CN109374573A - 基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 - Google Patents
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109374573A CN109374573A CN201811212325.0A CN201811212325A CN109374573A CN 109374573 A CN109374573 A CN 109374573A CN 201811212325 A CN201811212325 A CN 201811212325A CN 109374573 A CN109374573 A CN 109374573A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sample
- cucumber
- datas
- data
- support vector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 240000008067 Cucumis sativus Species 0.000 title claims abstract description 91
- 235000010799 Cucumis sativus var sativus Nutrition 0.000 title claims abstract description 91
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 239000000447 pesticide residue Substances 0.000 title claims abstract description 26
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 title claims abstract description 20
- 241001269238 Data Species 0.000 claims abstract description 63
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 42
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 239000002917 insecticide Substances 0.000 claims description 31
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims description 22
- 239000013078 crystal Substances 0.000 claims description 19
- WCXDHFDTOYPNIE-RIYZIHGNSA-N (E)-acetamiprid Chemical compound N#C/N=C(\C)N(C)CC1=CC=C(Cl)N=C1 WCXDHFDTOYPNIE-RIYZIHGNSA-N 0.000 claims description 15
- 239000005875 Acetamiprid Substances 0.000 claims description 15
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 14
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 12
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 11
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 10
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 claims description 8
- 239000005660 Abamectin Substances 0.000 claims description 7
- RRZXIRBKKLTSOM-XPNPUAGNSA-N avermectin B1a Chemical compound C1=C[C@H](C)[C@@H]([C@@H](C)CC)O[C@]11O[C@H](C\C=C(C)\[C@@H](O[C@@H]2O[C@@H](C)[C@H](O[C@@H]3O[C@@H](C)[C@H](O)[C@@H](OC)C3)[C@@H](OC)C2)[C@@H](C)\C=C\C=C/2[C@]3([C@H](C(=O)O4)C=C(C)[C@@H](O)[C@H]3OC\2)O)C[C@H]4C1 RRZXIRBKKLTSOM-XPNPUAGNSA-N 0.000 claims description 7
- 230000000361 pesticidal effect Effects 0.000 claims description 7
- 239000008399 tap water Substances 0.000 claims description 7
- 235000020679 tap water Nutrition 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 16
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 150
- JUJWROOIHBZHMG-UHFFFAOYSA-N Pyridine Chemical compound C1=CC=NC=C1 JUJWROOIHBZHMG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 12
- 241000219112 Cucumis Species 0.000 description 8
- 235000015510 Cucumis melo subsp melo Nutrition 0.000 description 8
- FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N [4,6-bis(cyanoamino)-1,3,5-triazin-2-yl]cyanamide Chemical compound N#CNC1=NC(NC#N)=NC(NC#N)=N1 FJJCIZWZNKZHII-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 7
- 150000001409 amidines Chemical class 0.000 description 6
- UMJSCPRVCHMLSP-UHFFFAOYSA-N pyridine Natural products COC1=CC=CN=C1 UMJSCPRVCHMLSP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 4
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 3
- 229910052736 halogen Inorganic materials 0.000 description 3
- 150000002367 halogens Chemical class 0.000 description 3
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 3
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 2
- 238000009659 non-destructive testing Methods 0.000 description 2
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000221785 Erysiphales Species 0.000 description 1
- 244000131316 Panax pseudoginseng Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 241000233679 Peronosporaceae Species 0.000 description 1
- 239000005921 Phosmet Substances 0.000 description 1
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 description 1
- 239000003905 agrochemical Substances 0.000 description 1
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000021384 green leafy vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- CKAPSXZOOQJIBF-UHFFFAOYSA-N hexachlorobenzene Chemical compound ClC1=C(Cl)C(Cl)=C(Cl)C(Cl)=C1Cl CKAPSXZOOQJIBF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 1
- 238000004811 liquid chromatography Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 229960001952 metrifonate Drugs 0.000 description 1
- 235000008935 nutritious Nutrition 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- LMNZTLDVJIUSHT-UHFFFAOYSA-N phosmet Chemical compound C1=CC=C2C(=O)N(CSP(=S)(OC)OC)C(=O)C2=C1 LMNZTLDVJIUSHT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000010791 quenching Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000001328 terahertz time-domain spectroscopy Methods 0.000 description 1
- MLGCXEBRWGEOQX-UHFFFAOYSA-N tetradifon Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1S(=O)(=O)C1=CC(Cl)=C(Cl)C=C1Cl MLGCXEBRWGEOQX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000035922 thirst Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- NFACJZMKEDPNKN-UHFFFAOYSA-N trichlorfon Chemical compound COP(=O)(OC)C(O)C(Cl)(Cl)Cl NFACJZMKEDPNKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 229940088594 vitamin Drugs 0.000 description 1
- 229930003231 vitamin Natural products 0.000 description 1
- 235000013343 vitamin Nutrition 0.000 description 1
