作者单位
摘要
华东交通大学 智能机电装备创新研究院 水果智能光电检测技术与设备国家与地方联合工程研究中心, 南昌330013
本文旨在探索涌泉蜜桔糖度的最优检测位置和最佳预测模型,以便为蜜桔糖度检测分级提供理论依据。本文利用波长为390.2~981.3 nm的高光谱成像系统对涌泉蜜桔糖度最佳检测位置进行研究,将涌泉蜜桔的花萼、果茎、赤道和全局的光谱信息与其对应部位的糖度结合,建立其预测模型。使用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、基线校准(Baseline)和SG平滑(Savitzkv-Golay)4种预处理方法对不同部位的原始光谱进行预处理,用预处理后的光谱数据建立偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型。找出蜜桔不同部位的最佳预处理方式,对经过最佳预处理后的光谱数据采用竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量消除法(UVE)进行特征波长筛选。最后,用筛选后的光谱数据建立PLSR和LSSVM模型并进行分析比较。研究结果表明,全局的MSC-CARS-LSSVM模型预测效果最佳,其预测集相关系数Rp=0.955,均方根误差RMSEP=0.395,其次是蜜桔赤道部位的SNV-PLSR模型,其预测集相关系数Rp=0.936,均方根误差RMSEP=0.37。两者预测集相关系数相近,因此可将赤道位置作为蜜桔糖度的最优检测位置。本研究表明根据蜜桔不同部位建立的糖度预测模型的预测效果有所差异,研究最优检测位置和最佳预测模型可以为蜜桔进行糖度检测分级提供理论依据。
涌泉蜜桔 高光谱 糖度 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机 Yongquan honey orange hyperspectral sugar content partial least-squares regression least-squares support vector machine 
中国光学
2024, 17(1): 128
作者单位
摘要
江苏大学物理与电子工程学院,江苏 镇江 212013
果蔬品质检测在其生长、储存各环节都具有重要意义,同时也是栽培、保存方案制订的依据。针对果蔬种植过程中对样本全域生理信息定量实时获取的需求以及现有检测技术的不足,本文从宏观生长的微观物质基础和相位成像机理出发,以番茄果实糖度检测为例,提出了一种果蔬生理信息的相位检测方法,基于细胞相位图像提取两个相位参量并联合宏观糖度值构建数据立方体对番茄糖度分布进行了表征。该方法可根据需要对任意局部区域进行采样检测,无须对细胞样本进行预处理,只需要采集任意角度下的一幅相位图即可,具有数据量小、计算简便的优势,整个分析过程只需要0.5 s左右。与现有成熟检测方法的对照实验表明,细胞相位参量与糖度值表现出了明显的正相关性,且对局部糖度差异敏感。所提方法与高光谱成像检测结果具有良好的一致性。该相位检测表征方法操作简便,运算速度快,可为番茄糖度乃至其他果蔬的多种生理特性快速检测提供参考。
生物光学 番茄果实 糖度 品质检测 相位成像 相位参量 
中国激光
2024, 51(3): 0307109
作者单位
摘要
1 南昌大学食品科学与技术国家重点实验室, 江西 南昌 330047
2 江西省农业科学院农产品加工研究所, 江西 南昌 330200
糖基化反应能诱导食品中蛋白质的结构发生改变; Ara h2是花生中的主要蛋白组分之一, 可以作为一种模式蛋白研究花生蛋白糖基化产物的结构变化。 不同还原糖对Ara h2糖基化反应的影响目前未见相关报道。 以花生蛋白Ara h2为研究对象, 通过SDS-PAGE、 内源荧光、 同步荧光、 紫外、 圆二色谱、 红外等光谱技术研究Ara h2糖基化前后分子量、 二级、 三级结构以及官能团的变化, 分析六种还原糖(核糖、 木糖、 半乳糖、 葡萄糖、 果糖、 乳糖)对花生蛋白Ara h2糖基化产物结构的影响, 阐明经不同还原糖修饰后花生蛋白Ara h2的结构变化。 SDS-PAGE电泳表明木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2电泳条带明显上移, 糖基化程度最大; 紫外光谱分析表明糖基化反应会改变花生蛋白Ara h2的吸收峰强度。 五碳糖修饰的花生蛋白Ara h2具有最强的吸收强度, 其中五碳糖中木糖的吸收峰强度最大; 内源荧光、 同步荧光和三维光谱实验结果表明, 糖基化修饰会使花生蛋白Ara h2的荧光强度降低, 且五碳糖修饰的Ara h2荧光强度最低。 