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近红外透射光谱无损检测赣南脐橙糖度的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
探讨了近红外透射光谱无损检测赣南脐橙内部糖度指标的可行性,并建立近红外透射光谱与赣南脐橙内部糖度指标之间的关系.以80个赣南脐橙为研究对象,利用透射光谱测定法获取完整赣南脐橙的近红外光谱(200～1100nm),选取不同的光谱波段范围对水果样本的透射光谱进行有效信息的提取,并结合多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)3种不同的数学校正方法对赣南脐橙的糖度(SC)进行定量分析.实验结果为:在550～900nm波段范围内,PLS校正模型的预测精度最好,其相关系数为0.9032,预测样本均方根误差为0.2421.实验结果表明,近红外透射光谱可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测赣南脐橙内部的糖度指标. 相似文献
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选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量. 相似文献
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针对树体的光通透性影响果实糖分的积累,不同树形的果实品质存在差异的问题,研究了树形对适收期黄花梨糖度可见/近红外光谱检测模型的影响。采集了适收期前后6个批次、不同树形(开心形和棚架形)的黄花梨果实480个进行实验,两类树形果实糖度差异显著(p0.05),采用同一树形黄花梨建立的模型预测均方根误差(RMSEP)分别为0.69°Brix、0.64°Brix,相对分析误差RPD分别为2.08、1.97;单一树形全部样品建立的模型对不同树形样品的RMSEP分别为1.31°Brix、1.07°Brix,RPD分别为1.14、1.36;2类树形联合模型RMSEP为0.59°Brix,RPD为2.38。结果表明,树形对适收期黄花梨糖度预测模型的精度和稳健性均有较大影响,对进一步研究近红外光谱技术在田间水果采收期品质及最佳采收期检测的应用有一定的参考价值。 相似文献
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便携式土壤全氮测定仪性能研究 总被引：3，自引：0，他引：3
为研究土壤全氮含量,自主开发了基于近红外光谱技术的便携式土壤全氮测定仪.以中国农业大学上庄实验站采集的60个土壤样本作为实验材料,分别对土壤全氮测定仪的稳定性、准确性和预测模型精度进行了测试.使用模型的测定系数(RC)、验证系数(RV)、校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标.实验结果显示,本测定仪在波长940、1 050、1 100、1 200、1 300、1 450和1 550 nm处的吸光度重复性误差分别为1.57％、1.80％、1.59％、0.94％、0.61％、0.64％和3.13％,平均误差1.80％;测定仪吸光度和傅里叶光谱分析仪吸光度相关系数分别达到0.971、0.948、0.928、0.873、0.920、0.901和0.913,平均值为0.922;使用测定仪平均吸光度数据,通过BP神经网络建立的土壤全氮预测模型Rc、RV、RMSEC、RMSEP和RPD分别达到0.81、0.80、0.029、0.019和3.44.使用该预测模型建立的土壤全氮分布图和实际土壤全氮分布图具有高度的一致性.实验结果表明,便携式土壤全氮测定仪工作稳定,使用平均吸光度数据建立的土壤全氮预测模型具有较好的预测能力和较强的鲁棒性,可以在土壤全氮含量实时检测中应用. 相似文献
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基于近红外高光谱成像的猕猴桃早期隐性损伤识别 总被引：6，自引：0，他引：6
