crose - 8. 119+12. 657R 964nm_ 30. 076R1017nm+12. 958R1067nm+ll. 679R1170nm
[0103] +8. 918R1200nm - 21. 432R1233nm - 47. 142R1293nm+16. 914R1420nm
[0104] - 30. 〇55R1457nm_ 64. 920R1634nm[0105]其中，Y sucrose 为花生样 P卩的庶糖 Pt 里，R 964nm、Rl017nm、Rl067nm、Rll70nm、Rl200nm、Rl233nm、Rl293nm、 R·?、R1457?、Rikm?分别为花生样品在特征波长 964nm、1017nm、1067nm、1170nm、1200nm、 1233nm、1293nm、1420nm、1457nm、1634nm处经过预处理后的光谱反射值。
[0106] 对比例1
[0107] 本对比例提供一种基于高光谱成像技术建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方 法，与实施例1的区别仅在于选取的偏最小二乘法回归模型的波长不同。本对比例选取十 个波长，分别为 994nm、1037nm、1090nm、1183nm、1280nm、1353nm、1444nm、1524nm、1614nm、 1675nm，并基于这十个波长以与实施例1相同方法建立花生中蔗糖含量分布定量模型，采 用上述公式（1) (2)计算校正集的相关系数Rral和校正误差SEC，见表3,建立的花生中蔗糖 含量分布定量模型如下：
[0108] Ysucrose - 7. 522+31. 38R 994nni_ 100. 505R1037nm+12. 894R1090nm - 22. 618R1183nm
[0109] _ 76. 51 lR128〇nm+10. 793R1353nm_ 21. 024R1444nm_ 8. 556R1524nm
[0110] - 23. 582R1614nm_ 21. 505R1675nm
[0111] 利用留一法对建立的模型进行评估和验证，采用上述公式（I) (2)计算留一法验 证模型的相关系数Rct和标准误差SECV，见表3。
[0112] 表3基于其他波长花生蔗糖含量校正集和留一法验证模型参数
[0114] 对比例2
[0115] 本对比例提供一种基于高光谱成像技术建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方 法，与实施例1的区别仅在于选取的偏最小二乘法回归模型的波长不同。本对比例选取十 个波长，分别为 954nm、1037nm、1083nm、1183nm、1217nm、1270nm、1337nm、1400nm、1477nm、 1678nm，并基于这十个波长以与实施例1相同方法建立花生中蔗糖含量分布定量模型，采 用上述公式（1) (2)计算校正集的相关系数Rral和校正误差SEC，见表4,建立的花生中蔗糖 含量分布定量模型如下：
[0116] Yfat - 3. 233+4. 275R 954nni_77. 879R1037nm-51. 787R1083nm+10. 291R1183nm
[0117] _ 24. 822R1217nm_ 48. 489R1270nm_ 21. 153R1337nm+51. 54R1400nm
[0118] +18. 887R1477nm - 41. 757R1678nm
[0119] 利用留一法对建立的模型进行评估和验证，采用上述公式（I) (2)计算留一法验 证模型的相关系数Rct和标准误差SECV，见表4。
[0120] 表4基于其他波长花生蔗糖含量校正集和留一法验证模型参数
[0122] 由实施例1-2及对比例1-2的结果来看，特征波长的选取对测定花生中蔗糖含量， 有着重要影响，本发明选择的特征波长建立的模型，相关系数高，误差低，可以用来测定花 生中蔗糖含量。
[0123] 虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述，但在 本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因 此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
【主权项】
1. 一种基于高光谱成像技术建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，该方法包括以 下步骤： 1. 1收集具有代表性的花生样品，用高光谱仪扫描获得花生样品中每个像素点在各波 长下的图像信息，得到花生样品的原始高光谱三维图像； 1. 2对所述花生样品的原始高光谱三维图像进行校正和背景删除后，提取花生样品图 像平均光谱； 1. 3对所述花生样品图像平均光谱进行标准正态变量变换结合去趋势预处理； 1. 4采用常规方法检测所述花生样品的蔗糖含量，得到花生样品的蔗糖含量； 1. 5将所述花生样品作为校正集，以所述校正集所述预处理后的平均光谱为自变量，以 所述花生样品的蔗糖含量为因变量，通过偏最小二乘法建立所述校正集自变量和因变量的 偏最小二乘法回归模型；利用留一法进行验证； 1. 6根据所述校正集偏最小二乘法回归模型的回归系数，选择对所述回归模型贡献率 绝对值最大的波长为特征波长；并通过偏最小二乘法建立校正集花生中蔗糖含量分布定量 模型；利用留一法进行验证。