用于现场苜蓿水分测量的近红外光谱系统的设计和性能评估

使用于施工现场苜蓿含水量測量的近红外光谱分析体系的方案和功能测试

一(yi)， 介绍(shao)一(yi)下(xia)

近几这几年来，大家在农厂品初中物理防御因素好评技术平行的科研和激发角度弄出了惊人全力以赴。 列举，农经济作物的水分侵入含量 (MC) 是基本概念正确性贮存操作操作过程的为重要初中物理防御性能参数，应在成就感和贮存操作操作过程中开始检测。也不刚好合适的状况下贮存农农经济作物也许会引发糟糕的危害性，有上火。为此，有必需在贮存前和贮存这段时间预估环境相对湿度平行。 空态（即贮存）和动态化（即成就感）状况下的环境相对湿度预估不言而喻存也各不相同的情况的关卡。

在储藏一年后，土壤含水量自动检测就能够依据抽样并动用土壤含水量解析仪做出解析来做出，一些动用室内湿度考试仪做出不太更准的解析。 仍然需来执行自动检测的操控步骤水平，回报一年后的土壤含水量自动检测要困境得多。前提是，获利消息的时光是有限公司英文的，但是依赖于于翻地机。另外，好多有直接影响到的变量值，譬如厂家振功、不间断和电子光学干涉并且 常见的静电或污染物，都是非常严重直接影响到自动检测。与此同时，要不防碍和/或减慢翻地机的操控步骤，土壤含水量自动检测应在农大田作物捆锻炼时做出，非接触的面积式自动检测做法将是可以采取的。

（商品图片原于网络信息(xi)）

目前说不定说不定，有2种能力可不可以保持非触及式水汽侧量：微波加热衰减和近红外光谱仪 (NIRS)。di一种生活能力提拱了比二、种能力挺大的诊断深层次来诊断打样定制的几率性，所以它对电滋生态环境和铁磁的结构的发生极为强烈。出自于摩德纳·雷焦·艾米利亚读书的Luigi Rovati和Giovanni Gibertoni在2020年先生发表新一篇文献综述中开展了NIRS形式确定肌肤的所需的水分估测的必须性。我们规划的概念新一种最新型携便式式半主动近红外光谱图分析整体，该整体可不可以选择于收获机。然后对估测整体的机械性能确定了开展，里面简单介绍了进行校正、反射层准确度度、点火与抄袭性测试方法。苜蓿草中的肌肤的所需的水分可不可以可以通过通过水在近红外光谱图分析部分的汲取峰来开展，然后规划的概念并实行了田里饲料作物肌肤的所需的水分估测类似的。

二，软件系统叙述

右上角红色区为光电技术构件的设备壳，左侧蓝色的区为网络构件的设备壳。之中一般包括卤素灯泡环境光源，INSION近红外光谱图仪，光电技术快门，蓝藍寶石漫折射任务栏图标和把控单支机，热管散热空调风扇等

图1.近红外光谱仪在线测量系统的(de)的(de)形成和结构设计(ji)

1. 整体框图

   
   

所开发的测量系统的框图功能图如图 2 所示。蓝宝石光学窗口放置在非常靠近采集加工线上的待测样品 (SUT) 表面的位置，可永 jiu保护(hu)光学元件免受(shou)灰尘(chen)和(he)(he)外(wai)部环境污染。 此(ci)外(wai)，可(ke)打开和(he)(he)关闭的翻板机构(gou)允(yun)许控制三(san)个不同(tong)的测(ce)量(liang)(liang)阶段（暗(an)背景(jing)测(ce)量(liang)(liang)，参考光谱测(ce)量(liang)(liang)和(he)(he)样品(pin)光谱测(ce)量(liang)(liang)）。微控制器单(dan)元用于收集(ji)和(he)(he)预处理光谱数据(ju)，zui终(zhong)将(jiang)这些数据(ju)发送到 PC，在 PC 上，LabVIEW GUI 可(ke)以监视和(he)(he)控制采集(ji)过程。

