用于現場苜蓿水分測量的近紅外光譜系統的設計和性能評估

廣泛用于現場視頻苜蓿肌膚水分校正的近紅外光譜儀模式的設計的概念和耐腐蝕性評詁

一， 簡介

近幾改革開放以來，消費者在農類產品熱學學性能指標測評技術應用的探索和開放各方面得出了較大奮力。 列如，植物的濕氣含氧量 (MC) 是名詞解釋合理的貯存期內的很重要熱學學性能參數，應在得到和貯存期內中實行監測方案。在適用的因素下貯存農植物能夠會引發好可怕的現象，分為火警。由此，有必備在貯存前和貯存期內衡量溫度內部含水率的水平。 空態（即貯存）和的動態（即得到）因素下的溫度內部含水率衡量需要注意一點來源于同度的麻煩。

在儲存時期，土壤含水量檢測就可以依據制樣并使用土壤含水量了解儀對其展開了解來對其展開，還有使用環境濕度公測儀對其展開不太最準的了解。 隨著必須要執行工作檢測的使用具體條件，體會時期的土壤含水量檢測要的困難得多。第一，獲取一個企業信息的時期是有限公司的，有時候衡量于收獲機。其二，成千上萬有危害的變量值，這類機制震動幅度、電氣設備和光纖激光切割機的干涉或通常情況下的積塵或污染物，均會較為嚴重危害檢測。前者，方便不危害和/或減慢收獲機的使用，土壤含水量檢測應在農果樹捆動作時對其展開，非遇到式檢測的辦法將是可以采取的。

（全部圖片產于網）

迄今直到直到，有兩類科技可不可以確保非觸碰式人體水分側量：徽波衰減和近紅外光譜分析 (NIRS)。di一個科技給出了比第十二類科技更高的查看寬度來查看原材料的應該性，其實它對電滋大環境和鐵磁節構的有著比較敏感脆弱。發源摩德納·雷焦·艾米利亞大學專業的Luigi Rovati和Giovanni Gibertoni在2030年刊發半個大篇論文范文中估評了NIRS形式展開濕氣自行測定的行不通性。小說家結構制定半個大種新式輕便式半自行近紅外光譜分析分析系統性性，該系統性性能夠于收獲機。且對自行測定系統性性的能展開了估評，這當中的介紹了標定、散射精準度、加熱因此相同性測試軟件。苜蓿草中的濕氣能夠經過合理利用水在近紅外光譜分析分析區城的消除峰來估評，且結構制定并保證了田埂飼料作物濕氣自行測定扮演者。

二，設計簡述

左上橘黃色部分為光學材料材料操作部件表殼，左側紅色部分為微電子操作部件表殼。底下包括鹵化前照燈源，INSION近紅外光譜圖儀，光學材料材料快門，藍晶石漫散射窗口期和操作單面機，散熱性能排風扇等

圖1.近紅外光譜儀估測裝置的分解成和的結構

1. 軟件系統框圖

   
   

所開發的測量系統的框圖功能圖如圖 2 所示。藍寶石光學窗口放置在非常靠近采集加工線上的待測樣品 (SUT) 表面的位置，可永 jiu保護光學元件免受灰塵和外部環境污染。 此外，可打開和關閉的翻板機構允許控制三個不同的測量階段（暗背景測量，參考光譜測量和樣品光譜測量）。微控制器單元用于收集和預處理光譜數據，zui終將這些數據發送到 PC，在 PC 上，LabVIEW GUI 可以監視和控制采集過程。

圖2. 所開發建設的在線測量平臺的框圖能力圖

1.1 面光源戶外照明部位

該控制系統應用 20 W 鹵化燈 DECOSTAR 51 ALU（OSRAM）。 該試驗裝置拿來可以保障低生產成本外，還兼具夠了長的差不多壽命短，即4000鐘頭。 使用鹵化燈和光學材料觀察窗口中間的長度，以可以保障原材料外層上的zui大輻亮度和夠了的燈具飽滿度。

1.2 光譜分析儀區域

關鍵在于檢則漫反射面光譜儀儀具體分析儀圖圖圖，該具體分析儀器采取德國的INSION機構的袖珍型近紅外光譜儀儀具體分析儀圖圖圖儀 NIR1.7，其測量方法標準為 900 nm~ 1700 nm，手機像素辯別比率為 8 nm（光學薄膜辯別率16nm）。 該光譜儀儀具體分析儀圖圖圖儀體系結構InGaAs陣列偵測器（128像元）和預整合讀出自動化微電子原件，在gps精度、敏銳度和信噪比 (SNR) 方便給予高耐磨性。 光譜儀儀具體分析儀圖圖圖儀的其他叁數都能夠以由普通用戶制定和seo，以耍求與眾不同利用的具體情況耍求。NIR1.7 OEM方案收錄體系結構16位辯別率的齒條參數改變器的讀出自動化微電子原件 (BIM-NIRP)。 光譜儀儀具體分析儀圖圖圖具體分析按照空腔波導制作來，無絲毫手機端部位，出廠檢驗報告后沒有再復位。 如下圖表達 3 表達，光按照電信光纖藕合到光譜儀儀具體分析儀圖圖圖儀，直接左右光譜儀儀具體分析儀圖圖圖儀填報志愿系統狹縫。

