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用于現(xiàn)場苜蓿水分測量的近紅外光譜系統(tǒng)的設(shè)計和性能評估

發(fā)布時間:2023-09-21 13:55:49 瀏覽量:2525 作者:Martin

摘要

近紅外光譜 (NIRS) 廣泛用于水果和蔬菜的質(zhì)量評估侈贷,通常是在收獲后進行。 特別是等脂,水分含量是決定產(chǎn)品質(zhì)量俏蛮、加工階段(例如干燥過程)和質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)。 和經(jīng)濟價值上遥。NIRS 方法非常適合實驗室實踐搏屑,其中樣本準備得當并且測量條件得到良好控制。 另一方面粉楚,眾所周知辣恋,現(xiàn)場 NIRS 測量存在一些困難,因為許多影響變量模软,例如機械振動伟骨、電氣和光學干擾以及一般的灰塵或污垢,都會影響光譜測量撵摆。 在本文中底靠,我們提出了基于 NIRS 的測量系統(tǒng)的設(shè)計并展示了原型特铝,用于快速測定捆包的水分含量暑中。 新系統(tǒng)采用鹵素燈光源和德國insion公司的NIR 1.7近紅外光譜儀來覆蓋900-1700 nm范圍內(nèi)的水吸收光譜數(shù)據(jù)。緊湊的不銹鋼機身使儀器便攜且易于運輸鲫剿,以進行快速的現(xiàn)場水分測量鳄逾。 在實驗室環(huán)境中對原型系統(tǒng)進行了表征并對其性能進行了廣泛評估。 zui后灵莲,進行了初步測試雕凹,使用偏zui小二乘(PLS)回歸方法測量了12個新收獲的農(nóng)作物樣品的水分含量。結(jié)果表明政冻,我們的原型系統(tǒng)可以預測苜蓿水分含量信息枚抵,確定系數(shù)R2為0.985,預測均方根相對誤差為7.1%明场。

正文


用于現(xiàn)場苜蓿水分測量的近紅外光譜系統(tǒng)的設(shè)計和性能評估


一汽摹, 介紹


近年來,人們在農(nóng)產(chǎn)品物理特性評價技術(shù)的研究和開發(fā)方面做出了巨大努力苦锨。 例如逼泣,作物的水分含量 (MC) 是定義正確儲存過程的重要物理參數(shù)舟舒,應在收獲和儲存過程中進行監(jiān)測拉庶。在不合適的條件下儲存農(nóng)作物可能會導致可怕的后果,包括火災秃励。因此氏仗,有必要在儲存前和儲存期間測量濕度水平。 靜態(tài)(即儲存)和動態(tài)(即收獲)條件下的濕度測量顯然存在不同程度的難度莺治。


在儲存期間廓鞠,水分測量可以通過取樣并使用水分分析儀進行分析來進行,或者使用濕度測試儀進行不太準確的分析谣旁。 由于必須執(zhí)行測量的操作條件床佳,收獲期間的水分測量要困難得多。首先榄审,獲取信息的時間是有限的砌们,并且取決于收割機搁进。其次浪感,許多有影響的變量,例如機械振動饼问、電氣和光學干擾以及一般的灰塵或污垢影兽,都會嚴重影響測量。此外莱革,為了不妨礙和/或減慢收割機的操作峻堰,水分測量應在農(nóng)作物捆運動時進行讹开,非接觸式測量方法將是可取的。


(圖片來自網(wǎng)絡(luò))


迄今為止捐名,有兩種技術(shù)可以實現(xiàn)非接觸式水分測量:微波衰減和近紅外光譜 (NIRS)旦万。di一種技術(shù)提供了比第二種技術(shù)更大的檢查深度來檢查樣品的可能性,但是它對電磁環(huán)境和鐵磁結(jié)構(gòu)的存在非常敏感镶蹋。

來自摩德納·雷焦·艾米利亞大學的Luigi Rovati和Giovanni Gibertoni在2022年發(fā)表了一篇論文中評估了NIRS方法進行水分測量的可行性。作者設(shè)計了一種新型便攜式半自動近紅外光譜系統(tǒng)贺归,該系統(tǒng)可用于收割機淆两。并且對測量系統(tǒng)的性能進行了評估,其中介紹了校準拂酣、反射靈敏度琼腔、預熱以及重復性測試。苜蓿草中的水分可以通過利用水在近紅外光譜區(qū)域的吸收峰來評估踱葛,并且設(shè)計并實現(xiàn)了田間作物水分測量原型丹莲。


