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用于現(xiàn)場(chǎng)苜蓿水分測(cè)量的近紅外光譜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和性能評(píng)估

發(fā)布時(shí)間:2023-09-01 10:54:24 瀏覽量:2407


用于現(xiàn)場(chǎng)苜蓿水分測(cè)量的近紅外光譜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和性能評(píng)估


一桃焕, 介紹


近年來届氢,人們?cè)谵r(nóng)產(chǎn)品物理特性評(píng)價(jià)技術(shù)的研究和開發(fā)方面做出了巨大努力。 例如覆旭,作物的水分含量 (MC) 是定義正確儲(chǔ)存過程的重要物理參數(shù)退子,應(yīng)在收獲和儲(chǔ)存過程中進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在不合適的條件下儲(chǔ)存農(nóng)作物可能會(huì)導(dǎo)致可怕的后果型将,包括火災(zāi)寂祥。因此,有必要在儲(chǔ)存前和儲(chǔ)存期間測(cè)量濕度水平七兜。 靜態(tài)(即儲(chǔ)存)和動(dòng)態(tài)(即收獲)條件下的濕度測(cè)量顯然存在不同程度的難度丸凭。


在儲(chǔ)存期間,水分測(cè)量可以通過取樣并使用水分分析儀進(jìn)行分析來進(jìn)行腕铸,或者使用濕度測(cè)試儀進(jìn)行不太準(zhǔn)確的分析惜犀。 由于必須執(zhí)行測(cè)量的操作條件,收獲期間的水分測(cè)量要困難得多狠裹。首先虽界,獲取信息的時(shí)間是有限的,并且取決于收割機(jī)涛菠。其次莉御,許多有影響的變量撇吞,例如機(jī)械振動(dòng)、電氣和光學(xué)干擾以及一般的灰塵或污垢礁叔,都會(huì)嚴(yán)重影響測(cè)量牍颈。此外,為了不妨礙和/或減慢收割機(jī)的操作琅关,水分測(cè)量應(yīng)在農(nóng)作物捆運(yùn)動(dòng)時(shí)進(jìn)行煮岁,非接觸式測(cè)量方法將是可取的。


(圖片來自網(wǎng)絡(luò))


迄今為止涣易,有兩種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)非接觸式水分測(cè)量:微波衰減和近紅外光譜 (NIRS)画机。第1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(duì)電磁環(huán)境和鐵磁結(jié)構(gòu)的存在非常敏感都毒。


來自摩德納·雷焦·艾米利亞大學(xué)的Luigi Rovati和Giovanni Gibertoni在2022年發(fā)表了一篇論文中評(píng)估了NIRS方法進(jìn)行水分測(cè)量的可行性色罚。作者設(shè)計(jì)了一種新型便攜式半自動(dòng)近紅外光譜系統(tǒng)碰缔,該系統(tǒng)可用于收割機(jī)账劲。并且對(duì)測(cè)量系統(tǒng)的性能進(jìn)行了評(píng)估,其中介紹了校準(zhǔn)金抡、反射靈敏度瀑焦、預(yù)熱以及重復(fù)性測(cè)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(píng)估梗肝,并且設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了田間作物水分測(cè)量原型榛瓮。


二,系統(tǒng)描述


左上角橙色區(qū)域?yàn)楣鈱W(xué)部件外殼巫击,右側(cè)藍(lán)色區(qū)域?yàn)殡娮硬考鈿べ飨@锩姘?mark class="span_mark" data-type="1">鹵素?zé)?/mark>光源,INSION近紅外光譜儀坝锰,光學(xué)快門粹懒,藍(lán)寶石漫反射窗口和控制單片機(jī),散熱風(fēng)扇等


圖1.近紅外光譜測(cè)量系統(tǒng)的組成和結(jié)構(gòu)


