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高光譜相機對冬蟲夏草含量及真?zhèn)舞b別中的檢測應(yīng)用
結(jié)合高光譜成像檢測技術(shù)對冬蟲夏草粉末的真假鑒別及含量判斷的無損檢測模型。方法 將真?zhèn)螛悠贩勰┓謩e按9:1、8:2、7:3、6:4、5:5等不同比例進(jìn)行混合,通過光譜范圍為940 nm~2500 nm的高光譜成像儀分別獲取真?zhèn)螛悠贰⒉煌壤鎮(zhèn)位旌蠘悠返母吖庾V影像數(shù)據(jù),經(jīng)過主成分分析(PCA)初步判別真?zhèn)螛悠返牟町愋裕俳Y(jié)合偏最小二乘法(PLS)對真?zhèn)畏勰悠返暮窟M(jìn)行分析判斷。結(jié)果 不同比例真?zhèn)位旌衔镏卸x夏草粉末的識別度為97.0%-98.78%,偽冬蟲夏草粉末的識別度為83.10%-99.3%。 結(jié)論 基于高光成像技術(shù)可以實現(xiàn)對冬蟲夏草粉的真假辨別,并可準(zhǔn)確地判別出冬蟲夏草粉末的有效含量。
掃描方式為推掃式成像技術(shù),該儀器的光譜掃描范圍為940 nm ~2500 nm,每個樣品的采樣間隔為2.5 nm,每個樣品的測定速度一般小于 1分鐘。在獲取樣品的高光譜影像后,需要對采集的光譜圖像進(jìn)行圖像校正才能得到樣品的反射率。
圖像校正公式如下:
高光譜相機的光譜采集。其中偽品2個標(biāo)號為9號、10號(分別為地蠶、蛹蟲草),3個標(biāo)準(zhǔn)樣品6號、7號、8號,同時將8號與10號樣品粉末分別以9:1、8:2、7:3、6:4、5:5等不同比例進(jìn)行混合,得到1~5號樣品。樣品主成分分析的結(jié)果
光譜掃描范圍為940 nm ~2500 nm,每個樣品的采樣間隔為2.5 nm,每個樣品的測定速度一般小于 1分鐘。在獲取樣品的高光譜影像后,需要對采集的光譜圖像進(jìn)行圖像校正才能得到樣品的反射率。 紅色曲線為8號樣品、 藍(lán)色為9號 綠色為10號樣品。
通過主成分分析,可以明顯將9號、10號兩個偽樣品與其它樣品進(jìn)行區(qū)分,由此可以判斷9號與10號樣品為偽樣品。
偏最小二乘法
偏最小二乘法(PLS)是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化的技術(shù),它主要是通過最小化誤差的平方和來找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配,然后用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值,而令誤差平方之和為最小。偏最小二乘法(PLS)就相當(dāng)于將多元線性回歸分析、典型的相關(guān)分析以及主成分分析方法融合在一起的數(shù)學(xué)方法。
偏最小二乘法(PLS)主要是通過主成分分析法將多為空間數(shù)據(jù)的曲線壓縮到較低維的空間數(shù)據(jù)上,使其原曲線分解為多種主成分分析曲線,而不同的曲線的主成分分別代表不同的主分和因素間對曲線的貢獻(xiàn)率,選取貢獻(xiàn)率較大的主成分,去除有干擾組分和干擾因素的主成分,僅僅將貢獻(xiàn)率較高的主成分與質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行回歸。
本研究將8號樣品與10號樣品的粉末分別按9:1、8:2、7:3、6:4、5:5等不同比例進(jìn)行混合,得到1~5號樣品。將1~5號樣品作為未知樣品進(jìn)行偏最小二乘法變換(PLS)實現(xiàn)分類判別,判斷8號與10號樣品的混合比例,結(jié)果如下表1-表5所示。
從表1到表5可知,1號到5號樣品中8號樣品冬蟲夏草粉末的成分識別度在97.0%到98.78%之間;蛹蟲草粉末的成分識別度在83.10%到99.3%之間;未識別成分所占比例在0.57%到0.84%之間。
從總體上看,基于PCA變換后的高光譜影像,利用偏最小二乘法可準(zhǔn)確地識別出肉眼無法分辨的冬蟲夏草和蛹蟲草粉末。其中當(dāng)冬蟲夏草和蛹蟲草粉末進(jìn)行9:1混合時,91.1%識別為冬蟲夏草粉末,8.31%識別為蛹蟲草粉末,未識別成分占0.59%;當(dāng)冬蟲夏草和蛹蟲草粉末按8:2混合時,78.26%識別為冬蟲夏草粉末,20.14%識別為蛹蟲草粉末,未識別成分占0.60%;當(dāng)冬蟲夏草和蛹蟲草粉末按7:3混合時,71.47%識別為冬蟲夏草粉末,28.80%識別為蛹蟲草粉末,未識別成分占0.73%;當(dāng)冬蟲夏草和蛹蟲草粉末按6:4混合時,59.04%識別為冬蟲夏草粉末,40.36%識別為蛹蟲草粉末,未識別成分占0.57%;當(dāng)冬蟲夏草和蛹蟲草粉末按5:5混合時,51.50%識別為冬蟲夏草粉末,47.66%識別為蛹蟲草粉末,未識別成分占0.84%。
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