基于近红外光谱技术的干制哈密大枣水分含量无损检测与模型优化研究
3种不同红枣水分检测方法的比较
3种不同红枣水分检测方法的比较
彭云发;罗华平;王丽;詹映;胡晓男;罗雪宁
【期刊名称】《江苏农业科学》
【年(卷),期】2016(044)001
【摘要】针对新疆南疆地区红枣的水分检测,选用烘干减质量法、卤素测定仪法和近红外光谱法对红枣水分进行检测,分析不同方法测定过程中的优缺点,并将进行结果数理统计分析.结果表明,卤素测定仪法较另外2种方法所测的结果偏低约0.72百分点(5.38％),近红外光谱法与烘干减质量法测定的结果没有显著差异.
【总页数】3页(P308-310)
【作者】彭云发;罗华平;王丽;詹映;胡晓男;罗雪宁
【作者单位】塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300;上海创和亿电子科技发展有限公司,上海200092;塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300;新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室,新疆阿拉尔843300;塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300;新疆维吾尔自治区普通高等学校现代农业工程重点实验室,新疆阿拉尔843300;塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300;塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300;塔里木大学机械电气化工程学院,新疆阿拉尔843300
【正文语种】中文
【中图分类】S665.101;O657.34
【相关文献】
1.南疆红枣林地不同流量对滴灌土壤水分运移特征的影响
2.不同覆盖方式对土壤水分和红枣产量影响的研究
3.不同灌溉方式对幼龄红枣生长及水分利用效率的影响研究
4.红枣经济林不同植被覆盖土壤水分入渗特征
5.不同干燥方法下红枣蜜饯水分状态变化研究
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基于机器视觉和近红外光谱的壶瓶枣无损检测
基于机器视觉和近红外光谱的壶瓶枣无损检测薛建新;孙海霞;周靖博;张淑娟【摘要】以壶瓶枣为对象探讨用机器视觉和近红外光谱技术检测壶瓶枣内外品质.通过图像处理技术获取壶瓶枣投影面的边缘提取图像,然后使用最小外接矩形法求得图像的像素点个数,以此求得壶瓶枣投影面的面积.采用MSC对壶瓶枣近红外光谱进行预处理,然后分别采用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和偏最小二成支持向量机(LS-SVM)3种建模方式对壶瓶枣可溶性固形物的含量进行预测.结果表明,使用LS-SVM模型获得了最优的预测结果,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.9901和0.328.研究表明,机器视觉结合近红外光谱技术能对壶瓶枣内外品质进行综合检测.%The machine vision and near-infrared spectroscopy were used to detect the external and internal quality of Huping Jujube nondestructively. Color images of Huping Jujube samples were captured, the processing of image technology was used for calculating the external rectangular area. MSC method was used to pretreat the near-infrared spectrum. Then the partial least squares (PLS), principal component regression (PCR) and lest squares support vector machine (LS-SVM) were used to establish the prediction models of soluble solid content. The results showed that the optimal LS-SVM model was achieved with correlation coefficient of 0. 