- 239000011782 vitamin Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，属于农药残留检测领域，其特征在于，包括以下步骤：a、样品制备；b、光谱数据采集；c、主成分分析光谱数据降维；d、支持向量机光谱数据分类识别；第一步，随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；第二步，进行归一化处理；第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型；第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型；第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集数据进行识别，对归一化后的测试集数据进行预测。本发明能够对黄瓜表皮不同浓度梯度的农药残留进行定性分类鉴别，检测精度高。
Description
技术领域
本发明涉及到农药残留检测技术领域，尤其涉及一种基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法。
背景技术
黄瓜是葫芦科一年生蔓生或攀援草本植物，也称胡瓜、青瓜。因富含水分、蛋白质、维生素等营养成分，且具有清热、解渴、利水、消肿等功效，而被大众青睐。黄瓜种植周期长，而且易遭受霜霉病、白粉病、灰霉病和细菌性角斑病、叶枯病等病虫害。为了保证产量，瓜农往往会频繁地喷洒农药，或喷洒浓度超标的农药，造成黄瓜表面农药残留，不仅伤害人民的健康，还影响国产黄瓜的出口。
目前应用于农药残留检测的方法主要有气、液相色谱法，质谱法，以及气相色谱－质谱法联用等。这些方法精度高，但对样品的预处理非常繁琐，费时长，费用高，很难实现对蔬菜农残的现场快速检测。研究一种快速且预处理简单的农残检测方法是当前迫切需要解决的问题。
近红外光谱分析技术NIR是一种快速、无损、多组分同时分析的绿色技术。近年来，随着近红外光谱技术软硬件的发展，使之在食品安全检测领域成为热门课题。
公开号为CN 104237143A，公开日为2014年12月24日的中国专利文献公开了一种基于太赫兹光谱的固体农药鉴别方法，其特征在于，步骤如下：
1)应用太赫兹时域光谱***对纯度大于99％的固体农药标准样品进行检测，获得各样品的太赫兹时域信号，然后计算各样品的吸收光谱，固体农药是：六氯苯，三氯杀螨砜，亚胺硫磷和敌百虫；
2)对各样品的吸收光谱进行归一化处理，用于各样品光谱分类；
3)利用C-支持向量机(C-SVM)对各样品太赫兹吸收光谱进行识别。
公开号为CN 102788794A，公开日为2012年11月21日的中国专利文献公开了一种基于多传感信息融合的叶菜类蔬菜叶片农药残留检测装置，其特征在于：由计算机、图像采集卡、摄像头和图像光谱仪、卤素灯、光源控制器、电子鼻气味探头、电子鼻***、气味采集卡、移物台、步进电机控制器以及采光室组成，其中一体结构的摄像头和图像光谱仪，与卤素灯、电子鼻气味探头固定在采光室内部，图像采集卡和气味采集卡固定在计算机内部，卤素灯通过光纤与采光室外部的光源控制器相连接，采光室内部设有电动机与外部的步进电机控制器相连接。
以上述专利文献为代表的现有技术，虽然能够实现对农药的检测，但是，其对黄瓜表皮不同浓度梯度的农药残留无法进行定性分类鉴别，检测精度低。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，本发明不仅能够对黄瓜表皮不同浓度梯度的农药残留进行定性分类鉴别，而且具有快速，精度高，泛化性好的特点。
本发明通过下述技术方案实现：
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
所述步骤a中，阿维啶虫脒为乳油，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。
所述步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1。
所述步骤b中，光谱数据采集是依次通过清洁晶体、采集背景光谱和采集样品光谱获得的；清洁晶体是指用无水酒精擦拭光谱仪晶体。
所述步骤d中，获取支持向量机最优模型是指将最佳参数C和最佳参数g可能的取值，－10到10，步长为0.2，进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成网格，然后将各组合用于支持向量机训练，并使用交叉验证对表现进行评估，经拟合函数尝试所有的参数组合后，返回一个最佳参数组合，即得到支持向量机最优模型。
本发明的有益效果主要表现在以下方面：
1、本发明，“a、样品制备；b、光谱数据采集；c、主成分分析光谱数据降维；d、支持向量机光谱数据分类识别；第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测”，相较于公开号为CN104237143A的专利文献而言，本发明检测的液体为农药，而公开号为CN104237143A的专利文献检测的是固体农药，其要求农药纯度高，至少达到99％，因此其只能处理小样本，本发明检测灵敏度高，对低浓度农药都能准确识别，能处理大样本数据；相较于公开号为CN102788794A的专利文献而言，本发明检测装置简单，成本低，公开号为CN102788794A的专利文献是基于高光谱和电子鼻采集信息，其算法偏最小二乘法和非线性的神经网络；而本发明基于近红外光谱分析，能够快速、无破坏性和多组分同时测定分析，有机结合主成分分析及支持向量机，实现了液体农残不同浓度梯度的快速，无损检测，样本大，更具广泛性；作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，不仅具有测试快速、无损、适用范围广，测试精度高，测试装置简单的优点，而且选定三根黄瓜，分别制备无农药样本、含轻度农残的样本和含重度农残的样本；能够精确地识别黄瓜表面不同浓度梯度的农药残留。
2、本发明，采集的是样品的近红外光谱，近红外光谱分析具有测量信号的数字化、分析过程的绿色化以及快速、无破坏性和多组分同时测定分析的优点。
3、本发明，步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1，该谱区几乎包含了有机物中含氢基团的全部信息，蕴含着分子的结构甚至组成等信息，信息量非常丰富，为近红外光谱定量和定性分析的精度提供了可靠的保障。
