稻谷品種和品質(zhì)的光譜快速無損檢測(cè)研究.pdf

1、水稻是世界上最重要的糧食作物之一，也是我國最重要的糧食作物之一。水稻的品種共有五萬多種。稻谷品種、年份鑒別和內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)一直是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、作物育種和種子檢驗(yàn)上的重要問題。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們?cè)絹碓角嗖A于質(zhì)優(yōu)價(jià)高的優(yōu)質(zhì)稻谷，隨之而來的是制售假冒偽劣種子等現(xiàn)象的日益增多，每年造成的經(jīng)濟(jì)損失是巨大的。因此，稻谷品種、年份的鑒別和內(nèi)部品質(zhì)的檢測(cè)問題日益受到種子質(zhì)檢部門、水稻育種研究以及糧食企業(yè)等單位的重視。長(zhǎng)期以來水稻品種的鑒別和稻谷內(nèi)部品質(zhì)

2、的檢測(cè)主要由人工結(jié)合化學(xué)方法來完成，操作過程繁瑣，工作量大，所需時(shí)間長(zhǎng)，檢測(cè)效率和檢測(cè)結(jié)果的一致性都比較差。在稻谷品種的鑒別方面，目前常用的方法有形態(tài)法、化學(xué)法、幼苗法、田間小區(qū)種植法、電泳法等，近年來國內(nèi)外學(xué)者采用計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)進(jìn)行稻谷品種鑒別也取得了很大進(jìn)展。在稻谷內(nèi)部品質(zhì)成分的檢測(cè)方面，生產(chǎn)實(shí)際中主要還是采用碘比色法、凱氏定氮法等一些標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)測(cè)量方法。建立一套簡(jiǎn)便、快捷、高效、經(jīng)濟(jì)、準(zhǔn)確的稻谷檢測(cè)技術(shù)體系成為當(dāng)前的一個(gè)迫切需要，而

3、紅外光譜技術(shù)的發(fā)展為此提供了可能。
　　 本文針對(duì)上述目標(biāo)，以稻谷為研究對(duì)象，采用紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)稻谷進(jìn)行了品種和不同年份的鑒別，以及輻照劑量、直鏈淀粉和蛋白質(zhì)含量的檢測(cè)，主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下：
　　 (1)使用Field Spec Handheld光譜儀對(duì)五個(gè)水稻品種的150個(gè)樣本進(jìn)行可見/近紅外光譜測(cè)定，采用小波變換結(jié)合主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)對(duì)獲得的光譜特征進(jìn)

4、行分析，建立了稻谷品種的識(shí)別模型，對(duì)五個(gè)水稻品種進(jìn)行了定性的聚類和定量的鑒別，正確率達(dá)96％。提出的組合算法為復(fù)雜體系的光譜非線形建模提供了一種有力的工具。結(jié)果表明，應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法可簡(jiǎn)單、快速、無損地鑒別稻谷品種，為稻谷的品種的快速無損鑒別提供了一種新的方法。
　　 (2)試驗(yàn)得到了2003—2005年三年的晚粳谷的可見/近紅外光譜，經(jīng)處理后采用獨(dú)立組分分析提取稻谷樣本的敏感波段作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，建

5、立稻谷年份的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鑒別模型，對(duì)不同年份的稻谷的識(shí)別率達(dá)到100％。通過獨(dú)立組分分析，找到了晚粳谷主要成分對(duì)應(yīng)的敏感波段，其中770nm，970nm對(duì)應(yīng)水分含量，880nm對(duì)應(yīng)脂肪含量，922nm，972nm，996nm對(duì)應(yīng)稻谷中蛋白質(zhì)的含量。該結(jié)果對(duì)不同種類的稻谷具有普適性。研究結(jié)果表明利用可見/近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法對(duì)同年份的稻谷進(jìn)行快速鑒別是可行的，它為稻谷年份的快速檢測(cè)提供了一種新方法。
　　 (3)采用

6、偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)分別建立輻照谷物劑量及內(nèi)部品質(zhì)(直鏈淀粉和蛋白質(zhì))的線性數(shù)學(xué)模型。用偏最小二乘法(PLS)建立的較優(yōu)模型所得的輻照谷物劑量測(cè)定，直鏈淀粉和蛋白質(zhì)含量的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.978，0.911和0.943，預(yù)測(cè)均方根誤差為114.902，0.250和0.102，偏差為—6.032E—03，—6.012E—04和2.150E—05，其中對(duì)于輻照劑量的預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)含量測(cè)定，中紅外波段好

7、于近紅外波段；對(duì)于直鏈淀粉含量的測(cè)定，近紅外波段優(yōu)于中紅外波段。用最小二乘支持向量機(jī)(LS—SVM)建立的最優(yōu)模型所得的輻照谷物劑量測(cè)定，直鏈淀粉和蛋白質(zhì)含量的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別為0.989，0.951和0.982，預(yù)測(cè)均方根誤差為95.763，0.201和0.052，偏差為—3.621E—03，—1.302E—06和—2.105E—07，其中對(duì)于輻照劑量的預(yù)測(cè)和蛋白質(zhì)含量測(cè)定，中紅外波段好于近紅外波段，對(duì)于直鏈淀粉含量的測(cè)定，近紅外波段