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基于便携式拉曼高光谱成像技术的散装奶粉中硫脲可视化现场快速检测方法研究 被引量：1
1
作者 杨巧玲 陈沁 +6 位作者 钮冰 邓晓军 马金鸽 古淑青 于永爱 郭德华 张峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2156-2162,共7页
硫脲是一种含氮量高、毒性较大的潜在蛋白掺假化合物,常规的实验室检测方法过程复杂、效率低,无法满足口岸对大批次散装奶粉样本质量快速筛查的需求。为解决口岸抽样监管缺乏快速实时评价方法的难题,利用自主搭建的便携式点扫描拉曼高... 硫脲是一种含氮量高、毒性较大的潜在蛋白掺假化合物,常规的实验室检测方法过程复杂、效率低,无法满足口岸对大批次散装奶粉样本质量快速筛查的需求。为解决口岸抽样监管缺乏快速实时评价方法的难题,利用自主搭建的便携式点扫描拉曼高光谱成像系统,开发了一种简单高效的奶粉中硫脲现场可视化快速检测方法,确保散装奶粉在进出口环节的精准监管。研究以不同添加浓度(0.005%~2.000%)的硫脲奶粉混合物为样本,分别用Whittaker平滑方法和自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法(airPLS)消除光谱数据的背景随机噪音信号和荧光背景干扰,峰值识别后对硫脲特征位移处的单波段数据进行二值化处理,得到混合样本感兴趣区域的二值热图,通过二值图中硫脲像素点的有无和坐标,对奶粉中的硫脲进行定性判别和定位分析。进一步分析得感兴趣区域内硫脲像素点数目与添加浓度的关系,结果表明随着添加浓度的增加,硫脲像素点数目呈线性增长趋势,其中线性拟合的决定系数(R^(2))为0.9913,硫脲的最低检出浓度为0.05%。在0.25%,0.60%,1.20%和1.50%的添加水平下,利用像素点数目和线性拟合关系预测奶粉中硫脲的浓度,结果显示预测浓度的相对误差范围为-9.41%~4.01%,相对标准偏差小于7%。该点扫描拉曼高光谱成像系统能在10 min内完成单个样本的检测,结合软件控制系统,实时对奶粉中的硫脲颗粒进行定性、定量和污染分布分析,方法简单高效、准确性好、灵敏度高、稳定性强,为口岸现场对散装奶粉中硫脲掺假物的实时快速检测提供了技术监管手段,能显著提升口岸现场散装样本的监管环节质量评价的精准性,为进口奶粉快速通关提供技术保障。 展开更多
关键词 便携式拉曼高光谱成像技术 现场无损检测 硫脲 奶粉
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高光谱成像技术在小麦品质检测中的研究进展
2
作者 张玉荣 吴雯靓 +3 位作者 刘舒娴 史卓可 张咚咚 吴琼 《食品与发酵工业》 北大核心 2025年第9期405-412,共8页
小麦是食品行业重要的生产原料和我国政府储备粮种之一,快速准确地检测小麦品质对提高其流通效率至关重要。高光谱成像技术(hyperspectral imaging technology,HSI)因其高效、准确、快速、无损的特点,在小麦品质检测领域具有良好前景。... 小麦是食品行业重要的生产原料和我国政府储备粮种之一,快速准确地检测小麦品质对提高其流通效率至关重要。高光谱成像技术(hyperspectral imaging technology,HSI)因其高效、准确、快速、无损的特点,在小麦品质检测领域具有良好前景。该文总结了HSI在小麦品质检测领域的应用研究进展,简述了目前HSI检测小麦品质时存在的问题,并对未来HSI的发展进行了分析和展望,以期为HSI在小麦品质快速无损检测领域的应用与相关研究提供参考。 展开更多
关键词 小麦品质 高光谱成像技术 无损检测
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基于高光谱成像技术和近红外光谱技术的金冠苹果货架期判别及其品质分析 被引量：2
3
作者 赵昕 郑树亮 +3 位作者 牛晓颖 曹建康 陈晗 赵志磊 《食品工业科技》 北大核心 2025年第11期302-312,共11页
为实现金冠苹果的货架期及可溶性固形物含量(SSC)和酸度(pH)的无损分析,利用高光谱成像系统(400~1000 nm)和近红外(800~2500 nm)光谱仪分别采集了金冠苹果的六个不同货架期(采后0、7、14、21、28和35 d)的光谱信息,采用了卷积平滑(Savit... 为实现金冠苹果的货架期及可溶性固形物含量(SSC)和酸度(pH)的无损分析,利用高光谱成像系统(400~1000 nm)和近红外(800~2500 nm)光谱仪分别采集了金冠苹果的六个不同货架期(采后0、7、14、21、28和35 d)的光谱信息,采用了卷积平滑(Savitzky-Golay,SGS)、一阶导数平滑(Savitzky-Golay First Derivative,1D)、标准正态变换(Standard Normal Variate,SNV)和归一化(Area Normalize,Normalize)四种预处理方法,利用竞争性自适应重加权采样算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling Aglorithm,CARS)和无信息变量消除法(Uninformative Variable Elimination,UVE)提取特征波长,并建立了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)和最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Vector Machine,LSSVM)货架期分类模型。