北京市自然科学基金(6144024)
- 作品数：6 被引量：104H指数：6
- 相关作者：郭志明黄文倩赵春江李江波彭彦昆更多>>
- 相关机构：西北农林科技大学中国农业大学北京农业智能装备技术研究中心更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家科技支撑计划北京市农林科学院青年基金更多>>
- 相关领域：理学农业科学轻工技术与工程机械工程更多>>
- 高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量被引量：9
- 2016年
- 通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000-2 500nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法（CARS）、遗传算法（GA）、连续投影算法（SPA）筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归（PLS）模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARSPLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差（RMSEP）分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。
- 田喜黄文倩李江波樊书祥张保华
- 关键词：高光谱成像玉米籽粒水分
- 西瓜检测部位差异对近红外光谱可溶性固形物预测模型的影响被引量：11
- 2016年
- 西瓜可溶性固形物含量的无损检测对提升其内部品质十分重要。为实现近红外光谱对小型西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对预测模型的影响,以"京秀"西瓜为研究对象,分别采集赤道、瓜脐和瓜梗三部位的漫透射光谱信息,利用偏最小二乘算法(PLS)建立并比较单一检测部位和混合所有检测部位的西瓜可溶性固形物近红外光谱预测模型,并分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对西瓜可溶性固形物近红外光谱变量进行特征波长筛选。结果显示,相比于单一检测部位的模型,混合所有检测部位的校正集样本建立的模型取得了较优的预测结果。同时,利用CARS算法筛选的42个特征波长变量建模,对三种检测部位预测集样本的预测结果分别为赤道R_P=0.892和RMSEP=0.684°Brix,瓜脐R_P=0.905和RMSEP=0.629°Brix,瓜梗R_P=0.899和RMSEP=0.721°Brix。模型得到了很大的简化,且预测精度较高。比较发现,利用SPA算法筛选的19个特征波长变量所建模型的预测精度较低。利用三种检测部位的西瓜样本建立的PLS混合预测模型,结合CARS算法进行有效特征波长变量筛选,可提高西瓜可溶性固形物预测模型的精度,实现西瓜表面各部位可溶性固形物含量的准确预测,减小检测部位差异对近红外光谱预测模型的影响。结果为今后开发便携式设备检测西瓜表面各部位可溶性固形含量提供参考依据。
- 钱曼黄文倩王庆艳樊书祥张保华陈立平
- 关键词：小型西瓜近红外光谱可溶性固形物
- 苹果糖度高光谱图像可视化预测的光强度校正方法被引量：29
- 2015年
- 针对类球形水果表面曲率变化引起高光谱图像光响应强度差异较大,难以有效预测各部位的品质信息的问题,以富士苹果为研究对象,对高光谱图像进行黑白标定后,以糖度测试部位为感兴趣区域提取平均光谱并建立糖度的定量预测模型,校正集相关系数Rc为0.930 5,校正均方根误差RMSEC为0.433 1;高光谱图像经构建掩模消除样本背景噪声后,提出了高光谱图像光强度校正方法,比较校正前后的高光谱图像能量分布图可以发现光强度得到有效补偿,对校正后的高光谱图像标记空间信息并提取对应光谱,用已建立的苹果糖度模型计算各像素点对应的糖度值,绘制苹果糖度的伪彩色分布图。研究结果表明,高光谱图像经强度校正可以快速无损的预测苹果的糖度及其分布。
- 郭志明赵春江黄文倩彭彦昆李江波王庆艳
- 关键词：苹果糖度高光谱图像无损检测
- 苹果产地差异对可溶性固形物近红外光谱检测模型影响的研究被引量：24
- 2015年
- 为更好地利用近红外光谱预测苹果可溶性固形物含量,减少产地差异对近红外光谱检测模型的影响,以4种不同产地的富士苹果为研究对象,采用基于x-y共生距离的样本划分方法分别对不同产地的苹果选取代表性样本作为校正集,利用偏最小二乘算法,建立和比较单一产地和混合产地下的苹果可溶性固形物近红外光谱检测模型,并结合竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)对苹果可溶性固形物的建模变量进行筛选。相比单一产地和其它混合产地模型,混合所有4种苹果产地的校正集样本建立的模型取得了最好的预测结果,另外,结合CARS-SPA筛选的16个特征波长,模型得到了进一步简化,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.978和0.441°Brix。结果表明,利用多个产地的苹果样本建立的混合模型,结合有效特征波长,可提高对苹果可溶性固形物含量的预测精度,减小产地差异对可溶性固形物近红外光谱检测的影响。
- 樊书祥黄文倩郭志明张保华赵春江钱曼
- 关键词：苹果近红外光谱可溶性固形物
- 自适应蚁群优化算法的近红外光谱特征波长选择方法被引量：23
- 2014年
- 为提高近红外光谱预测模型的精度和适用性,同时简化模型,提出了自适应蚁群优化偏最小二乘法优选特征波长的方法,建立不同产地苹果可溶性固形物含量混合分析模型.收集山东、陕西和新疆的富士苹果,采集3800 ～ 14000 cm-1范围的近红外光谱,并对其重要品质指标可溶性固形物含量进行测定.利用蚁群算法启发式全局搜索的特点,结合蒙特卡罗轮盘赌随机选择机制,优选苹果可溶性固形物含量的近红外光谱特征波长,然后用偏最小二乘法建立分析模型.与全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型相比,蚁群优化算法选择的波长数最少,模型预测能力最强,预测的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.9708和0.5144.研究结果表明,自适应蚁群优化算法可以有效选择近红外光谱特征波长,提高模型的稳健性和适用性.
- 郭志明黄文倩彭彦昆王秀汤修映
- 关键词：近红外光谱蚁群优化算法苹果可溶性固形物含量
- 特征变量优选在苹果可溶性固形物近红外便携式检测中的应用被引量：14
- 2014年
- 为实现苹果可溶性固形物(SSC)的便携式快速检测,利用环形光纤探头和微型光谱仪搭建便携式苹果可溶性固形物光谱采集系统,结合无信息变量消除(UVE)、遗传算法(GA)、竞争性自适应加权(CARS)算法筛选基于偏最小二乘(PLS)的苹果可溶性固形物的近红外光谱特征波长。另外,采用反向区间最小二乘支持向量机(BiLS-SVM)和GA算法优选基于LS-SVM的特征波长变量,分别建立所选特征波长和全波段的PLS模型和LS-SVM模型。试验结果表明,经过GA-CARS算法从全波段1 512个波长中筛选出的50个特征波长建立的PLS模型效果最好,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.962和0.403°Brix。利用该检测装置结合GA-CARS筛选的特征波长,可有效简化苹果可溶性固形物近红外便携式检测模型并提高模型的预测精度,为进一步构建便携式苹果可溶性固形物检测设备奠定了基础。
- 樊书祥黄文倩李江波郭志明赵春江
- 关键词：苹果可溶性固形物