9901 and root mean square error of cross validation of 0. 328 for prediction set. Machine vision and near-infrared technology can be a good method to synthetically detect the internal and external quality of Huping Jujube.【期刊名称】《山西农业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(032)006【总页数】3页(P571-573)【关键词】机器视觉;近红外光谱;壶瓶枣;检测【作者】薛建新;孙海霞;周靖博;张淑娟【作者单位】山西农业大学工学院,山西太谷030801【正文语种】中文【中图分类】S123;S665壶瓶枣是山西十大名枣之一，以其果大、皮薄、肉厚、味美和极具滋补功能而享誉神州，且有极其丰富的营养价值和药用价值［1］，每100g鲜枣中含可溶性固形物含量37%，含糖量30．35%，含酸量0．57%，含 VC 491．3mg，壶瓶枣制干后，肉质细腻，久贮不干，制干率57．2%，干枣含糖量71．4%，是红枣中的上品［2］。
基于光谱和水分补偿方法的鲜枣内部品质检测
的光谱研究 表明 ， 水分子 中不同类 型的氢键各 自具有单独 的
引 言
由于近红外谱 带极易 受到 分子 不 同物理性 质 （ 密 度 、大 小等） 和化学性质 （ 温度 、糖 酸度等 ） 的影 响 ，近 红外 光谱 技
术广泛应用于农产 品的品质检测 中。水分子 ０Ｈ 基 团在 近红 外光谱区域上有较强 吸收 ， 水分含量 的差 异严 重影 响着 整个
型。结果表 明， 硬度值 的水 分补偿模型精度有一定提 高 ， Ｒｚ 和Ｒ ＭＳ Ｅ Ｐ分别为 、 维生 素 Ｃ含量 、 蛋 白质含 量 的水 分补 偿模 型精 度 均有 所下 降 ， 磷 分别 为 ０ ． ８ ０ ４ １ ，０ ． ８ ７ ８ ２和 ０ ． ８ ３ ７ ８ ， Ｒ ＭＳ Ｅ Ｐ分别为 １ ． ３ ４ ７ ３ ， ０ ． ６ ３ ８ ０和 ３ ． ５ ０ ３ ２ 。 然后 ， 分析各 品质指标 间的相关 性 ， 结果表 明，水分
校 正 模 型 的影 响 。
谱 区的反 射 率 。水在 近红 外 谱 区有 ５ １ ５ ４ ｃ ｍ （ 组合 频 ） 、
６ ９ ４ ４ ｅ ｍ （ 一级倍频 ） 等多个较 强的 吸收峰 ，干扰 了基 于近 红外 光谱 的定量和定性 分析 。同时 ， 水 分含量 的变 化还将 导 致某 些吸收峰 的位 置发 生偏 移 。大 量 的研究 说 明ｌ ＿ １ 。 ］ ，运 用
０ ． ８ ２ ６ １以上 ，预测 均方根误差 （ Ｒ ＭＳ Ｅ Ｐ ） 均在 ３ ． ３ ２ ４ ９以下 。在提 取各项 品质 指标特 征波段 的基础 上 ， 剔 除 其他四项单一品质特征波段 中与水分特征波段 （ 包含利用 ＲＣ法所提 取到的水分特征波长和鲜 枣 中具有 明显
水 分特征的吸收峰 ） 重叠或接近 的波 段 ，并与鲜 枣水分 含量值 进行 数据融 合建 立 了各项 指标 的水分 补偿 模
517 近红外光谱技术在南疆红枣品质检测的应用与研究(无图)
摘 要红枣是南疆的特产水果，也是我国主要出口水果之一。
目前，南疆红枣的分级仅停留在大小、 形状、 外观等外部的品质， 红枣的内部品质还未涉及， 因此大大影响南疆红枣在国际市场的竞争力。
其实，红枣内在品质比其外部品质更重要，内部品质包括水分、糖度、酸度等。
红枣内在品质如水 分用传统的烘干法检测费时费力，糖度的化学检测方法也存在需对红枣进行破坏、测量周期长、耗 费大量人力等缺点。
因此研究一种快速、简单、无损的红枣内部品质检测技术很有必要，近红外光 谱技术对红枣水分、糖度的检测简单、快速、无损。
本课题选择农一师十团红枣为试验样本，建立红枣水分和糖度模型，探索近红外光谱技术在南 疆红枣品质检测的应用与研究。
挑选 200 个红枣作为建立其水分和糖度的校正模型组，另外选取 20 个红枣作为模型验证组。
实验选用精密电子天平称其红枣重量，电热鼓风干燥箱为红枣干燥，阿贝折射仪检测红枣糖度。
红 枣的光谱采集及模型的建立选用聚光科技便携式光栅扫描光谱仪。
本课题实验目的：1）建立用近红外光谱预测南疆红枣水分和糖度的校正模型。
2）通过验证组对近红外光谱校正模型预测南疆红枣含水量和糖分的验证。
3）检查方法的适用性，对南疆红枣含水量和糖分的测定。
