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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

更新時間:2023-12-08 點(diǎn)擊次數(shù):1125

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, 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。 例如,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),應(yīng)在收獲和儲存過程中進(jìn)行監(jiān)測。在不合適的條件下儲存農(nóng)作物可能會導(dǎo)致可怕的后果,包括火災(zāi)。因此,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。


在儲存期間,水分測量可以通過取樣并使用水分分析儀進(jìn)行分析來進(jìn)行,或者使用濕度測試儀進(jìn)行不太準(zhǔn)確的分析。 由于必須執(zhí)行測量的操作條件,收獲期間的水分測量要困難得多。首先,獲取信息的時間是有限的,并且取決于收割機(jī)。其次,許多有影響的變量,例如機(jī)械振動、電氣和光學(xué)干擾以及一般的灰塵或污垢,都會嚴(yán)重影響測量。此外,為了不妨礙和/或減慢收割機(jī)的操作,水分測量應(yīng)在農(nóng)作物捆運(yùn)動時進(jìn)行,非接觸式測量方法將是可取的。


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

(圖片來自網(wǎng)絡(luò))


迄今為止,有兩種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)非接觸式水分測量:微波衰減和近紅外光譜 (NIRS)。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。

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)表了一篇論文中評估了NIRS方法進(jìn)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),該系統(tǒng)可用于收割機(jī)。并且對測量系統(tǒng)的性能進(jìn)行了評估,其中介紹了校準(zhǔn)、反射靈敏度、預(yù)熱以及重復(fù)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,并且設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了田間作物水分測量原型。


二,系統(tǒng)描述


左上角橙色區(qū)域?yàn)楣鈱W(xué)部件外殼,右側(cè)藍(lán)色區(qū)域?yàn)殡娮硬考鈿?。里面包含鹵素?zé)艄庠?,INSION近紅外光譜儀,光學(xué)快門,藍(lán)寶石漫反射窗口和控制單片機(jī),散熱風(fēng)扇等


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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。藍(lán)寶石光學(xué)窗口放置在非??拷杉庸ぞ€上的待測樣品 (SUT) 表面的位置,可永 jiu保護(hù)光學(xué)元件免受灰塵和外部環(huán)境污染。 此外,可打開和關(guān)閉的翻板機(jī)構(gòu)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(yù)處理光譜數(shù)據(jù),zui終將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到 PC,在 PC 上,LabVIEW GUI 可以監(jiān)視和控制采集過程。


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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?zé)?DECOSTAR 51 ALU(OSRAM)。 該裝置除了保證低成本外,還具有足夠長的平均壽命,即4000小時。 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。


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,其測量范圍為 900 nm~ 1700 nm,像素分辨率為 8 nm(光學(xué)分辨率16nm)。 該光譜儀基于InGaAs陣列探測器(128像元)和預(yù)集成讀出電子器件,在精度、靈敏度和信噪比 (SNR) 方面提供高性能。 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。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)。 光譜分析通過空腔波導(dǎo)設(shè)計進(jìn)行,無任何移動部件,出廠后無需再校準(zhǔn)。 如圖 3 所示,光通過光纖耦合到光譜儀,直至光譜儀入口狹縫。


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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,各功能模塊的功能和作用對整個系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證。之后,對該系統(tǒng)進(jìn)行了仔細(xì)校準(zhǔn),并在以下方面進(jìn)行了表征:(i)預(yù)熱,(ii)線性,(iii)可重復(fù)性。通過將測量的反射率與經(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。在預(yù)熱期間,系統(tǒng)測得的平均反射率下降,近似呈指數(shù)衰減(R2 = 0.9876)。 觀察到的平均反射率降低約為 1.4%,衰減常數(shù)為 13.6 S。瞬態(tài)結(jié)束時,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%。重復(fù)性驗(yàn)證如下圖:


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圖4, 重復(fù)性測試在 13 小時的時間內(nèi)進(jìn)行。 * 藍(lán)色標(biāo)記代表 S050 反射率測量。 紅色點(diǎn)劃線是平均反射率值,淺綠色區(qū)域?qū)?yīng)于整個集合的標(biāo)準(zhǔn)差界定的區(qū)域。



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


四,現(xiàn)場結(jié)果


對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,確定了待測樣品水分預(yù)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(yù)測變量(即 LASUT(λ) 的一階導(dǎo)數(shù))之間的系數(shù)來選擇相關(guān)波長。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)。


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圖5,參考變量(即待測樣本水分和ρ)與預(yù)測變量(即LASUT(λ)的一階導(dǎo)數(shù))之間的相關(guān)系數(shù)。虛線與測樣本水分有關(guān),橙色虛線與待測樣品ρ有關(guān)。淺藍(lán)色區(qū)域定義了感興趣的光譜帶(BOI),其中LASUT的一階導(dǎo)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。



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),而從驗(yàn)證數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果如圖 10 所示。為了完整起見,每個圖都顯示了 PLS 響應(yīng)變量,即水分的對數(shù)變換(ln(MC(%)) (a),以及線性標(biāo)度中水分的相應(yīng)值 (b)。表 1 報告了開發(fā)的 PLS 模型的統(tǒng)計數(shù)據(jù),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(jìn)行了分析,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。開發(fā)的PLS模型利用了 NIRS 吸收光譜的對數(shù)變換,該相對誤差在擬合范圍內(nèi)保持相當(dāng)恒定。


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


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



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圖8,水分估計的均方根相對誤差。 (a) 為校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果,(b) 為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集獲得的結(jié)果。 紅色虛點(diǎn)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。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; V-RMSE 和 V-R2請參閱驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的等效項。 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR 分別是校準(zhǔn)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的平均相對誤差。


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五,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(jìn)行了初步測試。該系統(tǒng)的設(shè)計和實(shí)現(xiàn)非常謹(jǐn)慎,必須能夠在作物收獲階段在田間運(yùn)行。


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農(nóng)作物捆進(jìn)行水分測量。


六,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,比較典型的是青貯收割和飼料搬運(yùn)鏟車等,不但可以有效的檢測農(nóng)作物,農(nóng)產(chǎn)品,飼料的水分信息,還可以同步檢測纖維,淀粉,粗蛋白等含量給到機(jī)械作業(yè)工人,機(jī)械作業(yè)工人會根據(jù)即時檢測的信息判斷收割,搬運(yùn)農(nóng)產(chǎn)品/農(nóng)作物的品質(zhì)信息,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化,智能化的管控。


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