1.系統(tǒng)框圖


所開發(fā)的測(cè)量系統(tǒng)的框圖功能圖如圖 2 所示顷级。藍(lán)寶石光學(xué)窗口放置在非迟旃裕靠近采集加工線上的待測(cè)樣品 (SUT) 表面的位置,可永久保護(hù)光學(xué)元件免受灰塵和外部環(huán)境污染弓颈。 此外帽芽,可打開和關(guān)閉的翻板機(jī)構(gòu)允許控制三個(gè)不同的測(cè)量階段(暗背測(cè)量,參考光譜測(cè)量和樣品光譜測(cè)量)翔冀。微控制器單元用于收集和預(yù)處理光譜數(shù)據(jù)导街,zui終將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到 PC,在 PC 上纤子,LabVIEW GUI 可以監(jiān)視和控制采集過程菊匿。


圖2. 所開發(fā)的測(cè)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?zé)?DECOSTAR 51 ALU(OSRAM)付呕。 該裝置除了保證低成本外,還具有足夠長(zhǎng)的平均壽命跌捆,即4000小時(shí)徽职。 選擇鹵素?zé)艉凸鈱W(xué)窗口之間的距離,以保證樣品表面上的zui大輻照度和足夠的照明均勻度佩厚。


1.2 光譜儀部分


為了檢測(cè)漫反射光譜姆钉,該儀器采用德國(guó)INSION公司的微型近紅外光譜儀 NIR1.7,其測(cè)量范圍為 900 nm~ 1700 nm抄瓦,像素分辨率為 8 nm(光學(xué)分辨率16nm)潮瓶。 該光譜儀基于InGaAs陣列探測(cè)器(128像元)和預(yù)集成讀出電子器件,在精度钙姊、靈敏度和信噪比 (SNR) 方面提供高性能毯辅。 光譜儀的所有參數(shù)都可以由用戶設(shè)置和優(yōu)化,以滿足不同應(yīng)用的具體要求煞额。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)思恐。 光譜分析通過空腔波導(dǎo)設(shè)計(jì)進(jìn)行,無任何移動(dòng)部件膊毁,出廠后無需再校準(zhǔn)胀莹。 如圖 3 所示,光通過光纖耦合到光譜儀婚温,直至光譜儀入口狹縫描焰。


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)組裝完成后栅螟,各功能模塊的功能和作用對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證荆秦。之后,對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了仔細(xì)校準(zhǔn)力图,并在以下方面進(jìn)行了表征:(i)預(yù)熱步绸,(ii)線性,(iii)可重復(fù)性搪哪。通過將測(cè)量的反射率與經(jīng)認(rèn)證的反射率標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)進(jìn)行比較來執(zhí)行校準(zhǔn)和表征程序靡努。在預(yù)熱期間,系統(tǒng)測(cè)得的平均反射率下降晓折,近似呈指數(shù)衰減(R2 = 0.9876)惑朦。 觀察到的平均反射率降低約為 1.4%,衰減常數(shù)為 13.6 S漓概。瞬態(tài)結(jié)束時(shí)漾月,測(cè)量誤差為 0.6%。以測(cè)量值相對(duì)于參考值的均方根偏差計(jì)算的積分線性誤差為 0.93%胃珍。重復(fù)性驗(yàn)證如下圖:


圖4, 重復(fù)性測(cè)試在 13 小時(shí)的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行梁肿。 * 藍(lán)色標(biāo)記代表 S050 反射率測(cè)量蜓陌。 紅色點(diǎn)劃線是平均反射率值,淺綠色區(qū)域?qū)?yīng)于整個(gè)集合的標(biāo)準(zhǔn)差界定的區(qū)域吩蔑。


測(cè)量結(jié)果顯示平均值為 49.76%钮热,樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差為 0.71%。


四烛芬,現(xiàn)場(chǎng)結(jié)果


對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后隧期,確定了待測(cè)樣品水分預(yù)測(cè)的光譜帶 BOI。 通過分析參考變量(即待測(cè)樣品水分和密度 ρ)與預(yù)測(cè)變量(即 LASUT(λ) 的一階導(dǎo)數(shù))之間的系數(shù)來選擇相關(guān)波長(zhǎng)赘娄。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(zhǎng)的函數(shù)仆潮。