关键词：近红外光谱；红枣；水分；品质检测；糖度AbstractRed jujube is a specialty of southern xinjiang fruit, is also one of the main export fruit. At present, the xinjiang red jujube grading only stay on external traits, such as size, shape, appearance, red jujube in the internal quality is not involved, thus greatly affect the southern xinjiang red jujube in the international market competitiveness. Actually, red jujube inner quality is more important than its external quality, internal quality including water, sugar, etc. Red jujube inner qualities such as moisture content with the traditional drying method to detect timeconsuming, laborious sugar chemical detection method is required to destroy red jujube, long measurement cycle and cost a lot of human faults. Therefore a rapid, simple, nondestructive jujube research internal quality testing technology is very necessary, near infrared spectroscopy to detect red jujube water, sugar, simple, rapid and nondestructive.This topic choice NongYiShi ten jujube as test sample, red jujube water and sugar model, explore the near infrared hyperspectral technology in southern xinjiang red jujube quality detection system of the application and research.200 red jujube were selected as the correction model group in the establishment of a water and sugar, in addition to select 20 red jujube as model validation group. Experiment choose precision electronic balance according to the red jujube weight, electric drum wind drying oven to dry jujube, jujube sugar abbe refractometer detection. Red spectral acquisition and model selection of condensing portable raster scan spectrograph of science and technology.This topic experimental objective:1) establish predicted using near infrared spectroscopy calibration models of the xinjiang red jujube water and sugar.2) through the validation group for nir calibration models predict validation of southern xinjiang red jujube water and sugar.3) check the applicability of the method, and the determination of sugars in nanjiang red jujube water content.Key words: near infrared