华东交通大学机电与车辆工程学院, 水果智能光电检测技术与装备国家地方联合工程研究中心, 江西 南昌 330013
茶叶是我国重要的经济作物, 对茶叶病害的及早发现与诊断, 有利于农业生产者及时采取有效的防护措施。 为了实现对茶叶病害的准确判别, 采用叶绿素荧光光谱对茶叶的光谱特性展开研究。 实验采集了健康茶叶样本90片, 藻斑病轻度病害叶片90片, 藻斑病重度病害叶片90片, 并根据Kennard-Stone算法将样本数按3:1划分训练集和预测集样本数, 其中校正集为200个、 验证集为70个。 采用叶绿素荧光光谱采集系统对茶叶藻斑病、 正常叶片进行光谱采集, 其中采集参数设置为: 积分时间20 ms, 激光功率40 mW。 分别分析了患病叶片和正常叶片的光谱响应特性, 总体上看, 三种叶片光谱主要存在吸收强度差异, 光谱走势基本一致。 在685和740 nm附近存在叶绿素的荧光峰, 其差异主要表现在正常叶片光谱较另外两种叶片光谱吸收强度较高, 而重度病害强度最低。 然后使用多项式平滑(Savitzky-Golay)对原始光谱进行平滑和降噪处理, 建立了偏最小二乘判别模型(PLS-DA), 在PLS-DA建模集模型中, 误判样品数为3个, 误判率为3%; PLS-DA预测集模型中, 误判样品个数为5个, 误判率为7.1%。 然后建立4种不同核函数的支持向量机模型进行比较得到, 由RBF作为核函数, 经主成分分析法(PCA)降维后的变量建立的SVM模型误判率最低, 准确率达到95.72%, 最后采用PCA结合线性判别分析方法(LDA)建立的模型效果最好, 准确率达到98.9%。 其中最优主成分数的选取由留一验证法取得, 选用前10个主成分进行建模时, 交叉验证准确率最高, 达98%。 通过模型对比得到PLS-DA建模集和预测集精度都达到90%以上, 以四种核函数建立的支持向量机模型中, 径向基核函数模型效果较优, 达到95.72%。 经主成分分析后建立的LDA效果最好, 识别率为98.9%。 该研究采用叶绿素荧光光谱结合化学计量学对茶叶病害进行识别, 为茶叶病害的快速、 准确预测提供一种新方法。
荧光光谱 主成分分析 偏最小二乘判别法 支持向量机 线性判别分析 藻斑病 Fluorescence Spectroscopy Principal component analysis Partial least squares discrimination Support vector machines Linear discriminant analysis Cephaleuros virescens Kunze 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2129
华东交通大学光机电技术及应用研究所, 江西 南昌 330013
茶叶叶片叶绿素含量的准确监测对茶树的营养状况和生长态势具有重要意义,为此基于叶绿素荧光光谱技术提出一种快速无损检测叶片叶绿素含量的方法。利用叶绿素荧光采集装置对茶叶叶片进行光谱采集,并测量叶绿素相对含量。采用S-G(Savitzky-Golay)平滑法对光谱进行预处理,可以消除大量的噪声信号;对所提方法与传统方法进行比较。实验结果表明,采用所提方法能够有效消除无关变量,对模型的优化可以得到较好的效果;简化变量后所建立的偏最小二乘模型在预测集上的相关系数为0.96,方均根误差为0.87,在建模集上的相关系数为0.96,方均根误差为0.95;荧光光谱结合化学计量学方法可以为茶叶叶片叶绿素含量的定量分析提供一种快速简便的分析方法。
光谱学 荧光光谱 连续投影算法 后向区间偏最小二乘法 叶绿素 激光与光电子学进展
2021, 58(8): 0830001
华东交通大学机电与车辆工程学院, 光机电技术及应用研究所, 江西 南昌 330013
