一種基于近紅外光譜技術(shù)的獼猴桃膨大果無損檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于近紅外漫反射光譜技術(shù)的獼猴桃膨大果（施用膨大劑的獼猴桃果實）的無損檢測方法，該方法以近紅外漫反射光譜儀為檢測工具，通過掃描一批獼猴桃膨大果和非膨大果樣品的近紅外漫反射光譜獲取樣本的光譜數(shù)據(jù)；對光譜預(yù)處理以降低光譜中的噪聲；將膨大果和非膨大果分別劃分進(jìn)校正集與預(yù)測集；對光譜數(shù)據(jù)降維，并從光譜中提取特征變量或特征波長；建立獼猴桃膨大果的線性或非線性識別模型，并對模型進(jìn)行檢驗。本方法對獼猴桃膨大果的正確識別率大于96％。本發(fā)明基于采集的獼猴桃樣本的近紅外漫反射光譜檢測獼猴桃果實是否施用膨大劑，具有無損、效率高、準(zhǔn)確率高、便捷、結(jié)果穩(wěn)定的優(yōu)點。
【專利說明】比外，膨大劑(屬于生長激素)對人健康的潛雖然各省已經(jīng)發(fā)出了在獼猴桃生產(chǎn)中禁用。如果不能從生產(chǎn)源頭杜絕膨大劑的使用，勺關(guān)鍵問題。
去測定獼猴桃中膨大劑含量的方法，但該方。經(jīng)檢索，授權(quán)的實用新型專利“一種氯吡了一種快速檢測氯吡脲含量的方法，但是該無損識別獼猴桃膨大果的文章和專利。
品的內(nèi)、外部物理特征和化學(xué)成分，已成為於則技術(shù)。雖然在利用近紅外光譜技術(shù)檢測\硬度和含水率等方面已經(jīng)進(jìn)行了比較廣識別方面。為此，有必要開發(fā)一種基于近紅I障消費(fèi)者的權(quán)益，同時促使獼猴桃產(chǎn)業(yè)的匕捷、簡便、準(zhǔn)確的獼猴桃膨大果識別技術(shù)。 (4)劃分獼猴桃樣本，得到校正集與預(yù)測集，其中校正集中含有獼猴桃膨大果和非膨大果，預(yù)測集中也含有獼猴桃膨大果和非膨大果，且校正集中獼猴桃膨大果和非膨大果的數(shù)分別大于預(yù)測集中膨大果和非膨大果的數(shù)量；
(5)采用主成分分析法、蒙特卡洛法、連續(xù)投影算法等光譜降維方法對獼猴桃的近紅外漫反射光譜進(jìn)行降維，從光譜中提取能區(qū)分獼猴桃膨大果和非膨大果的特征波長或特征變量;
(6)以步驟（5)提取的特征波長或特征變量為輸入?yún)?shù)，以獼猴桃膨大果代碼和非膨大果代碼為輸出參數(shù)，采用偏最小二乘、間隔偏最小二乘、支持向量機(jī)等方法建立識別獼猴桃膨大果和非膨大果的線性或非線性定性識別模型，檢驗所建模型對校正集和預(yù)測集中的獼猴桃膨大果和非膨大果樣本的正確識別率。結(jié)果說明，本方法對獼猴桃膨大果的正確識別率大于96%。
[0007]本發(fā)明中所述的獼猴桃膨大果是指在獼猴桃果實生長發(fā)育期間，施用過(涂抹、蘸用、浸潰）膨大劑的獼猴桃果實；所述的非膨大果是指在獼猴桃果實生長發(fā)育期間，未施用過(涂抹、蘸用、浸潰）膨大劑的獼猴桃果實。
[0008]本發(fā)明具有如下優(yōu)點：本發(fā)明通過獲取獼猴桃的近紅外光譜得到其光譜信息，采用不同的數(shù)據(jù)降維技術(shù)分別建立線性或非線性識別模型，并優(yōu)選出最佳的膨大果識別模型，為獼猴桃膨大果的識別提供一種無損、快捷、簡便、準(zhǔn)確的方法。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0009]圖I :應(yīng)用連續(xù)投影算法優(yōu)選特征波長過程中均方根誤差（RMSE)隨模型中包含的波長數(shù)的變化曲線。
【具體實施方式】
[0010]本發(fā)明方法對不同品種獼猴桃膨大果的無損識別具有很好的通用性。由于獼猴桃品種很多，因此，本發(fā)明只以陜西省的一個主要品種一“西選二號”稱猴桃為實施實例，其他品種獼猴桃膨大果的識別可參照該實施例的方法進(jìn)行。具體根據(jù)所測獼猴桃品種，建立一個適用于該品種的獼猴桃膨大果識別模型，就可以對該品種獼猴桃的膨大果進(jìn)行檢測。