在对SSC和pH的预测中,采用灰度共生矩阵(Gray Level Cooccurrence Matrix,GLCM)提取金冠苹果高光谱图像中的8种纹理特征,采用CARS对预处理后的高光谱图像的光谱数据、高光谱图像的光谱与纹理融合数据以及近红外光谱数据提取特征变量,建立偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机两种模型。结果表明,近红外光谱和高光谱成像技术均可实现对金冠苹果货架期的判别,判别最优模型为基于高光谱图像的1D+UVE+BP模型,判别准确率为100%;对金冠苹果SSC的定量预测中,基于近红外光谱的1D+CARS+PLSR模型预测效果最好,预测集相关系数(R_(p))和均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction Set,RMSEP)值分别为0.9323和0.4036;对金冠苹果的pH定量预测中,基于近红外光谱的SNV+CARS+LS-SVM模型预测效果最好,R_(p)和RMSEP值分别为0.8749和0.0417,研究结果为金冠苹果的无损检测提供了技术支持和依据。 展开更多
关键词 近红外光谱技术 高光谱成像系统 苹果 货架期 定性判别 定量预测
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基于高光谱成像技术与BO-LightGBM算法的玉米品种无损鉴别
4
作者 张阿支 沈建国 +3 位作者 蒋敏兰 杨文文 张长江 石小威 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第3期192-199,共8页
玉米集粮、经、饲三元为一体,是我国最主要的饲料来源及工业原料,优质的玉米品种是保证玉米产量的首要条件。针对目前玉米品种检测以人工为主、工作量大、效率不高,有损检测、易因疲劳而产生主观错误等问题,本文提出了一种基于高光谱成... 玉米集粮、经、饲三元为一体,是我国最主要的饲料来源及工业原料,优质的玉米品种是保证玉米产量的首要条件。针对目前玉米品种检测以人工为主、工作量大、效率不高,有损检测、易因疲劳而产生主观错误等问题,本文提出了一种基于高光谱成像技术实现玉米品种快速无损鉴别的方法。首先,对采集到的5种不同品种共计1000份玉米光谱数据采用多元散射校正、小波变换、移动平均滤波、标准化和矢量归一化5种不同的方法进行预处理,消除光谱采集过程中存在的干扰信号,比较并筛选出最优的光谱预处理方法;其次,采用主成分分析(PCA)进行特征波长提取,实现数据降维,降低模型运算量;最后,利用贝叶斯优化自动调整模型超参数,建立基于贝叶斯优化LightGBM玉米品种分类模型(BO-LightGBM)。结果表明,矢量归一化的预处理方式结合PCA提取特征的BO-LightGBM模型对于玉米种粒无损鉴别的效果最好,准确率为99.67%。 展开更多
关键词 玉米 品种鉴别 高光谱成像技术 LightGBM
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基于高光谱成像技术的西瓜叶片CAT和POD活性模型构建
5
作者 马燕 马玲 +3 位作者 马思艳 王静 张祎洋 吴龙国 《现代农业科技》 2025年第6期169-174,共6页
利用高光谱成像技术建立西瓜叶片过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)活性的预测模型。采用归一化处理(NL)、高斯滤波平滑(GF)、标准正态变化(SNV)、正交信号校正(OSC)和移动平均法(MA)5种方法对原始光谱进行预处理,运用竞争性自适应加权... 利用高光谱成像技术建立西瓜叶片过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)活性的预测模型。采用归一化处理(NL)、高斯滤波平滑(GF)、标准正态变化(SNV)、正交信号校正(OSC)和移动平均法(MA)5种方法对原始光谱进行预处理,运用竞争性自适应加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除变换法(UVE)、遗传偏最小二乘算法(GAPLS)4种方法提取特征波长,基于优选的特征波长建立了偏最小二乘回归(PLSR)、多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)预测模型。结果表明,PLSR-GAPLS构建CAT活性的预测模型效果较优(RC=0.85,RCV=0.61,RP=0.66),PLSR-UVE构建POD活性的预测模型效果较优(RC=0.92,RCV=0.85,RP=0.84)。研究结果可以为宁夏硒砂瓜精细化栽培提供数据支撑和理论依据,为西瓜生长信息无损检测提供技术支持。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 西瓜叶片 SOD活性 POD活性 模型构建 无损检测
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高光谱成像技术结合深度学习的藕粉识别和掺假检测
6