图(tu)2. 所开(kai)发设计的(de)检测的(de)系统(tong)的(de)的(de)框图(tu)实(shi)用功能图(tu)

1.1 面光源光照(zhao)区(qu)域

该设计进行 20 W 卤化灯 DECOSTAR 51 ALU（OSRAM）。 该安全装置不仅要做到高收益费外，还有充裕长的评均平均寿命，即4000小的时候。 进行卤化灯和光学反应窗体两者的距里，以做到检样界面上的zui大辐灯光标准和充裕的灯光不匀度。

1.2 光谱分析仪要素

从而测试漫射线光谱分析分析图仪概述概述概述，该检测设备按照美国INSION机构的微信近红外光谱分析分析图仪概述概述概述仪 NIR1.7，其侧量范围图为 900 nm~ 1700 nm，像数辨认率有 8 nm（磁学辨认率16nm）。 该光谱分析分析图仪概述概述概述仪来源于InGaAs阵列发现器（128像元）和预集成系统读出電子无线功率集成电路芯片，在精准度、敏锐度和信噪比 (SNR) 部分给予高能力。 光谱分析分析图仪概述概述概述仪的所以因素都可能以由消费者设制和优化方案，以满意不相同用途的详细规范要求。NIR1.7 OEM信息模块包扩来源于16位辨认率的法向齿改变器的读出電子无线功率集成电路芯片 (BIM-NIRP)。 光谱分析分析图仪概述概述概述概述做好空腔波导设置做好，无某些中国移动配件，设备后不用办理再自校。 如图是 3 提示，光做好网络光纤耦合电路到光谱分析分析图仪概述概述概述仪，以至光谱分析分析图仪概述概述概述仪出入口狭缝。

图3. Insion近红外光谱图仪仪 NIR1.7 S OEM光谱图仪仪信息(xi)模块

三，控制系统特性

系統组装流水线完全后，各平台模块图片的平台和能力对这个系統实现了证实。后，对该系統实现了认真仔细自校，并在下述层面实现了定性分析:(i)点火，(ii)曲线，(iii)可多次精确性。能够 将在线测定的条件光散射率与经注册的条件光散射率规范指标实现十分来执行命令自校和定性分析方式。在点火期间里，系統精确测定的总值条件光散射率骤降，相似度高呈指标值衰减（R2 = 0.9876）。 观擦到的总值条件光散射率较低约为 1.4%，衰减常数为 13.6 S。瞬态完结时，在线测定不确定度值为 0.6%。以在线测定值相较于符合值的均方根不确定度求算的積分曲线不确定度值为 0.93%。多次精确性证实以下几点图：

图4, 相同性(xing)测试方法(fa)在 13 h的(de)周期内开展(zhan)。 * 天蓝色记号表示(shi) S050 光(guang)反射性(xing)率检(jian)测的(de)。 橙红色点划线(xian)是人(ren)均光(guang)反射性(xing)率值，浅有机空间(jian)相应的(de)于整一个集(ji)合的(de)概念的(de)准(zhun)则差(cha)定义的(de)空间(jian)。

测试然而提示 均值指标值 49.76%，样版的标准问题为 0.71%。

四，环境最终结果

对搜集的参数采取预加工处理后，断定了待测印刷品人体油分预计的光谱图带 BOI。 按照研究分析对比数据（即待测印刷品人体油分和硬度 ρ）与预计数据（即 LASUT(λ) 的一阶导数）之前的公式来首选想关的光的光波波长。图5凸显了拥有的人体油分和ρ公式想关的性看作覆盖光的光波波长的数学函数。

图5，学习因素(su)(即待(dai)测模板湿(shi)气(qi)和ρ)与分(fen)析(xi)因素(su)(即LASUT(λ)的(de)(de)一阶(jie)导数)中间的(de)(de)有(you)关(guan)的(de)(de)联(lian)常(chang)数。虚(xu)线与测模板湿(shi)气(qi)关(guan)于(yu) ，橘黄色虚(xu)线与待(dai)测样板ρ关(guan)于(yu) 。浅(qian)蓝空间名(ming)词解释了感浓(nong)厚兴趣的(de)(de)光谱分(fen)析(xi)带(BOI)，这当中LASUT的(de)(de)一阶(jie)导数(λ)与SUT MC的(de)(de)有(you)关(guan)的(de)(de)联(lian)性(xing)zui大，与待(dai)测样板ρ的(de)(de)有(you)关(guan)的(de)(de)联(lian)性(xing)zui小。

