基于高光谱成像技术的青贮玉米饲料pH值无损检测 - 张梦宇; 郝敏; 田海清; 李鹏宇; 赵凯; 任仙国 (农业工程学报, 2023)
S147.2; 为实现青贮玉米饲料pH值的快速、无损检测,该研究采用高光谱成像技术建立不同品质青贮玉米饲料pH值的定量检测模型.采集青贮玉米饲料样本936～2539 nm的平均光谱,采用6种预处理方法对青贮玉米饲料平均光谱进行处理,通过建立偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型得出多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和卷积平滑(savitzky-golay,SG)两种预处理方法效果较好,使用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、变量组合集群分析算法(variable combination population analysis,VCPA)以及迭代保留信息变量(iteratively retains informative variables,IRIV)算法对经MSC和SG卷积平滑预处理光谱进行特征波长提取,利用PLSR和极限学习机(extreme learning machines,ELM)分别建立饲料全波段、特征波长的pH值预测模型.MSC-CARS-PLSR为最优算法组合,其校正集决定系数为0.9262,均方根误差为0.4213,预测集决定系数为0.9170,均方根误差为0.4266.研究结果表明,结合PLSR模型可以实现对青贮玉米饲料pH值的准确预测,可为青贮玉米饲料pH值提供一种可靠且有效的无损检测新方法.