光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2008年
11期
2536-2539
,共4页
孙通%应义斌%刘魁武%胡雷秀
孫通%應義斌%劉魁武%鬍雷秀
손통%응의빈%류괴무%호뢰수
近红外光谱%可溶性固形物%在线检测%梨
近紅外光譜%可溶性固形物%在線檢測%梨
근홍외광보%가용성고형물%재선검측%리
应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC).在实验台上以0.5 m·s-1的速度,300 w的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱.实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型.选取550~700 nm,700~850 nm,550~850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550~850 nm波段的建模结果好.本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.9488,校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548.结果表明:PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性.
應用近紅外透射檢測技術在線檢測梨的可溶性固形物(SSC).在實驗檯上以0.5 m·s-1的速度,300 w的光照彊度,採用半透射方式檢測梨的光譜.實驗採用的梨樣品為187箇,其中147箇樣品為校正集,40箇樣品為預測集,應用偏最小二乘迴歸(PLS)和主成分迴歸(PCR)建立梨可溶性固形物的在線預測模型.選取550~700 nm,700~850 nm,550~850 nm為建模波段範圍,髮現無論對于PLS還是PCR,都是550~850 nm波段的建模結果好.本實驗還研究對比不同的光譜預處理方法(光譜平滑,一階微分,二階微分等)對預測模型性能的影響,其中5點S-G(Savitzky-Golay)光譜平滑能有效地提高光譜的信譟比,改善模型預測精度,而一階微分、二階微分對模型性能改善基本上沒有影響;最好的預測模型相關繫數r=0.9488,校正標準差RMSEC=0.236,預測標準差RMSEP=0.548.結果錶明:PLS模型預測性能較好,梨可溶性固形物的在線檢測具有可行性.
응용근홍외투사검측기술재선검측리적가용성고형물(SSC).재실험태상이0.5 m·s-1적속도,300 w적광조강도,채용반투사방식검측리적광보.실험채용적리양품위187개,기중147개양품위교정집,40개양품위예측집,응용편최소이승회귀(PLS)화주성분회귀(PCR)건립리가용성고형물적재선예측모형.선취550~700 nm,700~850 nm,550~850 nm위건모파단범위,발현무론대우PLS환시PCR,도시550~850 nm파단적건모결과호.본실험환연구대비불동적광보예처리방법(광보평활,일계미분,이계미분등)대예측모형성능적영향,기중5점S-G(Savitzky-Golay)광보평활능유효지제고광보적신조비,개선모형예측정도,이일계미분、이계미분대모형성능개선기본상몰유영향;최호적예측모형상관계수r=0.9488,교정표준차RMSEC=0.236,예측표준차RMSEP=0.548.결과표명:PLS모형예측성능교호,리가용성고형물적재선검측구유가행성.