基于高光谱技术的金银花硫含量快速检测模型建立（英文）

作者：冯洁; 刘云宏^*; 石晓微; 王庆庆; 许倩

来源：食品科学, 2018, 39(24): 289-296.

• 金银花
• 高光谱成像技术
• 硫含量
• 快速检测

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SG(Savitzky-Golay)卷积平滑、多元散射校正(multiple scatter 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SG卷积平滑为最佳预处理方法。随后,对经SG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、WilksKFDA、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SG-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。

• 单位
  河南科技大学; 食品与生物工程学院