基于ATR-THz波谱的劣变花生快速无损鉴别研究

Research on the rapid and non-destructive identification to deteriorated peanut based on ATR-Terahertz spectroscopy

为了对电离辐照导致劣变的花生进行快速无损鉴别,收集白花生、红花生样本各50份,将每份样品均分为对照组和实验组;分别将对照组、实验组样品分为校正集和外部验证集,校正集分别包含对照组、实验组白花生、红花生各30份,外部验证集分别包含对照组、实验组白花生红花生各20份。在0~2 THz范围内,分辨率0.007 6 THz下,累加2 000次,采用仪器配套衰减全反射附件采集花生太赫兹时域波谱数据;采用仪器配套软件将所采集时域谱分别转换为吸收系数谱、折射率谱,并采用偏最小二乘-判别分析结合全交互验证算法建立劣变花生鉴别模型,并采用外部盲样对模型预测性能进行验证。实验结果得出,白花生吸收系数谱数据模型的校正集、交互验证集、外部验证集正确率分别为98.3%、80.0%、87.2%;白花生折射率谱数据模型的校正集、交互验证集、外部验证集正确率分别为100.0%、100.0%、94.9%。红花生吸收系数谱数据模型的校正集、交互验证集、外部验证集正确率分别为98.3%、96.7%、100.0%;红花生折射率谱数据模型的校正集、交互验证集、外部验证集正确率分别为100%、98.3%、100.0%。两种花生吸收系数谱数据模型的校正集、交互验证集、外部验证集正确率分别为92.5%、85.0%、91.1%;两种花生折射率谱数据模型的校正集、交互验证集、外部验证集正确率分别为100%、97.5%、98.7%。研究表明,太赫兹波谱在鉴别电离辐照花生方面具有一定的应用潜力。基于折射率谱数据所建模型的正确率更高。此外,红花生鉴别模型的正确率相对于白花生鉴别模型的正确率高。