平面偏振成像方法一次性获取油桃在4个偏振方向下的偏振图像, 利用双线性插值和低照度增强(LIME)对偏振图像进行预处理, 以提高运行实时性并降低水果曲率变化的影响; 提取偏振图像中像素的颜色特征和灰度共生矩阵(GLCM)特征, 分别用于训练两个最小二乘支持向量机(LSSVM)分类模型; 通过理论分析和实验仿真, 最后利用两个分类模型的串联(color-LSSVM→GLCM-LSSVM model)实现了油桃机械损伤的早期检测。结果表明, 该分类器模型对油桃正常和损伤区域的检测精确率达到95.68%,召回率达到93.29%。分焦平面偏振成像技术在深色系水果的早期损伤无损检测领域具有良好的应用前景。
成像系统 偏振成像 机械损伤 无损检测 油桃 最小二乘支持向量机 imaging systems polarization imaging mechanical bruise non-destructive detection nectarines least squares support vector machine
安徽农业大学信息与计算机学院, 安徽 合肥 230036
可溶性固形物含量(SSC)是决定鲜桃风味和品质的重要成分。 高光谱影像的特征提取为无损检测可溶性固形物含量提供了数据基础和方法路径。 先前的研究表明, 基于多光谱、 荧光谱、 近红外光谱、 电子鼻的水果内部品质评估取得较好的结果。 但是, 由于缺少多特征融合, 从而限制了水果品质的精准估测。 为此, 提出了一种基于堆栈自动编码器-粒子群优化支持向量回归(SAE-PSO-SVR)模型预测鲜桃可溶性固形物含量。 首先, 利用高光谱影像提取光谱信息、 空间信息及空-谱融合信息。 其次, 设置普适性堆栈自动编码器(SAE)提取光谱信息、 空间信息及空-谱融合信息的深层特征。 最后, 将深层特征作为粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型的输入数据进行鲜桃可溶性固形物含量的预测。 其中, 对于光谱信息作为输入的SAE模型, 设计了453-300-200-100-40, 453-350-250-150-50, 453-350-250-100-60的三个隐含层结构。 对于空间信息作为输入的SAE模型, 设计了894-700-500-300-50, 894-650-350-200-80, 894-800-700-500-100的三个隐含层结构。 对于融合信息作为输入的SAE模型, 设计了1347-800-400-200-40, 1347-750-550-400-100, 1347-700-500-360-150的三个隐含层结构。 实验结果表明, 对于输入数据分别为光谱信息、 空间信息及融合信息的SAE模型, 结构为453-300-200-100-40, 894-800-700-500-100和1347-750-550-400-100的模型效果较好, 而且基于融合信息的模型预测精度明显优于基于光谱信息或者图像信息的模型。 为了验证模型的普适性, 利用结构为1347-750-550-400-100的SAE模型提取融合信息的深层特征估测不同品种鲜桃的可溶性固形物含量并进行可视化。 结果表明, 基于结构为1237-650-310-130的SAE-PSO-SVR模型预测效果最好(R2=0.873 3, RMSE=0.645 1)。 因此, 所提出的SAE-PSO-SVR模型提高了鲜桃可溶性固形物含量的估计精度, 为鲜桃的其他成分检测提供了技术支撑。
可溶性固形物含量 高光谱影像 深层特征 支持向量回归 鲜桃 Solid content Hyperspectral image Deep feature Support vector regression Peach 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3559
1 暨南大学理工学院物理学系, 广东 广州 510632
2 广东交通职业技术学院电子工程系, 广东 广州 510650
3 暨南大学预科部, 广东 广州 510610
4 暨南大学生命科学技术学院生物工程学系, 广东 广州 510632
5 暨南大学理工学院光电工程系, 广东 广州 510632
利用自组装的数字全息表面等离子体共振成像技术,分别检测了两种具有不同分子质量的桃胶多糖(PGP-1与PGP-2)与半乳糖凝集素-3的相互作用。制备了表面等离子体共振成像生物芯片,同时检测了具有不同浓度的桃胶多糖样品与半乳糖凝集素-3的结合过程,制作了标准曲线,并计算了相互作用的结合平衡常数。结果表明,两种具有不同分子质量的桃胶多糖可以直接结合半乳糖凝集素-3,其中PGP-1的结合平衡常数为8.36×10