作者 彭健恒 胡新军 +4 位作者 张嘉洪 田建平 陈满骄 黄丹 罗惠波 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第6期1759-1767,共9页
藕粉营养价值高,工艺复杂,一些不法商家受到利益的驱使,利用廉价的普通淀粉冒充藕粉或在藕粉中掺入普通淀粉。传统的藕粉真伪检查方法耗时耗力,具有破坏性。高光谱成像技术凭借其快速、无损且精确的优点在食品安全检测领域得到广泛应用... 藕粉营养价值高,工艺复杂,一些不法商家受到利益的驱使,利用廉价的普通淀粉冒充藕粉或在藕粉中掺入普通淀粉。传统的藕粉真伪检查方法耗时耗力,具有破坏性。高光谱成像技术凭借其快速、无损且精确的优点在食品安全检测领域得到广泛应用。因此,为了准确区分藕粉和其他普通淀粉并识别掺假藕粉,提出了一种高光谱成像技术结合深度学习的快速鉴别藕粉真伪的方法。利用高光谱成像技术采集900~1700 nm波段范围内的纯藕粉、四种普通淀粉以及掺假淀粉的高光谱图像。在纯藕粉和四种普通淀粉的高光谱图像中划分若干个感兴趣区域(ROI),计算每个ROI的平均反射率作为构建分类模型的原始光谱数据。去除掉原始光谱前后受噪音影响的异常波段,保留了940~1675 nm之间的443个波段。接着通过孤立森林(IF)算法剔除掉光谱数据中的异常数据。为提高模型训练效率,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、自助软收缩算法(BOSS)和通道注意力模块(CAMM)三种方法分别从443个波段中提取出45、32和12个特征波长。基于提取出的特征波长的光谱数据,构建了偏最小二乘判别(PLS-DA)分类模型,其中CAMM-PLS-DA模型识别效果最好,测试集准确率达到了95.25%。为了确定最佳分类模型,基于CAMM提取不同特征波长数目下的光谱数据,建立PLS-DA、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)分类模型,其中CAMM-CNN模型的分类性能最好,测试集准确率最高达到了99.69%。为进一步检验CAMM-CNN模型对掺假藕粉的鉴别能力,将掺假藕粉高光谱图像所有像素点的光谱数据输入到训练好的CAMM-CNN模型中进行判别,从可视化图像看出,模型成功识别出掺假藕粉中的多种普通淀粉。研究结果表明,高光谱成像技术结合深度学习方法可以有效地应用于藕粉的真伪鉴别,这为打击藕粉掺假行为和保障藕粉安全提供了一种新的检测手段。 展开更多
关键词 藕粉 掺假 高光谱成像技术 深度学习 通道注意力机制模块 卷积神经网络
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基于高光谱成像的烟火药快速可视化识别方法
7
作者 李云鹏 王宏炜 +3 位作者 代雪晶 武连全 胡伟成 张彦春 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第8期2183-2189,共7页
涉爆现场勘查工作中,烟火药的快速探测和准确识别对重大突发爆炸案件的防控与快速处置起着至关重要的作用,而当前对烟火药等爆炸物进行现场快速检测方法大多存在识别速度低、可视化困难等问题。鉴于此,提出一种基于高光谱成像技术结合... 涉爆现场勘查工作中,烟火药的快速探测和准确识别对重大突发爆炸案件的防控与快速处置起着至关重要的作用,而当前对烟火药等爆炸物进行现场快速检测方法大多存在识别速度低、可视化困难等问题。鉴于此,提出一种基于高光谱成像技术结合单类支持向量机(OCSVM)快速发现与识别烟火药的方法。首先,使用高光谱相机采集检材400~720 nm波段的高光谱数据,运用主成分分析(PCA)对数据进行降维,通过乘性散射校正(MSC)消除样本表面颗粒散射引起的基线偏移,使用Savitzky-Golay(SG)平滑抑制高频噪声,提升光谱信噪比。其次,为减少模型复杂度提高效率,通过Kennnard-Stone(K-S)方法从光谱数据中选取代表性的烟火药样本作为数据集,以4∶1的比例将其划分为训练集和测试集,在此基础上建立OCSVM模型。再次,为验证模型对烟火药的识别能力,使用相同的训练集建立孤立森林(iForest)、自编码器(AE)模型,对比三种模型对烟火药的识别能力。最后,将识别结果映射到检材的RGB图像中,采取掩膜操作标记目标类像素得到识别图像,实现烟火药的可视化识别效果。结果表明,OCSVM方法对多种检材识别的总体精度高于0.95、F1得分和AUC值超过0.8、识别时间低于2 s,OCSVM在分类准确率、运行速度、F1得分和曲线下面积(AUC)等指标上的表现均优于孤立森林模型和自编码器模型。在可视化识别方面,经过映射和掩膜操作后得到基于OCSVM模型的识别图像可以较为准确的反映出烟火药在所有检材中的分布情况,而基于孤立森林和自编码器模型的识别图像未能很好的反映烟火药在黄色纸和黑色涤纶布料上的分布。研究表明,本文提出的基于高光谱成像结合OCSVM的烟火药识别方法具有识别准确率高、反应速度快、泛化能力强的特点,能够快速、准确、无损地识别检材中的烟火药。其识别精度、识别速度以及可视化效果可很好的适用于涉爆现场烟火药的快速发现与临场检测,为现场勘查中烟火药的搜寻提供一种有效方法。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 单类支持向量机 烟火药 可视化识别
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基于高光谱成像技术的南果梨酸度无损检测方法 被引量：8
