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1.
我国玉米产量高,高效、便携、低成本的玉米成分检测技术及其装置对于玉米品质的检测至关重要,基于可见/近红外光谱技术,设计了一款玉米主要品质便携式检测装置。为探究所设计方案的可行性,自行搭建了可见/近红外光谱采集系统,对不同品种共72份玉米样本进行光谱采集,分别建立了玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉含量的偏最小二乘（PLS）预测模型以及结合竞争性自适应重加权算法（CARS）的CARS-PLS预测模型。结果表明,CARS方法可以有效筛选出各组分的相关变量,提升模型效果,各组分质量分数的预测集均方根误差（RMSEP）均有所下降, 蛋白质质量分数的RMSEP由0.4866%降至0.4068%;脂肪质量分数的RMSEP由0.1549%降至0.0989%;淀粉质量分数的RMSEP由0.4714%降至0.4675%。预测集相关系数Rp均有所提高,蛋白质质量分数的Rp由0.9309提升至0.9603;脂肪质量分数的Rp由0.9497提升至0.9770;淀粉质量分数的Rp由0.9520提升至0.9605。基于CARS方法所筛选的各组分特征变量,选择了合适的近红外光谱传感器,在此基础上设计了检测装置的光谱采集单元、控制单元、显示单元、电源单元以及散热单元,并基于NodeMCU开发板和Arduino IDE开发工具,采用Arduino语言对装置控制程序进行开发,实现“一键式”快速检测。试验验证了该装置的检测精度和稳定性,结果表明,预测玉米籽粒蛋白质、脂肪和淀粉质量分数的相关系数分别为0.8431、0.8243、0.8154,预测均方根误差分别为0.3576%、0.2318%、0.2333%,相对分析误差分别为1.8577、1.7761、1.5735。对同一样本多次重复预测,各组分预测值的变异系数分别为0.235%、0.241%和0.028%。 相似文献
2.
《农业机械学报》2019,(Z1)
为了实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测,在1 040～2 560 nm光谱范围内采集了核桃仁近红外光谱。首先,通过多元散射校正和标准正态化组合方法对原始光谱信息进行预处理,采用马氏距离法剔除异常样本;然后,运用竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法相结合,进行特征波段筛选;最后,采用偏最小二乘回归和支持向量机回归算法建立了核桃仁脂肪含量的预测模型。结果显示,以筛选出的6个特征波段为输入,采用偏最小二乘回归算法建立的核桃仁脂肪质量分数预测模型的验证集决定系数为0. 86,均方根误差为1. 584 9%;采用支持向量机回归算法建立的模型验证集决定系数为0. 88,均方根误差为1. 371 6%;表明支持向量机回归算法的建模质量优于偏最小二乘回归算法。采用特征波段建立的支持向量机回归预测模型能大幅降低建模复杂度,实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测。 相似文献
3.
为了实现核桃仁蛋白质的快速无损检测,采用近红外光谱技术,建立了核桃仁蛋白质含量预测模型,并对近红外光谱波段筛选方法进行了研究。首先针对3种不同粒度核桃仁样本,采集了1040~2560nm范围全波段信息,采用多元散射校正法和标准正态化方法对原始光谱进行了预处理。然后,采用间隔偏最小二乘算法筛选了光谱特征波段,并建立了全波段和特征波段下核桃仁蛋白质含量偏最小二乘算法预测模型。通过对不同粒度核桃仁样本近红外光谱分析表明,核桃仁粒度大小对核桃仁蛋白质含量预测效果并无显著影响。采用间隔偏最小二乘算法的波段筛选,核桃整仁样本验证集的均方根误差和相关系数分别为0.021和0.913, 表明该方法能够优化模型质量并降低模型复杂度。 相似文献
4.
