基于可见/近红外透射光谱技术的红提糖度和含水率无损检测

摘要

本文研究基于可见/近红外透射光谱技术的红提糖度和含水率的无损检测方法。采集360个红提样本,并分别利用标准正态变量变换(Standard Normal Variable transformation,SNV)、SavitZky-Golay卷积平滑处理法(SavitZky-Golay,S_G)等光谱预处理方法处理后的数据建立PLSR模型,分别采用一次降维(GA、SPA、CARS、UVE)和二次降维组合(CARS-SPA、UVE-SPA、GA-SPA)7种数据降维方法对光谱进行特征变量提取,分别建立红提糖度和含水率的偏最小二乘回归算法(Partial Least Squares Regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)含量检测模型并对比分析模型的优劣。结果表明:红提糖度和含水率的最优PLSR模型波长提取方法为GA-SPAPLSR,最优模型的预测集相关系数分别为0.958、0.938;红提糖度和含水率的最优LSSVM模型波长提取方法分别为CARS-SPA-LSSVM、UVE-SPA-LSSVM,最优模型的预测集相关系数分别为0.969、0.942;LSSVM所建模型的效果好于PLSR所建模型,但模型的运算时间较长。研究结果表明:基于可见/近红外技术无损检测红提糖度和含水率的方法可行,两种最优检测模型的预测精度均较高,都能满足检测要求。在不同应用下,可酌情选择不同模型,PLSR所建最优模型的运算时间较短,适合在线快速检测;LSSVM的检测性能最佳,可更加准确地检测红提糖度和含水率。