4、本发明，步骤b中，光谱数据采集是依次通过清洁晶体、采集背景光谱和采集样品光谱获得的；清洁晶体是指用无水酒精擦拭光谱仪晶体，消除了仪器漂移的影响，从而能够获得最佳的近红外光谱数据。
5、本发明，训练集150个样本，测试集90个样本，样本数据量大，而且采用随机的方法生成训练集和测试集，从而使得本发明的算法具有泛化性。
6、本发明，光谱仪采集的光谱数据是1936维的大数据，存在大量冗余，不降维，直接进行支持向量机训练和识别很耗时，难以实现快速检测。本发明步骤d中，使用主成分分析算法对原始光谱数据降维。主成分分析又称为抽象因子分析，利用数据降维的思想，把原来多个变量划分为少数几个综合变量，综合变量为原变量的线性组合，以达到消除众多冗余信息的目的。新变量能最大限度地表征原变量的数据特征，而且没有信息损失。本发明中使用主成分分析将三类黄瓜的240个1936维光谱数据降为200维数据，获得200个主成分，大大缩短了分类识别的时间，从而实现快速分类鉴别。
7、本发明，步骤d中，获取支持向量机最优模型是指将最佳参数C和最佳参数g可能的取值，－10到10，步长为0.2，进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成网格，然后将各组合用于支持向量机训练，并使用交叉验证对表现进行评估，经拟合函数尝试所有的参数组合后，返回一个最佳参数组合，即得到支持向量机最优模型，从而提高了本发明算法的识别率和测试率。
具体实施方式
实施例1
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
“a、样品制备；b、光谱数据采集；c、主成分分析光谱数据降维；d、支持向量机光谱数据分类识别；第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测”，相较于公开号为CN104237143A的专利文献而言，本发明检测的液体为农药，而公开号为CN104237143A的专利文献检测的是固体农药，其要求农药纯度高，至少达到99％，因此其只能处理小样本，本发明检测灵敏度高，对低浓度农药都能准确识别，能处理大样本数据；相较于公开号为CN102788794A的专利文献而言，本发明检测装置简单，成本低，公开号为CN102788794A的专利文献是基于高光谱和电子鼻采集信息，其算法偏最小二乘法和非线性的神经网络；而本发明基于近红外光谱分析，能够快速、无破坏性和多组分同时测定分析，有机结合主成分分析及支持向量机，实现了液体农残不同浓度梯度的快速，无损检测，样本大，更具广泛性；作为一个完整的技术方案，较现有技术而言，不仅具有测试快速、无损、适用范围广，测试精度高，测试装置简单的优点，而且选定三根黄瓜，分别制备无农药样本、含轻度农残的样本和含重度农残的样本；能够精确地识别黄瓜表面不同浓度梯度的农药残留。
实施例2
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
所述步骤a中，阿维啶虫脒为乳油，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。
采集的是样品的近红外光谱，近红外光谱分析具有测量信号的数字化、分析过程的绿色化以及快速、无破坏性和多组分同时测定分析的优点。
实施例3
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
所述步骤a中，阿维啶虫脒为乳油，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。
所述步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1。
步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1，该谱区几乎包含了有机物中含氢基团的全部信息，蕴含着分子的结构甚至组成等信息，信息量非常丰富，为近红外光谱定量和定性分析的精度提供了可靠的保障。
步骤b中，光谱数据采集是依次通过清洁晶体、采集背景光谱和采集样品光谱获得的；清洁晶体是指用无水酒精擦拭光谱仪晶体，消除了仪器漂移的影响，从而能够获得最佳的近红外光谱数据。
实施例4
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
所述步骤a中，阿维啶虫脒为乳油，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。
所述步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1。
所述步骤b中，光谱数据采集是依次通过清洁晶体、采集背景光谱和采集样品光谱获得的；清洁晶体是指用无水酒精擦拭光谱仪晶体。
训练集150个样本，测试集90个样本，样本数据量大，而且采用随机的方法生成训练集和测试集，从而使得本发明的算法具有泛化性。
实施例5
基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
所述步骤a中，阿维啶虫脒为乳油，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。
所述步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1。
所述步骤b中，光谱数据采集是依次通过清洁晶体、采集背景光谱和采集样品光谱获得的；清洁晶体是指用无水酒精擦拭光谱仪晶体。
所述步骤d中，获取支持向量机最优模型是指将最佳参数C和最佳参数g可能的取值，－10到10，步长为0.2，进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成网格，然后将各组合用于支持向量机训练，并使用交叉验证对表现进行评估，经拟合函数尝试所有的参数组合后，返回一个最佳参数组合，即得到支持向量机最优模型。
光谱仪采集的光谱数据是1936维的大数据，存在大量冗余，不降维，直接进行支持向量机训练和识别很耗时，难以实现快速检测。本发明步骤d中，使用主成分分析算法对原始光谱数据降维。主成分分析又称为抽象因子分析，利用数据降维的思想，把原来多个变量划分为少数几个综合变量，综合变量为原变量的线性组合，以达到消除众多冗余信息的目的。新变量能最大限度地表征原变量的数据特征，而且没有信息损失。本发明中使用主成分分析将三类黄瓜的240个1936维光谱数据降为200维数据，获得200个主成分，大大缩短了分类识别的时间，从而实现快速分类鉴别。
