可见-近红外透射光谱检测活体甘蔗蔗糖分的方法

摘要

蔗糖分是衡量甘蔗品质的重要指标,基于光谱学原理的活体甘蔗蔗糖分无损检测的方法具有重要意义.探究了不同光谱测量方式对预测结果的影响,改进了特征提取方法,建立了甘蔗蔗糖分预测模型.采用自行搭建的甘蔗透射光谱采集平台,在光源与探测器夹角为120°,150°和180°的条件下,按照甘蔗表皮蜡质去除与否,获取了123个甘蔗样本在6类不同采集方式下的甘蔗透射光谱数据集.首先采用了偏最小二乘回归(PLS)的建模精度评价了Savitzky-Golay平滑处理(S-G平滑)、标准正态变化(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶微分(FD)等多种光谱预处理方法对模型性能的影响,选取了综合效果最好的SNV进行预处理.接着分析了不同光谱测量方式对蔗糖分建模的影响.结果发现:(1)对于蜡质覆盖的影响而言,去蜡后的光谱透过率更高、单样本不同采集位点的光谱差异更低、与蔗糖分的相关性也更高;(2)对于光谱采集角度的影响而言,在一定范围内光谱透过率随角度的增大而降低;(3)在获取的6类数据集中,去蜡且采集角度为120°的测量方式下获取的透射光谱建模效果最好,预测集相关系数为0.7906,预测集均方根误差为0.8986.最后,使用了间隔偏最小二乘法(i-PLS)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)和提出的基于全波段PLS建模回归系数的改进蚁群算法(VRC-ACO)筛选特征波长.VRC-ACO挑选得到的特征波长数量最少(10个),且建模效果最好,预测集相关系数达到0.8616,比全波段建模结果提高9.0％,预测均方根误差降低到0.7466,比全波段建模结果降低20.0％.该研究为甘蔗蔗糖分无损检测及相应传感器的研发提供了理论支持.