領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
為實(shí)現(xiàn)金銀花硫含量的快速無損檢測，利用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，建立不同濃度硫磺熏蒸金銀花快速檢測模型。采用硫磺使用量為鮮質(zhì)量的0%、0.5%、1%、1.5%四種硫熏梯度的金銀花干燥樣品，首先利用高光譜成像技術(shù)采集各組金銀花光譜圖像數(shù)據(jù)，并采用S_G（Savitzky-Golay）卷積平滑、多元散射校正（multiple scatter correct，MSC）和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variate transformation，SNV）3 種方法對(duì)原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，得到S_G卷積平滑為最佳預(yù)處理方法。隨后，對(duì)經(jīng)S_G預(yù)處理后的光譜信息分別進(jìn)行Fisher判別分析（Fisher discriminate analysis，F(xiàn)DA）與核Fisher建模分析（kernel Fisher discriminate analysis，KFDA），得到KFDA具有更好的判別正確率（98.2%）。最后，全光譜數(shù)據(jù)具有量大、冗余信息的問題，采用了相關(guān)系數(shù)法（regression coefficients，RC）、Wilks和RC-Wilks三種方法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，最終建立了RC-KFDA、Wilks-KFDA、RC-Wilks-KFDA三種判別模型。結(jié)果表明，經(jīng)S_G卷積平滑預(yù)處理后的光譜信息，3?種方法的判別正確率均為100%，使用RC-Wilks相結(jié)合提取特征波長的方法建立KFDA模型能夠?qū)崿F(xiàn)較短的計(jì)算時(shí)間（0.69 s）和較好的類間分布。因此，所建立的S_G-RC-Wilks-KFDA模型可以實(shí)現(xiàn)金銀花不同硫含量的快速、有效、無損檢測。
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