基于高光谱的油茶籽含水量检测方法

作     者：陆锡昆 罗亚辉 蒋蘋 胡文武 LU Xikun;LUO Yahui;JIANG Pin;HU Wenwu

作者机构：湖南农业大学机电工程学院湖南长沙410128 

出 版 物：《浙江农业学报》 (Acta Agriculturae Zhejiangensis)

年 卷 期：2020年第32卷第7期

页      面：1302-1310页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 083201[工学-食品科学] 

基　　金：湖南省重点研发计划(2018NK2063 2016NK2117)。 

主　　题：高光谱 油茶籽 含水量 光谱分析 数据处理 无损检测 

摘      要：为了快速精准检测油茶籽含水量,解决传统烘干检测法费时费力等问题,提出一种基于高光谱技术的油茶籽含水量无损检测方法。以油茶籽为研究对象,测定油茶籽含水量,建立光谱模型,对油茶籽光谱分别进行Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑、一阶微分、二阶微分和多元散射校正(MSC)预处理,通过逐步回归提取有效敏感波长,并采用偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络和径向基(RBF)神经网络方法分别建立预测模型,对模型进行外部验证,选出最优预测模型。研究表明:相关系数较高的光谱敏感波段为410~450、600~620、780~880、940~971 nm。基于MSC预处理光谱建立的PLSR模型,在校正集上的相关系数为0.9534、均方根误差为0.22%,在验证集上的相关系数为0.9399、均方根误差为0.27%,优于BP神经网络模型和RBF神经网络模型。结果说明,采用高光谱技术检测油茶籽含水量是可行的,研究内容可为油茶籽含水量的在线无损检测提供有效依据。