spectrum; Red jujube;water; Quality inspection; sugar目 录1 前言 (1)1.1 红枣在南疆地区产业发展现状及发展优势分析 (1)1.2 南疆地区红枣产业发展存在的问题 (1)1.3 研究目的和意义 (1)1.4 国内研究现状及分析应用 (2)1.5 国外研究现状及分析 (3)2 近红外光谱分析技术在果品品质检测中的应用 (3)2.1 近红外光谱分析技术概述 (3)2.2 近红外光谱分析技术在果品品质检测中的应用 (4)2.2.1 糖度、酸度、硬度分析 (4)2.2.2 维生素 C 含量分析 (5)2.2.3 病变分析 (5)2.3 近红外光谱分析技术在果品品质检测中的存在问题 (5)3 实验仪器和实验方法 (5)3.1 实验材料与仪器 (5)3.2 实验步骤 (5)3.2.1 对红枣进行选取 (6)3.2.2 红枣光谱采集 (6)3.2.3 用电子天平称取红枣重量 (7)3.2.4 红枣烘干 (7)3.2.5 用化学方法测糖度 (8)3.2.6 建立校正模型 (9)3.2.7 选取最佳波长 (16)3.2.8 模型的验证 (18)4 实验结果与分析 (21)5 结论 (21)总 结 (22)致 谢 (23)参考文献 (24)附录 (26)1 前言1.1 红枣在南疆地区产业发展现状及发展优势分析近些年，红枣产业发展较快，20世纪 80 年代，自治区规划南疆的疏附、洛浦、泽普三县为红 枣基地，90 年代末，巴州若羌县从河南新郑调入 50万株枣苗，进行推广栽培，期间成效显著，到 2006 年为止，已陆续引进骏枣、灰枣、冬枣、赞皇大枣和金丝小枣等 20 多个品种，1300 万多株， 栽培面积 8000hm 2，在若羌县的带动下，温宿、沙雅、巴楚、民丰和洛浦等县及生产建设兵团也开 始大力发展红枣栽培，目前南疆红枣栽培面积已达 30 万hm 2，是世界最大的红枣生产基地。
典型经济水果近红外漫反射无损检测及其光谱数据分析
典型经济水果近红外漫反射无损检测及其光谱数据分析作者：谭保华肖腾飞刘琼磊李根黄程旭李刚来源：《湖北农业科学》2020年第12期摘要：采用近红外漫反射检测方法，设计了水果含糖量的近红外检测系统，以典型经济水果鲜枣和香蕉为样本，研究了水果整体样本光谱图与切片样本光谱图，分析了光谱图的差异性。
结果表明，近红外漫反射检测方法可以有效实现水果样本的无损检测，反映水果样本的内部含糖量情况信息。
关键词：近红外漫反射;无损检测;光谱差异;水果含糖量中图分类号：S3文献标识码：A文章编号：0439-8114（ 2020）12-0154-05DOI：10.1408 8/j .cnki.issn0439-8114.2020.12.034开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中国是水果的生产大国，水果产业已经成为农民增收的重要产业，在国民经济中占有举足轻重的地位[1]。
香蕉和鲜枣是中国具有代表性的重要经济水果。
现代研究结果显示，香蕉富含糖、膳食纤维及多种氨基酸和维生素，同时脂肪和胆固醇含量很低。
枣果营养丰富，含糖量、蛋白质、脂肪、铁、磷、钙等物质含量高，具有很高的营养价值和食疗功能。
香蕉是目前世界上贸易量最大的水果之一;近年来，鲜枣产量增长迅猛，已经成为中国新兴的主要经济水果之一[1，2]。
水果在生长、采摘过程中会受到霉菌、病虫害以及机械损伤，不仅使其本身的品质口感受损，而且对人体产生不利影响[3]。
而在运输中水果的损失率高达20%，严重影响水果产业的经济效益。
因此，无论是在采摘、运输过程中还是在货架期，水果的品质检测也是十分重要的。
水果一般都比較娇嫩，常规的检测手段及方法很容易对其外观或品质产生破坏，导致其外观或品质下降而造成经济损失，因此，对于水果的无损检测技术研究方兴未艾，是水果农业至关重要的技术研究热点问题[4]。
近红外光谱技术作为一种快速、无损、高效的检测方法，可以用于所有与含氢基团相关样品的物理、化学性质方面的分析，也可以快速实现特定成分的定性或定量分析。
基于近红外光谱预测南疆红枣品质的模型建立与参数优化
王亚运 1， 陈
2