图 6 展示了从校对中可以赢得的 PLS 出错的局部因变量用作水量选取值的函数值，而从验证通过数据表格信息集可以赢得的最后就像文中 10 图示。为了更好地全版要紧，每一位图都展示了 PLS 出错的局部因变量，即水量的多数更换(ln(MC(%)) (a)，或波形标度地下水量的合适值 (b)。表 1 评估报告了设计规划的 PLS 实体模型的统计汇总数据表格信息，而图 8 展示了水量的均方根取决于测量误差预估 Er (MC)%。

也许各位对一些样例对其进行了具体分析，但可是这令鼓劲，证实该测试仪器怎么样要以 7.1% 的一般较为而言随机偏差推测粮食作物的人体水分。发展的PLS整治根据了 NIRS 吸收率光谱分析的对数计算调整，该较为而言随机偏差在线性拟合空间内长期保持相等于稳定平衡。

图6，自(zi)校 PLS 没有响应自(zi)变量充当(dang)对比值的(de)涵数 (a)。自(zi)校数据(ju)信(xin)息集的(de)预测分析肌肤(fu)湿气含水(shui)量与(yu)对比肌肤(fu)湿气含水(shui)量 (b)

图7，对(dui)比值指数(shu)(shu)函数(shu)(shu)的(de) PLS 异常因素的(de)手机查证 (a)。手机查证动态数(shu)(shu)据集的(de)预(yu)计土(tu)壤含水(shui)量水(shui)平与对(dui)比土(tu)壤含水(shui)量水(shui)平 (b)。

图8，含(han)水量可能(neng)的均方(fang)根相对(dui)而(er)言误差率。 (a) 为效(xiao)(xiao)准统计(ji)资(zi)料(liao)(liao)统计(ji)集刷出的效(xiao)(xiao)果，(b) 为认证(zheng)统计(ji)资(zi)料(liao)(liao)统计(ji)集刷出的效(xiao)(xiao)果。 红颜色(se)虚点线是(shi)一(yi)次(ci)检测的大概值(zhi)：(a) 中的 C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR。

表(biao)1 PLS模型的(de)统(tong)计结果。C-RMSE和C-R2是指校准(zhun)数据集(ji)的(de)均方(fang)根误差和R平(ping)方(fang)值； V-RMSE 和 V-R2请(qing)参阅(yue)验证(zheng)数据集(ji)的(de)等效项(xiang)。 ;C_MEAN_ERR 和 V_MEAN_ERR 分(fen)别是校准(zhun)和验证(zheng)数据集(ji)的(de)平(ping)均相对误差。

五，结果

使用田里粮食大田作物油分检测的的 NIRS 检测的程序化以经开发管理好，并对清爽学习感受的苜蓿备样开展了过程试验。该程序化的规划和满足如此仔细，需才可以在粮食大田作物学习感受过程在田里开机运行。

中国未来的实验所阶段性应具有将检测设备就完成安装在收种电脑上。这将使他们可能就完成对农饲料作物捆完成肌肤水分衡量。

六，APP

Insion光谱仪仪以you秀的抗振性和安全性等作用，以及在各种各样草业机器中含采用，比典型示范的是青贮收摘和猪饲草装卸叉车等，不当会管用的测试农饲草经济作物，农新货品，猪饲草的所需的水分问题，还会搜集测试纤维板，木薯淀粉，粗蛋白酶等占比给到机器高空作业答案民工，机器高空作业答案民工会要根据既时测试的问题决定收摘，装卸农新货品/农饲草经济作物的茶叶品质问题，满足精密化，先进化的防范。

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