分析认为由于糖基化修饰使花生蛋白Ara h2的结构展开, 导致芳香族氨基酸暴露在水环境中, 从而引起荧光猝灭; 圆二色谱分析表明不同还原糖修饰的Ara h2糖基化产物α-螺旋含量都增加, 其中木糖修饰的α-螺旋含量最大(15.6%); 红外光谱分析表明木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2的吸收峰分别从3 327.41 cm-1红移至3 318.43和3 321.09 cm-1, 1 700~1 600 cm-1处木糖和核糖修饰的花生蛋白Ara h2吸收峰强度略高于其他还原糖修饰的该蛋白。 不同还原糖对Ara h2糖基化反应后的糖基化产物结构的影响不同, 还原糖的碳链越短、 空间位阻越小, 糖基化反应程度越高, 对Ara h2的结构影响越大。
糖基化 光谱技术 还原糖 Glycation Ara h2 Ara h2 Spectroscopic techniques Reducing sugar 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1291
崔天宇 1,*卢中领 1,2薛琳 3万诗颀 1,2[ ... ]王海华 1,2
作者单位
摘要
1 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
2 农业农村部智慧养殖技术重点实验室, 北京 100083
3 北京联合大学智慧城市学院, 北京 100101
番茄是一种营养丰富且深受人们喜爱的果蔬, 在全球都得到了广泛的种植, 而我国番茄产销量稳居全球首位。 番茄不仅在人们的生活中扮演了一个重要的角色, 在工业生产中也占据了举足轻重的位置, 我国番茄的出口也在不断增加。 番茄的糖分、 酸度、 维生素C及可溶性固形物含量是反映番茄内部品质的重要评价指标, 而可溶性固形物含量是这些内部品质的总和, 能够较好地表征番茄的内部品质。 因此, 实现对番茄可溶性固形物含量的快速检测对番茄的工业生产和日常生活有着巨大的帮助。 基于化学原理的传统检测方法会对番茄样品产生不可逆的破坏, 且耗时耗力, 难以应对我国现代工业生产的需要。 因此, 寻求番茄内部品质的快速无损检测技术成为了亟待解决的问题。 近年来, 近红外光谱分析在多个领域得到了广泛的应用; 基于近红外光谱检测方法对反映番茄甜度的可溶性固形物含量进行了相关性建模和预测研究。 实验搭建了近红外光谱检测平台, 选择了255个不同成熟度和品种的番茄样本, 每个样本采集了光谱数据和可溶性固形物含量值。 研究对比了SNV, MSC, NOR和SG等光谱数据预处理方法, 并采用K-S算法划分建模校正集和验证集。 同时, 为提高检测可靠度和建模效率, 研究对比了CARS, RF, SPA和UVE等算法来进行数据降维。 结果表明, 采用SNV加二阶15点SG平滑组合的预处理与CARS波段选择相结合, 利用选出的54个波段建立的模型效果较好, 校正、 验证和交互验证相关系数R2分别达到了0.90, 0.89和0.91, 均方根误差RMSE分别为0.14, 0.15和0.14°Brix。 利用自行搭建的近红外光谱检测平台可较好地实现了番茄糖分的快速检测。
番茄 糖分 近红外光谱 偏最小二乘 Tomato Sugar Near-infrared Spectroscopy Partial least squares 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1218
作者单位
摘要
东北林业大学工程技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150040
利用近红外光谱技术结合组合区间偏最小二乘(SiPLS)、 竞争性自适应重加权(CARS)、 连续投影算法(SPA)、 无信息变量消除(UVE)特征提取方法, 运用深度信念网络(DBN)建立蓝莓糖度的通用检测模型, 实现蓝莓糖度在线无损快速检测。 采集了“蓝丰”和“瑞卡”共280个蓝莓样本的近红外光谱, 采用手持折光仪测定其糖度; 首先利用联合X-Y的异常样本识别方法(ODXY)检测到蓝丰和瑞卡蓝莓分别有2个和4个样本呈现异常, 剔除该6个异常样本, 对其余274个样本利用光谱-理化值共生距离算法(SPXY)以3∶1的比例划分出训练集和测试集; 其次, 对比分析卷积平滑(S-G平滑)、 中心化、 多元散射校正等预处理对蓝莓原始光谱的改善效果, 运用SiPLS对光谱降维, 筛选特征波段, 利用CARS, UVE和SPA方法对特征波段进行二次筛选, 以最优的特征波长建立DBN和偏最小二乘回归(PLSR)模型。 