圖5,參考變量(即待測(cè)樣本水分和ρ)與預(yù)測(cè)變量(即LASUT(λ)的一階導(dǎo)數(shù))之間的相關(guān)系數(shù)遣臼。虛線與測(cè)樣本水分有關(guān)性置,橙色虛線與待測(cè)樣品ρ有關(guān)。淺藍(lán)色區(qū)域定義了感興趣的光譜帶(BOI)揍堰,其中LASUT的一階導(dǎo)數(shù)(λ)與SUT MC的相關(guān)性zui大鹏浅,與待測(cè)樣品ρ的相關(guān)性zui小。


圖 6 顯示了從校準(zhǔn)中獲得的 PLS 響應(yīng)變量作為水分參考值的函數(shù)个榕,而從驗(yàn)證數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果如圖 10 所示篡石。為了完整起見芥喇,每個(gè)圖都顯示了 PLS 響應(yīng)變量西采,即水分的對(duì)數(shù)變換(ln(MC(%)) (a),以及線性標(biāo)度中水分的相應(yīng)值 (b)继控。表 1 報(bào)告了開發(fā)的 PLS 模型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)械馆,而圖 8 顯示了水分的均方根相對(duì)誤差估計(jì) Er (MC)%。


盡管我們對(duì)少量樣本進(jìn)行了分析武通,但結(jié)果令人鼓舞霹崎,表明該儀器如何能夠以 7.1% 的平均相對(duì)誤差估計(jì)作物的水分。開發(fā)的PLS模型利用了 NIRS 吸收光譜的對(duì)數(shù)變換冶忱,該相對(duì)誤差在擬合范圍內(nèi)保持相當(dāng)恒定尾菇。


圖6,校準(zhǔn) PLS 響應(yīng)變量作為參考值的函數(shù) (a)囚枪。校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)水分含量與參考水分含量 (b)


圖7派诬,參考值函數(shù)的 PLS 響應(yīng)變量的驗(yàn)證 (a)。驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的預(yù)測(cè)水分含量與參考水分含量 (b)链沼。


圖8默赂,水分估計(jì)的均方根相對(duì)誤差。 (a) 為校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果括勺,(b) 為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果缆八。 紅色虛點(diǎn)線是單次測(cè)量的平均值:(a) 中的 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR曲掰。


表1 PLS模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。C-RMSE和C-R2是指校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的均方根誤差和R平方值奈辰; V-RMSE 和 V-R2請(qǐng)參閱驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的等效項(xiàng)栏妖。 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR 分別是校準(zhǔn)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的平均相對(duì)誤差。



五奖恰,結(jié)論


用于田間作物水分測(cè)量的 NIRS 測(cè)量系統(tǒng)已經(jīng)開發(fā)出來底哥,并對(duì)新鮮收獲的苜蓿樣品進(jìn)行了初步測(cè)試。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)非常謹(jǐn)慎房官,必須能夠在作物收獲階段在田間運(yùn)行趾徽。


未來的實(shí)驗(yàn)階段應(yīng)包括將儀器直接組裝在收割機(jī)上。這將使我們能夠直接對(duì)農(nóng)作物捆進(jìn)行水分測(cè)量翰守。


六孵奶,應(yīng)用


Insion光譜儀以其you秀的抗振性和穩(wěn)定性等特點(diǎn),已經(jīng)在多種農(nóng)業(yè)機(jī)械中有應(yīng)用蜡峰,比較典型的是青貯收割和飼料搬運(yùn)鏟車等了袁,不但可以有效的檢測(cè)農(nóng)作物,農(nóng)產(chǎn)品湿颅,飼料的水分信息载绿,還可以同步檢測(cè)纖維,淀粉油航,粗蛋白等含量給到機(jī)械作業(yè)工人崭庸,機(jī)械作業(yè)工人會(huì)根據(jù)即時(shí)檢測(cè)的信息判斷收割,搬運(yùn)農(nóng)產(chǎn)品/農(nóng)作物的品質(zhì)信息谊囚,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化怕享,智能化的管控。



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