秦善知+陳斌+陸道禮+顏輝
摘要:探索采用便攜式近紅外光譜儀,利用不同光譜預處理算法及波長優選法建立檢測模型檢測梨可溶性固形物含量(SSC)的可行性。比較了一階導數(1st)、二階導數(2nd)、多元散射校正(MSC)、標準正態變量變換(SNV)等9種預處理方法進行PLS建模的效果,確定最佳預處理方法。用相關系數法、無信息變量消除法(UVE)、向后區間偏最小二乘法(biPLS)和向后區間偏最小二乘法結合遺傳算法(biPLS+GA)優選波長,用偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定標模型,根據各個模型的校正集和預測集的相關系數(r)和交互驗證均方根誤差(RMSECV)、預測均方根誤差(RMSEP)評價定標模型的精度和穩定性。結果表明:經過SNV預處理后的建模效果最好,校正集和預測集的相關系數r分別為0.890 8和0.868 9,RMSECV和RMSEP分別為0.592 5和0.630 8;相較于其他3種波長優選法,biPLS+GA 方法不僅優選的波長數少,而且所建模型的預測效果更好,校正集和預測集的相關系數分別為0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分別為0.599 9和0.571 3。
關鍵詞:便攜式近紅外光譜儀;梨;可溶性固形物含量;向后區間偏最小二乘法;遺傳算法
中圖分類號:O657.33 文獻標志碼:A
文章編號:1002-1302(2014)08-0284-03
中國果樹栽培面積和產量均為世界第一位。2010年中國果園面積約l 154.39萬hm2,產量約1.29億t。蘋果、柑桔、梨是中國最主要的三大水果,產量占到58%[1];梨樹面積、產量次于蘋果、柑桔,居第3位,2011年梨產量接近1 600萬t。梨果脆甜多汁,其糖度與成熟度、品質密切相關。成熟度高的果實糖度高、品質高、口感好,成熟度低的糖度低、品質差、口感差。糖度是評價其品質的指標之一,而糖度可以通過可溶性固形物含量(SSC)的測定獲得,因此試驗和研究一般以SSC作為衡量糖度大小的指標。
豐水梨是適合我國南方很多地區栽種的梨品種,個頭較大,果形圓,外形也比較美觀,果肉乳白色,細脆爽口,濃甜,汁多[2],盡管含糖量高,但肉眼很難看出來,需要使用儀器來檢測。本試驗使用的是NIR256-2.2T2型便攜式近紅外光譜儀,并使用自制光纖來解決在樹檢測的問題。
現有的便攜式近紅外光譜儀采用的是連續光源,獲得的是整個譜段的近紅外光譜,可以通過優選波長剔除不相關的波長[3],從而減少波長數的使用。本試驗采用多種波長優選法進行建模比較,從而確定最佳波長優選方法。
1 材料與方法
1.1 儀器設備
試驗用到的主要儀器和設備有:NIR256-2. 2T2型近紅外光譜儀(美國Control Development公司生產),工作波長 1 089~2 219 nm,分辨率1 nm,檢測器通道數為256個;阿貝折射儀(上海精科)2WAJ;石英光纖(自制),如圖1所示,外面1圈6個為入射光纖,中間1個為出射光纖,芯徑為 0.6 mm;白板(海洋光學)WS-1-SL。
試驗中梨近紅外光漫反射示意圖如圖2所示:光源發出的光經入射光纖傳送并投射到樣品后,經樣品表皮及內部組織漫反射后再經出射光纖傳送至近紅外光譜儀,用計算機采集數據后再進行數據處理和分析。
3 結論
研究結果表明,采用便攜式近紅外光譜儀建立檢測梨可溶性固形物含量(SSC)的模型是可行的。SNV預處理方法能明顯提高模型的預測效果。與其他3種波長優選法相比,biPLS+GA方法不僅優選的波長數最少,而且模型預測效果最好,得到的校正集和預測集的相關系數分別為0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分別為0.599 9和0.571 3,說明經biPLS+GA處理后,能明顯提高模型預測梨SSC的效果。
參考文獻:
[1]中國水果產業基本情況[J].世界農業熱帶信息,2011(12):11-12.