本发明识别方法具体操作如下：
仪器与试剂：
光谱仪选用安捷伦Cary 630FTIR光谱仪。衰减全反射光谱设置：背景扫描：64次；样本扫描64次；分辨率8cm-1。光谱采集配套软件：Microlab PC软件、Resolutions Pro软件。
光谱仪晶体的清洁选用实验室用无水酒精。农药选用瓜农常用的阿维啶虫脒，中国农科院植保所廊坊农药中试厂生产，农药剂型为乳油，总有效成分质量百分比含量为4％，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。实验环境湿度为45％，温度为30℃。
样品制备：
黄瓜为实验田园的杂交绿色长条黄瓜3根，大小形状基本相同，用45度温水充分洗净，保证无农药残留，风干备用。农药与水按配比1：1000和1：100，配制成低浓度和高浓度两种混合液。选取1根黄瓜不喷洒农药，作为无农药的样本，1根喷洒配比为1：1000的农药水溶液作为轻度农残的样本，1根喷洒配比为1：100的农药水溶液作为重度农残的样本。农药采用喷雾方式，尽量做到均匀全面。样本制作好后，置于通风阴凉处备用。
光谱分析：
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
光谱数据处理环境为MATLAB R2016a。使用台湾大学林智仁等开发的LIBSVM软件包进行支持向量机定性分类鉴别，对光谱数据运行如下算法：
第一步，按照LIBSVM软件包的格式要求准备光谱数据，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0-1]之间，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
黄瓜支持向量机分类鉴别结果如表1所示：
| 光谱数据 | 识别率 | 预测率 |
| 三个样本黄瓜光谱 | 100％(150/150) | 95.5556％(86/90) |
表1
从表1可以看出，采用本发明基于主成分分析和支持向量机结合的近红外光谱定性分类识别方法，对光谱数据进行主成分分析降维，归一化处理后，建立基于高斯径向基核函数的支持向量机模型，再进行支持向量机预测，训练集的识别率均为100％，测试集的预测率最高达到95.5556％，说明本发明对黄瓜表面不同浓度梯度农药残留能够有效的进行定性分类鉴别。
下述表2为采用本发明与背景技术中专利文献的对比：
表2
从表2可以看出，采用本发明不仅能够对黄瓜表面不同浓度梯度农药残留进行有效的定性分类鉴别，而且具有快速，精度高，泛化性好的特点。
Claims (5)
1.基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、样品制备
选定三根黄瓜，其中一根黄瓜不喷洒农药，作为无农药样本；选用液体农药阿维啶虫脒与自来水配置成1：1000和1：100的农药水溶液，采用喷雾方式，分别对另外两根黄瓜进行喷洒；喷洒农药浓度为1：1000的黄瓜作为含轻度农残的样本，喷洒农药浓度为1：100的黄瓜作为含重度农残的样本；
b、光谱数据采集
喷洒农药24小时后，采摘三个样本黄瓜进行光谱数据采集，每根黄瓜取其中断表皮4mm2制作80个标本，分别采集其光谱数据，获得240个光谱数据，每个数据维度为1936；
c、主成分分析光谱数据降维
对三个样本黄瓜的240个1936维光谱数据采用主成分分析降为200维数据，获得200个主成分；
d、支持向量机光谱数据分类识别
第一步，在240个经降维的光谱数据中随机产生训练集150个样本数据和测试集90个样本数据；
第二步，对训练集150个样本数据和测试集90个样本数据进行归一化处理，归一化采用离差标准化，转换函数为式1；
其中，max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值；
第三步，选用高斯径向基核函数创建支持向量机模型，高斯径向基核函数为式2；
第四步，采用网格搜索与交叉验证法获取最佳参数C和最佳参数g的支持向量机最优模型，最佳参数C为惩罚因子，最佳参数g为高斯径向基核函数的方差；
第五步，分别应用支持向量机最优模型对归一化后的训练集150个样本数据进行识别，对归一化后的测试集90个样本数据进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于：所述步骤a中，阿维啶虫脒为乳油，其中阿维菌素质量百分比含量为15％，啶虫脒质量百分比含量为3％。
3.根据权利要求1所述的基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于：所述步骤b中，光谱数据采集选用的光谱仪为安捷伦光谱仪，衰减全反射的光谱设置为背景扫描64次，样本扫描64次，分辨率为8cm-1，近红外光的波数范围为7800～400cm-1。
4.根据权利要求1所述的基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于：所述步骤b中，光谱数据采集是依次通过清洁晶体、采集背景光谱和采集样品光谱获得的；清洁晶体是指用无水酒精擦拭光谱仪晶体。
5.根据权利要求1所述的基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法，其特征在于：所述步骤d中，获取支持向量机最优模型是指将最佳参数C和最佳参数g可能的取值，－10到10，步长为0.2，进行排列组合，列出所有可能的组合结果生成网格，然后将各组合用于支持向量机训练，并使用交叉验证对表现进行评估，经拟合函数尝试所有的参数组合后，返回一个最佳参数组合，即得到支持向量机最优模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811212325.0A CN109374573B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811212325.0A CN109374573B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109374573A true CN109374573A (zh) | 2019-02-22 |