油茶产业具有良好的经济和生态效益, 深受国家重视。 目前, 炭疽病侵害油茶树日益加重, 严重地降低了产量, 导致油茶产业的效益直接受损。 所以找到一种快速、 准确、 方便的油茶炭疽病检测方法是非常必要的。 激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种低成本、 微损伤、 无残留的技术, 能够对多种成分快速实时检测。 采用LIBS结合化学计量学方法对油茶炭疽病的定性检测方法进行研究。 实验样品采摘于油茶种植区, 分别采集了100片健康油茶叶片和100片感染炭疽病的油茶叶片。 将采集的叶片进行微处理, 即首先进行反复冲洗去除叶片表面污渍, 然后进行分类、 装袋和标号, 最后进行LIBS光谱采集实验。 实验设备为海洋光学的MX2500+, LIBS实验参数设置为激光能量50 mJ, 最优延迟时间2 μs, 每个叶片采集6条光谱数据, 并求其平均。 在油茶叶片LIBS光谱的波长251.432 nm处观察到Si的特征峰、 分别在252.285, 259.837和385.991 nm处观察到Fe的特征峰、 分别在260.568, 279.482和280.108 nm处观察到Mn的特征峰。 实验结果: 油茶叶片中的微量元素Si, Fe, Mn的LIBS信号与油茶叶片的健康程度有直接关系, 健康油茶叶片中Si, Fe和Mn的特征峰强度明显高于感染炭疽病的油茶叶片中Si, Fe和Mn的特征峰强度; 此外, 利用LIBS技术结合MSC光谱预处理和PCA分类法, 对油茶叶片的健康和感染炭疽病的两个状态进行分类处理。 PC1, PC2和PC3的贡献率分别为80%, 12%和6%, 建立三维模型分类, 可以清晰地将油茶叶片的两种状态区分出来。 同时, 还利用PLS-DA建立模型, 模型的识别率高达90%以上, 可以对油茶叶片两种类别进行较好的分类。 以上两种化学计量方法都可以区分油茶叶片的健康和染病两种状态。 研究表明了利用LIBS技术检测油茶炭疽病是可行的。 可以利用LIBS技术对油茶叶片的微量元素和营养元素进行定量检测, 为定量检测提供了参考。 提出了一种快速检测油茶炭疽病的新方法。
激光诱导击穿光谱技术 油茶炭疽病 微量元素 多元散射校正 主成分分析 Laser-induced breakdown spectroscopy Anthracnose of camellia oleifera Microelements Multiplicative scatter correction Principal component analysis 光谱学与光谱分析
2020, 40(9): 2815
华东交通大学光机电技术及应用研究所, 江西 南昌 330013
炭疽病是油茶最常见的病害之一,因此对油茶炭疽病进行快速检测具有重要意义。提出了一种检测油茶叶片炭疽病的新方法,采用激光诱导击穿光谱检测技术,快速无损诊断正常和感染炭疽病油茶叶片中的Mn元素含量,根据火焰原子吸收光谱法对样品中Mn元素的真实含量进行了分析。分别采用平滑、去噪、归一化、基线校正、一阶求导降噪、二阶求导降噪对光谱数据进行预处理,使用偏最小二乘方法(PLS)建立定量模型,采用间隔偏最小二乘法(iPLS)对光谱数据进行波段筛选。最终结合7点平滑和一阶导数降噪进行预处理,根据iPLS建立定量模型。实验结果表明,平分为24个子区间时,第6个子区间的建模效果最佳,建模相关系数为0.9076,建模均方根误差为0.2090 μg/mg,预测相关系数为0.8947,预测均方根误差为0.2100 μg/mg。
激光诱导击穿光谱 炭疽病 油茶叶片 Mn元素 激光与光电子学进展
2020, 57(9): 093006
1 北京理工大学 光电学院, 北京 100081
2 中国白城兵器试验中心, 吉林 白城 137001
3 京东方科技集团有限公司, 北京 100015
4 中国兵器工业导航与控制技术研究所, 北京 100089
多层共轭自适应光学系统被广泛应用于地基大型天文望远镜, 其可以改善大气非等晕的影响, 并有效扩大校正视场。基于MAOS软件, 在仅考虑大气非等晕影响的情况下, 研究了在可见光波段(0.6 μm)和红外光波段(2 μm)下两种自适应光学系统的对比, 多层共轭自适应光学系统相比传统自适应光学系统在可见光波段性能提升显著; 以及双层共轭系统中, 当第一个变形镜共轭于入瞳处时, 第二个变形镜共轭高度变化对系统性能的影响, 在可见光波段确定最佳共轭高度对提升性能十分重要, 并初步探讨了在单层自适应光学系统中, 变形镜致动器个数对系统性能的影响。
多层共轭自适应光学 地基天文望远镜 变形镜共轭高度 致动器阶数 multi conjugate adaptive optics ground-base astronomy telescope DM conjugate height DM order 红外与激光工程
2016, 45(12): 1218002
