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生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建
簡要描述:

生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建通過采集不同濃度鎘污染生菜的可見 - 近紅外光譜數(shù)據(jù),深入剖析光譜特征與鎘污染程度的關聯(lián),運用先進建模算法構建精準在線分析模型,為蔬菜鎘污染快速、無損監(jiān)測提供技術支撐,助力農(nóng)產(chǎn)品質量安全管控。

  • 產(chǎn)品型號:
  • 廠商性質:經(jīng)銷商
  • 更新時間:2025-09-30
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生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建

摘要

本研究聚焦于生菜鎘(Cd)污染的可見 - 近紅外光譜在線分析模型構建。通過采集不同濃度鎘污染生菜的可見 - 近紅外光譜數(shù)據(jù),深入剖析光譜特征與鎘污染程度的關聯(lián),運用先進建模算法構建精準在線分析模型,為蔬菜鎘污染快速、無損監(jiān)測提供技術支撐,助力農(nóng)產(chǎn)品質量安全管控。

一、生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建引言

隨著土壤重金屬污染問題日益突出,蔬菜作為人們?nèi)粘o嬍持匾M成,其重金屬污染狀況備受關注。鎘具有強毒性,易在蔬菜中累積,通過食物鏈威脅人體健康。傳統(tǒng)鎘污染檢測方法(如原子吸收光譜法等)存在操作復雜、耗時久、破壞樣品等不足,難以滿足實時、在線監(jiān)測需求??梢?- 近紅外光譜技術(Vis - NIR)憑借快速、無損、多組分同時檢測等優(yōu)勢,在農(nóng)產(chǎn)品質量安全監(jiān)測領域展現(xiàn)出巨大潛力,構建生菜鎘污染 Vis - NIR 在線分析模型意義重大。

生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建

二、材料與方法

(一)實驗材料

選取生菜為研究對象,設置不同鎘污染濃度梯度(如 Cd5、Cd10、Cd20 及對照組 CK 等 ),采用水培或土培方式培育,確保污染處理均勻且可控,待生菜生長至適宜時期(如蓮座期 )進行光譜采集與后續(xù)分析。

(二)光譜采集

利用在線可見 - 近紅外光譜采集系統(tǒng),搭建穩(wěn)定檢測平臺,保證光源、探測模塊等性能穩(wěn)定。對不同鎘污染處理的生菜樣本,在統(tǒng)一檢測條件(如檢測距離、角度、環(huán)境光控制等 )下,采集其可見 - 近紅外光譜(波長范圍 400 - 800nm 等 ),獲取樣本光譜數(shù)據(jù)并構建原始光譜數(shù)據(jù)庫。

(三)光譜預處理

為消除光譜采集過程中噪聲(如儀器噪聲、環(huán)境干擾等 )及基線漂移、散射等影響,采用多種預處理方法,如 Savitzky - Golay 平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、標準正態(tài)變換(SNV)等,對比不同預處理效果,篩選預處理流程,提升光譜數(shù)據(jù)質量,為建模奠定基礎。

生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建

(四)模型構建

  1. 特征波長篩選:運用連續(xù)投影算法(SPA)、遺傳算法(GA)、競爭自適應重加權采樣(CARS)等方法,從全波段光譜中篩選與生菜鎘污染特征緊密相關的特征波長,降低模型計算復雜度,提升模型泛化能力。

  2. 建模算法選擇與優(yōu)化:采用偏最小二乘回歸(PLSR)、支持向量機回歸(SVR)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)等算法構建生菜鎘污染定量分析模型。對算法參數(shù)(如 PLSR 主成分數(shù)、SVR 核函數(shù)及參數(shù)、ANN 網(wǎng)絡結構等 )進行優(yōu)化,通過交叉驗證(如 K - 折交叉驗證 )評估模型性能,確定模型。


    生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建

三、結果與分析

(一)光譜特征分析

不同濃度鎘污染生菜的可見 - 近紅外光譜存在顯著差異(如圖 1 及多組對比光譜所示 )。在可見光波段(400 - 700nm ),隨著鎘污染濃度變化,光譜反射率在綠峰(約 550nm )等區(qū)域呈現(xiàn)規(guī)律性變化;近紅外波段(700 - 800nm ),反射率躍升及穩(wěn)定平臺區(qū)也因鎘污染程度不同而有明顯差異,表明光譜可有效反映生菜鎘污染信息。