5 M
-,PGP-2的结合平衡常数为1.24×10
5 M
-。结合曲线符合生物分子相互作用的规律,证明了该方法在多通量生物检测中的可行性。该方法实验装置简单、易操作、无需标记、成本低,在高通量分析技术中具有一定的应用前景。
表面光学 表面等离子体共振成像 数字全息 桃胶多糖 半乳糖凝集素-3 分子间相互作用 高通量 激光与光电子学进展
2019, 56(9): 092402
中国农业大学食品科学与营养工程学院, 北京 100083
为了提升便携式近红外仪器中单一水果模型应用的广泛性, 创新性的将不同仪器间模型传递的思想应用在不同种类水果间可溶性固形物（soluble solid content, SSC）的模型传递。 基于苹果、 梨、 桃三种水果在SSC含量范围、 果型大小以及果皮厚度等的相近物理化学特性, 提出利用简单的斜率/截距（Slope/Bias）算法对苹果SSC的偏最小二乘(partial least square, PLS)模型进行传递, 仅用少量的梨和桃样品即可将苹果SSC模型应用于其SSC值的预测, 更快捷方便且节约成本。 对于梨样品, 用35个标准样品, 预测集均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEP）值由直接预测的1.009 °Brix降为0.565 °Brix; 对于桃样品, 用40个标准样品, RMSEP由直接预测的1.726 °Brix降为0.677 °Brix。 为了验证该模型传递方法的可行性, 通过斜率/截距算法, 采用梨和桃模型对其他两种水果的SSC进行预测, 其中利用建立的梨SSC模型, 经斜率/截距算法模型传递后, 对于苹果样品, 用30个标准样品, RMSEP值达到0.597 °Brix, 对于桃样品, 用40个标准样品, RMSEP值达到0.689 °Brix; 利用建立的桃SSC模型, 经斜率/截距算法模型传递后, 对于苹果样品, 用35个标准样品, RMSEP值达到0.654 °Brix, 对于梨样品, 用30个标准样品, RMSEP值达到0.439 °Brix。 研究结果表明: 斜率/截距（Slope/Bias）方法可用于苹果、 梨、 桃等相近种类水果间的模型传递, 为近红外光谱仪在相似种类物质间的预测提供了新思路。
近红外光谱 模型传递 Slope/Bias算法 苹果 梨 桃 NIR spectroscopy Model transfer Slope/Bias algorithm Apple Pear Peach
西北农林科技大学 机械与电子工程学院, 陕西 杨凌 712100
为无损检测桃的内部品质, 提出了结合高光谱成像技术和人工神经网络无损检测桃硬度的方法。采集了摘后贮藏了12 d的140个桃在900~1 700 nm的高光谱图像, 以每个桃高光谱图像中40 pixel×40 pixel的感兴趣区域的平均光谱作为桃的原始反射光谱; 利用Savitzky-Golay平滑和标准正态变量变换对光谱进行预处理; 基于x-y共生距离算法划分样本, 得到校正集样本105个和预测集样本35个。利用连续投影算法、无信息变量消除法和正自适应加权算法从全光谱的216个波长中分别提取了12个、103个和22个特征波长; 分别建立了基于全光谱和提取的特征波长预测桃硬度的支持向量机模型和BP网络模型。结果表明, 基于全光谱建立的BP网络模型具有最好的预测性能, 其预测相关系数为0.856, 预测均方根误差为0.931。本研究为基于桃内部品质的工业化分级提供了基础。
高光谱成像 桃 硬度 无损检测 BP网络 支持矢量向量机 hyperspectral imaging peach firmness nondestructive detection BP network support vector machine
1 重庆医科大学,超声影像学研究所,重庆,400010
2 香港浸会大学,中医药学院,教学部,香港
为了观察中药金丝桃素光动力作用对鼻咽癌细胞凋亡的影响,应用膜联蛋白Annexin V-PI双染结合流式细胞仪,分析了中药金丝桃素光动力作用后,人鼻咽癌细胞株CNE2细胞发生凋亡和继发性坏死的比率.中药金丝桃素光动力作用实验组人鼻咽癌细胞株CNE2细胞发生凋亡和继发性坏死的比率分别增加到53.08%和6.77%,且均显著高于单纯光照射组、单纯金丝桃素光敏剂处理组和假照射组(P＜0.01),而单纯光照组、单纯金丝桃素光敏剂处理组和假照射组三对照组间无明显差异(P＞0.05).中药金丝桃素光动力作用能有效诱导人鼻咽癌细胞株CNE2细胞凋亡的发生,这也可能是金丝桃素光动力作用杀伤鼻咽癌的重要机制之一.
金丝桃素 光动力治疗 鼻咽癌细胞 凋亡
