为提高辣椒粉吸光度的检测效率,以新疆辣椒粉为建模材料,使用波通、蔡司和赛默飞3个品牌的近红外光谱仪对辣椒粉进行扫描建模,确定最佳方式为赛默飞近红外光谱仪在波数精度16 cm^(-1)条件下采集光谱,利用偏最小二乘法建立模型。经过一...为提高辣椒粉吸光度的检测效率,以新疆辣椒粉为建模材料,使用波通、蔡司和赛默飞3个品牌的近红外光谱仪对辣椒粉进行扫描建模,确定最佳方式为赛默飞近红外光谱仪在波数精度16 cm^(-1)条件下采集光谱,利用偏最小二乘法建立模型。经过一阶导数+SG平滑两步光谱预处理方式,并选择主因子数为15,对模型进行优化。校正均方根误差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)为0.218,校正相关系数(Correlation Coefficient of Calibration,Rc)为0.9934;日内精密度(n=3)最大为1.22%,日间精密度(n=3)最大为0.98%,93%的样品化学实验值与近红外模型预测值两者之差在0.6以内,结果表明该近红外模型稳定性好,精确度高,能实现辣椒粉吸光度的快速检测。展开更多
文摘为提高辣椒粉吸光度的检测效率,以新疆辣椒粉为建模材料,使用波通、蔡司和赛默飞3个品牌的近红外光谱仪对辣椒粉进行扫描建模,确定最佳方式为赛默飞近红外光谱仪在波数精度16 cm^(-1)条件下采集光谱,利用偏最小二乘法建立模型。经过一阶导数+SG平滑两步光谱预处理方式,并选择主因子数为15,对模型进行优化。校正均方根误差(Root Mean Square Error of Calibration,RMSEC)为0.218,校正相关系数(Correlation Coefficient of Calibration,Rc)为0.9934;日内精密度(n=3)最大为1.22%,日间精密度(n=3)最大为0.98%,93%的样品化学实验值与近红外模型预测值两者之差在0.6以内,结果表明该近红外模型稳定性好,精确度高,能实现辣椒粉吸光度的快速检测。
文摘以整块鸡胸肉为研究对象,利用在线近红外光谱系统采集其900~1650 nm波长范围内的光谱信息,探究光谱信息与细菌菌落总数(Total Viable Count,TVC)之间的定量关系。对采集的原始光谱信息进行高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)等五种预处理后,建立全波段偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归模型。采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长,构建优化的PLS模型和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)模型。结果表明,基于全波段GFS光谱构建的GFS-PLS模型预测鸡胸肉TVC效果最佳(rP=0.964,RMSEP=0.806 lg CFU/g)。基于SPA法从GFS光谱中筛选出的25个最优波长(907.0、913.7、923.8、927.2、937.2、947.3、974.0、987.3、997.3、1007.3、1040.4、1080.1、1099.9、1132.9、1155.9、1185.5、1215.0、1241.2、1270.6、1358.2、1380.8、1403.3、1419.3、1578.9和1615.2 nm),建立的SPA-GFS-MLR模型预测性能(rP=0.944,RMSEP=1.022 lg CFU/g)最接近GFS-PLS模型。基于在线近红外光谱系统可实现对大批量整块鸡胸肉细菌总数含量的快速无接触检测。