二,系統(tǒng)描述


左上角橙色區(qū)域為光學部件外殼尸诽,右側(cè)藍色區(qū)域為電子部件外殼甥材。里面包含鹵素燈光源,INSION近紅外光譜儀性含,光學快門洲赵,藍寶石漫反射窗口和控制單片機,散熱風扇等


圖1.近紅外光譜測量系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)


  1. 系統(tǒng)框圖


所開發(fā)的測量系統(tǒng)的框圖功能圖如圖 2 所示商蕴。藍寶石光學窗口放置在非车迹靠近采集加工線上的待測樣品 (SUT) 表面的位置,可保護光學元件免受灰塵和外部環(huán)境污染绪商。 此外苛谷,可打開和關(guān)閉的翻板機構(gòu)允許控制三個不同的測量階段(暗背測量,參考光譜測量和樣品光譜測量)格郁。微控制器單元用于收集和預處理光譜數(shù)據(jù)腹殿,zui終將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到 PC,在 PC 上例书,LabVIEW GUI 可以監(jiān)視和控制采集過程锣尉。


圖2. 所開發(fā)的測量系統(tǒng)的框圖功能圖


1.1 光源照明部分


該系統(tǒng)采用 20 W 鹵素燈 DECOSTAR 51 ALU(OSRAM)。 該裝置除了保證低成本外决采,還具有足夠長的平均壽命自沧,即4000小時树瞭。 選擇鹵素燈和光學窗口之間的距離拇厢,以保證樣品表面上的zui大輻照度和足夠的照明均勻度筏勒。


1.2 光譜儀部分


為了檢測漫反射光譜,該儀器采用德國INSION公司的微型近紅外光譜儀 NIR1.7旺嬉,其測量范圍為 900 nm~ 1700 nm,像素分辨率為 8 nm(光學分辨率16nm)厨埋。 該光譜儀基于InGaAs陣列探測器(128像元)和預集成讀出電子器件邪媳,在精度、靈敏度和信噪比 (SNR) 方面提供高性能荡陷。 光譜儀的所有參數(shù)都可以由用戶設(shè)置和優(yōu)化雨效,以滿足不同應用的具體要求。NIR1.7 OEM模塊包括基于16位分辨率的模數(shù)轉(zhuǎn)換器的讀出電子器件 (BIM-NIRP)废赞。 光譜分析通過空腔波導設(shè)計進行徽龟,無任何移動部件,出廠后無需再校準唉地。 如圖 3 所示,光通過光纖耦合到光譜儀耘沼,直至光譜儀入口狹縫极颓。


圖3. Insion近紅外光譜儀 NIR1.7 S OEM光譜儀模塊


三,系統(tǒng)性能


系統(tǒng)組裝完成后群嗤,各功能模塊的功能和作用對整個系統(tǒng)進行了驗證菠隆。之后,對該系統(tǒng)進行了仔細校準狂秘,并在以下方面進行了表征:(i)預熱骇径,(ii)線性,(iii)可重復性者春。通過將測量的反射率與經(jīng)認證的反射率標準目標進行比較來執(zhí)行校準和表征程序破衔。在預熱期間,系統(tǒng)測得的平均反射率下降钱烟,近似呈指數(shù)衰減(R2 = 0.9876)运敢。 觀察到的平均反射率降低約為 1.4%,衰減常數(shù)為 13.6 S忠售。瞬態(tài)結(jié)束時传惠,測量誤差為 0.6%。以測量值相對于參考值的均方根偏差計算的積分線性誤差為 0.93%稻扬。重復性驗證如下圖:


圖4, 重復性測試在 13 小時的時間內(nèi)進行卦方。 * 藍色標記代表 S050 反射率測量。 紅色點劃線是平均反射率值泰佳,淺綠色區(qū)域?qū)谡麄€集合的標準差界定的區(qū)域盼砍。