8
作者 张芳 邓照龙 +3 位作者 田有文 高鑫 王开田 徐正玉 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期231-239,共9页
南果梨是一种重要的水果品种,其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而,传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析,不仅耗时费力,而且容易导致样品污染和浪费。因此,旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法,以实... 南果梨是一种重要的水果品种,其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而,传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析,不仅耗时费力,而且容易导致样品污染和浪费。因此,旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法,以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先,采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据,其光谱波长范围为400~1000 nm,并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸;其次,采用多元散射校正(multipli⁃cative scatter correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理,建立偏最小二乘回归模型(partial least squares regression,PLSR),选择出建模效果最佳的预处理方法,结果显示MSC方法效果最优;然后结合连续投影算法(successie projection algorithm,SPA)提取特征波段,在700~900 nm范围内确定9个特征光谱变量;最后,以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量,分别建立PLSR模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型以及遗传算法(genetic algorithm,GA)和粒子群算法(particle swarm op⁃timization,PSO)优化的BP神经网络模型。研究结果表明,基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高,效果最好,预测集决定系数R^(2)_(p)=0.911,RMSEP=0.032。可见,基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测,为南果梨的品质评价提供参考。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 南果梨 酸度 BP神经网络 PSO-BP模型
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基于高光谱成像技术对菜心种子霉变的识别 被引量：2
9
作者 余展旺 殷海 +4 位作者 何曼文 周理华 谢百亨 熊征 黄富荣 《种子》 北大核心 2024年第8期146-150,156,共6页
为了鉴别健康与霉变菜心种子,本研究通过高光谱成像技术获得健康与霉变菜心种子光谱,建立判别模型。基于原始光谱和9种预处理后光谱建立支持向量机判别(SVM-DA)模型,发现基于一阶导数预处理后光谱的模型表现最出色,建模集和预测集的准... 为了鉴别健康与霉变菜心种子,本研究通过高光谱成像技术获得健康与霉变菜心种子光谱,建立判别模型。基于原始光谱和9种预处理后光谱建立支持向量机判别(SVM-DA)模型,发现基于一阶导数预处理后光谱的模型表现最出色,建模集和预测集的准确率分别为95.87%和95.74%。为了去除冗余或不必要的信息,采用遗传算法(GA)对原始光谱和各种预处理后光谱进行波段筛选,并再次建立SVM-DA模型,在这些模型中,FD-GA-SVM-DA模型性能最优,建模集和预测集准确率分别达97.71%和96.81%。研究表明,基于高光谱技术鉴别健康和霉变菜心种子具有可行性。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 菜心种子 霉变 支持向量机判别模型
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基于机器学习的拉曼成像技术在微塑料识别与可视化中的应用
10
作者 马梦丹 许玉芝 +1 位作者 李芳 徐笠 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第7期939-949,共11页
