• 《食品安全導刊》刊號:CN11-5478/R 國際:ISSN1674-0270

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    基于高光譜技術檢測香水梨硬度的研究

    2021-08-06 10:31:07 來源:

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    孫博康,劉貴珊
    (寧夏大學 食品與葡萄酒學院,寧夏銀川 750021)
    摘 要:本文基于可見—近紅外高光譜(Visible Near Infrared Reflectio,Vis-NIR)成像技術對150個香水梨進行光譜數據采集。將樣本劃分后,采用卷積平滑(Savitzky-Golay,S-G)、歸一化(Normalize)和標準正態變換(Standard Normal Variate,SNV)3種方法對原始光譜進行預處理,利用競爭性自適應加權算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARs)、區間變量迭代空間收縮法(Interval Variable Iterative Space Shrinkage Approach,iVISSA)和變量組合集群分析(Variable Combination Population Analysis,VCPA)對特征波長提取進行波段縮減和特征提取,建立特征波段下香水梨硬度的偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)預測模型,優選最佳模型。結果表明,VCPA法建立的PLSR模型優于初始模型2=0.933。
    關鍵詞:香水梨;高光譜;硬度;無損檢測

    香水梨又名軟兒梨,屬于秋子梨的一個品種,主要分布于甘肅、寧夏境內。在寧夏海原地區,香水梨是當地農民的主要收入來源,近年來種植面積不斷擴大,然而目前仍存在很多技術上的問題需要解決[1]。硬度作為梨果的一個重要參數,與香水梨的成熟度,口感,食用性息息相關[2],傳統的檢測方法具有明顯的破壞性,不適用于大規模量產的地區,因此利用光譜學技術建立一種香水梨的硬度檢測方法顯得尤為重要。高光譜技術作為一種高效、快速、無損的檢測技術[3],目前已廣泛應用于水果內部指標的檢測[4-7]。因此,結合當地需求,本文通過對光譜數據進行4種預處理方法,3種特征波長的提取方法處理后,選擇一種最優模型來預測香水梨硬度。
    1 材料與方法
    1.1 樣品采集
    實驗樣品全部來自于寧夏回族自治區海原縣方堡村,樣品自采摘后于24 h內運輸至寧夏大學,在寧夏大學冷庫內進行保存,貯藏溫度0~2 ℃。樣品測試前需將樣品從冷庫取出,放置在20 ℃恒溫條件下24 h,待樣品中心溫度恢復至20 ℃開始檢測。
    1.2 數據采集
    ①光譜采集儀器。Hyper Spec VIS/NIR高光譜成像系統,光譜范圍為400~1 000 nm和125波段的超高光譜影像可見/近紅外光譜儀系統。包括v10e-qe高光譜影像光譜儀、C8484-05G-CCD-相機、90-254vac線性光源、Dcrih鹵素燈、傳輸裝置、計算機和數據采集軟件。②硬度檢測。硬度計HLY-YD5。③數據處理軟件。ENVI5.3,The Unscrambler X 10.4,MATLAB R2014a。以上軟、硬件由寧夏大學提供。
    2 結果與分析
    2.1 PLSR初模型的建立及評價方法
    偏最小二乘回歸(PLSR)是一種多元回歸方法,用于建立分析樣品光譜響應與參考值之間的驗證模型。相對于其他模型直接考慮因變量和自變量而建立回歸模型的方法,PLSR則是重新過濾信息,選擇最佳變量,再對篩選出的變量進行建模。因此,其篩選出的光譜值決定了建模成功率的高低。一般來說,評價PLSR模型成功率的指標有3個:預測樣本集的標準差(RMSEP)、校正集的均方根誤差(RMSEC)、決定系數(R2)。一般情況下,2值越大,RMSEP和RMSEC越小,表明模型的預測能力越強[8]。
    使用ENVI5.3提取香水梨樣本的感興趣區域(Region Of Interesting,ROI)[9]感興趣區域必需具有一定的代表性,可以代表香水梨樣品的硬度指標。為了獲得具有代表性的光譜值,在選取ROI時要盡量避免過于灰暗的部分,選擇香水梨整體光量部分,記錄每個樣本ROI的平均光譜。
    將每個樣品提取出的光譜值和硬度數據導入至The Unscrambler X 10.4,選擇PLSR進行初步的模型建立。初始模型效果如圖1所示。