[2]代 芬,蔡博昆,洪添勝,等. 漫透射法無損檢測荔枝可溶性固形物[J]. 農業工程學報,2012,28(15):287-292.
[3]江國興.豐水梨優質豐產技術要點[J]. 西南園藝,2000,28(2):15-16.
[4]陳 斌,王 豪,林 松,等. 基于相關系數法與遺傳算法的啤酒酒精度近紅外光譜分析[J]. 農業工程學報,2005,21(7):99-102.
[5]吳 迪,吳洪喜,蔡景波,等. 基于無信息變量消除法和連續投影算法的可見-近紅外光譜技術白蝦種分類方法研究[J]. 紅外與毫米波學報,2009,28(6):423-427.
[6]Entner V,Massart D L,De N,et al. Elimination of uninformative variables for multivariate calibration[J]. Analytical Chemistry,1996,68(21):3851-3858.
[7]顏 輝. 植物油的亞油酸、亞麻酸近紅外光譜融合和模型優化研究[D]. 鎮江:江蘇大學,2010:59-60.
[8]Balabin R M,Smirnov S V. Variable selection in near-infrared spectroscopy:benchmarking of feature selection methods on biodiesel data[J]. Analytica Chimica Acta,2011,692(1/2):63-72.
[9]馬世榜,湯修映,徐 楊,等. 可見/近紅外光譜結合遺傳算法無損檢測牛肉 pH 值[J]. 農業工程學報,2012,28(18):263-268.endprint
摘要:探索采用便攜式近紅外光譜儀,利用不同光譜預處理算法及波長優選法建立檢測模型檢測梨可溶性固形物含量(SSC)的可行性。比較了一階導數(1st)、二階導數(2nd)、多元散射校正(MSC)、標準正態變量變換(SNV)等9種預處理方法進行PLS建模的效果,確定最佳預處理方法。用相關系數法、無信息變量消除法(UVE)、向后區間偏最小二乘法(biPLS)和向后區間偏最小二乘法結合遺傳算法(biPLS+GA)優選波長,用偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定標模型,根據各個模型的校正集和預測集的相關系數(r)和交互驗證均方根誤差(RMSECV)、預測均方根誤差(RMSEP)評價定標模型的精度和穩定性。結果表明:經過SNV預處理后的建模效果最好,校正集和預測集的相關系數r分別為0.890 8和0.868 9,RMSECV和RMSEP分別為0.592 5和0.630 8;相較于其他3種波長優選法,biPLS+GA 方法不僅優選的波長數少,而且所建模型的預測效果更好,校正集和預測集的相關系數分別為0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分別為0.599 9和0.571 3。
關鍵詞:便攜式近紅外光譜儀;梨;可溶性固形物含量;向后區間偏最小二乘法;遺傳算法
中圖分類號:O657.33 文獻標志碼:A
文章編號:1002-1302(2014)08-0284-03
中國果樹栽培面積和產量均為世界第一位。2010年中國果園面積約l 154.39萬hm2,產量約1.29億t。蘋果、柑桔、梨是中國最主要的三大水果,產量占到58%[1];梨樹面積、產量次于蘋果、柑桔,居第3位,2011年梨產量接近1 600萬t。梨果脆甜多汁,其糖度與成熟度、品質密切相關。成熟度高的果實糖度高、品質高、口感好,成熟度低的糖度低、品質差、口感差。糖度是評價其品質的指標之一,而糖度可以通過可溶性固形物含量(SSC)的測定獲得,因此試驗和研究一般以SSC作為衡量糖度大小的指標。
豐水梨是適合我國南方很多地區栽種的梨品種,個頭較大,果形圓,外形也比較美觀,果肉乳白色,細脆爽口,濃甜,汁多[2],盡管含糖量高,但肉眼很難看出來,需要使用儀器來檢測。本試驗使用的是NIR256-2.2T2型便攜式近紅外光譜儀,并使用自制光纖來解決在樹檢測的問題。
現有的便攜式近紅外光譜儀采用的是連續光源,獲得的是整個譜段的近紅外光譜,可以通過優選波長剔除不相關的波長[3],從而減少波長數的使用。本試驗采用多種波長優選法進行建模比較,從而確定最佳波長優選方法。