为了研究识别早期隐性损伤猕猴桃的方法,以"华优"猕猴桃为对象,以900~1 700 nm范围近红外高光谱成像系统为检测设备,采集了完好无损和隐性损伤1~3 h内猕猴桃的近红外高光谱。研究发现900~1 350 nm内二者的反射光谱具有明显的差异。对此区域进行分段主成分分析,确定1 050~1 200 nm为识别损伤的最佳光谱区域。基于此最佳光谱区域内主成分图像的权重系数及波长间光谱反射值的相关性优选了4个特征波长(1 057、1 090、1 120和1 177 nm)。对该4个特征波长进行了二次主成分分析,并结合中值滤波、阈值分割及数学形态学处理方法提出了早期隐性损伤猕猴桃的识别算法。该算法对70个无损猕猴桃和70个隐性损伤猕猴桃的正确识别率分别为100%和95.7%,平均正确识别率为97.9%。研究结果表明,近红外高光谱成像技术可用于早期隐性损伤猕猴桃的识别。 相似文献
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研究提出了近红外光谱技术无损检测香蕉品质指标的新方法。采用The Unscramble 9.7分析软件,建立了香蕉糖度、坚实度和粘度的预测模型。根据定标集样品常规方法测定结果和所扫描得到的香蕉未剥皮和剥皮的光谱信号间的拟合关系,采用偏最小二乘法建立香蕉糖度、坚实度和粘度的定标模型,并用未参与定标的一组样品作为预测集对模型进行检验。未剥皮香蕉的糖度、坚实度和粘度的预测决定系数分别为0.94,0.95,0.93,剥皮香蕉的糖度、坚实度和粘度的预测决定系数分别为0.92,0.97,0.95,预测精度较高。结果表明,香蕉皮对其的影响不大,近红外光谱技术可应用于未剥皮香蕉品质检测,实现了香蕉品质的快速、无损检测,为香蕉品质的无损检测提供了理论依据。 相似文献
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选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1089～2219nm。对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析。结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1100～1400nm和1800～2200nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量。 相似文献
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利用近红外光谱技术进行了柑橘货架期的快速鉴别模型的研究.在两个不同的时间采集从市场上购买的黄岩地区的32个柑橘(同一时间采摘)的近红外光谱,并将不同时间采集光谱时的柑橘的货架期分别定为1类和2类(间隔为10天),对不同货架期的柑橘样品光谱进行主成分特征提取,将提取的特征变量作为神经网络的输入,建立了基于主成分和神经网络的近红外光谱柑橘货架期的快速鉴别模型.所建模型对1类中7个样品货架期的鉴别结果中有4个样品的货架期预测准确率在90%以上;对2类中8个样品货架期的鉴别结果准确率均在90%以上.结果表明,近红外光谱技术可以很好地进行柑橘类水果的货架期的快速鉴别. 相似文献
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采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路。提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法（PCA）和无信息变量消除-连续投影法（UVE-SPA）进行特征波长选取,建立了随机森林、K近邻、支持向量机分类模型。结果除随机森林模型外,其余模型识别准确率能够达到100%,既降低了模型复杂度,也大大提升了识别准确率和模型稳健性。试验结果表明,通过将近红外光谱和远红外光谱的有效信息进行数据融合,可以改善单一光谱技术在识别率上的不足,即两个波段的数据融合更能反映品种之间的差异,为实现核桃品种的高效、无损、精确识别提供了新思路,也为其他物质的鉴别提供了借鉴和参考。 相似文献
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基于灰度关联-极限学习机的土壤全氮预测 总被引：3，自引：0，他引：3
为了克服近红外光谱的多重共线性、吸光度非线性等特点给土壤全氮含量预测带来的影响,引入灰度关联-极限学习机方法选择出具有较好预测能力的波长组合,以建立高精度土壤全氮含量预测模型。首先利用一阶微分光谱得到反映土壤全氮含量的敏感谱区,再利用灰度关联法得到土壤全氮含量的敏感波长,分别为1007、1128、1360、1596、1696、1836、2149、2262nm。最后采用极限学习机,将上述敏感波长作为输入,建立了土壤全氮预测模型。作为对照,同时采用传统相关分析方法选择了敏感波长并建立了回归模型。2种建模结果表明,灰度关联-极限学习机建立的土壤全氮预测模型,其建模决定系数R2c为0.9134,预测决定系数R2v为0.8787,建模精度和预测精度都比传统建模方法高。特别在预测低氮含量土壤时,灰度关联-极限学习机方法优势更明显。 相似文献