摘 要： 南疆地区的自然气候条件极其适合红枣的糖度积聚， 再加上光热效果良好， 让南疆地区的红枣在销售上广 受赞誉。不过也正是因为销售渠道的拓宽， 部分地区南疆红枣在入场销售之前需要提供红枣糖度分析报告， 传统的检测 方式虽然较为细致， 但是并不能满足已经实现量产的南疆红枣成批次的完成品质检测， 文章就结合实际情况对基于近 红外光谱预测南疆红枣品质的模型建立与参数优化进行简析。 关键词： 近红外光谱南疆红枣品质； 参数优化 量因素也进行了进一步的优化，在完成光谱采集之后进行光 谱测量的过程中同步进行了扩充更新，特别是因为近红外光 子对于近红外光谱吸收起到关键性的作用，因此在近红外光 源的输出设定上严格按照相关的技术参数做了修正和研判， 将 近 红 外 的 光 谱 波 长 严 格 控 制 在 780~2526 （ 波 数 12820~3959cm） 范围内 （如表 1 所示） 。 表 1 光谱分析仪的主要性能参数实测数据 性能参数 波长范围 波长准确度 波长重复性 光谱分辨率 杂散光 吸光度线性斜率 波长温漂 吸光度噪声 仪器尺寸 仪器重量 电池持续电力 2.1 光谱采集 由于是实验室数据分析研究，为了确保南疆红枣品质检 测的精准性，以及研判近红外光谱分析方式对于红枣相关品 质的排他性， 所以其样本进行光谱采集的过程中， 基本上要求 样本处于稳定状态之后再进行数据分析。 光谱采集前， 先做好 相关的准备工作：一是将 100 枚检测样本放入室内环境中 12h 以上， 期间测量室内相对湿度为 40%~50%。采用漫反射 方式采集光谱，以仪器内部空气为背景。谱区采集范围： 4000~10000cm-1； 光谱分辨率： 4cm-1。由于南疆红枣样本个体
基金项目： 国家自然科学基金项目 （11464039） 。 作者简介： 王亚运 （1990-） ， 男， 硕士硕士生， 主要研究方向： 农产品无 损检测。 通讯作者： 罗华平， 主要研究方向： 农产品无损检测。
基于近红外光谱在线检测干燥过程脱水量的标定建模方法[发明专利]
![基于近红外光谱在线检测干燥过程脱水量的标定建模方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6384c71b700abb68a882fb6b.png)
专利名称：基于近红外光谱在线检测干燥过程脱水量的标定建模方法
专利类型：发明专利
发明人：刘涛,穆国庆,仲崇权,夏浩,孟庆伟,朱理
申请号：CN202011368412.2
申请日：20201130
公开号：CN112508070A
公开日：
20210316
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于工业过程检测领域，公开了基于近红外光谱在线检测干燥过程脱水量的标定建模方法。
本发明是利用配有漫反射式探头的近红外光谱分析仪，搭建流化床干燥过程在线监测实验平台，从而实时原位测量流化床干燥过程水分含量的近红外光谱数据。
首先对光谱数据和参考数据进行采集，其次对测量到的近红外光谱数据进行预处理操作，然后利用有标签和无标签的光谱数据建立半监督变分偏最小二乘模型，以此来构建标定模型，并使用变分推断的方法对模型参数进行估计，最后，通过外部实验验证建立模型的有效性，由此实时测量干燥过程的水分含量。
本发明能够达到自动快速检测流化床的水分含量，便于实际工业应用和推广。
申请人：大连理工大学
地址：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
国籍：CN
代理机构：大连理工大学专利中心
代理人：陈玲玉
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3种不同红枣水分检测方法的比较
3种不同红枣水分检测方法的比较作者：彭云发罗华平王丽詹映胡晓男罗雪宁来源：《江苏农业科学》2016年第01期摘要：针对新疆南疆地区红枣的水分检测，选用烘干减质量法、卤素测定仪法和近红外光谱法对红枣水分进行检测，分析不同方法测定过程中的优缺点，并将进行结果数理统计分析。
结果表明，卤素测定仪法较另外2种方法所测的结果偏低约0.72百分点（5.38%），近红外光谱法与烘干减质量法测定的结果没有显著差异。
关键词：红枣；含水率；近红外光谱中图分类号：S665.101；0657.34 文献标志码：A 文章编号：1002—1302（2016）01—0308—03枣为鼠李科枣属植物，原产于中国，已有4000多年的栽培历史。
红枣不仅味道鲜美、营养丰富，而且具有独特的药用价值。
红枣是新疆南疆地区重要的经济作物，由于其呼吸作用旺盛，且富含多种营养物质和微量元素，贮藏或者加工过程中易发生变质。
在评定红枣品质、选择贮藏条件和加工方式时，水分是必须测量的重要质量指标。
新鲜红枣的含水率因品种、产地和栽培管理的不同有很大的差异，采收后的红枣随贮藏条件和时间的变化表现不同水分的散失率，因此参照固定值作为红枣含水率无法满足生产过程工艺参数的要求，并且红枣的含水率决定其口感，通常认为含水率在20%左右的红枣口感最佳，只有准确测量其含水率，才能合理评定红枣品质，优化选择贮藏条件和加工方式，提高产品质量和经济效益。