(二)預處理效果

經(jīng)不同預處理方法處理后,光譜噪聲顯著降低,特征更清晰。例如,SNV 預處理可有效校正因樣品顆粒度、分布不均導致的散射影響,MSC 能消除不同樣本間光程差異,結合多種預處理方法的組合應用,可進一步提升光譜質量,為后續(xù)建模提供更可靠數(shù)據(jù)。

(三)特征波長篩選結果

通過特征波長篩選算法,從全波段中篩選出若干關鍵波長(如在 500 - 600nm、700 - 750nm 等區(qū)間 ),這些波長對生菜鎘污染響應敏感,可有效表征鎘污染程度,減少冗余信息,提升模型運算效率。

(四)模型性能評估

對比不同建模算法構建的模型,經(jīng)優(yōu)化后,模型(如基于 CARS 篩選特征波長結合 SVR 算法 )在決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)等指標上表現(xiàn)優(yōu)異。在線檢測場景下,模型預測速度快、精度高,能準確識別不同鎘污染濃度的生菜樣本,滿足實時監(jiān)測需求。

四、討論

(一)光譜與鎘污染的內(nèi)在關聯(lián)

生菜受鎘污染后,其生理結構(如葉片細胞結構、葉綠素含量等 )發(fā)生改變,進而影響光譜反射特性。在可見波段,葉綠素吸收與反射的變化可通過光譜體現(xiàn);近紅外波段,細胞水分、結構變化也會引起反射率改變,深入探究這些內(nèi)在機制,有助于進一步優(yōu)化光譜模型,提升對鎘污染的解析能力。

(二)在線分析模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

在線分析模型實現(xiàn)了生菜鎘污染的實時、無損監(jiān)測,相比傳統(tǒng)實驗室檢測,大幅縮短檢測周期,可用于生產(chǎn)現(xiàn)場快速篩查。但也面臨環(huán)境干擾(如在線檢測時溫度、濕度波動 )、樣本多樣性(不同生菜品種、生長階段 )等挑戰(zhàn),需持續(xù)優(yōu)化模型魯棒性,拓展模型適用范圍。

(三)模型應用前景

該在線分析模型可集成于蔬菜生產(chǎn)監(jiān)測系統(tǒng),在溫室種植、大田生產(chǎn)中實時監(jiān)測生菜鎘污染狀況,為精準農(nóng)業(yè)管控提供技術支持;也可應用于農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)快速檢測,保障進入市場的生菜質量安全,助力構建從 “農(nóng)田到餐桌" 的全程質量追溯體系。

五、結論

本研究成功構建生菜鎘污染可見 - 近紅外光譜在線分析模型。通過系統(tǒng)研究光譜采集、預處理、特征篩選及建模算法,明確不同鎘污染濃度生菜的光譜特征差異,篩選出關鍵特征波長,優(yōu)化建模算法,構建的模型具備良好在線檢測性能。該模型為蔬菜重金屬污染快速監(jiān)測提供了有效技術手段,未來可進一步拓展應用于其他蔬菜及重金屬污染(如鉛、汞等 )監(jiān)測,助力農(nóng)產(chǎn)品質量安全保障體系完善,推動智慧農(nóng)業(yè)高質量發(fā)展。

生菜鎘污染可見近紅外光譜在線分析模型構建

以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業(yè)資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業(yè)力量共同發(fā)起創(chuàng)立的科技型企業(yè),在光學技術領域展現(xiàn)出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業(yè)內(nèi)的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經(jīng)驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統(tǒng)的設計、優(yōu)化以及創(chuàng)新方面持續(xù)發(fā)力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業(yè)資深專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業(yè)發(fā)展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產(chǎn)品戰(zhàn)略布局指明方向,確保每一款產(chǎn)品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產(chǎn)品在不同場景下的潛在用途,從生物醫(yī)學到工業(yè)制造,從環(huán)境監(jiān)測到農(nóng)業(yè)科技,不斷拓展產(chǎn)品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產(chǎn)品層面,以象科技目前已成功投產(chǎn)并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現(xiàn)。這不僅為國內(nèi)相關行業(yè)提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創(chuàng)新的進程,提升了我國在全球光學產(chǎn)業(yè)價值鏈中的地位。

此外,公司經(jīng)營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產(chǎn)品,也均在各自的領域內(nèi)展現(xiàn)出了的優(yōu)勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫(yī)學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監(jiān)測微循環(huán)血流變化,為醫(yī)學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據(jù);光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環(huán)境污染物監(jiān)測以及食品安全檢測等領域發(fā)揮著作用。

