基于高光谱和太赫兹光谱的甘薯品质检测方法研究

发布时间：2023-04-23 01:19

　　甘薯在我国粮食作物总产位居第四,仅次于水稻、小麦、玉米。甘薯在我国的饮食与工业经济的发展中发挥着重要的作用。甘薯的产地起源分类、产后在线分级、产品安全快速检测方法受到消费者与食品加工厂商的密切关注。甘薯品质的优劣直接影响到加工产品的质量、等级及所产生的经济价值。甘薯加工产品的安全直接威胁到人体的健康。因此,迫切需要一种快速、高效的技术方法对甘薯品质和安全进行检测。本文使用高光谱与太赫兹时域光谱技术,结合多种化学计量学方法,主要对甘薯的产地鉴别、内部品质、有害添加物展开检测方法的研究。为甘薯产业品质及安全检测的发展提供依据。主要研究内容与结论如下:(1)利用高光谱成像技术对紫薯产地进行鉴别。以福建、广西、山东三个产地的紫薯为研究对象,结合主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)、无信息变量消除(UVE)等降维及筛选变量方法,分别建立偏最小二乘判别(PLS-DA)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、极限学习机(ELM)定性分析模型。结果表明,采用PCA-LS-SVM与UVE-ELM模型对产地的分类效果最优,误判率均低为4.598%。实验表明,结合合适的波段筛选方法建立的LS-SVM与...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
主要符号说明
第一章 绪论
    1.1 研究目的与意义
    1.2 甘薯品质检测的国内外研究现状
    1.3 高光谱和太赫兹光谱品质检测的国内外研究现状
        1.3.1 高光谱检测的国内外研究现状
        1.3.2 太赫兹光谱检测的国内外研究现状
    1.4 研究的主要内容
    1.5 技术路线
    1.6 本章小结
第二章 高光谱与太赫兹光谱技术基本原理与方法
    2.1 高光谱成像检测的基本原理
    2.2 太赫兹光谱检测的基本原理
    2.3 数据分析方法及模型评价
        2.3.1 光谱预处理方法
        2.3.2 光谱变量降维及特征变量提取方法
        2.3.3 光谱数据建模方法
        2.3.4 模型的评价
    2.4 本章小结
第三章 基于高光谱的紫薯产地鉴别方法研究
    引言
    3.1 实验样品与仪器
        3.1.1 实验样品
        3.1.2 实验仪器
    3.2 紫薯高光谱图像的采集与光谱分析
        3.2.1 紫薯高光谱图像的采集
        3.2.2 紫薯高光谱数据的提取
        3.2.3 不同产地紫薯的光谱分析
    3.3 紫薯高光谱变量降维及特征筛选
        3.3.1 光谱变量降维
        3.3.2 连续投影算法
        3.3.3 无信息变量消除
    3.4 基于光谱特征的紫薯产地定性判别模型建立与预测
        3.4.1 基于光谱特征的紫薯产地偏最小二乘判别模型研究
        3.4.2 基于光谱特征的紫薯产地最小二乘支持向量机判别模型研究
        3.4.3 基于光谱特征的紫薯产地极限学习机判别模型研究
    3.5 定性判别模型的对比分析
    3.6 本章小结
第四章 基于高光谱的紫薯SSC、干物质含量检测方法研究
    引言
    4.1 实验样品及其理化指标测定
        4.1.1 实验样品
        4.1.2 紫薯可溶性固形物含量的测定
        4.1.3 紫薯干物质含量的测定
    4.2 紫薯光谱分析与预处理
        4.2.1 紫薯光谱分析
        4.2.2 光谱预处理
    4.3 基于光谱特征的紫薯可溶性固形物定量模型建立与预测
        4.3.1 基于光谱特征的紫薯可溶性固形物偏最小二乘定量模型研究
        4.3.2 基于光谱特征的紫薯可溶性固形物最小二乘支持向量机定量模型研究
        4.3.3 基于光谱特征的紫薯可溶性固形物限学习机定量模型研究
        4.3.4 定量模型的对比分析
    4.4 基于光谱特征的紫薯干物质定量模型建立与预测
        4.4.1 基于光谱特征的紫薯干物质偏最小二乘定量模型研究
        4.4.2 基于光谱特征的紫薯干物质最小二乘支持向量机定量模型研究
        4.4.3 基于光谱特征的紫薯干物质极限学习机定量模型研究
        4.4.4 定量模型的对比分析
    4.5 本章小结
第五章 基于THz-TDS技术的甘薯淀粉中明矾含量检测方法研究
    引言
    5.1 实验样品与仪器及光学参数的提取
        5.1.1 实验样品与制备
        5.1.2 实验仪器
        5.1.3 光学参数的提取
    5.2 太赫兹光谱分析与预处理
        5.2.1 甘薯淀粉和明矾的THz光谱分析
        5.2.2 甘薯淀粉和明矾混合物的THz光谱分析
        5.2.3 光谱预处理
    5.3 甘薯淀粉中明矾含量定量模型的建立与预测
        5.3.1 甘薯淀粉中明矾含量的最小二乘支持向量机定量模型研究
        5.3.2 太赫兹光谱的特征变量筛选
        5.3.3 基于不同筛选变量方法的最小二乘支持向量机模型结果分析
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
个人简历在读期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3798789