| CN109374573B CN109374573B (zh) | 2021-07-16 |
Family
ID=65400219
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811212325.0A Expired - Fee Related CN109374573B (zh) | 2018-10-12 | 2018-10-12 | 基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109374573B (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110006938A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-07-12 | 上海理工大学 | 一种基于svm的用于现场快速筛选掺兑橄榄油的方法 |
| CN110118749A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-13 | 南京林业大学 | 一种基于近红外光谱的果蔬农药残留检测方法 |
| CN110160987A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-08-23 | 温州大学 | 一种柴胡药材的质量快速检测方法 |
| CN111060476A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-24 | 中山大学附属第一医院 | 一种用于检测创面或lb培养液细菌感染的近红外光谱***及其检测方法 |
| CN112067577A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-12-11 | 武汉工程大学 | 基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备 |
| CN113077006A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-06 | 天津大学 | 用于分析生物油品质的模型训练方法及分析方法 |
| CN113610017A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-11-05 | 吉林农业大学 | 一种基于中红外光谱和svm的鹿角帽种类识别方法 |
| WO2023115682A1 (zh) * | 2021-12-24 | 2023-06-29 | 湖南大学 | 自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104007084A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-27 | 江苏农牧科技职业学院 | 近红外漫反射有机磷农药残留快速无损检测装置 |
| CN104376325A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-02-25 | 中国科学院半导体研究所 | 一种近红外定性分析模型的建立方法 |
| CN107941745A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-20 | 赣州市检验检疫科学技术研究院 | 基于近红外光谱鉴别染色橙的方法 |
-
2018
- 2018-10-12 CN CN201811212325.0A patent/CN109374573B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104007084A (zh) * | 2014-05-09 | 2014-08-27 | 江苏农牧科技职业学院 | 近红外漫反射有机磷农药残留快速无损检测装置 |
| CN104376325A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-02-25 | 中国科学院半导体研究所 | 一种近红外定性分析模型的建立方法 |
| CN107941745A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-20 | 赣州市检验检疫科学技术研究院 | 基于近红外光谱鉴别染色橙的方法 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110006938A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-07-12 | 上海理工大学 | 一种基于svm的用于现场快速筛选掺兑橄榄油的方法 |
| CN110118749A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-13 | 南京林业大学 | 一种基于近红外光谱的果蔬农药残留检测方法 |
| CN110118749B (zh) * | 2019-06-06 | 2021-06-22 | 南京林业大学 | 一种基于近红外光谱的果蔬农药残留检测方法 |
| CN110160987A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-08-23 | 温州大学 | 一种柴胡药材的质量快速检测方法 |
| CN111060476A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-24 | 中山大学附属第一医院 | 一种用于检测创面或lb培养液细菌感染的近红外光谱***及其检测方法 |
| CN112067577A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-12-11 | 武汉工程大学 | 基于支持向量机的奶油色素超标鉴别方法、装置及设备 |
| CN113077006A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-06 | 天津大学 | 用于分析生物油品质的模型训练方法及分析方法 |
