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基于电磁振动上料的茶梗和昆虫异物近红外光谱和荧光图像在线检测研究 被引量：3
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作者 孙旭东 廖琪城 +5 位作者 韩熹 Hasan Aydin 谢冬福 龚志远 付伟 王欣鹏 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期100-106,共7页
茶叶是大众青睐的健康饮品之一,但茶叶在机器采收和加工过程中,容易混入茶梗和昆虫异物,污染茶叶、影响其质量安全,是未来应防范和检测的重点。X射线成像技术,根据食品基质和异物的密度差实施检测,广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料... 茶叶是大众青睐的健康饮品之一,但茶叶在机器采收和加工过程中,容易混入茶梗和昆虫异物,污染茶叶、影响其质量安全,是未来应防范和检测的重点。X射线成像技术,根据食品基质和异物的密度差实施检测,广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料,但对于茶梗、昆虫这类低密度有机异物尚不适用,所以迫切需要研发新型无损检测技术和方法。针对片状茶叶重叠、遮掩异物的问题,提出了电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像的检测方案,进行绿茶中的内源性异物茶梗和外源性异物昆虫的在线检测研究。通过电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光成像系统,采集了600~1050 nm范围的近红外光谱600条和RGB-N四通道图像各65幅。采用451条光谱进行建模,其余149条光谱作为预测集,评估模型的性能,比较了去趋势(Detrending)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、变权重正态变换(VSN)、迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)、不对称最小二乘法(ALS)、光程估计与校正(OPLEC)等不同光谱预处理方法的处理效果,其中OPLEC能较好地消除散射效应,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型的正确识别率由78%提高到85%。结果表明,近红外光谱结合OPLEC能够更加准确地检出茶叶中的茶梗和昆虫异物。与近红外光谱的精确点测量相比,图像提供了较大范围的检测手段。对65幅蓝色(B通道)图像进行分析,采用最大类间方差法进行阈值分割后,对图像进行取反运算、中值滤波、连通区域标记和特征提取,提取出长轴长、短轴长、长短轴比、离心率四个特征变量,采用267个感兴趣目标,建立了线性判别分析(LDA)模型,用未参与建模的88个感兴趣目标来评价模型的预测能力,正确识别率达到了64%。实验结果表明,电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像在线检测茶梗和昆虫异物具备可行性,为食品中有机异物在线检测提供了低成本的解决方案。 展开更多
关键词 近红外光谱 荧光 食品异物 茶叶 电磁振动
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基于PCA+KNN和kernal-PCA+KNN算法的废旧纺织物鉴别
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作者 李宁宁 刘正东 +2 位作者 王海滨 韩熹 李文霞 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1039-1045,共7页
该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后... 该研究采集了15类废旧纺织物的4 998张近红外谱图,以7∶3的比例分为训练集和验证集,并分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(kernal-PCA)两种不同降维方法对数据进行降维,并选用余弦相似度(cosine)核作为kernal-PCA的最佳核函数,最后分别将PCA和kernal-PCA降维处理后的数据进行k-近邻算法(KNN)训练。结果表明,kernal-PCA+KNN的模型准确率(95.17%)优于PCA+KNN模型的准确率(92.34%)。研究表明,kernal-PCA+KNN算法可以实现15类废旧纺织物识别准确率的提升,为废旧纺织物在线近红外自动分拣提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 废旧纺织物 主成分分析(PCA) 核主成分分析(kernel-PCA) k-近邻算法(KNN) 分类识别
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基于可见/近红外漫透射光谱的马铃薯黑心病及淀粉含量同时在线无损检测 被引量：16
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作者 丁继刚 韩东海 +3 位作者 李永玉 彭彦昆 王绮 韩熹 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1909-1915,共7页
我国马铃薯采后储运销售过程中黑心病发病率较高,内部品质也参差不齐,检测分选技术滞后,严重制约了马铃薯主食化产业发展进程。马铃薯黑心病及淀粉含量等内部品质的同时在线无损检测,对推进我国马铃薯主食化战略具有重要意义。基于可见... 我国马铃薯采后储运销售过程中黑心病发病率较高,内部品质也参差不齐,检测分选技术滞后,严重制约了马铃薯主食化产业发展进程。马铃薯黑心病及淀粉含量等内部品质的同时在线无损检测,对推进我国马铃薯主食化战略具有重要意义。基于可见/近红外漫透射光谱原理,利用实验室自行搭建的无损在线检测系统(检测速度约为每秒4个),以马铃薯黑心病和淀粉含量为内部品质检测指标,进行了黑心病和淀粉含量同时在线无损检测研究。先将121个健康马铃薯和116个黑心马铃薯600~1000 nm波段范围的原始光谱分别进行了平均处理,发现600~900 nm波段内黑心马铃薯样品的吸光度数值明显高于健康马铃薯样品,而且黑心组织影响健康马铃薯在663 nm附近叶绿素的特征吸收峰和760 nm附近水的特征吸收峰,强度明显高于黑心马铃薯。基于健康马铃薯和黑心马铃薯原始光谱建立了马铃薯黑心病偏最小二乘判别模型(PLS-DA)。同时对121个健康马铃薯光谱分别采用SG卷积平滑(SG-Smoothing)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)、SG平滑结合一阶导数(SG+FD)等不同预处理方法,并结合竞争性自适应加权重采样CARS算法筛选特征波长后,建立了淀粉含量(SC)偏最小二乘(PLS)定量预测模型。结果表明:黑心马铃薯偏最小二乘定性判别模型校正集和验证集判别正确率分别为97.74%和98.33%,总判别正确率97.89%;原始光谱经SG平滑加一阶导数预处理,再结合CARS算法筛选特征波长建的马铃薯淀粉含量偏最小二乘定量预测模型结果最优,其校正集和预测集相关系数分别为0.928和0.908,均方根误差分别为0.556%和0.633%。最后,将所建模型植入在线检测系统,利用50个未参与建模的样品进行了外部验证。马铃薯黑心病的判别正确率为96%,淀粉预测值与标准理化值相关系数为0.893,均方根误差为:0.713%。说明基于马铃薯漫透射光谱可以实现马铃薯黑心病及其他内部品质同时在线无损检测,为马铃薯采后品质检测分选以至推进马铃薯主食化产业发展提供了一定技术参考。 展开更多
