基于色敏传感器结合光谱技术的大米储藏期鉴别

摘要

应用色敏传感器阵列(CSA)结合可见/近红外(Vis-NIR)光谱检测技术,对大米储藏时间进行鉴别.大米按不同储藏期(0、1、2、4、6个月)分为5组.色敏传感器由氟硼吡咯类色敏材料制成,与大米挥发性气体发生反应后,分别提取色敏材料的光谱数据.光谱数据经SNV算法预处理后,用Si-PLS算法提取3类光谱数据的最佳光谱区间并合成一个数据集.分别用遗传算法(GA)、无信息变量消除法(UVE)和蚁群算法(ACO)提取光谱变量.并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)进行模式识别.结果 表明,用Si-PLS-UVE提取的光谱变量建立的LDA预测模型正确识别率最高.取主成分数为9时,训练集正确识别率为98％,校正集正确识别率为96％,为大米储藏时间的检测提供了一种可行的方法.