【摘 要】
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大豆作为我国的主要经济作物,具有分布范围广,营养价值高,市场需求量大等特点,脂肪含量是评价大豆品质的重要指标之一。传统的化学检测方法比较准确,但是过程很繁琐,耗时且昂贵。近红外光谱检测速度快、操作简便,已经在粮食、作物成分检测领域得到广泛应用。本文基于近红外光谱技术对大豆颗粒样本及粉末样本进行了光谱建模分析,在此基础上验证了颗粒样本光谱用于建立大豆粗脂肪含量检测模型的可行性,对颗粒样本光谱进行特征
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大豆作为我国的主要经济作物,具有分布范围广,营养价值高,市场需求量大等特点,脂肪含量是评价大豆品质的重要指标之一。传统的化学检测方法比较准确,但是过程很繁琐,耗时且昂贵。近红外光谱检测速度快、操作简便,已经在粮食、作物成分检测领域得到广泛应用。本文基于近红外光谱技术对大豆颗粒样本及粉末样本进行了光谱建模分析,在此基础上验证了颗粒样本光谱用于建立大豆粗脂肪含量检测模型的可行性,对颗粒样本光谱进行特征波长提取,并根据所提取的特征波长设计了便携式大豆粗脂肪含量检测系统,实现了大豆粗脂肪含量的快速无损检测,对指导大豆采购、评价大豆质量具有重要意义.。本文的研究内容和结论如下:（1）采用近红外光谱技术建立了基于全光谱的大豆颗粒及粉末粗脂肪含量检测模型。基于近红外光谱仪,采集样本的光谱信息,利用理化分析方法测定大豆的粗脂肪含量。对原始光谱进行多元散射校正、归一化、移动窗口平滑等多种预处理,对比建立的偏最小二乘回归模型结果,发现经过归一化处理的原始光谱建立的模型的预测效果最好:大豆颗粒粗脂肪含量检测模型的校正集Rc为0.8873,RMSECV为0.7146,预测集Rp为0.8795,RMSEP为0.7621;大豆粉末粗脂肪含量检测模型的校正集Rc为0.9084,RMSECV为0.6897,预测集Rp为0.9295,RMSEP为0.6462。结果表明,经过适当的预处理后,大豆粗脂肪含量检测模型精度会有所提高,与此同时,尽管大豆颗粒粗脂肪含量检测模型精度略低于大豆粉末粗脂肪含量检测模型,但其Rc与Rp仍处于一个较高的范围,能够较好的实现粗脂肪含量检测,因此,大豆颗粒样本粗脂肪含量检测模型可以用于大豆粗脂肪含量的快速无损检测。（2）提取特征波长简化模型,用于检测系统设计。通过竞争自适应重加权法、连续投影算法、变量组合集群分析法这三种方法提取大豆颗粒样本光谱的特征波长,分别建立偏最小二乘回归模型,结果显示通过变量组合集群分析法提取的5个波长点建立的模型效果最佳,其Rc值为0.8795,RMSECV值为0.7883,Rp值为0.8398,RMSEP为1.0734。通过特征波长选择,缩短了计算时间,简化了检测模型,并为检测系统设计提供了依据。（3）设计了基于光谱特征波长的便携式大豆粗脂肪含量检测系统,采用模块化设计并制作了原型。采用该系统对48个样本进行数据采集并建立模型,其Rc值为0.8093,RMSECV为1.2518,Rp为0.7986,RMSEP=1.3013,该模型能够较好地实现大豆粗脂肪含量检测,将模型导入检测系统,在此基础上用12个样本进行了实际成分检测,检测结果表明该便携式检测系统可应用于大豆粗脂肪含量的快速无损检测。
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