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基于高光谱图像技术的银杏叶中总黄酮含量无损检测研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 银杏叶及其黄酮类化合物

1.2 银杏叶总黄酮含量的常规检测

1.3 高光谱图像技术检测银杏叶中总黄酮含量

1.3.1 高光谱图像技术简介

1.3.2 高光谱图像技术检测银杏叶片总黄酮含量及其分布的基本原理

1.3.3 国内外研究进展

1.4 研究目的和研究内容

1.4.1 研究目的

1.4.2 研究内容

1.5 本章小结

第二章 试验材料与方法

2.1 实验仪器与材料

2.1.1 实验仪器与试剂

2.1.2 实验样本的采集

2.2 银杏叶片高光谱图像的采集

2.2.1 高光谱图像采集系统

2.2.2 高光谱图像数据的采集

2.3 高光谱图像的预处理

2.4 银杏叶总黄酮含量的测定

2.5 校正集及预测集分组

2.6 数据处理软件

2.7 本章小结

第三章 比较近红外和可见光两种高光谱图像系统对银杏叶总黄酮含量的预测性能

3.1 引言

3.2 近红外和可见光两种高光谱图像采集系统的比较

3.3 高光谱图像的光谱信息提取

3.4 光谱定量分析的统计方法

3.5 光谱数据的预处理

3.6 偏最小二乘模型

3.6.1 偏最小二乘算法基本原理

3.6.2 偏最小二乘模型的建立

3.7 本章小结

第四章 基于近红外高光谱图像技术的银杏叶片总黄酮含量预测模型研究

4.1 引言

4.2 叶片高光谱图像光谱信息的提取

4.3 叶片总黄酮特征波长筛选方法

4.3.1 常规区间偏最小二乘法

4.3.2 联合区间偏最小二乘法

4.3.3 向后区间偏最小二乘法

4.3.4 遗传算法-偏最小二乘法

4.4 特征波长筛选方法的建模结果

4.4.1 常规区间偏最小二乘法模型

4.4.2 联合区间偏最小二乘模型

4.4.3 向后区间偏最小二乘模型

4.4.4 遗传算法-偏最小二乘法模型

4.4.5 特征波长筛选方法的比较

4.5 本章小结

第五章 基于近红外高光谱图像技术的银杏叶中总黄酮叶面分布研究

5.1 引言

5.2 预测银杏叶中总黄酮叶面分布的方法

5.2.1 主成分分析和多元线性回归

5.2.2 计算方法和步骤

5.3 叶面分布结果

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 论文的主要结论

6.2 研究展望

参考文献

致谢

硕士期间发表的论文及参与课题

附录

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摘要

黄酮类化合物是银杏叶中主要的化学活性成分,也是银杏叶制剂中公认的有效成分之一。随着季节的变化,银杏叶中总黄酮的含量和分布也随之发生变化。利用新技术快速、无损和准确地测量银杏叶片中总黄酮的含量及其分布,来代替费时费力的传统理化分析方法,对总黄酮含量的检测以及判断银杏叶的最佳采摘时节具有重要意义。
   本研究着重探讨应用高光谱图像技术检测叶片总黄酮含量及其分布的方法,主要工作如下:
   1.银杏叶片高光谱图像采集研究。采集了银杏叶的近红外高光谱图像(900~1700nm)和可见光高光谱图像(408~1117nm),并提取光谱信息。同时,用常规检测方法对银杏叶中的总黄酮含量进行检测,得到相应的检测数据。利用光谱信息结合偏最小二乘法(PLS)定量分析银杏叶的总黄酮含量。比较两种不同波段下高光谱图像的建模结果,确定出近红外高光谱图像更适合总黄酮含量的检测。
   2.银杏叶片总黄酮含量预测模型研究。利用近红外高光谱图像的光谱信息定量分析银杏叶中总黄酮含量,并利用特征波长筛选法优化银杏叶总黄酮含量的预测模型以提高模型的精确度和稳定性。研究中分别利用区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(SiPLS)、向后区间偏最小二乘法(BiPLS)和遗传算法-偏最小二乘法(GA-PLS)筛选特征波长,并将它们对应的结果进行比较。实验结果表明,SiPLS、BiPLS和GA-PLS建模结果均优于全光谱偏最小二乘法,并且降低了模型复杂度;其中BiPLS预测结果最佳,挑选的光谱区间为1043~1070nm、1126~1154nm、1209~1237nm、1292~1320nm、1375~1431nm、1458~1486nm、1514~1541nm,总黄酮含量预测模型校正集的相关系数R和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.8918和3.89mg/g,预测集的相关系数尺和预测均方根误差RMSEP分别为0.9067和3.57mg/g。
   3.银杏叶片总黄酮含量叶面分布图研究。利用主成分分析(PCA)提取特征区间内的近红外高光谱图像的光谱特征信息,并将特征信息与化学方法检测得到的总黄酮含量值进行关联,建立了叶片高光谱图像信号与总黄酮含量之间的多元线性回归模型(Rp=0.8511,RMSEP=4.7856mg/g)。然后,依次将高光谱图像中每个像素点的光谱值代入总黄酮含量回归模型中计算出每个像素点对应的总黄酮含量值,得到了叶片总黄酮含量的叶面分布图。该总黄酮含量分布图解决了化学分析法、光谱分析法难以检测整个叶面上总黄酮含量分布的难题。
   本论文利用高光谱图像技术检测银杏叶总黄酮含量及其分布,建立并优化银杏叶总黄酮含量的预测模型;探索利用主成分分析法结合多元线性回归模型预测总黄酮含量在银杏叶中的分布。本研究不仅为高光谱图像技术探索了新的数据处理方法,也为银杏叶片总黄酮含量及其叶面分布的快速检测提供了理论依据,对提高银杏叶总黄酮含量的检测水平有重要意义。

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