基于高光譜成像技術的哈密瓜表面農(nóng)藥殘留檢測技術研究.pdf

1、哈密瓜是新疆名優(yōu)特色水果之一。由于哈密瓜香味獨特，極富營養(yǎng)，且哈密瓜籽具有超強的抗氧化能力，因此深受廣大人民群眾的喜愛。食品安全問題是近幾年來人們主要關注的話題，本文以新疆哈密瓜為研究對象，對食品安全問題中的其中一項----農(nóng)藥殘留，進行研究。關于農(nóng)藥殘留的檢測方法紛繁多樣，如氣相色譜、液相色譜、酶抑制法等，但需在檢測時間、成本、樣本損傷等方面進行改進。快速、無損、精準是檢測手段的終極目標。因此，本文采用高光譜成像技術對哈密瓜表面農(nóng)藥殘

2、留進行無損檢測，進而為生產(chǎn)制造出一種快速無損的農(nóng)殘檢測儀提供理論依據(jù)。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)用蒸餾水分別配制不同農(nóng)藥種類及不同濃度的農(nóng)藥樣本溶液，分別滴在哈密瓜表面，并做好標記；利用高光譜成像系統(tǒng)分別采集不同光源下波長在450~1000nm范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，提取ROI區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)，為降低噪聲等對數(shù)據(jù)的影響，對光譜進行預處理。
　　(2)根據(jù)提取的 ROI區(qū)域的波長數(shù)據(jù)，對不同光源環(huán)境下7類不同農(nóng)藥種類的哈密瓜，在

3、450~1000nm有效光譜波長范圍內(nèi)，采用峰值法優(yōu)選出特征波長，采用距離判別法、貝葉斯判別法、支持向量機分類以及極限學習機分類四種預測模型進行識別分類，識別準確率最高可達99.29％。
　　(3)不同光源環(huán)境下同種類農(nóng)藥不同濃度識別分類，采集鹵素燈和紫外燈光源下不同濃度的辛硫磷農(nóng)藥和氰戊菊酯農(nóng)藥光譜數(shù)據(jù)，選擇特征波長，用距離判別法、貝葉斯判別法、支持向量機及極限學習機方法，對同種農(nóng)藥不同濃度類別進行判別。在線性判別方法中，用距離

4、判別法對哈密瓜表面農(nóng)藥濃度類別進行判別，兩種農(nóng)藥濃度類別判別準確率均可達100%；在非線性判別方法中，采用支持向量機方法判別氰戊菊酯與辛硫磷農(nóng)藥濃度類別準確率高于極限學習機，用支持向量機判別辛硫磷農(nóng)藥濃度類別準確率可達100%，用支持向量機方法判別氰戊菊酯農(nóng)藥濃度類別準確率為86.67%。
　　(4)探究不同的光源對判別結(jié)果的影響。對哈密瓜表面農(nóng)藥殘留種類進行判別時，采用四種判別方法，通過對比在鹵素燈與紫外燈光源下的準確率，可以看