SPXY算法的西瓜可溶性固形物近红外光谱检测

可溶性固形物(SSC)是一种综合参数,主要包括糖、酸、纤维素、矿物质等成分,对评价果实成熟度和品质具有重要意义,影响果实口感、风味及货架期。西瓜可溶性固形物含量的无损快速检测对西瓜成熟度的确定、贮藏及运输过程中西瓜内部品质监控具有十分重要的意义,有助于提高西瓜生产效益和市场竞争力。在西瓜可溶性固形物含量的快速无损近红外光谱检测中,近红外漫透射的方式所需光源的能量大,同时大功率透射会对水果的内部品质产生影响;采用近红外漫反射方式的研究较少,但漫反射采集所需的能量小,有助于实现仪器小型便携化,成本低,同时避免透射引起的水果品质变化。以小型西瓜为研究对象,利用JDSU便携式近红外光谱仪采集西瓜样品瓜梗、瓜脐、赤道部位的近红外反射光谱,在976, 1 186和1 453 nm附近有明显的吸收,利用偏最小二乘回归定量分析方法建立西瓜可溶性固形物的近红外光谱无损预测模型。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对西瓜不同检测部位的样品集进行划分,以可溶性固形物含量为y变量,光谱为x变量,利用两种变量同时计算样品间距离,以保证最大程度表征样本分布,有效地覆盖多维向量空间,增加样本间的差异性和代表性,提高模型稳定性。将西瓜样品划分为51个校正集和15个预测集,校正集样本的SSC含量涵盖了预测集样本的SSC含量范围,且变异系数均小于9%,样品集划分合理,有助于建立稳健可靠的预测模型。其次,对比分析西瓜瓜梗、瓜脐、赤道检测部位的近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的定量模型的预测精度,结果得出西瓜赤道部位的反射光谱与可溶性固形物含量相关性较高,预测效果较好,预测集相关系数为0.629,预测集均方根误差为0.49%。对于不同检测部位获取的光谱信息所建立的近红外光谱SSC预测模型的精度问题,一方面与光谱的采集方式有关,另一方面与西瓜的产地、品种、成熟期等因素引起的其性状上的差异有关。在模型建立过程中根据实际情况确定西瓜的检测部位。最后,为提高西瓜赤道部位近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的预测模型精度,采用光谱预处理方法进行优化,结果得出经标准归一化预处理后,建立的偏最小二乘回归预测模型效果最佳,预测集相关系数为0.864,预测集均方根误差为0.33%,模型相关性较好,预测精度得到了很大提升。研究结果表明,近红外反射光谱检测小型西瓜赤道部位能很好预测其可溶性固形物含量,为实际生产中近红外光谱无损快速检测西瓜可溶性固形物含量及小型便携式仪器研发提供了技术储备。

基于SPXY-WT-CARS算法的草莓糖度近红外光谱检测研究

基于样品集划分、特征波长选择、偏最小二乘法(PLS)等基本理论,利用近红外光谱技术对草莓糖度建立定量分析模型。首先,采用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将草莓样品集划分为40个校正集和15个预测集。其次,采用小波变换(WT)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)对原始光谱进行分解和重构。最后,利用偏最小二乘法(PLS)建立草莓糖度预测模型。结果表明,SPXY样品集划分合理有效,有利于建立稳健的预测模型。小波变换能够有效剔除高频噪声干扰,重构得到的光谱特征波形轮廓清晰。PLS预测模型不仅能够提高模型预测精度和稳定度,而且还能降低建模变量和模型复杂度。该研究结果为实际生产中利用近红外光谱技术快速无损检测其它水果糖度提供了技术可行性。

可见-近红外反射光谱检测小米糊化特性

糊化特性是小米的最重要加工特性之一,对小米的加工性能及产品质量有重要的影响。基于可见-近红外光谱特征信息,在不粉碎小米颗粒的状态下,提出了一种快速无损检测小米的糊化特性的方法。首先,获取小米在370~1020 nm范围内漫反射光谱后,将小米粉碎成小米粉,使用RAV快速粘度分析仪测定小米粉的峰值粘度(PV)、最低粘度(TV)、衰减值(BD)、最终粘度(FV)、和回升值(SB)、糊化温度(GT)以及峰值时间(PT)等7个糊化特性指标。然后,对原始光谱进行Savitzkye-Golay(SG)平滑、多元散射校正(MSC)和一阶导数法(1-D)预处理。最后,结合三种处理光谱和小米糊化特性指标值,通过Sample set partitioning based on joint x-y distances(SPXY)方法确定样本的校正集和验证集;基于连续投影算法(SPA)选择了特征波长,利用特征波长反射光谱信号建立了小米糊化特性指标的多元线性回归(MLR)预测模型,并使用验证集样本验证MLR模型的预测准确性。糊化指标预测结果:对于粘度指标中的PV、TV和SB参数值,经过MSC预处理后光谱,分别选择了9,17和18个特征波长建立的MLR模型的预测结果最好,预测相关系数(R p)分别为0.9347,0.8255和0.8746,预测误差(SEP)分别为174.0397,67.2203和74.2818;对于BD值,经过S-G预处理后选择了14个特征波长的MLR模型预测结果最好,R p为0.9244,SEP为178.0201;此外,对于FV参数值,经过1-D处理后选择了16个特征波长所建立MLR模型的预测相关系数R p为0.8531,SEP为132.1667。研究结果表明,利用可见-近红外光谱结合SPXY和SPA算法在不粉碎小米的状态下对其糊化特性进行检测是可行的。本研究为小米产品相关企业在生产前期,通过快速测定小米原料糊化特性,进而评估产品加工品质提供一种新的技术手段,具有较强的实际应用潜力。

利用VIS/NIR反射光谱快速检测柿饼加工中水分含量

水分是柿饼的重要组成成分,也是影响柿饼制作过程的重要因素。利用可见/近红外反射光谱对柿饼制作过程中的水分含量进行检测。首先,获取柿饼在不同加工阶段的可见/近红外反射光谱(400~1000 nm),采用烘干法测定柿饼水分含量。然后,对光谱进行Mean smoothing(MS)平滑、多元散射校正(MSC)和一阶导数(1-D)预处理。最后,对不同预处理光谱,结合样本水分含量,使用Samples set partitioning based on joint x-y distance(SPXY)方法划分校正集和验证集,基于SPA方法选择特征波长,建立多元线性回归(MLR)预测模型。结果表明,反射光谱经过MS处理后,确定的9个最优波长组合建立水分检测模型的预测结果最好:预测相关系数(Rp)为0.9690,预测标准残差(SEP)为3.4729%,可见/近红外反射光谱技术可以较好地预测柿饼制作过程中的的水分含量。研究可为柿饼加工过程中的品质快速检测提供一定的技术支撑。