[0011]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0012]依據(jù)本發(fā)明實施例的方法包括以下步驟：
步驟一，選取獼猴桃膨大果和非膨大果樣品。選取一批已知是膨大果和非膨大果的完好無損樣品。為保證模型的可靠性，樣品總數(shù)盡可能大于100，且膨大果和正常果的總數(shù)相差不大。本實施例中在承包的獼猴桃果園中，選取“西選二號”獼猴桃膨大果和非膨大果各120 個。
[0013]步驟二，采集獼猴桃樣品的近紅外光譜曲線。本實施例采用德國BRUKER公司的MPA型傅里葉變換近紅外漫反射光譜儀采集獼猴桃樣品的近紅外漫反射光譜。光譜采集的條件是：光譜掃描范圍833?2500，采樣間隔O. 804nm，掃描次數(shù)32次，探頭視場角為90°，采集期間的環(huán)境為室溫（23?25°C )，以儀器內(nèi)置背景為參比，光譜數(shù)據(jù)由0PUS6. 5 (BrukerOptics,德國）軟件進(jìn)行采集和導(dǎo)出。采集時，光纖探頭與獼猴桃樣品直接接觸，在果實赤道部位選取均勻分布且無缺陷的2點進(jìn)行測定，并取2點平均光譜作為樣品光譜。I據(jù)的絕大部分信息，而且各主成分之間互1、的干擾。此方法選取了前11個主成分作
吋，首先選擇一個初始特征波長，在剩余的另一個特征波長，然后依次進(jìn)行迭代，直到代，找出冗余信息最少的特征波長數(shù)。選定[32)值確定。隨著特征波長數(shù)的增加，校正6個波長作為特征波長，該6個特征波長分
多大果識別模型，同時利用校正集和預(yù)測集丨以步驟五中主成分分析法提取出的主成分膨大果代碼和非膨大果代碼為輸出參數(shù)分莫型。所建立的四個模型中，基于主成分分羨高，其對校正集中膨大果的正確識別率達(dá)
紅外漫反射光譜技術(shù)識別獼猴桃膨大果不
【權(quán)利要求】
1.一種基于近紅外光譜技術(shù)的獼猴桃膨大果無損檢測方法，其特征在于，具體包括以下步驟： (1)選取完好無損，已知為獼猴桃膨大果和非膨大果的一批樣品作為樣本； (2)采用近紅外漫反射光譜儀在每個獼猴桃果實的赤道部位附近采集樣品的近紅外漫反射光譜；光譜的采集條件是：光譜采集范圍為833?2500nm，采集間隔O. 804nm，掃描次數(shù)32次，探頭視場角為90° ; (3)采用多元散射校正，一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)等方法對獼猴桃膨大果和非膨大果的近紅外漫反射光譜進(jìn)行預(yù)處理，以校正由于光的散射而引起的光譜誤差； (4)劃分獼猴桃樣本，得到校正集與預(yù)測集，其中校正集中含有獼猴桃膨大果和非膨大果，預(yù)測集中也含有獼猴桃膨大果和非膨大果，且校正集中獼猴桃膨大果和非膨大果的數(shù)量分別大于預(yù)測集中膨大果和非膨大果的數(shù)量； (5)采用主成分分析法、蒙特卡洛法、連續(xù)投影算法等光譜降維方法對獼猴桃的近紅外漫反射光譜進(jìn)行降維，從光譜中提取能區(qū)分獼猴桃膨大果和非膨大果的特征波長或特征變量; (6)以步驟（5)中提取的特征波長或特征變量為輸入?yún)?shù)，以獼猴桃膨大果代碼和非膨大果代碼為輸出參數(shù)，采用偏最小二乘、間隔偏最小二乘、支持向量機(jī)等方法建立識別獼猴桃膨大果和非膨大果的線性或非線性定性識別模型，檢驗所建模型對校正集和預(yù)測集中的獼猴桃膨大果和非膨大果樣本的正確識別率。
【文檔編號】G01N21/359GK103837492SQ201410061939
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年2月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月24日
【發(fā)明者】郭文川, 朱新華, 劉大洋, 王轉(zhuǎn)為, 遲茜 申請人:西北農(nóng)林科技大學(xué)
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