作者单位
摘要
宁夏大学农学院, 宁夏 银川 750021
利用可见近红外(Vis-NIR)高光谱成像技术对完好和损伤等级灵武长枣进行快速识别检测。 采用定量损伤装置得到损伤Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ, Ⅳ和Ⅴ级的灵武长枣, 借助高光谱成像系统采集完好长枣和损伤长枣样本高光谱图像。 提取感兴趣区域(region of interest, ROI)并计算样本平均光谱值。 利用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)将420个长枣样本按3∶1的比例划分校正集315个和预测集105个。 灵武长枣原始光谱建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)分类模型, 得到校正集和预测集准确率分别为72.70%和86.67%; 灵武长枣原始光谱数据采用移动平均(MA)、 卷积平滑(SG)、 多元散射校正(MSC)、 正交信号修正(OSC)、 基线校准(baseline)和去趋势(de-trending)等方法进行光谱预处理并建立PLS-DA分类判别模型。 通过分析比较, 得到MSC-PLS-DA为最优分类判别模型, 校正集准确率为76.19%, 预测集准确率为86.67%, 其中校正集比原始光谱建模准确率提高了3.49%, 预测集准确率较原始光谱建模结果未提高; 为了提高建模效果, 对灵武长枣原始光谱和预处理后的光谱分别采用连续投影算法(SPA)、 无信息变量消除(UVE)、 竞争性自适应加权抽样(CARS)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)等算法提取特征波长, 建立PLS-DA分类判别模型, 结果表明, MSC-CARS-PLS-DA为最优模型组合, 校正集准确率为77.14%, 预测集准确率为89.52%, 建模准确率较原始光谱建模准确率分别提高了4.44%和2.85%。 结果表明, Vis-NIR高光谱成像技术结合MSC-CARS-PLS-DA模型可实现灵武长枣损伤等级的快速识别。
灵武长枣 高光谱 定量损伤 等级判别 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) Lingwu long jujube Hyperspectral Quantitative damage Level discriminant Partial least squares-discriminant analysis (PLS-D 
光谱学与光谱分析
2021, 41(4): 1182
作者单位
摘要
1 宁夏大学农学院食品系, 宁夏 银川 750021
2 宁夏大学物理与电子电气工程学院, 宁夏 银川 750021
高铁肌红蛋白(metmyoglobin, MetMb)在肉中所占的比例直接影响肉的色泽。 利用可见近红外光谱(ViS-NIR)采集到的滩羊肉数据与化学计量学方法相结合, 探讨高光谱成像快速无损检测滩羊肉中MetMb含量的可行性以及开发滩羊肉中MetMb含量的定量函数。 采用分光光度计测量滩羊样本的MetMb含量, 使用ENVI4.8软件提取贮藏期间200个样本光谱图像的感兴趣区域, 将获取的光谱数据与化学值相结合, 定量解释两者的相关性; 利用光谱理化值共生距离法, 按照3∶1的比例划分样本, 对校准模型进行独立(外部)验证; 采用乘法散射校正(multiple scattering correction, MSC)、 一阶导数 (first derivative, 1st derivative)和去趋势(De-trending)等3种不同的方法对原始光谱数据进行预处理, 以消除噪音对原始光谱的干扰; 竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、 区间变量迭代空间收缩方法(interval variable iterative space shrinkage approach, iVISSA)、 间隔随机蛙跳算法(interval random frog, IRF)、 变量组合集群分析法(variables combination population analysis, VCPA)、 连续投影算法(successie projection algorithm, SPA)以及IRF+SPA、 iVISSA+SPA组合方法被用于光谱的变量选择和优化; 使用典型的线性建模方法: 偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)建立全波段和特征波段的预测模型, 确定最佳模型; 通过最佳模型建立滩羊肉中MetMb含量的定量函数。 结果表明: 原始光谱模型性能较好于3种预处理光谱的模型性能, 其R2C=0.852, R2P=0.788, RMSEC=4.604, RMSEP=5.729; 原始光谱经过CARS, VCPA, IRF, SPA, iVISSA, IRF+SPA, iVISSA+SPA等方法分别选出16, 13, 48, 14, 45, 10和11个特征波长, 占总波长的12.8%, 10.4%, 38.4%, 11.2%, 36%, 8%和8.8%。 通过对比PLSR模型, IRF+SPA-PLSR模型性能最佳, R2C=0.808, R2P=0.826, RMSEC=5.253, RMSEP=5.149, IRF+SPA算法不仅减少了计算时间, 而且生成了更准确, 更稳健的预测模型; 最后, 基于IRF+SPA算法建立的MetMb含量的定量函数为: (MetMb)=3.249 7+1.900 2λ468-4.791 2λ482+5.913 5λ512-1.856 2λ530-5.879 3λ545+2.246 3λ560+5.066 1λ580-2.320 1λ588+1.214 9λ790-1.348 8λ814。 表明ViS-NIR光谱对滩羊肉中MetMb含量的快速无损检测是可行的, 开发的定量函数为快速测定滩羊肉中MetMb的含量提供参考。
滩羊 高铁肌红蛋白 可见/近红外 偏最小二乘回归 特征波长选择 Tan sheep MetMb content Hyperspectral imaging PLSR Wavelengths selection 
光谱学与光谱分析
2020, 40(4): 1263

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