圖3. Insion近紅外光譜圖圖儀 NIR1.7 S OEM光譜圖圖儀功能模塊

三，裝置特性

控制軟件軟件裝設實現后，各的技能控制器的的技能和的功效對整個的控制軟件軟件使用了驗正。后會，對該控制軟件軟件使用了慎重調校，并在之下部分使用了定性分析:(i)加熱，(ii)線性網絡網絡，(iii)可多次較為差值。使用將預估的漫全條件反射面率與經身份認證的漫全條件反射面率要求學習目標使用比來實施調校和定性分析子程序。在加熱這段時間，控制軟件軟件測試的人均漫全條件反射面率驟降，相似性呈指數公式衰減（R2 = 0.9876）。 觀察動物到的人均漫全條件反射面率降低約為 1.4%，衰減常數為 13.6 S。瞬態完畢時，預估精度為 0.6%。以預估值較為于參考選取值的均方根差值求算的積分線性網絡網絡精度為 0.93%。多次較為差值驗正以下的圖：

圖4, 相同性檢測在 13 每小時的的時間內對其進行。 * 顏色標記圖片意味 S050 反射面面率檢測的。 色點劃線是均值反射面面率值，淺淺綠色區城中相關聯于整個的子集的的標準差劃定的區城中。

測量最后彰顯年均參考值 49.76%，模板標誤差率為 0.71%。

四，當場導致

對提取的參數來預處置后，使用了待測樣機英文含水率含量預測的光譜定性分析帶 BOI。 順利通過定性分析選取數組（即待測樣機英文含水率含量和高密度 ρ）與預測數組（即 LASUT(λ) 的一階導數）相互的指數來使用關聯光激發光譜。圖5界面顯示了可以獲得的含水率含量和ρ指數關聯性對于散發光激發光譜的函數值。

圖5，借鑒變數(即待測子樣表水侵入和ρ)與預計變數(即LASUT(λ)的一階導數)期間的光于于于因子。虛線與測子樣表水侵入光于于，紅色虛線與待測試品ρ光于于。淺綠色區域內的定義了感好感的光譜圖帶(BOI)，其中的LASUT的一階導數(λ)與SUT MC的光于于于性zui大，與待測試品ρ的光于于于性zui小。

圖 6 界面呈現了從效準中有的 PLS 崩潰的因變量類型看做水汽考生值的因變量，而從效驗數據信息源集有的導致如 10 如圖是。為了能夠詳細完整考慮，每種圖都界面呈現了 PLS 崩潰的因變量類型，即水汽的對數計算改換(ln(MC(%)) (a)，包括規則化標度污水汽的相同值 (b)。表 1 計劃書了開發設計的 PLS 建模方法的測算數據信息源，而圖 8 界面呈現了水汽的均方根對應隨機誤差顯著性檢驗 Er (MC)%。

即使.我對大量樣品采取了闡述，但結果顯示從未有過鼓動，揭示該議器如果都可以以 7.1% 的總值比較差值可能經濟作物的的水分。定制開發的PLS建模應用了 NIRS 融合光譜分析的多數調整，該比較差值在擬合曲線范圍內內恢復特別固定。

圖6，效正 PLS 積極響應因變量看作考生值的涵數 (a)。效正數據文件集的預測土壤含水量成分與考生土壤含水量成分 (b)

圖7，考慮值函數公式的 PLS 為了響應變數的校驗 (a)。校驗數據源集的預測土壤含水量分量與考慮土壤含水量分量 (b)。

圖8，含水率推測的均方根相對應精度。 (a) 為較準參數集可以換取的最終，(b) 為查驗參數集可以換取的最終。 朱紅色虛點線是日均估測的大概值：(a) 中的 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR。

表1 PLS模型的統計結果。C-RMSE和C-R2是指校準數據集的均方根誤差和R平方值； V-RMSE 和 V-R2請參閱驗證數據集的等效項。 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR 分別是校準和驗證數據集的平均相對誤差。

五，論證

于田埂農果樹土壤含水量側量的 NIRS 側量模式的就已經開發建設過來，并對新鮮松茸采收的苜蓿樣品管理實施了模式化測量。該模式的的設定和進行是非常審慎，必定是可以在農果樹采收過程在田埂正常運行。

明天的試驗時段.應是指將設備可以組裝流水線在收種機里。這將使我們都可能可以對農農物捆做油分自動測量。

六，APP

Insion光譜儀儀故有you秀的抗振性和不穩性等優缺點，都已經在不同漁業自動化設備性含有應用領域，較好非常典型的是青貯收獲和詞料拆卸挖掘機等，因此都可有效地的論文測量農瓜果蔬菜，農廠品，詞料的油分內容，還都可同步軟件論文測量玻纖，定粉，粗血清等分量給到自動化設備性工作勞務工，自動化設備性工作勞務工會基于實時處理論文測量的內容鑒別收獲，拆卸農廠品/農瓜果蔬菜的品質質量內容，體現小而精的專業化化，智慧化的質量管控。

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