1 河南工业大学信息科学与工程学院, 河南 郑州 450001
2 河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室, 河南 郑州 450001
为进一步提高不同品质小麦分类模型的检测精度, 提出采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS), 融合小麦样品的吸收光谱和折射率光谱信息, 对其品质进行检测识别。 以正常小麦、 发芽小麦、 霉变小麦和虫蚀小麦样品为研究对象, 获取样品THz波段光学参数, 在特征层选用AdaBoost(AdaBoost)分类器和支持向量机(SVM)方法, 建立了小麦品质多项光学指标的分类融合模型。 并将融合模型的识别结果进行比较, 结果表明融合模型对小麦样品的识别率达到95%。 最后, 为了验证融合模型的有效性, 将其与单光谱分析回归模型进行了对比, 表明融合模型比单光谱模型在小麦样品的识别率上有了较大的提高, 且SVM融合模型的识别率最高, 是一种最优的多源信息融合方法。
THz光谱 多元信息融合 小麦品质 THz-TDS Multisource information fusion SVM SVM Wheat quality 光谱学与光谱分析
2017, 37(11): 3338
1 中国科学院电子学研究所传感技术国家重点实验室, 北京 100080
2 中国科学院大学, 北京 100080
3 河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室, 河南 郑州 450001
采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS), 以储藏小麦为研究对象, 研究了霉变、 虫蛀、 发芽等小麦与正常小麦样品在0.2～1.6 THz波段的光学与光谱特性, 采用傅里叶变换得到被测样品的频域光谱, 并计算获得THz吸收系数和折射率等光学参数。 结果表明, 不同品质小麦具有不同的折射率和吸收系数, 其中正常小麦比霉变、 虫蚀和发芽小麦的吸收系数和折射率都高, 且吸收系数在有效波段随频率的增加而增加, 进而可以根据其在THz波段的特征谱进行判别。 THz-TDS在小麦品质检测中的应用, 为该技术在储粮品质检测和分析中提供新的实验方法, 具有重要的应用前景。
折射率 吸收系数 小麦品质 THz-TDS THz-TDS Refractive index Absorption coefficient Wheat quality 光谱学与光谱分析
2014, 34(11): 2897
中国农业机械化科学研究院, 土壤植物机器系统技术国家重点实验室, 北京100083
为实现快速无损地检测小麦品质设计了基于光栅技术的近红外检测系统, 测试了该系统的准确性、 重复性和稳定性, 选取MPA光谱仪为参比仪器, 分别采集56份小麦样品的光谱, 建立偏最小二乘回归模型并验证。 该系统的四个模型的决定系数R2分别为92.38%, 93.48%, 93.16%, 94.44%, 交叉验证标准差RESECV为0.405, 0.374, 0.383, 0.346, 相对分析误差RPD为3.62, 3.39, 3.82, 4.24; 预测集验证模型的R2为96.97%, 94.22%, 96.62%, 96.34%, 预测标准差RMSEP为0.221, 0.305, 0.233, 0.243。 MPA光谱仪的建模结果R2 为95.99%, RESECV 为0.293, RDP为5; 预测集验证模型的R2为98.31%, RMSEP为0.165。 实验表明: 小麦品质近红外检测系统所得模型具有良好的预测性, 稳定性和重复性; 所得光谱波长与吸光度具有重现性; 其模型对平均光谱的预测效果优于单张光谱; 该系统工作稳定, 性能优良, 可应用于小麦品质质量检测。
近红外 小麦品质 快速检测系统 预测性能 稳定性 重复性 NIR spectroscopy Wheat quality Quick detection system Predictive performance Stability Repeatability
