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全透射近红外光谱的苹果整果糖度在线检测模型优化
被引量：
8
1
作者
田喜
陈立平
+4 位作者
王庆艳
李江波
杨一
樊书祥
黄文倩
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1907-1914,共8页
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s^(-1)运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信...
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s^(-1)运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5000时,模型预测性能最佳,其预测参数R_(p),RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。
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关键词
在线检测
全
透射
光谱
通用模型
苹果
糖度
下载PDF
职称材料
基于全透射可见-近红外光谱的西瓜糖度在线检测研究
2
作者
王贺功
黄文倩
+3 位作者
蔡仲磊
严忠伟
黎胜
李江波
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1710-1717,共8页
糖度是评价西瓜品质的重要指标之一,影响着西瓜的受欢迎程度和销售价格。但体积大、皮厚的自然生物特征为西瓜糖度的快速、无损评估带来了挑战。为探索西瓜糖度快速无损检测,选择230个西瓜作为试验样本,使用自行研制的全透射可见-近红...
糖度是评价西瓜品质的重要指标之一,影响着西瓜的受欢迎程度和销售价格。但体积大、皮厚的自然生物特征为西瓜糖度的快速、无损评估带来了挑战。为探索西瓜糖度快速无损检测,选择230个西瓜作为试验样本,使用自行研制的全透射可见-近红外光谱系统在线采集西瓜光谱数据,在线检测过程中保持光谱连续检测点在西瓜的赤道部位,并分别测量西瓜整果糖度和中心糖度作为理化糖度参考值。首先对样本在线检测过程中产生的多条光谱数据进行均值化处理,并选取波长范围690~1100 nm的光谱数据,使用蒙特卡洛方法剔除其中的异常样本,使用多种预处理方法(SNV、SG平滑等)对光谱数据优化,并采用SPXY算法划分样本校正集和预测集以减小因西瓜内部糖度分布差异造成的影响;基于优化的光谱数据构建了线性PLSR模型和非线性LS-SVM模型预测西瓜中心糖度和整果糖度。结果表明,基于SNV和SG组合法预处理光谱构建的LS-SVM模型预测西瓜整果糖度效果最好,其校正集相关系数R C=0.92,建模均方根误差RMSEC=0.37°Brix;预测集相关系数R P=0.88,预测均方根误差RMSEP=0.40°Brix。进一步使用特征波段挑选算法(CARS、UVE、SPA等)对光谱数据优化,结果显示构建的模型效果更好,其中使用CARS和UVE组合算法选取的特征波长构建LS-SVM模型预测西瓜整果糖度时效果最好,其校正集相关系数R C=0.94,校正均方根误差RMSEC=0.31°Brix;预测集相关系数R P=0.91,预测均方根误差RMSEP=0.37°Brix,且建模变量从1524个特征变量缩减到39个特征变量。该研究为实际生产中西瓜糖度快速无损检测应用提供了参考。
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关键词
全
透射
光谱
在线检测
西瓜
糖度
模型构建
下载PDF
职称材料
题名
全透射近红外光谱的苹果整果糖度在线检测模型优化
被引量：
8
1
作者
田喜
陈立平
王庆艳
李江波
杨一
樊书祥
黄文倩
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
北京市农林科学院智能装备技术研究中心
北京市农林科学院信息技术研究中心
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1907-1914,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFD1101103)
青年北京学者(陈立平)项目,国家自然科学基金项目(31901402)
2022年度农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室建设项目资助。
文摘
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s^(-1)运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5000时,模型预测性能最佳,其预测参数R_(p),RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。
关键词
在线检测
全
透射
光谱
通用模型
苹果
糖度
Keywords
Online detection
Full transmittance spectrum
Universal prediction model
Apple
Sugar content
分类号
S37 [农业科学—农产品加工]
下载PDF
职称材料
题名
基于全透射可见-近红外光谱的西瓜糖度在线检测研究
2
作者
王贺功
黄文倩
蔡仲磊
严忠伟
黎胜
李江波
机构
新疆农业大学机电工程学院
北京市农林科学院智能装备技术研究中心
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1710-1717,共8页
基金
国家重点研发计划子课题(2022YFD2002202-01)
国家自然科学基金项目(31972152)资助。
文摘
糖度是评价西瓜品质的重要指标之一,影响着西瓜的受欢迎程度和销售价格。但体积大、皮厚的自然生物特征为西瓜糖度的快速、无损评估带来了挑战。为探索西瓜糖度快速无损检测,选择230个西瓜作为试验样本,使用自行研制的全透射可见-近红外光谱系统在线采集西瓜光谱数据,在线检测过程中保持光谱连续检测点在西瓜的赤道部位,并分别测量西瓜整果糖度和中心糖度作为理化糖度参考值。首先对样本在线检测过程中产生的多条光谱数据进行均值化处理,并选取波长范围690~1100 nm的光谱数据,使用蒙特卡洛方法剔除其中的异常样本,使用多种预处理方法(SNV、SG平滑等)对光谱数据优化,并采用SPXY算法划分样本校正集和预测集以减小因西瓜内部糖度分布差异造成的影响;基于优化的光谱数据构建了线性PLSR模型和非线性LS-SVM模型预测西瓜中心糖度和整果糖度。结果表明,基于SNV和SG组合法预处理光谱构建的LS-SVM模型预测西瓜整果糖度效果最好,其校正集相关系数R C=0.92,建模均方根误差RMSEC=0.37°Brix;预测集相关系数R P=0.88,预测均方根误差RMSEP=0.40°Brix。进一步使用特征波段挑选算法(CARS、UVE、SPA等)对光谱数据优化,结果显示构建的模型效果更好,其中使用CARS和UVE组合算法选取的特征波长构建LS-SVM模型预测西瓜整果糖度时效果最好,其校正集相关系数R C=0.94,校正均方根误差RMSEC=0.31°Brix;预测集相关系数R P=0.91,预测均方根误差RMSEP=0.37°Brix,且建模变量从1524个特征变量缩减到39个特征变量。该研究为实际生产中西瓜糖度快速无损检测应用提供了参考。
关键词
全
透射
光谱
在线检测
西瓜
糖度
模型构建
Keywords
Full-transmittance spectrum
Online detection
Watermelon
Sugar content
Modeling
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全透射近红外光谱的苹果整果糖度在线检测模型优化
田喜
陈立平
王庆艳
李江波
杨一
樊书祥
黄文倩
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
下载PDF
职称材料
2
基于全透射可见-近红外光谱的西瓜糖度在线检测研究
王贺功
黄文倩
蔡仲磊
严忠伟
黎胜
李江波
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
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