2. 根据权利要求1所述建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，其特征在于，步 骤 1. 6 中所述特征波长分别为：964nm、1017nm、1067nm、1170nm、1200nm、1233nm、1293nm、 1420nm、1457nm、1634nm ;所建立的花生中鹿糖含量分布定量模型如下：R·?、R1457?、Rikm?分别为花生样品在特征波长 964nm、1017nm、1067nm、1170nm、1200nm、 1233nm、1293nm、1420nm、1457nm、1634nm处经过预处理后的光谱反射值。3. 根据权利要求1或2所述建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，其特征在于，所 述高光谱仪扫描的波长范围为900-1700nm，扫描方式为线扫描。4. 根据权利要求1或2所述建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，其特征在于，所 述校正是对所述花生样品的原始高光谱三维图像I raw进行黑白校正，具体方法为对反射率 为99%的标准校正板进行采集，得到全白的标定图像Iwhlte，然后关闭镜头采集，得到全黑标 定图像I dart，根据下述公式计算校正后图像In_:65. 根据权利要求1或2所述建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，其特征在于，所 述背景删除具体步骤为：采用主成分分析，确定背景与花生的边界，删除背景，得到花生样 品图像。6. 根据权利要求1或2所述建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，其特征在于，步 骤1. 4中所述检测花生样品的蔗糖含量方法根据GB/T22221-2008进行。7. 根据权利要求1或2所述建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，其特征在于，所 述留一法是指每次留取一个花生样品作为验证，余下的n-1个花生样品建立验证模型，用 所述验证模型对所述留取的这一个花生样品进行验证，重复上述的过程，直到对所有花生 样品都进行验证。8. 权利要求1-7任一项所述方法建立的花生中蔗糖含量分布定量模型在检测花生中 鹿糖含量分布中的应用。9. 一种基于高光谱成像技术检测花生中蔗糖含量分布的方法，所述方法包括： 1) 采集待测花生样品在下列特征波长处的光谱图像：964nm、1017nm、1067nm、1170nm、 1200nm、1233nm、1293nm、1420nm、1457nm、1634nm ; 2) 将所述特征波长处经过预处理后的光谱反射值，输入花生中蔗糖含量分布定量模 型，得到待测花生样品蔗糖含量分布；所述花生中蔗糖含量分布定量模型如下：R·?、R1457?、Rikm?分别为花生样品在特征波长 964nm、1017nm、1067nm、1170nm、1200nm、 1233nm、1293nm、1420nm、1457nm、1634nm处经过预处理后的光谱反射值。10. 根据权利要求9所述基于高光谱成像技术检测花生中蔗糖含量分布的方法，其特 征在于，所述步骤1)采集待测花生样品特征波长处的光谱图像的方法包括以下步骤： 1. 1用高光谱仪扫描获得待测花生样品中每个像素点在各波长下的图像信息，得到待 测花生样品的原始高光谱三维图像；所述高光谱仪扫描的波长范围为900-1700nm，扫描方 式为线扫描； 1. 2对所述待测花生样品的原始高光谱三维图像进行校正和背景删除后，提取待测花 生样品图像平均光谱；所述校正是指对所述花生样品的原始高光谱三维图像Imw进行黑白 校正；具体方法为对反射率为99 %的标准校正板进行采集，得到全白的标定图像Iwhlte，然 后关闭镜头采集，得到全黑标定图像I dart，根据下述公式计算校正后图像In_:所述背景删除具体步骤为：采用主成分分析，确定背景与花生的边界，删除背景，得到 花生样品图像； 1. 3对所述待测花生样品图像平均光谱进行标准正态变量变换结合去趋势预处理。
【专利摘要】本发明提供了基于高光谱成像技术检测花生中蔗糖含量分布的方法，包括：采集花生样品在特征波长处的光谱图像，将特征波长处经过预处理后的光谱反射值，输入花生蔗糖含量分布定量模型，得到花生样品蔗糖含量分布。本发明还提供建立花生中蔗糖含量分布定量模型的方法，包括采集花生高光谱图像，并利用常规方法测定其蔗糖含量；高光谱图像经过图像校正与背景删除，提取平均光谱；以预处理后平均光谱为自变量，以蔗糖含量为因变量，建立全波段蔗糖含量的回归模型，在此基础上利用回归系数，确定特征波长，建立并验证所述定量模型。本发明快速简便，效率高，不破坏样品，不使用任何化学试剂，测定结果准确，实现了花生蔗糖含量的可视化。
【IPC分类】G01N21/25
【公开号】CN105181606
【申请号】CN201510543208
【发明人】王强, 刘红芝, 于宏威, 石爱民, 刘丽, 胡晖, 杨颖 , 瑞哈曼米兹比瑞
【申请人】中国农业科学院农产品加工研究所
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年8月28日