基于近紅外光譜漫反射技術(shù)檢測雞蛋新鮮度的研究.pdf

1、禽蛋無損檢測研究的主要內(nèi)容包括：蛋重、破損、血斑、孵化、新鮮度等指標(biāo)的檢測。其中新鮮度的檢測是研究的重點和難點之一。本課題結(jié)合雞蛋無損檢測技術(shù)和近紅外光譜理論在農(nóng)產(chǎn)品檢測上的運用，探索和研究了近紅外光譜無損檢測技術(shù)對雞蛋新鮮度方面的檢測，為雞蛋新鮮度無損檢測技術(shù)提供一種新的方法。
　　 本文采用傅里葉變換型近紅外光譜儀（VECTOR33）獲取在近紅外光譜全波段內(nèi)雞蛋樣品的漫反射光譜圖。從中選取了96個雞蛋樣品的光譜圖，結(jié)合化學(xué)計

2、量學(xué)方法，對雞蛋近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)的分析處理。具體分析內(nèi)容與結(jié)論如下：
　　 1．對雞蛋樣品原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分分析，研究了各主成分之間的相互關(guān)系，并分別指出了前3個主成分所對應(yīng)的雞蛋近紅外光譜信息。
　　 2．剔除光譜樣本集中的奇異值樣品。分析和比較了多元曲線分辨．交替最小二乘迭代法與傳統(tǒng)樣本剔除法之間的優(yōu)劣性。研究表明多元曲線分辨．交替最小二乘迭代法比傳統(tǒng)方法更能準(zhǔn)確地反應(yīng)雞蛋紅外光譜集中的奇異值樣本，更優(yōu)

3、于雞蛋異常樣本的剔除。
　　 3．利用主成分空間分布理論把樣本集劃分為校正樣本集與驗證樣本集。
　　 4．比較了移動平均濾波，S-G卷積平滑，高斯濾波和小波變換對雞蛋近紅外光譜的平滑和濾波效果，結(jié)論顯示采用小波變換的效果最好，能夠有效的消除光譜的高頻噪聲，提高模型精度。
　　 5．比較基線校正、多元散射校正、單位歸一法、導(dǎo)數(shù)法等光譜預(yù)處理方法對定標(biāo)和驗證模型的影響。結(jié)果顯示，采用單位歸一法建立的模型效果最好，驗證

4、模型中雞蛋近紅外光譜與新鮮度之間的決定系數(shù)為0.8247。
　　 6．比較多元線性回歸、主成分回歸和偏最小二乘法回歸對雞蛋近紅外光譜與新鮮度定標(biāo)和驗證模型的影響。結(jié)果表明，采用偏最小二乘法建立的驗證模型精度最好，優(yōu)于多元線性回歸和主成分回歸。
　　 7．把經(jīng)單位歸一法預(yù)處理后的近紅外光譜劃分成20個子區(qū)間，運用區(qū)間偏最小二乘法優(yōu)選最能反應(yīng)雞蛋新鮮度光譜特征的光譜段。結(jié)果表明，最能反映雞蛋新鮮度的近紅外光譜區(qū)間在7185.

5、47cm-1-6788.20 cm-1，5580.98cm-1-4381.48cm-1這兩段內(nèi)。
　　 8．運用偏最小二乘判別法對雞蛋新鮮度等級進(jìn)行分類。通過回歸，建模，然后對驗證集雞蛋等級進(jìn)行分類判別，結(jié)果顯示判別的總準(zhǔn)確率為72.67％。
　　 研究結(jié)果表明，在本實驗的條件下，近紅外光譜能夠透過蛋殼，進(jìn)入蛋殼內(nèi)部并被內(nèi)部成分所吸收，光譜表現(xiàn)為新鮮的雞蛋對應(yīng)的水分吸收峰明顯，不新鮮雞蛋對應(yīng)的吸收峰明顯減弱。對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)