结果表明, 蓝莓糖度近红外检测模型的最优预处理方法为S-G平滑, SiPLS方法挑选的蓝莓糖度最优波段为593~765和1 458~1 630 nm, UVE算法从SiPLS筛选的346个变量中优选出159个最佳波长。 建立蓝莓糖度DBN模型时, 分析了不同隐含层数对检测模型的影响, 并以交互验证均方根误差(RMSECV)作为适应度函数, 利用粒子群算法(PSO)对各隐含层神经元个数在[1, 100]之间寻优, 发现隐含层为3层且隐含层节点数为67-43-25时, DBN模型的RMSECV达到最小, 为0.397 7。 无论是以全光谱还是特征波长建模, 蓝莓糖度近红外DBN模型均优于常规PLSR方法; 尤其以UVE方法二次筛选的特征波长建立的模型大大减少了建模变量, 且模型精度更高, 蓝莓糖度最优的PLSR模型测试集相关系数(RP)为0.887 5, 均方根误差(RMSEP)为0.395 9, 最优DBN模型RP为0.954 2, RMSEP为0.310 5。 研究表明, 利用SiPLS-UVE进行特征提取, 结合深度信念网络方法建立的蓝莓糖度检测模型可以更好地完成蓝莓糖度在线精准分析, 该方法有望应用于蓝莓及其他果蔬内部品质检测。
近红外光谱 蓝莓 糖度 无信息变量消除 深度信念网络 无损检测 Near-infrared spectroscopy Blueberry Sugar content Uninformative variable elimination Deep belief network Nondestructive testing 
光谱学与光谱分析
2022, 42(12): 3775
作者单位
摘要
华北作物改良与调控国家重点实验室, 华北作物种质资源研究与利用教育部重点实验室, 河北省作物种质资源实验室, 河北农业大学农学院, 河北 保定 071001
花生籽仁中的糖含量是影响食味品质的重要指标, 建立快速测定糖含量的方法可有效提高食用型花生的检测效率。 样品外观颜色是影响近红外分析的重要因素之一, 按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。 研究选择不同糖含量的花生种质332个, 采用色差仪将花生种质按种皮颜色分成黑紫色、 红色和粉色三大类。 采用3,5-二硝基水杨酸法、 蒽酮乙酸乙酯法、 蔗糖酶法分别测定籽粒中的总糖、 可溶性糖及蔗糖含量。 总糖含量分别在6.42%~39.53%(黑紫色籽粒)、 9.66%~39.71%(红色籽粒)和8.52%~38.84%(粉色籽粒)之间; 可溶性糖含量分别在2.4%~14.32%(黑紫色籽粒)、 2.94%~13.75%(红色籽粒)和2.19%~14.53%(粉色籽粒)之间; 蔗糖含量分别在0.92%~7.53%(黑紫色籽粒)、 1.05%~7.23%(红色籽粒)和0.95%~7.99%(粉色籽粒)之间, 变异系数均在33%以上。 采用瑞典波通DA7250型近红外分析仪(950~1 650 nm)采集籽粒的近红外光谱值, 选用基于全波段的偏最小二乘回归法(PLSR), 通过对比单一和复合预处理方法, 对比模型的相关系数和误差确定最佳预测模型。 分别建立了黑紫色、 红色、 粉色花生籽仁的总糖含量、 可溶性糖含量和蔗糖含量的近红外光谱定标模型, 共计9个模型, 预测相关系数(Rc)在0.883~0.925之间, 预测均方根误差(RMSEC)在0.370~1.988之间。 对总糖含量所建立的模型中, 粉色种皮花生的预测相关系数Rc可达0.925, RMSEC为1.705; 对可溶性糖含量所建模型中, 黑紫色种皮花生的预测相关系数Rc可达0.921, RMSEC为0.667; 对蔗糖含量所建的模型中, 粉色种皮花生的预测相关系数Rc可达0.914, RMSEC为0.435。 并分别用15份种质进行外部验证, 9个模型的预测相关系数Rp在0.892~0.967之间, 预测均方根误差RMSEP在0.327~2.177之间。 本研究建立的近红外光谱模型可同步、 快速地检测花生籽粒中的多种糖含量, 为高糖含量的鲜食花生育种提供了技术支持。
花生 近红外光谱分析 种皮颜色 蔗糖含量 可溶性糖含量 总糖含量 Peanut Near-infrared spectroscopy analysis Seed coat color Sucrose content Soluble sugar content Total sugar content 
光谱学与光谱分析
2022, 42(9): 2896
作者单位
摘要
