基于高光谱技术的金银花硫含量快速检测模型建立

• 作者: 冯洁 刘云宏 王庆庆 石晓微 许倩
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 物理学
• 关键词: 金银花 高光谱成像技术 硫含量 快速检测
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 安全检测
• 页码范围: 289-296
• 页数: 8页
• 分类号: O433
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201824043

摘要

为实现金银花硫含量的快速无损检测,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法,建立不同浓度硫磺熏蒸金银花快速检测模型.采用硫磺使用量为鲜质量的0％、0.5％、1％、1.5％四种硫熏梯度的金银花干燥样品,首先利用高光谱成像技术采集各组金银花光谱图像数据,并采用S_G(Savitzky-Golay)卷积平滑、多元散射校正(multiple scarer correct,MSC)和标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)3种方法对原始光谱进行预处理,得到S_G卷积平滑为最佳预处理方法.随后,对经S_G预处理后的光谱信息分别进行Fisher判别分析(Fisher discriminate analysis,FDA)与核Fisher建模分析(kernel Fisher discriminate analysis,KFDA),得到KFDA具有更好的判别正确率(98.2％).最后,全光谱数据具有量大、冗余信息的问题,采用了相关系数法(regression coefficients,RC)、Wilks和RC-Wilks三种方法对预处理后的数据进行特征提取,最终建立了RC-KFDA、Wilks-KFDA、RC-Wilks-KFDA三种判别模型.结果表明,经SG卷积平滑预处理后的光谱信息,3种方法的判别正确率均为100％,使用RC-Wilks相结合提取特征波长的方法建立KFDA模型能够实现较短的计算时间(0.69 s)和较好的类间分布.因此,所建立的S_G-RC-Wilks-KFDA模型可以实现金银花不同硫含量的快速、有效、无损检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘云宏	河南科技大学食品与生物工程学院	88	706	14.0	21.0
5	冯洁	河南科技大学食品与生物工程学院	3	8	1.0	2.0
6	石晓微	河南科技大学食品与生物工程学院	6	16	2.0	4.0
7	王庆庆	河南科技大学食品与生物工程学院	4	9	1.0	3.0
8	许倩	河南科技大学食品与生物工程学院	2	0	0.0	0.0