基于高光譜成像技術(shù)的紅棗表面農(nóng)藥殘留無(wú)損檢測(cè)的研究.pdf

1、化學(xué)農(nóng)藥方法防治病蟲(chóng)害具有便捷、經(jīng)濟(jì)、高效等特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，大量農(nóng)藥被用來(lái)控制農(nóng)作物的病蟲(chóng)害、提高農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量。農(nóng)民對(duì)噴灑農(nóng)藥的停藥期及安全采摘期意思模糊，使果蔬表面和內(nèi)部存在大量農(nóng)藥殘留，而長(zhǎng)時(shí)間攝入含有農(nóng)藥殘留的食品會(huì)嚴(yán)重影響人體的健康，甚至?xí)o后代人帶來(lái)潛在的危害。食品中的農(nóng)藥殘留是影響食品安全的突出問(wèn)題，已引起世界各國(guó)政府和組織的密切關(guān)注。傳統(tǒng)農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法存在樣品前處理過(guò)程繁瑣、消耗試劑、耗時(shí)長(zhǎng)等缺點(diǎn)，已很難滿足現(xiàn)如今農(nóng)

2、藥殘留檢測(cè)的需求，因此尋求一款快速、無(wú)損的檢測(cè)方法具有重要意義。
　　本文以靈武長(zhǎng)棗為研究對(duì)象，利用近紅外高光譜成像技術(shù)(900-1700nm)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，對(duì)靈武長(zhǎng)棗表面農(nóng)藥種類判別、毒死蜱農(nóng)藥定性、定量無(wú)損檢測(cè)以及吡蟲(chóng)啉農(nóng)藥殘留量的定量檢測(cè)進(jìn)行初步研究，期望尋求一種快速檢測(cè)農(nóng)藥殘留的方法，并為靈武長(zhǎng)棗表面農(nóng)藥殘留在線無(wú)損檢測(cè)提供理論依據(jù)。主要研究?jī)?nèi)容結(jié)果為:
　　(1)基于高光譜成像技術(shù)判別紅棗表面農(nóng)藥殘留的種類。

3、通過(guò)對(duì)比不同光譜預(yù)處理的建模效果，優(yōu)選Savitzky-Golay卷積平滑處理后的光譜建立偏最小二乘回歸模型(PLSR)。根據(jù)PLSR模型的權(quán)重回歸系數(shù)選擇了11個(gè)特征波長(zhǎng)（957nm、1046nm、1103nm、1154nm、1219nm、1425nm、1502nm、1586nm、1607nm、1636nm）。經(jīng)K-M值轉(zhuǎn)化處理11個(gè)特征波長(zhǎng)后建立線性判別模型，毒死蜱、吡蟲(chóng)啉的識(shí)別率均為92.3％;噠螨靈和蒸餾水的識(shí)別率均為100％;

4、校正模型的整體識(shí)別率為96.43％。應(yīng)用該模型對(duì)預(yù)測(cè)集進(jìn)行預(yù)測(cè)判別，預(yù)測(cè)識(shí)別結(jié)果為91.7％。
　　(2)應(yīng)用線性判別模型先對(duì)紅棗表面不同濃度的毒死蜱農(nóng)藥進(jìn)行判別分析，判別校正模型的準(zhǔn)確率為72.68％，但預(yù)測(cè)效果只有50％的準(zhǔn)確率。在此基礎(chǔ)上，本實(shí)驗(yàn)繼續(xù)研究了高光譜成像技術(shù)定量分析紅棗表面毒死蜱含量。建立了全波段和特征波長(zhǎng)下的PLSR模型，通過(guò)比較模型的相關(guān)性和均方根誤差的差異性，優(yōu)選特征波長(zhǎng)建模，校正模型的相關(guān)性和均方根誤差為

5、0.875，0.0025;預(yù)測(cè)模型的相關(guān)性和均方根誤差為0.816，0.0031。
　　(3)基于高光譜成像技術(shù)的紅棗表面定量檢測(cè)吡蟲(chóng)啉含量。通過(guò)對(duì)原始光譜分別進(jìn)行了Savitzky-Golay卷積平滑、Kubelka-Munk值轉(zhuǎn)化、Kubelka-Munk+Savitzky-Golay的光譜預(yù)處理，對(duì)比不同的光譜預(yù)處理后的模型效果，Kubelka-Munk+Savitzky-Golay為最佳的預(yù)處理方法。對(duì)Kubelka-Mu

6、nk+Savitzky-Golay預(yù)處理后的光譜建立PLSR模型，依據(jù)PLSR模型的權(quán)重回歸系數(shù)法優(yōu)選出6個(gè)特征波長(zhǎng)(990nm，1022nm，1270nm，1404nm，1583nm，1639nm)。對(duì)比了全波段和特征波長(zhǎng)下PLSR模型和支持向量機(jī)回歸模型(SVR)的建模效果，優(yōu)選PLSR模型建模。然后基于PLSR模型，對(duì)比了全波段和特征波長(zhǎng)下的建模效果，結(jié)果表明:特征波長(zhǎng)下建立的模型優(yōu)于全波段下建立的模型;校正模型的相關(guān)系數(shù)、均方根