1 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083
2 北京市农林科学院智能装备技术研究中心, 北京 100097
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5 000时, 模型预测性能最佳, 其预测参数Rp, 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。
在线检测 全透射光谱 通用模型 苹果 糖度 Online detection Full transmittance spectrum Universal prediction model Apple Sugar content 
光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1907
作者单位
摘要
1 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097
2 西南交通大学利兹学院, 四川 成都 611731
基于可见-近红外光谱分析技术开发了手持式水果糖度检测装置, 并用于水果糖度的现场实时分析。 硬件系统主要包括微型光谱仪、 卤素灯、 OLED显示屏、 单片机及驱动电路等。 采用Keil 5开发工具, 用C语言开发单片机程序。 配合上位机以LabView编写的光谱采集程序, 实现光谱信息的采集。 以苹果和大桃作为检测对象, 对装置的检测精度和模型在2台装置(主机、 从机)间的传递效果进行了探讨。 在实验室和果园环境下, 分别获取了苹果、 大桃样本在600~950 nm范围的可见-近红外光谱。 对实验室条件下采集的主机校正集光谱进行分析, 经过平滑、 最大值归一化、 二阶导数等预处理后, 利用偏最小二乘算法分别建立了苹果、 大桃的糖度检测模型。 模型导入主机装置后, 对预测集样本进行检验。 对苹果、 大桃的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.925, 0.587%和0.821, 0.613%。 采用分段直接校正和基于典型相关分析算法的模型传递方法将模型由主机传递到从机。 对比后发现, 基于典型相关分析算法取得了更好的模型传递结果。 从机对苹果、 大桃糖度的预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.883, 0.641%和0.805, 0.626%。 将实验室条件下建立的模型用于树上采集到的水果光谱数据分析, 得到预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.866, 0.741%和0.816, 0.627%。 整体检测结果表明, 该装置可以满足对苹果、 大桃糖度的有效检测, 借助模型传递算法, 实现了模型在不同装置间的共享和有效传递, 且实验室环境下采集的数据建立的模型可以用于树上水果糖度的有效检测, 该装置具有较大的经济价值和应用前景。
无损检测 水果 可见-近红外光谱 光谱分析 糖度 模型传递 Nondestructive detection Fruit Visible-near infrared spectrum Spectral analysis Sugar content Model transfer 
光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3058
作者单位
摘要
首都师范大学物理系, 北京 100048
选取对人体有重要作用的三种糖类化合物, 采用高分辨率太赫兹时域光谱系统与傅里叶变换红外光谱系统, 在较宽的频谱范围内, 对样品进行测谱分析; 实验发现无水葡萄糖在1.10, 1.30, 1.45, 1.79, 1.88, 1.97, 2.08, 2.40, 2.55, 2.70, 2.84 , 2.96, 3.24, 3.64和4.23 THz频率处存在特征吸收, 无水果糖在1.09, 1.33, 1.65, 2.14, 2.62, 2.97, 3.24, 4.75, 6.97, 7.35, 7.98, 8.36, 9.16, 9.32, 9.53和9.73 THz频率处存在特征吸收, 无水半乳糖在2.21, 2.33, 2.70, 2.82, 3.17, 3.42, 3.93, 4.51, 5.07, 5.96, 6.60, 6.91, 8.03, 8.71和9.01 THz频率处存在特征吸收。 对掺杂不同比例葡萄糖、 果糖、 半乳糖与聚乙烯样品的实验结果做定量分析, 发现在测得的上述特征吸收频率处, 随化合物样品质量分数的增加, 样品的吸收系数或吸光度呈线性递增。 