该文基于近红外光谱技术,提出一种快速无损检测方法,以期实现蔬菜农药残留的分类检测。通过对喷洒了氰戊菊酯溶液、三唑磷溶液和未喷洒农药的生菜样本进行研究,比较不同预处理后的建模效果,选用SNV算法作为最优预处理方法。分别采用连续投影算法（SPA）、自主软收缩法（BOSS）和竞争性自适应重加权算法（CARS）对预处理后的光谱数据进行特征波段选择。采用支持向量机（SVM）和基于灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）算法对特征波长变量分别建立分类模型。再通过对建立的模型进行比较得出:CARS-GWO-SVM模型取得了最佳的分类效果,模型的训练集精度和预测集精度均为100%。因此,利用近红外光谱技术对蔬菜上的农药残留进行分类检测是可行的。该研究为生菜中其他农药残留的快速无损检测分析提供参考。 相似文献
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绿茶杀青叶料含水率可见-近红外光谱检测 总被引：3，自引：0，他引：3
为实现绿茶杀青叶料含水率的快速无损检测,基于可见-近红外光谱分析建立含水率的预测模型。使用FieldSpec 3型便携式地物光谱仪,采集192个杀青叶料样品的漫反射光谱信息,基于X-Y共生距离的样本划分算法SPXY,确定144个样本的校正集和48个样本的预测集。进行一阶微分和移动平滑滤波预处理后,采用相关系数法优选出11个特征波段,建立了含水率检测的偏最小二乘回归、主成分回归、人工神经网络及其组合的模型。结果表明,选用5个主成分的偏最小二乘回归模型最佳,其校正和预测模型的相关系数分别为0.990和0.819,均方根误差分别为0.011和0.037,预测含水率的平均相对误差为3.30%。 相似文献
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基于近红外漫透射光补偿光谱分析技术,设计了便携式大米多品质参数无损检测仪,检测仪包括光谱采集单元、光源单元、控制与显示单元、供电单元、专用参考校正盒等,光谱采集单元通过光补偿杯和聚焦准直透镜有效提高了采集光谱的信噪比,整个装置尺寸为207 mm×90 mm×148 mm,携带方便。选取52个籼米样品,基于便携式大米多品质参数无损检测仪建立了大米含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型,含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的校正集相关系数分别为0. 980 3、0. 977 0、0. 932 3,校正集均方根误差分别为0. 279 1%、0. 727 4%、0. 204 5%,验证集相关系数分别为0. 979 3、0. 957 1、0. 924 9,验证集均方根误差分别为0. 300 9%、1. 106 7%、0. 212 7%。基于MFC软件开发工具,采用C/C++语言编写了实时检测及控制软件,实现了便携式大米多品质参数检测仪的一键式操作。试验验证了便携式大米品质无损检测仪的检测精度和稳定性,结果表明,利用该装置预测大米含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的最大变异系数分别为0. 024、0. 079、0. 034,大米样品的含水率、直链淀粉质量分数和蛋白质质量分数的预测值和标准理化值的相关系数分别为0. 972 7、0. 940 9、0. 901 5,预测均方根误差为0. 363 2%、1. 318 1%、0. 243 0%。这表明自行设计的检测仪可以实现大米含水率、直链淀粉和蛋白质质量分数的实时无损检测。 相似文献
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为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。 相似文献
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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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针对设施作物营养水平无损检测技术,着重描述了基于近红外光谱数据岭回归分析的甜椒氮素检测试验研究过程.利用近红外反射光谱成像技术对目标作物进行叶片尺度的光谱图像采集,应用计算机图像分析软件进行光谱数字图像处理、提取光谱数据,经过统计分析对数据完成筛选作为变量,结合化学分析试验结果建立作物营养检测模型,检验模型得出结论.为了解决自变量间存在的多重共线性造成模型难以建立的问题,在数据处理阶段,采用了在农业探测领域内并不多见的岭回归分析方法,利用其特殊的有偏估计算法,拟合建立回归方程.同时,由于岭回归分析可以用于进一步筛选特征波段,最终得到的是基于三特征波段近红外光谱反射率数据的甜椒叶片氮营养检测模型.经过模型检验,模型的调整R2为0.843,RMSE为0.105. 相似文献
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针对单粒小麦蛋白质含量等内部表型的实时检测需求,设计了基于近红外漫反射光谱的无损定量检测装置,阐述了光源结构设计、硬件系统设计和软件系统构建。选用近红外LED微型灯珠,以6行8列形式均匀分布于圆柱形铝合金灯筒壁上,形成向心全包围的物理结构,LED灯珠引脚通过16根导电铜柱并联连接,灯筒上顶部设有红外对射传感器,当检测到谷物经由灯筒内的玻璃滑道时,光谱仪通过一分二型光纤分别从灯筒上顶部和下底部收集漫反射光谱,基于C++语言的上位机软件将其转换为吸光度,再根据嵌入模型进行实时预测。获取了300粒单粒小麦900~1 700 nm范围的全包围漫反射光谱,进行归一化处理后,分别建立了基于全光谱(FS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长的单粒蛋白质含量预测模型。试验结果表明,两个模型校正集的R2分别为0.960 4和0.844 6,验证集R2分别为0.801 6和0.819;从实用性和预测效果出发,选择基于SPA特征波长的蛋白质模型作为嵌入式预测模型;分别验证了该装置的波长重复性、吸光度重复性和预测重复性,结果表明,本装置可以用于单粒谷物内部表型的实时、无损、定量检测。 相似文献
