基于近紅外光譜技術(shù)的稻米加工品質(zhì)快速檢測研究1.引言1.1稻米加工品質(zhì)檢測的意義稻米是我國主要的糧食作物之一，其加工品質(zhì)直接關(guān)系到消費者的食用體驗及市場競爭力。稻米的加工品質(zhì)主要包括其碾磨品質(zhì)、外觀品質(zhì)、蒸煮食味品質(zhì)等，這些品質(zhì)指標(biāo)對于稻米的商品價值有著決定性的影響。傳統(tǒng)的稻米加工品質(zhì)檢測方法往往依賴于化學(xué)分析和感官評價，這些方法不僅耗時長、成本高，而且難以滿足現(xiàn)代糧食加工行業(yè)對快速、無損檢測技術(shù)的需求。因此，研究和開發(fā)一種快速、準(zhǔn)確、無損的稻米加工品質(zhì)檢測技術(shù)，對于提高稻米加工效率、保障糧食安全和促進(jìn)稻米產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要的實際意義。1.2近紅外光譜技術(shù)的原理與應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)（NIRS）是近年來在農(nóng)業(yè)、食品等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的一種快速檢測技術(shù)。該技術(shù)利用近紅外光譜區(qū)（通常為780-2500nm）內(nèi)分子振動和轉(zhuǎn)動產(chǎn)生的吸收光譜，能夠?qū)ξ镔|(zhì)的組成和性質(zhì)進(jìn)行快速、無損的檢測。近紅外光譜技術(shù)具有無需樣品預(yù)處理、檢測速度快、操作簡便等優(yōu)點，使其在糧食加工品質(zhì)檢測領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力。近紅外光譜的產(chǎn)生主要基于以下原理：當(dāng)樣品受到近紅外光照射時，樣品中的化學(xué)鍵（如C-H、O-H、N-H等）會吸收特定波長的光能，產(chǎn)生振動和轉(zhuǎn)動的能級躍遷，從而在光譜上形成特定的吸收峰。通過分析這些吸收峰的強(qiáng)度、位置和形狀，可以得到樣品的化學(xué)組成和結(jié)構(gòu)信息。目前，近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測、食品安全評價、農(nóng)業(yè)資源調(diào)查等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。例如，可用于測定糧食的水分、蛋白質(zhì)含量、脂肪含量等指標(biāo)，也可用于檢測水果的成熟度、糖酸比等品質(zhì)參數(shù)。1.3研究目的與意義本研究旨在探索基于近紅外光譜技術(shù)的稻米加工品質(zhì)快速檢測方法。具體目標(biāo)包括：首先，選擇合適的近紅外光譜儀器，并對儀器進(jìn)行優(yōu)化以適應(yīng)稻米加工品質(zhì)檢測的需求；其次，通過合理的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征波長提取，建立稻米加工品質(zhì)的無損檢測模型；最后，對所建立的模型進(jìn)行驗證和評價，確保其在實際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究的意義主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，為稻米加工行業(yè)提供一種快速、無損、準(zhǔn)確的品質(zhì)檢測方法，有助于提高稻米加工效率和降低生產(chǎn)成本；其次，為我國糧食加工行業(yè)的品質(zhì)監(jiān)管提供技術(shù)支持，有助于保障糧食安全；最后，為農(nóng)產(chǎn)品加工領(lǐng)域的無損檢測技術(shù)發(fā)展提供理論依據(jù)和實踐經(jīng)驗。2.文獻(xiàn)綜述2.1稻米加工品質(zhì)研究現(xiàn)狀稻米加工品質(zhì)是衡量稻米品種優(yōu)劣的重要指標(biāo)之一，直接影響著稻米的食用品質(zhì)、外觀品質(zhì)以及加工特性。當(dāng)前，對稻米加工品質(zhì)的研究主要集中在稻米的碾磨品質(zhì)、外觀品質(zhì)、RVA譜特性以及蒸煮食味品質(zhì)等方面。碾磨品質(zhì)主要涉及稻米加工成精米時的出米率、碎米率等指標(biāo)；外觀品質(zhì)包括粒長、粒寬、長寬比、堊白度等；RVA譜特性則反映了稻米淀粉的糊化特性；而蒸煮食味品質(zhì)則涉及稻米的口感、香氣等。傳統(tǒng)的稻米加工品質(zhì)評價方法通常需要經(jīng)過復(fù)雜的化學(xué)分析或感官評定，這些方法不僅費時費力，而且結(jié)果往往受主觀因素影響較大。因此，研究者一直在探索更為快速、準(zhǔn)確、客觀的稻米加工品質(zhì)評價方法。2.2近紅外光譜技術(shù)在稻米品質(zhì)檢測中的應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)（NIRS）是一種快速、無損、環(huán)保的分析技術(shù)，它利用物質(zhì)在近紅外區(qū)域的光譜特性進(jìn)行定性和定量分析。近年來，NIRS技術(shù)在稻米品質(zhì)檢測中的應(yīng)用得到了廣泛關(guān)注。研究發(fā)現(xiàn)，稻米的近紅外光譜與其加工品質(zhì)之間存在顯著的相關(guān)性。通過采集稻米樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法，可以建立稻米加工品質(zhì)的預(yù)測模型。這些模型不僅可以準(zhǔn)確預(yù)測稻米的碾磨品質(zhì)、外觀品質(zhì)等指標(biāo)，還可以對稻米的RVI、蛋白質(zhì)含量等內(nèi)在品質(zhì)進(jìn)行快速檢測。