绿茶杀青叶料含水率可见-近红外光谱检测

摘要：

为实现绿茶杀青叶料含水率的快速无损检测,基于可见-近红外光谱分析建立含水率的预测模型.使用FieldSpec 3型便携式地物光谱仪,采集192个杀青叶料样品的漫反射光谱信息,基于X-Y共生距离的样本划分算法SPXY,确定144个样本的校正集和48个样本的预测集.进行一阶微分和移动平滑滤波预处理后,采用相关系数法优选出11个特征波段,建立了含水率检测的偏最小二乘回归、主成分回归、人工神经网络及其组合的模型.结果表明,选用5个主成分的偏最小二乘回归模型最佳,其校正和预测模型的相关系数分别为0.990和0.819,均方根误差分别为0.011和0.037,预测含水率的平均相对误差为3.30％.

关键词：绿茶杀青叶料、含水率、可见-近红外光谱、无损检测、偏最小二乘回归模型

所属期刊栏目：44

分类号：S571.1;O433.4

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划资助项目2012AA10A508;国家自然科学基金资助项目31101089;江苏省自然科学基金资助项目BK2010326;江苏省农业科技自主创新资金资助项目CX123025

在线出版日期：2013-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：174-179