实验进一步得到无水葡萄糖与无水果糖在2.96 THz存在共同的特征吸收, 无水葡萄糖与无水半乳糖在2.33, 2.70和2.82 THz三处存在共同的特征吸收, 无水果糖与无水半乳糖在8.00 THz处存在共同的特征吸收, 而无水葡萄糖、 果糖、 半乳糖三者在3.20 THz处存在共同的特征吸收。 三种化合物具有相同的分子式, 所以三者都具有的3.20 THz特征吸收频率主要源于分子内相互作用, 反应同分异构体相同的化学键或者基团。 三者特征吸收频率的差异主要源于分子结构以及分子间相互作用的不同, 代表同分异构体结构以及分子间振动模式的差异。 通过分析三种糖类样品的实验测量结果, 预测了葡萄糖在4.70, 5.30, 5.60, 5.98, 7.03, 7.85, 8.26, 8.71和9.01 THz处存在特征吸收。 基于密度泛函理论, 采用CASTEP量子化学计算软件对三种化合物进行理论模拟, 对样品在THz波段的特征吸收进行指认, 计算得到的结果与实验结果吻合, 这表明了CASTEP晶体模拟软件在化合物的THz光谱模拟方面应用的可行性。
太赫兹光谱系统 糖类化合物 透射光谱 特征吸收频率 CASTEP软件模拟 Terahertz spectral system Sugar compounds Transmission spectra Characteristic absorption frequency CASTEP simulation 
光谱学与光谱分析
2021, 41(8): 2391
作者单位
摘要
1 四川农业大学机电学院, 四川 雅安 625014
2 四川农业大学信息工程学院, 四川 雅安 625014
猕猴桃糖度是重要的猕猴桃内部品质衡量指标。 传统的糖度检测耗时且有损样品, 有效无损检测猕猴桃糖度含量对于其品质分级、 储藏销售具有重大意义。 基于高光谱成像技术的常见果蔬品质无损检测方法多数是采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、 连续投影算法(SPA)、 主成分分析(PCA)、 迭代保留信息变量法(IRIV)等算法中的某个单一算法提取特征光谱变量, 而这些算法单独使用易导致预测结果的稳定性不足。 对此, 开展了基于高光谱成像技术的猕猴桃糖度的无损检测方法研究。 以四川省雅安市“红阳”猕猴桃为研究对象, 依次对猕猴桃样本编号并采集其在400~1 000 nm波长范围内的高光谱图像, 计算感兴趣区域的平均光谱作为样本的有效光谱信息; 分别采用多元散射校正(MSC)、 标准正态变量变换(SNV)、 直接正交信号校正(DOSC)等3种光谱数据预处理方法分析对预测模型精度的影响, 对比结果显示DOSC的预处理效果最好; 对预处理后的光谱分别采用一次降维(CARS, SPA, IRIV)、 一次组合降维(CARS+SPA, CARS+IRIV)算法和二次组合降维算法((CARS+SPA)-SPA, (CARS+IRIV)-SPA))等7种算法提取特征光谱变量, 并分别构建了预测猕猴桃糖度的3种模型, 即支持向量回归机(SVR)、 最小二乘支持向量机(LSSVM)和极限学习机(ELM)模型; 最后对比了基于不同特征提取方法的3种模型的预测精度。 研究结果表明: ELM模型具有最好的预测性能, 而SVR模型的预测性能最差; (CARS+IRIV)-SPA所选特征光谱变量输入LSSVM、 ELM模型, 其获得的预测结果均优于其他算法所选特征光谱变量输入对应模型所得的预测结果, 证明了(CARS+IRIV)-SPA算法在提高猕猴桃糖度含量检测精度方面的有效性。 对比不同方法的预测结果可知, (CARS+IRIV)-SPA-ELM对猕猴桃糖度的预测性能最优, 其相关系数Rc=0.945 1, Rp=0.839 0, 均方根误差RMSEC=0.450 3, RMSEP=0.598 3, 预测相对分析误差RPD=2.535 1, 该方法为猕猴桃糖度的检测无损化、 精准化、 智能化发展提供了可靠的理论依据和技术支撑。
猕猴桃 高光谱成像 糖度 特征光谱变量 极限学习机 Kiwi Hyperspectral imaging Sugar content Characteristic wavelength Extreme learning machine 
光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2188

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!