| CN113610017A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-11-05 | 吉林农业大学 | 一种基于中红外光谱和svm的鹿角帽种类识别方法 |
| CN113610017B (zh) * | 2021-08-11 | 2024-02-02 | 吉林农业大学 | 一种基于中红外光谱和svm的鹿角帽种类识别方法 |
| WO2023115682A1 (zh) * | 2021-12-24 | 2023-06-29 | 湖南大学 | 自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109374573B (zh) | 2021-07-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109374573A (zh) | 基于近红外光谱分析的黄瓜表皮农药残留识别方法 | |
| Dos Santos et al. | A review on the applications of portable near-infrared spectrometers in the agro-food industry | |
| CN108875913B (zh) | 一种基于卷积神经网络的松茸快速无损检测***及方法 | |
| US20100297291A1 (en) | Visible/near-infrared spectrum analyzing method and grape fermenting method | |
| CN101221125A (zh) | 用光谱技术测定富营养化水体特征参量的方法 | |
| Sun et al. | Identification of pesticide residues in lettuce leaves based on near infrared transmission spectroscopy | |
| Fadock et al. | Visible-near infrared reflectance spectroscopy for nondestructive analysis of red wine grapes | |
| Barbosa et al. | A novel use of infra-red spectroscopy (NIRS and ATR-FTIR) coupled with variable selection algorithms for the identification of insect species (Diptera: Sarcophagidae) of medico-legal relevance | |
| CN104215591A (zh) | 一种可见-近红外光谱无损判别的方法 | |
| Lu et al. | Fluorescence hyperspectral image technique coupled with HSI method to predict solanine content of potatoes | |
| Lu et al. | A feasibility quantitative analysis of NIR spectroscopy coupled Si-PLS to predict coco-peat available nitrogen from rapid measurements | |
| Wang et al. | Onsite nutritional diagnosis of tea plants using micro near-infrared spectrometer coupled with chemometrics | |
| CN106770003A (zh) | 基于近红外光谱技术的木材识别方法及*** | |
| CN106841167A (zh) | 果蔬农药残留的无损检测方法 | |
| CN108535200B (zh) | 叶菜类蔬菜叶片重金属镉的检测装置及方法 | |
| JP2021512321A (ja) | 分光学的手法を用いて微生物を識別する方法 | |
| CN102841063A (zh) | 一种基于光谱技术的生物炭溯源鉴别方法 | |
| Cuenca et al. | Mead fermentation monitoring by proton transfer reaction mass spectrometry and medium infrared probe | |
| CN106769927A (zh) | 一种黄芪药材的质量检测方法 | |
| Windley et al. | Landscape-scale analysis of nutritional traits of New Zealand tree foliage using near-infrared spectroscopy | |
| CN112129725A (zh) | 一种基于光谱校正的车载植物养分光谱检测仪 | |
| Ning et al. | Study on apple damage detecting method based on relaxation single-wavelength laser and convolutional neural network | |
| CN106960091A (zh) | 一种鲜肉新鲜度K值的THz光谱快速无损检测方法 | |
| CN104374740A (zh) | 一种蜂产品的检测方法 | |
| Aksenov et al. | Volatile organic compounds (VOCs) for noninvasive plant diagnostics |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210716 Termination date: 20211012 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |