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生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建
简要描述:

生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建通过采集不同浓度镉污染生菜的可见 - 近红外光谱数据,深入剖析光谱特征与镉污染程度的关联,运用先进建模算法构建精准在线分析模型,为蔬菜镉污染快速、无损监测提供技术支撑,助力农产品质量安全管控。

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  • 厂商性质:经销商
  • 更新时间:2025-06-26
  • 访  问  量:116

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生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建

摘要

本研究聚焦于生菜镉(Cd)污染的可见 - 近红外光谱在线分析模型构建。通过采集不同浓度镉污染生菜的可见 - 近红外光谱数据,深入剖析光谱特征与镉污染程度的关联,运用先进建模算法构建精准在线分析模型,为蔬菜镉污染快速、无损监测提供技术支撑,助力农产品质量安全管控。

一、生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建引言

随着土壤重金属污染问题日益突出,蔬菜作为人们日常饮食重要组成,其重金属污染状况备受关注。镉具有强毒性,易在蔬菜中累积,通过食物链威胁人体健康。传统镉污染检测方法(如原子吸收光谱法等)存在操作复杂、耗时久、破坏样品等不足,难以满足实时、在线监测需求。可见 - 近红外光谱技术(Vis - NIR)凭借快速、无损、多组分同时检测等优势,在农产品质量安全监测领域展现出巨大潜力,构建生菜镉污染 Vis - NIR 在线分析模型意义重大。

生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建

二、材料与方法

(一)实验材料

选取生菜为研究对象,设置不同镉污染浓度梯度(如 Cd5、Cd10、Cd20 及对照组 CK 等 ),采用水培或土培方式培育,确保污染处理均匀且可控,待生菜生长至适宜时期(如莲座期 )进行光谱采集与后续分析。

(二)光谱采集

利用在线可见 - 近红外光谱采集系统,搭建稳定检测平台,保证光源、探测模块等性能稳定。对不同镉污染处理的生菜样本,在统一检测条件(如检测距离、角度、环境光控制等 )下,采集其可见 - 近红外光谱(波长范围 400 - 800nm 等 ),获取样本光谱数据并构建原始光谱数据库。

(三)光谱预处理

为消除光谱采集过程中噪声(如仪器噪声、环境干扰等 )及基线漂移、散射等影响,采用多种预处理方法,如 Savitzky - Golay 平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等,对比不同预处理效果,筛选预处理流程,提升光谱数据质量,为建模奠定基础。

生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建

(四)模型构建

  1. 特征波长筛选:运用连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)、竞争自适应重加权采样(CARS)等方法,从全波段光谱中筛选与生菜镉污染特征紧密相关的特征波长,降低模型计算复杂度,提升模型泛化能力。

  2. 建模算法选择与优化:采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVR)、人工神经网络(ANN)等算法构建生菜镉污染定量分析模型。对算法参数(如 PLSR 主成分数、SVR 核函数及参数、ANN 网络结构等 )进行优化,通过交叉验证(如 K - 折交叉验证 )评估模型性能,确定模型。


    生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建

三、结果与分析

(一)光谱特征分析

不同浓度镉污染生菜的可见 - 近红外光谱存在显著差异(如图 1 及多组对比光谱所示 )。在可见光波段(400 - 700nm ),随着镉污染浓度变化,光谱反射率在绿峰(约 550nm )等区域呈现规律性变化;近红外波段(700 - 800nm ),反射率跃升及稳定平台区也因镉污染程度不同而有明显差异,表明光谱可有效反映生菜镉污染信息。

(二)预处理效果

经不同预处理方法处理后,光谱噪声显著降低,特征更清晰。例如,SNV 预处理可有效校正因样品颗粒度、分布不均导致的散射影响,MSC 能消除不同样本间光程差异,结合多种预处理方法的组合应用,可进一步提升光谱质量,为后续建模提供更可靠数据。

(三)特征波长筛选结果

通过特征波长筛选算法,从全波段中筛选出若干关键波长(如在 500 - 600nm、700 - 750nm 等区间 ),这些波长对生菜镉污染响应敏感,可有效表征镉污染程度,减少冗余信息,提升模型运算效率。

(四)模型性能评估

对比不同建模算法构建的模型,经优化后,模型(如基于 CARS 筛选特征波长结合 SVR 算法 )在决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)等指标上表现优异。在线检测场景下,模型预测速度快、精度高,能准确识别不同镉污染浓度的生菜样本,满足实时监测需求。

四、讨论

(一)光谱与镉污染的内在关联

生菜受镉污染后,其生理结构(如叶片细胞结构、叶绿素含量等 )发生改变,进而影响光谱反射特性。在可见波段,叶绿素吸收与反射的变化可通过光谱体现;近红外波段,细胞水分、结构变化也会引起反射率改变,深入探究这些内在机制,有助于进一步优化光谱模型,提升对镉污染的解析能力。

(二)在线分析模型的优势与挑战

在线分析模型实现了生菜镉污染的实时、无损监测,相比传统实验室检测,大幅缩短检测周期,可用于生产现场快速筛查。但也面临环境干扰(如在线检测时温度、湿度波动 )、样本多样性(不同生菜品种、生长阶段 )等挑战,需持续优化模型鲁棒性,拓展模型适用范围。

(三)模型应用前景

该在线分析模型可集成于蔬菜生产监测系统,在温室种植、大田生产中实时监测生菜镉污染状况,为精准农业管控提供技术支持;也可应用于农产品流通环节快速检测,保障进入市场的生菜质量安全,助力构建从 “农田到餐桌" 的全程质量追溯体系。

五、结论

本研究成功构建生菜镉污染可见 - 近红外光谱在线分析模型。通过系统研究光谱采集、预处理、特征筛选及建模算法,明确不同镉污染浓度生菜的光谱特征差异,筛选出关键特征波长,优化建模算法,构建的模型具备良好在线检测性能。该模型为蔬菜重金属污染快速监测提供了有效技术手段,未来可进一步拓展应用于其他蔬菜及重金属污染(如铅、汞等 )监测,助力农产品质量安全保障体系完善,推动智慧农业高质量发展。

生菜镉污染可见近红外光谱在线分析模型构建

以象科技作为一家由西安光机所光学博士团队、行业资深专家、光谱软件算法团队以及光学应用博士等多元专业力量共同发起创立的科技型企业,在光学技术领域展现出了非凡的潜力与强劲的实力,正逐步成为行业内的一颗璀璨新星。

其团队成员凭借深厚的学术造诣与丰富的实践经验,构建起了一座坚实的技术堡垒。西安光机所光学博士团队深入钻研光学核心原理,在光学系统的设计、优化以及创新方面持续发力,致力于打造出具有性能与高精度的光学基础架构。行业资深专家则犹如敏锐的市场领航员,他们凭借对行业发展脉络的精准把握以及对市场需求变化的前瞻性洞察,为公司的产品战略布局指明方向,确保每一款产品都能精准对接市场痛点,在激烈的市场竞争中脱颖而出。光学应用博士则专注于探索光学技术在各个实际领域的落地应用,他们深入挖掘产品在不同场景下的潜在用途,从生物医学到工业制造,从环境监测到农业科技,不断拓展产品的应用边界,让光学技术真正造福于人类社会的各个角落。

在产品层面,以象科技目前已成功投产并推向市场的可见光、近红外、短波中红外高光谱相机,无疑是其技术实力的集中体现。这不仅为国内相关行业提供了更为可靠、性价比更高的光学设备选择,还在一定程度上推动了我国光学技术自主创新的进程,提升了我国在全球光学产业价值链中的地位。

此外,公司经营的激光共聚焦、激光散斑血流成像仪、光谱仪等光学产品,也均在各自的领域内展现出了的优势与性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物医学微观成像领域成为科研人员探索生命奥秘的得力助手;激光散斑血流成像仪能够精准地监测微循环血流变化,为医学临床诊断和疾病研究提供了重要的参考依据;光谱仪则凭借其对物质光谱特性的精确分析能力,在材料成分分析、环境污染物监测以及食品安全检测等领域发挥着作用。

以象科技秉持着集研发、生产、销售于一体的全产业链运营模式,展现出了强大的综合实力与协同效应。其研发中心坐落于西安这充满科技活力与创新氛围的城市,依托当地丰富的科研资源与人才优势,持续不断地投入大量资源进行技术研发与创新,为公司的产品迭代升级和技术突破提供了源源不断的动力源泉。

与此同时,公司精心构建的销售网络如同一张紧密交织的大网,全面覆盖全国各个地区,确保了产品能够快速、高效地触达每一位客户手中。而完善的售后服务机构则像是一位贴心的守护者,随时为客户提供多层次的技术支持与售后服务保障,让客户在使用产品的过程中无后顾之忧,进一步增强了客户对公司品牌的信任度与忠诚度。

以象科技凭借其团队、创新的产品以及完善的运营模式,在光学技术领域正稳步前行,未来有望在国内乃至全球市场上取得更为辉煌的成就,为推动光学科技的进步与应用普及做出更多的贡献。

以象科技由西安光机所光学博士团队,行业资深专家,光谱软件算法团队,光学应用博士等相关人员共同发起成立的科技型公司,目前投产市场可见光、近红外、短波中红外高光谱相机,实现国产化,突破进口技术壁垒,打破进口短波红外高光谱相机的技术限制。

以象科技是一家集研发、生产、销售于一体的科技型公司。目前经营产品有激光共聚焦,激光散斑血流成像仪,光谱仪,高光谱相机等光学产品。研发中心设立于西安,销售网络、完善售后服务机构设立覆盖全国。

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