微塑料(MPs)作为一种新型持久性污染物,已对生态系统构成潜在威胁,因此,有效进行微塑料的识别和分类工作对于环境污染的监测和风险评估至关重要,在现有的多种检测方法中,拉曼成像技术因其低样本需求及化学特异性强等优点被广泛应用于分... 微塑料(MPs)作为一种新型持久性污染物,已对生态系统构成潜在威胁,因此,有效进行微塑料的识别和分类工作对于环境污染的监测和风险评估至关重要,在现有的多种检测方法中,拉曼成像技术因其低样本需求及化学特异性强等优点被广泛应用于分析微塑料的类别和特征。为了应对MPs引发的生态环境问题,探讨高光谱解混方法与机器学习相结合的拉曼成像技术,用于识别和可视化土壤中的微塑料。采用N-FINDR算法耦合无约束最小二乘法(N-FINDR-UCLS)分析聚苯乙烯(Polystyrene,PS)、聚丙烯(Polypropylene,PP)、聚乙烯(Polyethylene,PE)和聚己二酸/对苯二甲酸丁二醇酯[Poly(butylene adipate-co-terephthalate),PBAT]等四种常见的微塑料,分别对单一微塑料以及原始、老化和土壤中混合的微塑料进行了拉曼成像,并利用N-FINDR-UCLS分析,将其计算求得的平均光谱与原始微塑料拉曼数据进行对比,以皮尔逊相关系数(r)评价光谱图的相似性和鲁棒性。结果显示,建立的方法能够快速准确地识别单一以及原始和老化微塑料多元混合的微塑料类型,并在复杂的土壤样品中保持良好的识别能力。在微塑料污染日益严重的背景下,为环境监测和污染治理提供了强有力的工具,未来的研究可以进一步优化算法,引入更多种类的微塑料样本,并探索在其他复杂环境中的应用。 展开更多
关键词 微塑料 高光谱解混 拉曼成像 机器学习 环境检测
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基于高光谱成像的烟丝掺配比例检测研究
11
作者 杨天卓 何晋 +5 位作者 吴恋恋 戴永生 易斌 李华杰 张二强 堵劲松 《轻工学报》 北大核心 2025年第3期115-126,共12页
针对目前卷烟生产线缺乏快速检测烟丝掺配比例方法的问题,利用高光谱成像技术和机器学习方法,采集不同掺配比例的混合烟丝光谱数据,探讨单一及组合预处理方法对模型构建效果的影响。采用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)建立... 针对目前卷烟生产线缺乏快速检测烟丝掺配比例方法的问题,利用高光谱成像技术和机器学习方法,采集不同掺配比例的混合烟丝光谱数据,探讨单一及组合预处理方法对模型构建效果的影响。采用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)建立回归模型,并利用最小角回归(LARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重采样(CARS)及遗传算法(GA)进行特征波段选择,建立简化模型。结果表明:不同预处理方法的单一或组合使用均会影响回归模型的精度,其中小波变换与SG滤波联用(Wave+SG)方法相比原始数据将平均绝对百分比误差(MAPE)降低了1.2%;基于Wave+SG-GA-PLSR建立的回归模型表现最佳,其在两组分掺配中的训练集和测试集MAPE分别为1.415%和1.531%;基于两组分掺配建立的方法同样适用于多组分掺配,在三组分和四组分的预测集中,MAPE均低于8.3615%。高光谱成像技术结合机器学习方法能够较为准确地预测混合烟丝中各组分的掺配比例,可为烟丝掺配均匀性的在线监测及卷烟生产过程的质量控制提供参考。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 掺配比例 波段选择 机器学习 回归分析
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猕猴桃软腐病无损高光谱诊断技术研究 被引量：1
12
作者 翟依晨 张林 +3 位作者 祝佳佳 龙艳 杨鑫睿 赵志博 《山地农业生物学报》 2025年第2期78-86,共9页
基于高光谱成像技术实现对猕猴桃软腐病的室内无损快速检测,以期为病果诊断、果实分选提供技术方案。在可见光-近红外波长范围内(400~1000 nm)采集病果与健康果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(ROI),获得样本128个波段的高光谱数据... 基于高光谱成像技术实现对猕猴桃软腐病的室内无损快速检测,以期为病果诊断、果实分选提供技术方案。在可见光-近红外波长范围内(400~1000 nm)采集病果与健康果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(ROI),获得样本128个波段的高光谱数据,基于最小冗余最大相关(mRMR)特征排序算法,从中选择8个最优特征波段。使用标准正态变量变换(SNV)方法对高光谱数据进行预处理,将样本随机分配为测试和训练数据集,分别基于全波段和特征波段建立分类模型。同时,从自然发病果实分离软腐病菌,并鉴定其种类。结果表明:猕猴桃软腐病果实与健康果实的高光谱曲线存在明显区别。针对猕猴桃软腐病识别,可优化神经网络模型识别效果最好,从发病果实分离到葡萄座腔菌(Botryosphaeria dothidea)和甜樱间座壳属(Diaporthe eres)均为已知的猕猴桃软腐病菌,表明自然发病组分类结果可靠。本研究利用高光谱成像技术能准确区分贵长猕猴桃软腐病果实与健康果实,可实现猕猴桃软腐病早期无症状时期的无损快速检测,为采后果实分选提供了可靠技术。 展开更多
关键词 猕猴桃软腐病 高光谱成像技术 无损快速检测 机器学习
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高光谱成像与混合波长选择的宽度学习系统预测猪肉TVB-N含量和pH值
13
作者 罗毅智 唐书奇 +4 位作者 金青婷 丘广俊 齐海军 孟繁明 李鹏 《食品科学》 北大核心 2025年第16期345-352,共8页
为了实现猪肉新鲜度的快速、无损、准确检测,本研究提出一种基于高光谱成像与宽度学习系统(broad learning system,BLS)的猪肉新鲜度无损检测方法。通过将高光谱技术与BLS模型结合,预测猪肉样品总挥发性盐基氮(total volatile basic nit... 为了实现猪肉新鲜度的快速、无损、准确检测,本研究提出一种基于高光谱成像与宽度学习系统(broad learning system,BLS)的猪肉新鲜度无损检测方法。通过将高光谱技术与BLS模型结合,预测猪肉样品总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量和pH值。通过4种不同的预处理方法(Savitzky-Golay(SG)平滑、归一化、基线校正、标准正态变换)优化光谱数据,采用竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和区间变量迭代空间收缩法(interval variable iterative space shrinking approach,iVISSA)进行特征提取。结果表明,SG预处理效果最优,结合iVISSA与SPA的特征提取方法能够有效剔除冗余特征并减少不相关信息的干扰,在BLS回归模型中实现了最佳的预测性能。具体来说,在TVB-N含量的预测中,iVISSA-SPA-BLS模型达到了预测相关系数RP为0.9422、预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为3.0072、残差预测差(residual prediction deviation,RPD)为2.8038的优异性能,pH值的预测达到了RP为0.8173、RMSEP为0.3679、RPD为1.7164。该方法能够高效、无损地预测猪肉新鲜度,可为食品安全领域提供一条新的无损检测技术路线。 展开更多
关键词 猪肉新鲜度 高光谱成像技术 宽度学习系统 特征提取
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基于高光谱技术的库尔勒香梨成熟度检测
14
作者 刘佳乐 孟洪兵 张焱姝 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第10期233-238,共6页
开发了一种基于高光谱成像技术的库尔勒香梨成熟度检测方法,旨在突破传统经验判断法的局限性。采用450~1 000 nm光谱范围的高光谱成像系统并采集了4个成熟阶段(共计160个样本)的光谱数据,运用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)... 开发了一种基于高光谱成像技术的库尔勒香梨成熟度检测方法,旨在突破传统经验判断法的局限性。采用450~1 000 nm光谱范围的高光谱成像系统并采集了4个成熟阶段(共计160个样本)的光谱数据,运用多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)进行数据预处理以消除噪声干扰。创新性地构建了融合深度可分离卷积技术的CNN-S神经网络模型,实现了不同成熟阶段香梨的精准分类。试验数据表明,CNN-S模型在测试集上的准确率达92%,明显优于AlexNet、ResNet模型。经过预处理的数据提升了模型性能,验证集准确率达到96%。该方法为香梨成熟度检测提供了高效、准确的解决方案,并为智慧农业技术应用提供了理论依据。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 库尔勒香梨 成熟度检测 无损检测 CNN-S模型
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基于高光谱成像技术和机器学习的猕猴桃果实可溶性固形物含量预测 被引量：2
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作者 刘子涵 李明 +4 位作者 赵峙尧 陈谦 李佳利 于家斌 钱建平 《果树学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2606-2620,共15页
【目的】可溶性固形物含量(SSC)是评价猕猴桃果实品质的关键指标。旨在利用高光谱技术构建猕猴桃果实SSC预测方案,实现无损、准确评估果实内部品质。【方法】以米良一号猕猴桃果实为研究对象,对高光谱图像进行白板校正、感兴趣区域提取... 【目的】可溶性固形物含量(SSC)是评价猕猴桃果实品质的关键指标。旨在利用高光谱技术构建猕猴桃果实SSC预测方案,实现无损、准确评估果实内部品质。【方法】以米良一号猕猴桃果实为研究对象,对高光谱图像进行白板校正、感兴趣区域提取;采用MSC、SG平滑、SG-MSC和SG-SNV方法进行光谱数据预处理以消除噪声影响,并通过PLSR模型确定最优方法;结合CARS、SPA和RF算法分别提取与果实SSC相关的特征波段;建立PLSR、SVR、RFR、BPNN模型,比较特征波段与SSC实测值之间的耦合关系,选出最优模型,并利用PSO算法优化其预测精度,以实现果实内部品质的泛化预测。【结果】MSC方法在全波段回归中表现最佳;CARS算法有效简化模型并提取关键特征波段;SVR模型预测精度最高,经PSO优化后训练集和测试集决定系数分别为R_(c)^(2)=0.949,R_(P)^(2)=0.913;均方根误差分别为RMSEC=0.341 2,RMSEP=0.364 9。【结论】相比于单一环节的算法优化,MSC+CARS+PSO-SVR的组合模型在猕猴桃果实可溶性固形物含量预测方面表现更优,研究结果可为果品品质监测和分级分选提供技术支持。 展开更多