測量結(jié)果顯示平均值為 49.76%尘吗,樣本標準偏差為 0.71%。


四浇坐,現(xiàn)場結(jié)果


對采集的數(shù)據(jù)進行預處理后睬捶,確定了待測樣品水分預測的光譜帶 BOI。 通過分析參考變量(即待測樣品水分和密度 ρ)與預測變量(即 LASUT(λ) 的一階導數(shù))之間的系數(shù)來選擇相關(guān)波長近刘。圖5顯示了獲得的水分和ρ系數(shù)相關(guān)性作為輻射波長的函數(shù)擒贸。


圖5觉渴,參考變量(即待測樣本水分和ρ)與預測變量(即LASUT(λ)的一階導數(shù))之間的相關(guān)系數(shù)介劫。虛線與測樣本水分有關(guān),橙色虛線與待測樣品ρ有關(guān)案淋。淺藍色區(qū)域定義了感興趣的光譜帶(BOI)座韵,其中LASUT的一階導數(shù)(λ)與SUT MC的相關(guān)性zui大,與待測樣品ρ的相關(guān)性zui小踢京。



圖 6 顯示了從校準中獲得的 PLS 響應變量作為水分參考值的函數(shù)誉碴,而從驗證數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果如圖 10 所示。為了完整起見瓣距,每個圖都顯示了 PLS 響應變量翔烁,即水分的對數(shù)變換(ln(MC(%)) (a),以及線性標度中水分的相應值 (b)旨涝。表 1 報告了開發(fā)的 PLS 模型的統(tǒng)計數(shù)據(jù)蹬屹,而圖 8 顯示了水分的均方根相對誤差估計 Er (MC)%。


盡管我們對少量樣本進行了分析白华,但結(jié)果令人鼓舞,表明該儀器如何能夠以 7.1% 的平均相對誤差估計作物的水分弧腥。開發(fā)的PLS模型利用了 NIRS 吸收光譜的對數(shù)變換厦取,該相對誤差在擬合范圍內(nèi)保持相當恒定。


圖6管搪,校準 PLS 響應變量作為參考值的函數(shù) (a)虾攻。校準數(shù)據(jù)集的預測水分含量與參考水分含量 (b)


圖7,參考值函數(shù)的 PLS 響應變量的驗證 (a)更鲁。驗證數(shù)據(jù)集的預測水分含量與參考水分含量 (b)霎箍。


圖8,水分估計的均方根相對誤差澡为。 (a) 為校準數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果漂坏,(b) 為驗證數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果。 紅色虛點線是單次測量的平均值:(a) 中的 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR。


表1 PLS模型的統(tǒng)計結(jié)果顶别。C-RMSE和C-R2是指校準數(shù)據(jù)集的均方根誤差和R平方值谷徙; V-RMSE 和 V-R2請參閱驗證數(shù)據(jù)集的等效項。 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR 分別是校準和驗證數(shù)據(jù)集的平均相對誤差驯绎。



五完慧,結(jié)論

用于田間作物水分測量的 NIRS 測量系統(tǒng)已經(jīng)開發(fā)出來,并對新鮮收獲的苜蓿樣品進行了初步測試剩失。該系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)非常謹慎屈尼,必須能夠在作物收獲階段在田間運行。


未來的實驗階段應包括將儀器直接組裝在收割機上赴叹。這將使我們能夠直接對農(nóng)作物捆進行水分測量。


六指蚜,應用


Insion光譜儀以其抗振性和穩(wěn)定性等特點乞巧,已經(jīng)在多種農(nóng)業(yè)機械中有應用,比較典型的是青貯收割和飼料搬運鏟車等摊鸡,不但可以有效的檢測農(nóng)作物绽媒,農(nóng)產(chǎn)品,飼料的水分信息免猾,還可以同步檢測纖維是辕,淀粉,粗蛋白等含量給到機械作業(yè)工人猎提,機械作業(yè)工人會根據(jù)即時檢測的信息判斷收割,搬運農(nóng)產(chǎn)品/農(nóng)作物的品質(zhì)信息锨苏,實現(xiàn)精細化疙教,智能化的管控。



上海昊量光地設(shè)備有限公司作為德國INSION在中國地區(qū)的代理合作商伞租,常年活躍在國內(nèi)分子光譜贞谓,近紅外光譜圈,給更多的客戶帶來優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)葵诈。針對insion系列光譜儀裸弦,公司備有各種型號的樣品供客戶測試評估,還可以幫助可以搭建實驗原型機作喘,各種光譜測量系統(tǒng)等理疙。


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