1 材料與方法
1.1 儀器設備
試驗用到的主要儀器和設備有:NIR256-2. 2T2型近紅外光譜儀(美國Control Development公司生產),工作波長 1 089~2 219 nm,分辨率1 nm,檢測器通道數為256個;阿貝折射儀(上海精科)2WAJ;石英光纖(自制),如圖1所示,外面1圈6個為入射光纖,中間1個為出射光纖,芯徑為 0.6 mm;白板(海洋光學)WS-1-SL。
試驗中梨近紅外光漫反射示意圖如圖2所示:光源發出的光經入射光纖傳送并投射到樣品后,經樣品表皮及內部組織漫反射后再經出射光纖傳送至近紅外光譜儀,用計算機采集數據后再進行數據處理和分析。
3 結論
研究結果表明,采用便攜式近紅外光譜儀建立檢測梨可溶性固形物含量(SSC)的模型是可行的。SNV預處理方法能明顯提高模型的預測效果。與其他3種波長優選法相比,biPLS+GA方法不僅優選的波長數最少,而且模型預測效果最好,得到的校正集和預測集的相關系數分別為0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分別為0.599 9和0.571 3,說明經biPLS+GA處理后,能明顯提高模型預測梨SSC的效果。
參考文獻:
[1]中國水果產業基本情況[J].世界農業熱帶信息,2011(12):11-12.
[2]代 芬,蔡博昆,洪添勝,等. 漫透射法無損檢測荔枝可溶性固形物[J]. 農業工程學報,2012,28(15):287-292.
[3]江國興.豐水梨優質豐產技術要點[J]. 西南園藝,2000,28(2):15-16.
[4]陳 斌,王 豪,林 松,等. 基于相關系數法與遺傳算法的啤酒酒精度近紅外光譜分析[J]. 農業工程學報,2005,21(7):99-102.
[5]吳 迪,吳洪喜,蔡景波,等. 基于無信息變量消除法和連續投影算法的可見-近紅外光譜技術白蝦種分類方法研究[J]. 紅外與毫米波學報,2009,28(6):423-427.
[6]Entner V,Massart D L,De N,et al. Elimination of uninformative variables for multivariate calibration[J]. Analytical Chemistry,1996,68(21):3851-3858.
[7]顏 輝. 植物油的亞油酸、亞麻酸近紅外光譜融合和模型優化研究[D]. 鎮江:江蘇大學,2010:59-60.
[8]Balabin R M,Smirnov S V. Variable selection in near-infrared spectroscopy:benchmarking of feature selection methods on biodiesel data[J]. Analytica Chimica Acta,2011,692(1/2):63-72.
[9]馬世榜,湯修映,徐 楊,等. 可見/近紅外光譜結合遺傳算法無損檢測牛肉 pH 值[J]. 農業工程學報,2012,28(18):263-268.endprint
摘要:探索采用便攜式近紅外光譜儀,利用不同光譜預處理算法及波長優選法建立檢測模型檢測梨可溶性固形物含量(SSC)的可行性。比較了一階導數(1st)、二階導數(2nd)、多元散射校正(MSC)、標準正態變量變換(SNV)等9種預處理方法進行PLS建模的效果,確定最佳預處理方法。用相關系數法、無信息變量消除法(UVE)、向后區間偏最小二乘法(biPLS)和向后區間偏最小二乘法結合遺傳算法(biPLS+GA)優選波長,用偏最小二乘法(PLS)建立梨SSC的定標模型,根據各個模型的校正集和預測集的相關系數(r)和交互驗證均方根誤差(RMSECV)、預測均方根誤差(RMSEP)評價定標模型的精度和穩定性。結果表明:經過SNV預處理后的建模效果最好,校正集和預測集的相關系數r分別為0.890 8和0.868 9,RMSECV和RMSEP分別為0.592 5和0.630 8;相較于其他3種波長優選法,biPLS+GA 方法不僅優選的波長數少,而且所建模型的預測效果更好,校正集和預測集的相關系數分別為0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分別為0.599 9和0.571 3。
