基于高光谱的油茶籽含水量检测方法

摘要

为了快速精准检测油茶籽含水量,解决传统烘干检测法费时费力等问题,提出一种基于高光谱技术的油茶籽含水量无损检测方法.以油茶籽为研究对象,测定油茶籽含水量,建立光谱模型,对油茶籽光谱分别进行Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑、一阶微分、二阶微分和多元散射校正(MSC)预处理,通过逐步回归提取有效敏感波长,并采用偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络和径向基(RBF)神经网络方法分别建立预测模型,对模型进行外部验证,选出最优预测模型.研究表明:相关系数较高的光谱敏感波段为410～450、600～620、780～880、940～971 nm.基于MSC预处理光谱建立的PLSR模型,在校正集上的相关系数为0.9534、均方根误差为0.22％,在验证集上的相关系数为0.9399、均方根误差为0.27％,优于BP神经网络模型和RBF神经网络模型.结果说明,采用高光谱技术检测油茶籽含水量是可行的,研究内容可为油茶籽含水量的在线无损检测提供有效依据.