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传统的破坏性检测方法已难以满足豆类品质快速检测的需求。现有的无损检测设备存在稳定性及准确性不高等问题,为提高豆类品质含量检测装置的性能,基于近红外光谱技术研发了豆类品质无损检测装置,体积小、便于携带,能够适用于现场检测。基于所研发的装置,各取30个黄豆、绿豆、红豆、黑豆样本,通过旋转静态采集多次光谱求平均值与采集1次光谱的方式,对同一样品重复测量20次,得出随着采集次数的增加,光谱反射率变异系数平均值逐渐减小直至平缓,选取最佳豆类采集次数分别为16、8、14、16,对应的光谱变异系数平均值为2.9%、2.435%、2.763%、3.019%。以黄豆为例,选取80个样品,使用不同的预处理方法,分别建立黄豆蛋白质、粗脂肪和淀粉含量的偏最小二乘预测模型,结果表明,蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数预测的最优模型预处理方式分别为SG-MSC、SNV、SNV,其预测集相关系数Rp分别为0.974 6、0.950 5、0.960 7,均方根误差分别为0.249%、0.572%、0.623%。取40个黄豆样本对装置模型进行试验验证,蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数的独立验证相关系数R 相似文献
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为了实现椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,基于漫反射光谱设计了椰糠基质有效氮近红外检测仪。该检测仪的硬件系统主要由前处理装置、气力输送装置、重力式沉降样品室、近红外光谱检测装置、样品回收装置和空气压缩机等组成。制备了不同有效氮含量的椰糠基质样本135个,采用研制的检测仪获取了样本原始光谱数据,并建立了椰糠基质有效氮含量的最优偏最小二乘回归预测模型,其校正集相关系数和验证集相关系数分别为0.973和0.965,校正集均方根误差和验证集均方根误差分别为14.025 mg/(100 g)和15.757 mg/(100 g),残差预测偏差为3.72。基于MFC开发工具,采用C/C++语言开发了检测仪硬件控制及实时检测分析软件界面,将建立的最优有效氮光谱预测模型移植到软件程序中,实现了椰糠基质有效氮近红外检测仪功能硬件控制及有效氮检测的一键式操作。试验验证结果表明,所研制仪器预测值与国标测量值相关系数为0.883,测试集均方根误差为18.605 mg/(100 g)。该检测仪实现了椰糠基质有效氮含量的快速实时检测,并且预测性能较好,可以满足快速评价椰糠基质养分的实际需求。 相似文献
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基于近红外光谱技术的叶面药液浓度检测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种应用近红外光谱技术快速检测叶面药液浓度的方法。采用漫反射测量方式获取了叶面药液的近红外光谱。选用标准偏差归一化、三点滑动平均滤波和一阶导数为最优组合预处理。通过7种波段方案的对比,得出最优波段为350～1 900 nm。采用偏最小二乘法建立了叶面药液质量浓度与光谱反射率的定量分析模型。其预测集相关系数为0.994,预测均方根误差为0.039。结果表明,利用近红外光谱技术检测叶面药液浓度具有实际指导意义。 相似文献
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针对火腿、香肠等肉制品在生产、运输和销售过程中容易出现品质腐败以及货架期缩短的问题,基于近红外光谱技术对火腿的品质腐败参数进行研究,研发了一种具有自建模功能的便携式火腿品质腐败检测装置,并基于物联网技术开发了火腿货架期预警系统。基于研发的检测装置,采集了74块火腿样品的可见/近红外光谱,在经过不同的预处理后,分别建立了火腿颜色（L*、a*、b*）、pH值、挥发性盐基氮含量和菌落总数（TVC）的偏最小二乘（PLS）预测模型。在此基础上,利用竞争性自适应加权算法筛选特征变量,建立简化的PLS模型,各参数的预测模型相关系数分别为0.9317、0.9369、0.9578、0.9554、0.9285、0.9862,均方根误差分别为0.3530、0.2529、0.0961、0.0354、0.3724mg/（100g）、0.4398lgCFU/g。结果表明,该装置可以用于火腿品质腐败参数的检测。同时研究了火腿储藏期间TVC生长规律,使用Modified Gompertz方程对TVC的生长曲线进行拟合,建立了TVC的生长动力学模型,通过TVC的光谱预测模型和生长动力学模型建立了货架期的预测模型。选用阿里云服务器和MySQL数据库作为服务端的开发工具,基于TCP/IP网络通信协议,将装置的检测数据实时传输到服务器端,进而保存到数据库中。最后将货架期的数据反馈至客户端,通过对货架期的监控实现火腿腐败变质的实时预警。经过实验测试表明,该系统可以用于火腿货架期的实时预警。 相似文献
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近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。 相似文献
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基于正交变换与SPXY样本划分的冬小麦叶绿素诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
冬小麦叶绿素含量的准确预测,可为冬小麦田间精细化管理提供依据。采集冬小麦冠层400~900nm范围反射光谱,经一阶微分预处理后,为了抑制由于连续波长自变量多重共线性对叶绿素含量诊断模型的干扰,利用Gram-Schmidt正交变换算法初步提取叶绿素敏感波长特征参数为848、620、677nm。在定量模型的建立过程中,对比了传统随机样本集划分与以空间中样本间距离远近为指导的SPXY样本集划分方法,并讨论了大田冠层反射光谱对叶绿素浓度诊断的最优精度,研究结果表明,以620nm和677nm两个敏感波长结合SPXY样本划分方法建立的多元线性回归模型预测精度较高,且叶绿素质量浓度为0.3mg/L分辨间隔时,建模决定系数和验证决定系数分别达0.730和0.739,可为无损检测冬小麦拔节期叶绿素含量提供技术支持。 相似文献
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为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ... 相似文献