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來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-06-06 瀏覽量:796 作者:awei
可見近紅外光譜相機(jī)對毛腳繭的鑒別檢測具有較高的準(zhǔn)確度和可行性。毛腳繭的化學(xué)成分和結(jié)構(gòu)特征與其他雜質(zhì)物質(zhì)有所不同,導(dǎo)致它們在近紅外光譜上的反射光譜也有所不同。因此,利用近紅外光譜相機(jī)可以對不同雜質(zhì)物質(zhì)進(jìn)行區(qū)分和鑒定,包括毛腳繭。
蠶繭的上蔟時間(mounting time)是影響蠶繭品質(zhì)的重要因素之一。在實(shí)際收購中,通常把正在吐絲的繭及吐完絲未化蛹的毛腳繭統(tǒng)稱為毛腳繭。一般熟蠶上蔟后,在25℃左右的條件下,從上蔟第1d開始葉絲,至第3d或第4d吐絲結(jié)繭完成,再經(jīng)過2~3d才蛻皮化蛹。隨著上蔟時間的增加(3~7d),蠶繭的繭層量和繭層率均增加2。根據(jù)研究,上蔟后48h所采蠶繭,當(dāng)日無化蛹繭;上蔟后72h所采蠶繭,當(dāng)日化蛹率為26%;上蔟后96h 所采蠶繭,化蛹率為78%;上蔟后120h所采蠶繭,化蛹率為100%。蠶繭流通和加工過程中,毛腳繭的主要危害為烘折比正常繭大,影響蠶繭和生絲的品質(zhì)。特別是尚未吐完絲的繭,將直接影響粒繭絲長、繭層率及出絲率。毛腳繭發(fā)生蒸熱后,毛腳繭蛹、嫩蛹、正常蛹等均易被悶死,而被悶死的嫩蛹在干燥中,蛹?xì)ひ灼屏?,流出污汁或蛹油污染繭層而成下繭。
根據(jù)統(tǒng)計(jì),同批量的毛腳繭比正常繭的上車率低2~4%,解舒率下降4~6%,蒸熱嚴(yán)重者解舒率下降10%甚至更多。按照絲廠經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),解舒下降1%或上車率降低1%,對應(yīng)巢折增大3~4kg,生絲成本將會有所增加,同時造成生絲品質(zhì)和市價(jià)的降低。
近紅外光譜分析法:利用近紅外光譜儀對毛腳繭進(jìn)行掃描分析,根據(jù)樣品的吸收譜圖,結(jié)合時間域和頻域的數(shù)據(jù)進(jìn)行化學(xué)定量和質(zhì)量鑒別。
形態(tài)學(xué)分析法:通過觀測毛腳繭的形態(tài)和結(jié)構(gòu)特征,包括大小、顏色、表面形態(tài)、紋理等方面,與已知的其他雜質(zhì)物質(zhì)進(jìn)行比對鑒定。
視覺識別法:人眼經(jīng)驗(yàn)判斷法,通過對毛腳繭的顏色、形態(tài)等特征進(jìn)行觀察,并結(jié)合個人的經(jīng)驗(yàn)和背景知識,進(jìn)行毛腳繭的識別。
化學(xué)分析法:通過對毛腳繭的化學(xué)成分進(jìn)行分析,比對其成分與其他雜質(zhì)物質(zhì)的差異,確定毛腳繭的身份。
遺傳分析法:以分子生物學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ),通過對毛腳繭的遺傳信息進(jìn)行分析和比對,來確定其身份和鑒別檢測。
非接觸式檢測:傳統(tǒng)檢測方法對于毛腳繭的檢測需要依靠人工視覺或者手工操作,而可見近紅外光譜相機(jī)可以非接觸方式對樣品進(jìn)行檢測,減少了人為因素可能導(dǎo)致的誤差。
高效性:傳統(tǒng)檢測方法需要大量的人工操作和時間,而可見近紅外光譜相機(jī)可以快速地完成毛腳繭的檢測,節(jié)省了時間和勞動力成本。
多元信息:可見近紅外光譜相機(jī)可以獲得樣品的光譜信息,可以同步獲取多個角度的信息,得到毛腳繭的形態(tài),成分,結(jié)構(gòu)等方面的多元信息,全面、準(zhǔn)確地鑒別毛腳繭。
非破壞性檢測:傳統(tǒng)檢測方法需要破壞性地處理樣品,而可見近紅外光譜相機(jī)是一種非破壞性檢測方法,可以不損壞樣品就對其進(jìn)行檢測,更加可靠。
自動化程度高:可見近紅外光譜相機(jī)可以應(yīng)用于自動化檢測設(shè)備中,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時在線檢測,適用于工業(yè)化和生產(chǎn)化場合。
相較傳統(tǒng)檢測方法,可見近紅外光譜相機(jī)對毛腳繭的鑒別檢測具有非接觸、高效、多信息、非破壞性、自動化程度高等優(yōu)勢,為毛腳繭的鑒別提供了更加準(zhǔn)確、全面、高效、穩(wěn)定的解決方案。
本研究應(yīng)用了400-1000nm的可見近紅外高光譜相機(jī),可采用SINESPE賽斯拜克技術(shù)有限公司產(chǎn)品SP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm,波長分辨率優(yōu)于2.5nm,可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS,波段選擇后最高3300Hz(支持多區(qū)域波段選擇)。
本研究采用可見/近紅外光譜技術(shù)對毛腳繭進(jìn)行鑒別檢測。采用連續(xù)投影算法(SPA)提取特征波長,并用PLS方法建立了模型,為實(shí)現(xiàn)毛腳繭快速鑒別提供依據(jù)。
本研究基于可見/近紅外光譜技術(shù),對毛腳繭進(jìn)行了鑒別檢測。首先使用基線校正預(yù)處理方法,消除因不同采集時間導(dǎo)致的樣品光譜數(shù)據(jù)基線不同,然后采用主成分分析方法(PCA)對毛腳繭和成熟繭進(jìn)行了定性分析,隨后提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)算法的毛腳繭鑒別方法,并采用連續(xù)投影算法(SPA)將601個光譜變量減少到12個,減少了98.00%的模型變量。此模型對毛腳繭的鑒別準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。表明基于可見/近紅外光譜技術(shù),可以較好的檢測出貓腳繭。
近紅外光譜相機(jī)具有快速、非接觸、非破壞性等優(yōu)點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)自動化高效檢測,能夠在生產(chǎn)線上進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和篩查。同時,近紅外光譜相機(jī)的應(yīng)用也經(jīng)過了實(shí)踐驗(yàn)證,越來越多的企業(yè)開始采用該技術(shù)來保證產(chǎn)品質(zhì)量和安全性。