关键词 马铃薯 可见/近红外漫透射光谱 黑心病 淀粉 同时在线检测
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纤维织物在线近红外检测影响因素探究 被引量：7
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作者 杜宇君 李文霞 +1 位作者 王华平 韩熹 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1163-1170,共8页
利用自行研制的“纤维制品主体组分高效识别与分拣装置”探讨了织物测试厚度、设备运行速度、扫描积分时间及扫描次数等因素对设备在线近红外检测的影响,并将常见织物的在线近红外谱图与光栅型近红外仪测得的离线谱图进行了比较。研究... 利用自行研制的“纤维制品主体组分高效识别与分拣装置”探讨了织物测试厚度、设备运行速度、扫描积分时间及扫描次数等因素对设备在线近红外检测的影响,并将常见织物的在线近红外谱图与光栅型近红外仪测得的离线谱图进行了比较。研究结果表明:每类织物的在线近红外谱图的分辨率虽有所降低,但均存在明显的特征吸收峰,且采集的谱图重复性良好。因此,该设备可用于纤维织物的在线识别与分拣。其最佳检测条件为:对于经纬密度紧密的机织物样品,测试厚度应在1mm以上,对于疏松的针织物样品,测试厚度应在2.5mm以上,设备运行速度以低速(0.41m/s)为佳,扫描积分时间1ms,扫描次数10次。所得检测条件为后续纤维织物的在线检测提供了参考依据。 展开更多
关键词 纤维织物 在线近红外 影响因素 检测条件
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基于近红外光谱的芒果采后品质与贮放潜力预判的无损检测模型 被引量：3
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作者 郝瑞龙 鲁任翔 +6 位作者 王哲 袁玉洁 王福军 芦卫东 韩东海 张文 马会勤 《热带作物学报》 CSCD 北大核心 2022年第9期1918-1927,共10页
可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)和pH是决定芒果内在品质的关键因素,贮放潜力是果商进行芒果销售决策时首要的参考指标。本研究以海南省三亚市代表性的芒果品种‘台农’为材料,利用NIRMagic2400型近红外光谱仪,连续采集... 可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)和pH是决定芒果内在品质的关键因素,贮放潜力是果商进行芒果销售决策时首要的参考指标。本研究以海南省三亚市代表性的芒果品种‘台农’为材料,利用NIRMagic2400型近红外光谱仪,连续采集果实从采摘到完熟过程中在600~1100 nm波长的近红外吸收光谱,以经典方法实测果实SSC和pH,建立芒果采摘后SSC、pH变化和贮放潜力预判的无损检测模型。结果表明:在600~670 nm的波长范围内,采摘后未后熟的芒果对近红外光的吸光度随波长的增加而增加,并在670 nm达到峰值,随后吸光度快速降低,在725 nm左右达到谷值;采摘后达到完熟的芒果在600-700 nm波长范围内吸光度持续下降,并在700 nm处达到谷值。受果皮颜色差异等影响,不同芒果个体在704~746 nm区域的吸光度出现较大的分离,之后在725~1025 nm整体呈缓慢上升的趋势,在1025 nm左右达到第二个峰值。实测结果显示SSC在芒果采摘后0~5 d快速增,第6和第7天变化较小,期间的前4 d的pH保持稳定增加,之后迅速提升。使用Kennard-Stone算法将芒果样本的SSC和pH实测数据划分为校正集和预测集,测试多元散射校正、标准正态变换、SG卷积导数、SG卷积平滑等9种对近红外光谱数据进行预处理的方法,发现矢量归一化最适合SSC光谱数据的处理,多元散射校正最适合pH光谱数据的预处理,建立的SSC和pH的最佳偏最小二乘法(PLS)模型的校正相关系数分别为0.952和0.936,校正均方根误差分别为1.055和0.184,预测相关系数分别为0.959和0.918,预测均方根误差分别为0.974和0.202;采用偏最小二乘法建立的芒果贮放潜力预判模型的正确率为96.9%。以上结果表明,基于近红外光谱所建立的芒果无损检测模型能够较可靠地检测芒果采摘后的SSC、pH动态变化及贮放潜力。研究结果对提升基于内在品质的芒果分级与选品能力,预测芒果的最佳销售时间及选择销售市场等都具有重要意义。 展开更多
关键词 芒果 无损检测 近红外光谱 可溶性固形物含量 PH 偏最小二乘法 贮放潜力
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废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用 被引量：3
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作者 杜文倩 杜宇君 +2 位作者 郑佳辉 李文霞 韩熹 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期29-34,共6页
为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别。结果表明该方法识别正确率达98.... 为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别。结果表明该方法识别正确率达98.7%,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备。 展开更多
关键词 在线近红外谱库 废旧纺织品 定性识别 自动分选
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