关键词 猕猴桃 高光谱成像技术 可溶性固形物含量 机器学习 品质预测
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基于显微高光谱成像技术判别食源性致病菌种类的方法研究 被引量：6
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作者 康睿 程雅雯 +1 位作者 周玲莉 任妮 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期392-397,共6页
如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能... 如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能够借助显微镜技术突破传统光谱成像的灵敏度和分辨率极限,并利用可见/近红外光谱为单个致病菌细胞添加高分辨率的图像和光谱信息。以空肠弯曲杆菌、大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌为检测对象,采用显微高光谱成像技术进行数字化表征和数据采集,结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)算法对各致病菌细胞的图像和光谱数据进行建模分类。结果显示,显微尺度的致病菌光谱数据呈现可判别的分布规律,新采用的Bi-LSTM网络在光谱数据集中表现优异,在三种致病菌的分类任务中取得了91.0%的平均准确率,而传统的线性判别分类器(LDA)和支持向量机分类器(PCA-SVM)的平均准确率分别为80.1%和88.5%。但是,仅依赖光谱数据进行致病菌种类判别仍然存在较为严重的假阳性问题,尤其是在大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的分类中存在错误分类。图像信息的加入则能够显著改善各分类的识别准确率,其中Bi-LSTM分类器取得了高达98.1%的准确率,LDA和PCA-SVM均取得了95.3%的准确率。研究结果表明,显微高光谱成像技术在食源性致病菌的特异性光谱和图像表征中具有优势,提出的Bi-LSTM网络能够直接处理高维的图谱特征,两种技术的融合在食源性致病菌细胞级别的早期检测应用中展现潜力。 展开更多
关键词 食源性致病菌 细菌细胞检测 显微高光谱成像技术 光谱识别
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基于高光谱成像和深度学习的梨果采后隐性损伤检测
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作者 孙明蕾 胡泽轩 +2 位作者 张凡 马倩云 王文秀 《河北农业大学学报》 北大核心 2025年第3期98-106,共9页
梨果皮薄肉脆,在运输及贮藏过程中易受到挤压、碰撞等造成机械损伤,造成品质降低。隐性损伤难以用肉眼进行判断,识别难度大,针对该问题,本研究旨在结合高光谱成像技术和深度学习算法,构建梨果采后隐性损伤快速检测方法。获取鸭梨、皇冠... 梨果皮薄肉脆,在运输及贮藏过程中易受到挤压、碰撞等造成机械损伤,造成品质降低。隐性损伤难以用肉眼进行判断,识别难度大,针对该问题,本研究旨在结合高光谱成像技术和深度学习算法,构建梨果采后隐性损伤快速检测方法。获取鸭梨、皇冠梨和雪花梨健康、隐性损伤和显性损伤的光谱图像,对光谱数据进行一阶导数、二阶导数、标准正态变量变换等七种预处理后,利用最小二乘支持向量机、K最邻近法和随机森林算法构建识别模型。为进一步提升分类识别准确率,基于二阶导数+标准正态变量变换预处理后光谱数据构建了卷积神经网络模型,对卷积神经网络模型进行网络结构和学习率优化。结果表明基于二阶导数+标准正态变量变换的最小二乘支持向量机模型分类效果较好,预测准确率为88.14%,卷积神经网络模型的最优参数为:卷积层和全连接层设置为3层,学习率设置为0.0005,此条件下预测准确率为97.69%,分类效果最好。该结果为梨果实隐性损伤的快速无损检测提供了方法参考。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 梨 隐性损伤 快速检测
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高光谱成像结合ELM的鸡蛋品种鉴别
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作者 张伏 王梦瑶 +4 位作者 颜宝苹 张方圆 袁叶 张亚坤 付三玲 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期836-841,共6页