以象科技秉持著集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的全產(chǎn)業(yè)鏈運營模式,展現(xiàn)出了強大的綜合實力與協(xié)同效應。其研發(fā)中心坐落于西安這充滿科技活力與創(chuàng)新氛圍的城市,依托當?shù)刎S富的科研資源與人才優(yōu)勢,持續(xù)不斷地投入大量資源進行技術研發(fā)與創(chuàng)新,為公司的產(chǎn)品迭代升級和技術突破提供了源源不斷的動力源泉。

與此同時,公司精心構建的銷售網(wǎng)絡如同一張緊密交織的大網(wǎng),全面覆蓋全國各個地區(qū),確保了產(chǎn)品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產(chǎn)品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

以象科技憑借其團隊、創(chuàng)新的產(chǎn)品以及完善的運營模式,在光學技術領域正穩(wěn)步前行,未來有望在國內(nèi)乃至全球市場上取得更為輝煌的成就,為推動光學科技的進步與應用普及做出更多的貢獻。

以象科技由西安光機所光學博士團隊,行業(yè)資深專家,光譜軟件算法團隊,光學應用博士等相關人員共同發(fā)起成立的科技型公司,目前投產(chǎn)市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,實現(xiàn)國產(chǎn)化,突破進口技術壁壘,打破進口短波紅外高光譜相機的技術限制。

以象科技是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的科技型公司。目前經(jīng)營產(chǎn)品有激光共聚焦,激光散斑血流成像儀,光譜儀,高光譜相機等光學產(chǎn)品。研發(fā)中心設立于西安,銷售網(wǎng)絡、完善售后服務機構設立覆蓋全國。

以象科技作為一家由西安光機所光學博士團隊、行業(yè)資深專家、光譜軟件算法團隊以及光學應用博士等多元專業(yè)力量共同發(fā)起創(chuàng)立的科技型企業(yè),在光學技術領域展現(xiàn)出了非凡的潛力與強勁的實力,正逐步成為行業(yè)內(nèi)的一顆璀璨新星。

其團隊成員憑借深厚的學術造詣與豐富的實踐經(jīng)驗,構建起了一座堅實的技術堡壘。西安光機所光學博士團隊深入鉆研光學核心原理,在光學系統(tǒng)的設計、優(yōu)化以及創(chuàng)新方面持續(xù)發(fā)力,致力于打造出具有性能與高精度的光學基礎架構。行業(yè)資深專家則猶如敏銳的市場領航員,他們憑借對行業(yè)發(fā)展脈絡的精準把握以及對市場需求變化的前瞻性洞察,為公司的產(chǎn)品戰(zhàn)略布局指明方向,確保每一款產(chǎn)品都能精準對接市場痛點,在激烈的市場競爭中脫穎而出。光學應用博士則專注于探索光學技術在各個實際領域的落地應用,他們深入挖掘產(chǎn)品在不同場景下的潛在用途,從生物醫(yī)學到工業(yè)制造,從環(huán)境監(jiān)測到農(nóng)業(yè)科技,不斷拓展產(chǎn)品的應用邊界,讓光學技術真正造福于人類社會的各個角落。

在產(chǎn)品層面,以象科技目前已成功投產(chǎn)并推向市場的可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機,無疑是其技術實力的集中體現(xiàn)。這不僅為國內(nèi)相關行業(yè)提供了更為可靠、性價比更高的光學設備選擇,還在一定程度上推動了我國光學技術自主創(chuàng)新的進程,提升了我國在全球光學產(chǎn)業(yè)價值鏈中的地位。

此外,公司經(jīng)營的激光共聚焦、激光散斑血流成像儀、光譜儀等光學產(chǎn)品,也均在各自的領域內(nèi)展現(xiàn)出了的優(yōu)勢與性能。激光共聚焦以其超高的分辨率和清晰的成像效果,在生物醫(yī)學微觀成像領域成為科研人員探索生命奧秘的得力助手;激光散斑血流成像儀能夠精準地監(jiān)測微循環(huán)血流變化,為醫(yī)學臨床診斷和疾病研究提供了重要的參考依據(jù);光譜儀則憑借其對物質光譜特性的精確分析能力,在材料成分分析、環(huán)境污染物監(jiān)測以及食品安全檢測等領域發(fā)揮著作用。

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與此同時,公司精心構建的銷售網(wǎng)絡如同一張緊密交織的大網(wǎng),全面覆蓋全國各個地區(qū),確保了產(chǎn)品能夠快速、高效地觸達每一位客戶手中。而完善的售后服務機構則像是一位貼心的守護者,隨時為客戶提供多層次的技術支持與售后服務保障,讓客戶在使用產(chǎn)品的過程中無后顧之憂,進一步增強了客戶對公司品牌的信任度與忠誠度。

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