光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2013年
1期
92-97
,共6页
刘玲玲%赵博%张银桥%张小超
劉玲玲%趙博%張銀橋%張小超
류령령%조박%장은교%장소초
近红外%小麦品质%快速检测系统%预测性能%稳定性%重复性
近紅外%小麥品質%快速檢測繫統%預測性能%穩定性%重複性
근홍외%소맥품질%쾌속검측계통%예측성능%은정성%중복성
为实现快速无损地检测小麦品质设计了基于光栅技术的近红外检测系统,测试了该系统的准确性、重复性和稳定性,选取MPA光谱仪为参比仪器,分别采集56份小麦样品的光谱,建立偏最小二乘回归模型并验证.该系统的四个模型的决定系数R2分别为92.38％,93.48％,93.16％,94.44％,交叉验证标准差RESECV为0.405,0.374,0.383,0.346,相对分析误差RPD为3.62,3.39,3.82,4.24；预测集验证模型的R2为96.97％,94.22％,96.62％,96.34％,预测标准差RMSEP为0.221,0.305,0.233,0.243.MPA光谱仪的建模结果R2为95.99％,RESECV为0.293,RDP为5；预测集验证模型的R2为98.31％,RMSEP为o.165.实验表明:小麦品质近红外检测系统所得模型具有良好的预测性,稳定性和重复性；所得光谱波长与吸光度具有重现性；其模型对平均光谱的预测效果优于单张光谱；该系统工作稳定,性能优良,可应用于小麦品质质量检测.
為實現快速無損地檢測小麥品質設計瞭基于光柵技術的近紅外檢測繫統,測試瞭該繫統的準確性、重複性和穩定性,選取MPA光譜儀為參比儀器,分彆採集56份小麥樣品的光譜,建立偏最小二乘迴歸模型併驗證.該繫統的四箇模型的決定繫數R2分彆為92.38％,93.48％,93.16％,94.44％,交扠驗證標準差RESECV為0.405,0.374,0.383,0.346,相對分析誤差RPD為3.62,3.39,3.82,4.24；預測集驗證模型的R2為96.97％,94.22％,96.62％,96.34％,預測標準差RMSEP為0.221,0.305,0.233,0.243.MPA光譜儀的建模結果R2為95.99％,RESECV為0.293,RDP為5；預測集驗證模型的R2為98.31％,RMSEP為o.165.實驗錶明:小麥品質近紅外檢測繫統所得模型具有良好的預測性,穩定性和重複性；所得光譜波長與吸光度具有重現性；其模型對平均光譜的預測效果優于單張光譜；該繫統工作穩定,性能優良,可應用于小麥品質質量檢測.
위실현쾌속무손지검측소맥품질설계료기우광책기술적근홍외검측계통,측시료해계통적준학성、중복성화은정성,선취MPA광보의위삼비의기,분별채집56빈소맥양품적광보,건립편최소이승회귀모형병험증.해계통적사개모형적결정계수R2분별위92.38％,93.48％,93.16％,94.44％,교차험증표준차RESECV위0.405,0.374,0.383,0.346,상대분석오차RPD위3.62,3.39,3.82,4.24；예측집험증모형적R2위96.97％,94.22％,96.62％,96.34％,예측표준차RMSEP위0.221,0.305,0.233,0.243.MPA광보의적건모결과R2위95.99％,RESECV위0.293,RDP위5；예측집험증모형적R2위98.31％,RMSEP위o.165.실험표명:소맥품질근홍외검측계통소득모형구유량호적예측성,은정성화중복성；소득광보파장여흡광도구유중현성；기모형대평균광보적예측효과우우단장광보；해계통공작은정,성능우량,가응용우소맥품질질량검측.
