基于近红外光谱技术的蔬菜农药残留种类检测

摘要：

该文基于近红外光谱技术,提出一种快速无损检测方法,以期实现蔬菜农药残留的分类检测.通过对喷洒了氰戊菊酯溶液、三唑磷溶液和未喷洒农药的生菜样本进行研究,比较不同预处理后的建模效果,选用SNV算法作为最优预处理方法.分别采用连续投影算法(SPA)、自主软收缩法(BOSS)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对预处理后的光谱数据进行特征波段选择.采用支持向量机(SVM)和基于灰狼算法(GWO)优化的支持向量机(SVM)算法对特征波长变量分别建立分类模型.再通过对建立的模型进行比较得出:CARS-GWO-SVM模型取得了最佳的分类效果,模型的训练集精度和预测集精度均为100％.因此,利用近红外光谱技术对蔬菜上的农药残留进行分类检测是可行的.该研究为生菜中其他农药残留的快速无损检测分析提供参考.

关键词：近红外光谱、农药残留、生菜

所属期刊栏目：9

分类号：TS255.7(食品工业)

资助基金：大学生实践创新训练计划项目201810299005Z,201810299063Y

在线出版日期：2019-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：33-39