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近红外光谱检测技术在生物生产中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
近红外光谱检测技术是一门多学科交叉技术,它的发展既取决于光谱分析技术和化学分析技术的进步,又取决于计算方法和设备的更新。为此,叙述了近红外光谱检测技术的基本原理和技术特点,并对其在生物生产方面的应用进行了综述。 相似文献
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鸡蛋敲击响应特性与蛋壳裂纹检测 总被引：7，自引：6，他引：7
鸡蛋经敲击激励后用传感器获取时域特性信号,并进行信号频域分析。结果表明,无裂纹鸡蛋的频域特征有相似的规律性。存在一个较明显的主频率值。峰值突出;有裂纹鸡蛋频域特征无规律性,没有明显的主频率值。峰值较紊乱;裂纹蛋上不同测点的频域特性有较大差异。提出了检测鸡蛋裂纹的主要参数：主频率值、功率谱平均值、归一化功率谱平均值、x轴及y轴质心等。主频率值、功率谱平均幅值、归一化功率谱平均幅值等参数可以用于检测鸡蛋有无裂纹,其中采用主频率值、归一化功率谱平均幅值检测时精度较高。 相似文献
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为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法(Straight-RRT)。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。 相似文献
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为提高猕猴桃采摘机器人导航效率,提出一种基于采样状态实时引导随机树扩展的改进方法（Straight-RRT）。首先,针对传统RRT算法盲目搜索的问题,引入评价指数与阈值划分采样状态,根据采样状态决定采样节点的选取方式,实时引导随机树的扩展。其次,为增强算法对不同环境的自适应性及快速避开不规则障碍物,引入动态阈值并优化最近节点选择机制。最后对路径进行优化处理,去除路径冗余点并采用贝塞尔曲线平滑路径减小路径复杂度。基于棚架式猕猴桃果园环境进行路径规划实验,实验结果表明改进后算法在猕猴桃果园环境中具有更好的适应性及规划效率,为提高猕猴桃采摘机器人导航效率提供了解决方法。 相似文献
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为揭示中国西南湿润区猕猴桃园不同尺度光利用效率(LUE)的变化规律,探明生理、环境和植被因子对猕猴桃园不同尺度LUE的影响机理,以四川省蒲江县猕猴桃果园为研究对象,于2018—2020年采用涡度相关系统(EC)开展了连续3 a的水热碳通量综合观测,研究了猕猴桃叶片尺度瞬时光利用效率(LUEi)、冠层尺度光利用效率(cLUE)和生态系统尺度光利用效率(eLUE)的变化规律,并采用通径分析方法量化了生理因子［净光合速率(Pn)、气孔导度(gs)］、气象因子［总辐射(Rg)、光合有效辐射(PAR)、空气温度(Ta)、H2O浓度(CH2O)、CO2浓度(CCO2)、2 m处风速(U2)、水汽压差(VPD)］、土壤水分因子(土壤体积含水率(SWC)］和植被因子［叶面积指数(LAI)］对猕猴桃园不同尺度LUE的总影响.结果表明:猕猴桃LUEi随PAR增大而降低,变化范围为0.006~0.026 μmol/μmol;猕猴桃cLUE和eLUE月平均日内变化均呈先减后增的“U”形,月累积cLUE与eLUE变化幅度分别为0.77~2.67和0.58~1.63 g/MJ, 两者变化趋势基本一致且未呈现明显的季节性变化.叶片尺度LUEi主要受气象因子(PAR)和生理因子(Pn)影响并具有统计学意义,PAR和Pn对LUEi分别具有显著的直接影响(量化值为-0.99)和间接影响(量化值为-0.81);冠层尺度cLUE和生态系统尺度eLUE均受气象因子(Rg,Ta和VPD)以及植被因子(LAI)影响并具有统计学意义,其中Rg和VPD主要通过影响光吸收过程以影响eLUE和cLUE,而Ta和LAI则通过碳同化过程以影响eLUE和cLUE. 相似文献