金银花贮藏过程中绿原酸含量的高光谱无损检测(2)

（1）

式中R是黑白校正后的图像数据，I是原始高光谱图像数据，D是全黑标定数据，W是全白标定数据。

用HSI系统采集的金银花高光谱图像为三维的立方体数据块，其包括二维的图像信息和一维的波长信息，图像中的每一个像素点包含全波长的光谱信息，提高了光谱数据的可靠性和稳定性[12]。使用ENVI 5.1软件（Research Systems Inc.，Boulder，CO，USA）将金银花样品与背景分离，并根据样品和背景之间的光谱差异（样品与背景光谱值差异最大的波长位置分割图像）确定感兴趣区域（region of interest，ROI）。金银花的形状和品质分布具有不规则性和不均匀性。若感兴趣区域选择局部，提取的光谱信息不能表征整个金银花样本。虽选择整个金银花作为ROI，因其形体尺寸不大，所以对整个样品ROI提取数据后，经过对光谱数据去除噪声比较大的信息，以及对全波长提取特征波长，用于建模分析是可行的。因此，该研究选择整个金银花样品作为ROI，提取的光谱信息更为全面，将ROI内所有光谱信息的平均值作为对应反射光谱值。在Matlab 2014a中计算分割出的每张图像内ROI的平均光谱值，并绘制所有样品对应ROI内平均值的光谱曲线图。

1.3 CGA含量测定

在采集完不同贮藏时间的金银花的高光谱图像后，利用HPLC法测量金银花中CGA含量[19]。首先，将金银花样品用研钵粉碎后精确称量0.1 g到锥形瓶中，并向锥形瓶中加入10 mL 50%甲醇，随后将锥形瓶放在50 W的超声清洗仪中，在20 ℃下水浴30 min提取CGA。然后，在10 000 r/min速度下离心20 min，并用0.22 μm Millipore膜过滤上清液。最后，将过滤得到的溶液密封并储存在深色玻璃瓶中，用HPLC Agilent Technologies 1260 Infinity系统作进一步分析。采用C18色谱柱（250 mm × 4.6 mm，5 μm）进行CGA分离，柱温25 ℃，流动相由乙腈-0.4%磷酸溶液以15∶85的比例混合而成，进样量为10 μL，流速为1.0 mL/min，检测波长为327 nm。每组试验重复3次。

1.4 数据预处理方法

高光谱图像采集时，由于样品表面不均匀、仪器的基线漂移、随机噪声、光散射等原因使得原始光谱中包含无用的信息[20-21]。为了提高模型预测精度和建模的效率，本研究采用了6种光谱预处理方法来增强原始光谱数据信息，包括savizky-golay卷积平滑（SG），移动窗口平滑（moving average），标准正态变量（standard normal variable，SNV），基线校正（baseline correction，BC），多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC），正交信号校正（orthogonal signal correction，OSC）。

1.5 特征波长选择方法

本试验中采集的每个高光谱图像的大小是1 032×270像素，每个像素光谱包含1 288个变量，数据维度较高。为了解决高光谱原始数据量庞大、冗余信息多、预测精度降低的问题，需要对全波段数据进行降维。因此，使用无信息变量消除（uninformative variable elimination，UVE），连续投影算法（successive projections algorithm，SPA），竞争性自适应加权算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）来筛选原始光谱数据中与检测样品相关性较高的特征波长，并通过对比模型的精度确定最佳变量筛选方法。

UVE是一种基于偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）算法中回归系数稳定性来消除无信息变量的算法，可以有效筛选有用的波长变量[22-23]。UVE算法就是把与光谱矩阵同维数的随机变量矩阵（人工添加随机噪声信息）加入到光谱矩阵中，通过交叉验证逐一剔除法建立PLSR模型，得到相应的回归系数向量b，分析回归系数向量b的平均值和标准偏差的商C的稳定性，去除光谱矩阵X对应的Ci< Cmax变量（i表示光谱矩阵中第i列向量），其中Ci表示回归系数向量bi的平均值和标准偏差的商，Cmax为随机噪声的稳定性C的最大值。把Ci> Cmax对应的列向量作为新矩阵Xnew用于建立PLSR模型，Xnew即为UVE算法提取的特征变量矩阵。

SPA是一种前向变量选择算法，可以减少变量之间的共线性，使冗余度最低，以选择矢量空间共线性最小的变量集合[24-25]。SPA算法详细的模型步骤可见参考文献[26]。

CARS算法是根据自适应重加权采样技术和指数衰减函数选择PLSR中回归系数绝对值较大的变量，去掉权重较小的波长点，寻出最佳变量组合[27-28]，CARS算法详细的模型步骤可见参考文献[9]。

1.6 模型建立与性能评估

PLSR模型是一种线性多变量数据分析方法，集中了主成分分析和典型相关分析的特点，通过从自变量和因变量数据中提取包含原数据变异信息的主成分来建立回归模型[10, 29]，被广泛应用于食品和农产品内部含量的预测。PLSR是一种常用算法，具体模型可详见参考文献[25]。

文章来源：《无损检测》 网址: http://www.wsjczzs.cn/qikandaodu/2021/0310/422.html