目前最常用的红枣水分测定方法是烘干减质量法（包括烘箱法、红外线烘干法）和电子水分仪速测法（包括电阻式、电容式和微波式水分速测仪）。
现在红枣水分检测主要采用传统的烘干法，即对样品进行切片、称量、烘烤、再称量等处理后计算红枣的含水率，新疆南疆地区多数红枣加工厂加工红枣时对其水分测定大多采用卤素水分测定仪法，这些方法需要破坏样品，且检测时间较长，只能实现抽样检测。
研究一种快速无损检测红枣含水率的技术，实现大批量、规模化生产的在线检测，对于减少红枣采后损失，提高产业经济效益具有重要意义。
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基于近红外光谱技术的干制哈密大枣水分含量无损检测
与模型优化研究
基于近红外光谱技术的干制哈密大枣水分含量无损检测与模型优化研究
近年来，随着农产品质量安全的日益引起人们的关注，食品质量检测技术也得到了广泛的关注与应用。
其中，基于近红外光谱技术的无损检测方法在食品质量检测中具有重要的应用前景。
在干制哈密大枣的生产中，水分含量是影响其品质的关键指标之一。
因此，通过开展本研究，旨在探索基于近红外光谱技术的干制哈密大枣水分含量无损检测与模型优化方法，提高产品的质量控制能力。
一、研究背景
哈密大枣作为具有丰富营养价值的干果之一，受到了广泛的关注。
在大规模生产的背景下，有效地监控产品质量是确保产品市场竞争力的关键因素。
而水分含量是哈密大枣质量的重要指标之一，对其品质和口感具有重要影响。
传统的水分含量检测方法通常依赖于化学分析或重量法，这些方法需要耗费较多的时间和人力，并且对样品进行破坏性操作。
然而，近红外光谱技术作为一种无损分析技术，具有非常好的前景。
近红外光谱技术可以通过测量样品在近红外波段的吸收、透射或反射光强来获取样品的化学信息，从而实现对水分含量的快速、无损检测。
二、研究目标
本研究旨在开展针对干制哈密大枣水分含量的无损检测研究，主要包括以下几个方面：
1. 收集干制哈密大枣样品并进行特征化。
选取不同水分
含量的哈密大枣样品，对其进行特征化分析，包括物理性质、化学成分等。
2. 采用近红外光谱技术对干制哈密大枣样品进行光谱扫描。
通过近红外光谱仪扫描不同水分含量的哈密大枣样品，获取样品在近红外波段的光谱信息。
3. 建立水分含量与近红外光谱之间的定量关系模型。
利
用多元统计分析方法，对近红外光谱数据进行预处理，并与样品真实水分含量值建立模型，从而实现对干制哈密大枣水分含量的无损预测。
4. 优化模型参数与算法。
通过比较不同预处理方法和建
模算法的效果，并利用交叉验证法对模型进行优化，提高预测模型的精确性和鲁棒性。
5. 对所建立的模型进行验证与应用。
在样品保持初步质
量的前提下，对新样本进行模型验证，并在实际生产中应用该模型进行无损检测。
三、研究方法与步骤
1. 样品的收集与特征化。
从不同产地和季节采集充分成
熟的哈密大枣样品，对样品的水分含量、物理性质和化学成分进行测定与特征化。
2. 近红外光谱扫描。
利用近红外光谱仪对哈密大枣样品
进行光谱扫描，获取近红外光谱数据。
3. 光谱数据处理与模型建立。
对所获得的光谱数据进行
预处理，如光谱校正、降噪等，利用多元统计分析方法与水分含量值建立预测模型。
4. 模型优化与验证。
采用不同的预处理方法和建模算法，通过交叉验证法对模型进行优化，并对新样本进行验证。
5. 模型应用与实际生产。
将所建立的预测模型应用于实
际生产中，进行样品的无损检测，提高产品的质量控制能力。
四、研究意义与展望
本研究的主要意义在于探索基于近红外光谱技术的干制哈密大枣水分含量无损检测与模型优化方法，并将其应用于实际生产中。
通过该研究，可以提高哈密大枣的质量控制能力，减少传统检测方法的耗时与成本，并且为其他农产品的无损检测以及质量控制提供参考。
然而，本研究仍然存在一些挑战。
首先，近红外光谱技术在实际应用中受到环境因素和样品变化的影响，需要进一步考虑如温度、湿度等因素对模型的影响。
其次，在模型建立过程中，需要更全面和准确地收集样品信息来建立更可靠性的模型。
未来，可以进一步研究如何进一步优化模型的预测性能，并集成其他传感技术和分析方法，以实现对农产品质量的全面、高效的检测和控制
本研究通过基于近红外光谱技术的干制哈密大枣水分含量无损检测与模型优化方法的探索，将其成功应用于实际生产中。
通过该研究，可以有效提高哈密大枣的质量控制能力，减少传统检测方法的耗时与成本。
同时，本研究的成果对其他农产品的无损检测和质量控制也具有一定的参考价值。
然而，本研究仍然面临一些挑战，如环境因素和样品变化的影响，模型预测性能的进一步优化等。
未来的研究可以进一步完善模型的建立和优化方法，同时整合其他传感技术和分析方法，以实现对农产品质量的全面、高效的检测和控制。