    由圖1可知,樣品初始模型效果不佳,數據點不連續,R2值為0.782。因此,需要對光譜進行處理后,達到降噪均勻優化光譜的目的,再進行PLSR預測模型。
    2.2 光譜預處理
    采集到的光譜圖像由于光源強度不均勻及噪音等因素的影響,可能在某種程度上會存在基線漂移等現象,為了提取出有效的光譜信號,消除光源強度不均勻的問題,需要對原始光譜數據進行預處理,為后續的光譜數據處理提供更加具有代表性的光譜區域[10]。本文采用以下幾種方法進行預處理。
    2.2.1 卷積平滑法。
    卷積平滑(Savitzky-Golay ,S-G)是一種對光譜進行平滑處理的方式,主要包括移動平均法、高斯濾波法、中值濾波法和S-G卷積平滑法[11]。
    2.2.2 歸一化法
    歸一化(Normaliaze)是一種行式轉換算法,適用于光譜信號與樣品函數關系的分析,或者利用其他光譜值代替樣品檢測值的方法。通過計算機變換,最終使光譜數據在同一范圍內,變量和均值的分布更加均勻[12]。
    2.2.3 標準正態變換法
    標準正態變換(Standard Normal Variate,SNV)是一種通過樣品的方差對光譜進行校正的方法,SNV可以有效的消除光源強度不一、散射噪聲等檢測時出現的干擾,通過線性變換對初始光譜數據標準化進行校正,減小樣本因為表面散射、光譜遷移等因素帶來的誤差[13]。

    經過上述預處理后模型結果如表1所示,歸一化法擁有較小的CV值和較大的2值,表明其對結果的預測效果較好,因此后續的特征光譜提取均采用歸一化法作為光譜的預處理方法。

    2.3 特征波長的提取
    2.3.1 競爭性自適應加權算法
    競爭性自適應加權算法(CARs)是模仿“適者生存”理論而提出的特征變量選擇算法。CARs算法的核心是首先采用自適應重加權采樣技術,優選出PLSR模型中絕對值大的回歸系數所對應的波長變量點,然后借助指數衰減函數,最后將RMSECV最小的子集定義為最優變量子集[14]。
    使用Matlab運行CARs程序多次后,選擇值最小的波長組作為特征波長,一共12條,將12條特征波長導入Unscrambler后建模得到模型如圖2所示,其RMSEC值為0.659,R2為0.764。

    2.3.2 區間變量迭代空間收縮法
    區間變量迭代空間收縮法(iVISSA)的主旨思想是選擇最優區間,然后根據最優選區間再進行建模,該算法來自于VISSA算法,之后結合全局和局部搜索,智能地優化波長的寬度、組合及間隔[15]。在局部搜索上,iVISSA算法使用光譜數據的連續性信息來確定波長間隔的寬度,在全局搜索上,主要搜索信息波長的組合和位置。最終用迭代的方式優化光譜間的數據間隔,確定光譜的組合、位置以及寬度[16]。
    使用Matlab運行iVISSA程序多次后,選擇值最小的波長組作為特征波長,一共66條,將66條特征波長導入Unscrambler后建模得到模型如圖3所示,其RMSEC值為0.666,R2為0.760。

    2.3.3 變量組合集群分析法
    變量組合集群分析(VCPA)是一種新興的特征變量識別算法,該方法的特點是充分考慮了變量集之間可能存在的影響。方法的計算原理是,首先通過利用二進制矩陣采樣法對樣本空間進行重采樣,之后將數據隨機劃分為若干子集,針對子集分別建立子模型,最后對子模型一一進行評價[17]。一般情況下,VCPA算法計算過程如下:①先利用二進制矩陣采樣法,對樣本變量進行采樣,選取目標函數值最小的變量子集;②計算每個波長點對應的化學值或者實測值,在本次迭代計算過程中出現的概率;③通過衰減函數篩選出概率較小的波長范圍或者波長點,達到縮小變量集空間的目的;④最后將保留的變量重復上述過程將剩余變量進行組合,最終得到特征波長變量[17-19]。
    使用Matlab運行VCPA程序多次后,選擇值最小的波長組作為特征波長,共10條,將10條特征波長導入Unscrambler后建模得到模型如圖4所示,其RMSEC值為0.351,R2為0.933。

    3 結論
    對香水梨硬度原始光譜進行了3種預處理后,選擇歸一化法為最佳方法,以此作為基礎光譜,對比3個特征波長建模后的PLSR模型效果,最終選擇VCPA法,其提取特征波長10個,建立的PLSR模型優于初始模型,R2=0.933,可以用作一種快速檢測香水梨硬度的方法。
    參考文獻
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