鸡蛋是营养丰富的农产品,不同品种鸡蛋所含营养物质成分不同。市场上出现品种以次充好、掺假等问题对食品安全造成严重威胁,急需解决鸡蛋品种鉴别难题。以4种鸡蛋为试验样本,按2∶1划分训练集和测试集,分别为160枚和80枚。高光谱成像采... 鸡蛋是营养丰富的农产品,不同品种鸡蛋所含营养物质成分不同。市场上出现品种以次充好、掺假等问题对食品安全造成严重威胁,急需解决鸡蛋品种鉴别难题。以4种鸡蛋为试验样本,按2∶1划分训练集和测试集,分别为160枚和80枚。高光谱成像采集系统获取935.61~1720.23 nm范围内鸡蛋光谱图像,对其黑白校正后框选鸡蛋样本中心大小为30×30 pixel的感兴趣区域(ROI),将该区域内各像素点反射率均值作为样本原始光谱数据。为减少原始光谱数据首尾端随机噪声的影响,截取949.43~1709.49 nm范围内光谱信息用于后续研究,采用SG平滑(SG)和多元散射校正(MSC)对其预处理,连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、CARS-SPA、CARS+SPA四种方式对预处理后的光谱数据提取特征波长,基于全波段(FB)和特征波段建立支持向量机(SVM)、粒子群算法(PSO)优化的SVM(PSO-SVM)、极限学习机(ELM)等模型,对比鉴别准确率以寻找最佳鸡蛋品种鉴别模型。试验结果表明,SG-SPA-ELM模型鉴别效果最佳,鉴别准确率为85.00%,高光谱成像技术结合ELM可有效实现鸡蛋品种无损高效准确检测,为鸡蛋和其他农产品品种鉴别提供参考。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 鸡蛋 品种鉴别 极限学习机
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基于高光谱成像技术的农产品中脂肪酸检测研究进展 被引量：1
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作者 曹烁森 周益民 +3 位作者 徐一清 孙通 周国鑫 刘兴泉 《中国粮油学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期209-217,共9页
高光谱成像技术作为一种新兴的光学检测技术,以其快速、无损等优点被广泛应用于农业的各个领域。利用高光谱成像技术检测农产品中的游离脂肪酸及脂肪酸组成比例,对评估农产品的新鲜度、品质、口感和营养价值等具有重要的意义。本文简述... 高光谱成像技术作为一种新兴的光学检测技术,以其快速、无损等优点被广泛应用于农业的各个领域。利用高光谱成像技术检测农产品中的游离脂肪酸及脂肪酸组成比例,对评估农产品的新鲜度、品质、口感和营养价值等具有重要的意义。本文简述了高光谱成像技术的基本原理和数据处理方法,概述近年来高光谱在农产品脂肪酸检测中的研究进展,指出了农产品脂肪酸高光谱检测目前存在的问题,并展望了今后的发展趋势,以期为农产品脂肪酸检测研究提供参考和解决思路。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 脂肪酸 农产品 无损 可视化
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基于高光谱成像技术的山楂产地判别研究 被引量：5
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作者 刘子健 顾佳盛 +5 位作者 周聪 王游游 杨健 黄俊 王宏鹏 白瑞斌 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第10期282-291,共10页
产地是影响山楂品质的重要因素之一,为实现对山楂产地的快速无损鉴别,本文基于高光谱成像技术对不同产地的山楂样品进行产地溯源。以五个不同省级产区的山楂样品作为样本,利用近红外高光谱成像系统,获得每个样品果梗朝上(G)、侧面朝上(C... 产地是影响山楂品质的重要因素之一,为实现对山楂产地的快速无损鉴别,本文基于高光谱成像技术对不同产地的山楂样品进行产地溯源。以五个不同省级产区的山楂样品作为样本,利用近红外高光谱成像系统,获得每个样品果梗朝上(G)、侧面朝上(C)和底面朝上(D)的可见-短波红外(410~2500 nm)波段高光谱数据。采用多元散射校正(multivariatescatteringcorrection, MSC)、一阶导数(firstderivative, D1)、 SG平滑(Savitzky-Golay,SG)和标准正态变换(standard normal variate transformation,SNV)四种预处理方法,分别建立了偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forests,RF)三种分类模型。结果表明,D-D1-SVM模型分类效果最优,训练集和预测集的准确率均为100%。为进一步简化模型,分别采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling algorithm,CARS)进行特征波长筛选。通过多变量数据分析发现,D-SPA-SVM模型效果最佳,训练集和预测集准确率分别为95.2%和93%。本研究为山楂产地的快速、无损识别提供技术支持。 展开更多
关键词 高光谱成像技术 山楂 产地识别 无损检测 机器学习
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