關鍵詞:便攜式近紅外光譜儀;梨;可溶性固形物含量;向后區間偏最小二乘法;遺傳算法
中圖分類號:O657.33 文獻標志碼:A
文章編號:1002-1302(2014)08-0284-03
中國果樹栽培面積和產量均為世界第一位。2010年中國果園面積約l 154.39萬hm2,產量約1.29億t。蘋果、柑桔、梨是中國最主要的三大水果,產量占到58%[1];梨樹面積、產量次于蘋果、柑桔,居第3位,2011年梨產量接近1 600萬t。梨果脆甜多汁,其糖度與成熟度、品質密切相關。成熟度高的果實糖度高、品質高、口感好,成熟度低的糖度低、品質差、口感差。糖度是評價其品質的指標之一,而糖度可以通過可溶性固形物含量(SSC)的測定獲得,因此試驗和研究一般以SSC作為衡量糖度大小的指標。
豐水梨是適合我國南方很多地區栽種的梨品種,個頭較大,果形圓,外形也比較美觀,果肉乳白色,細脆爽口,濃甜,汁多[2],盡管含糖量高,但肉眼很難看出來,需要使用儀器來檢測。本試驗使用的是NIR256-2.2T2型便攜式近紅外光譜儀,并使用自制光纖來解決在樹檢測的問題。
現有的便攜式近紅外光譜儀采用的是連續光源,獲得的是整個譜段的近紅外光譜,可以通過優選波長剔除不相關的波長[3],從而減少波長數的使用。本試驗采用多種波長優選法進行建模比較,從而確定最佳波長優選方法。
1 材料與方法
1.1 儀器設備
試驗用到的主要儀器和設備有:NIR256-2. 2T2型近紅外光譜儀(美國Control Development公司生產),工作波長 1 089~2 219 nm,分辨率1 nm,檢測器通道數為256個;阿貝折射儀(上海精科)2WAJ;石英光纖(自制),如圖1所示,外面1圈6個為入射光纖,中間1個為出射光纖,芯徑為 0.6 mm;白板(海洋光學)WS-1-SL。
試驗中梨近紅外光漫反射示意圖如圖2所示:光源發出的光經入射光纖傳送并投射到樣品后,經樣品表皮及內部組織漫反射后再經出射光纖傳送至近紅外光譜儀,用計算機采集數據后再進行數據處理和分析。
3 結論
研究結果表明,采用便攜式近紅外光譜儀建立檢測梨可溶性固形物含量(SSC)的模型是可行的。SNV預處理方法能明顯提高模型的預測效果。與其他3種波長優選法相比,biPLS+GA方法不僅優選的波長數最少,而且模型預測效果最好,得到的校正集和預測集的相關系數分別為0.887 9和0.891 0,RMSECV和RMSEP分別為0.599 9和0.571 3,說明經biPLS+GA處理后,能明顯提高模型預測梨SSC的效果。
參考文獻:
[1]中國水果產業基本情況[J].世界農業熱帶信息,2011(12):11-12.
[2]代 芬,蔡博昆,洪添勝,等. 漫透射法無損檢測荔枝可溶性固形物[J]. 農業工程學報,2012,28(15):287-292.
[3]江國興.豐水梨優質豐產技術要點[J]. 西南園藝,2000,28(2):15-16.
[4]陳 斌,王 豪,林 松,等. 基于相關系數法與遺傳算法的啤酒酒精度近紅外光譜分析[J]. 農業工程學報,2005,21(7):99-102.
[5]吳 迪,吳洪喜,蔡景波,等. 基于無信息變量消除法和連續投影算法的可見-近紅外光譜技術白蝦種分類方法研究[J]. 紅外與毫米波學報,2009,28(6):423-427.
[6]Entner V,Massart D L,De N,et al. Elimination of uninformative variables for multivariate calibration[J]. Analytical Chemistry,1996,68(21):3851-3858.
[7]顏 輝. 植物油的亞油酸、亞麻酸近紅外光譜融合和模型優化研究[D]. 鎮江:江蘇大學,2010:59-60.
[8]Balabin R M,Smirnov S V. Variable selection in near-infrared spectroscopy:benchmarking of feature selection methods on biodiesel data[J]. Analytica Chimica Acta,2011,692(1/2):63-72.
[9]馬世榜,湯修映,徐 楊,等. 可見/近紅外光譜結合遺傳算法無損檢測牛肉 pH 值[J]. 農業工程學報,2012,28(18):263-268.endprint