目前，NIRS技術(shù)在稻米加工品質(zhì)檢測中的應(yīng)用主要包括以下幾個方面：稻米碾磨品質(zhì)的檢測：通過建立近紅外光譜與稻米碾磨品質(zhì)指標(biāo)（如出米率、碎米率等）之間的定量關(guān)系模型，實現(xiàn)對稻米碾磨品質(zhì)的快速檢測。稻米外觀品質(zhì)的檢測：利用近紅外光譜技術(shù)對稻米粒長、粒寬、長寬比等外觀品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。稻米內(nèi)在品質(zhì)的檢測：通過近紅外光譜技術(shù)分析稻米樣品的光譜特征，建立與稻米蛋白質(zhì)含量、直鏈淀粉含量等內(nèi)在品質(zhì)指標(biāo)之間的定量關(guān)系模型。2.3存在的問題與挑戰(zhàn)盡管近紅外光譜技術(shù)在稻米加工品質(zhì)檢測中具有巨大潛力，但在實際應(yīng)用過程中仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。首先，近紅外光譜儀器設(shè)備的性能和穩(wěn)定性對檢測結(jié)果有較大影響。不同儀器之間的光譜數(shù)據(jù)存在差異，這可能會對模型的建立和預(yù)測結(jié)果造成影響。因此，選擇合適的近紅外光譜儀器并進(jìn)行優(yōu)化是提高檢測準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。其次，稻米樣品的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理是建立準(zhǔn)確模型的重要步驟。光譜數(shù)據(jù)中往往包含大量的噪聲和無關(guān)信息，如何有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以提取有用的信息是當(dāng)前研究的一個熱點問題。此外，建立穩(wěn)健的預(yù)測模型需要對大量樣本進(jìn)行收集和測試。然而，當(dāng)前的研究往往樣本數(shù)量有限，且主要集中在特定品種或地區(qū)，這可能會限制模型的適用范圍和準(zhǔn)確性。最后，模型的驗證和評價是確保模型可靠性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和方法來評價不同模型之間的性能差異，這給模型的選擇和應(yīng)用帶來了一定的困難。綜上所述，盡管近紅外光譜技術(shù)在稻米加工品質(zhì)檢測中具有廣闊的應(yīng)用前景，但仍需在儀器選擇與優(yōu)化、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型建立與優(yōu)化、模型驗證與評價等方面進(jìn)行深入研究，以實現(xiàn)更加快速、準(zhǔn)確、可靠的稻米加工品質(zhì)檢測。3.近紅外光譜儀器選擇與優(yōu)化3.1儀器性能指標(biāo)近紅外光譜技術(shù)是一種非破壞性、快速、高效的分析方法，其核心部件是光譜儀。在稻米加工品質(zhì)的快速檢測中，光譜儀的性能指標(biāo)是決定檢測結(jié)果準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素。本研究選擇的儀器應(yīng)具備以下性能指標(biāo)：波長范圍：所選儀器的波長范圍應(yīng)涵蓋近紅外光譜區(qū)域，一般波長范圍在700nm到2500nm之間，以確保能夠獲取到稻米中主要成分的光譜信息。波長分辨率：波長分辨率越高，光譜儀對光譜細(xì)節(jié)的解析能力越強(qiáng)，有利于提高檢測精度。本研究選擇的儀器波長分辨率應(yīng)不大于10nm。信噪比：信噪比是衡量儀器檢測能力的重要指標(biāo)，高信噪比意味著儀器具有更強(qiáng)的信號檢測能力，能夠有效減少噪聲干擾。所選儀器信噪比應(yīng)高于5000:1。光譜掃描速度：為了提高檢測效率，所選儀器的光譜掃描速度應(yīng)盡可能快，以滿足批量檢測的需求。3.2采樣方法與條件采樣方法與條件的合理選擇是保證光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。本研究中，稻米樣品的采樣方法與條件如下：樣品準(zhǔn)備：將稻米樣品進(jìn)行充分混合，確保樣品的均勻性。對于顆粒較大的樣品，需進(jìn)行適當(dāng)破碎處理。采樣方式：采用漫反射方式采集光譜數(shù)據(jù)。將稻米樣品放置在特定的采樣平臺上，通過儀器內(nèi)置的光源照射樣品，并采集反射光的光譜數(shù)據(jù)。采樣位置：為了減少樣品表面不均勻性對光譜數(shù)據(jù)的影響，需在樣品表面不同位置進(jìn)行多次采樣，取平均值作為最終的光譜數(shù)據(jù)。采樣環(huán)境：確保采樣環(huán)境溫度穩(wěn)定，避免光源強(qiáng)度和背景噪聲對光譜數(shù)據(jù)的影響。3.3光譜數(shù)據(jù)采集與分析光譜數(shù)據(jù)采集與分析是近紅外光譜技術(shù)中的核心環(huán)節(jié)。本研究中，光譜數(shù)據(jù)的采集與分析過程如下：光譜數(shù)據(jù)采集：使用選定的近紅外光譜儀，按照采樣方法與條件采集稻米樣品的光譜數(shù)據(jù)。采集過程中，需記錄每個樣品的光譜曲線，并保存為特定格式。光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理：為了消除噪聲和基線漂移等影響，對采集到的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理方法包括平滑處理、去噪處理和歸一化處理等。特征波長提?。和ㄟ^分析預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)，提取與稻米加工品質(zhì)相關(guān)的特征波長。特征波長提取方法包括相關(guān)系數(shù)分析、主成分分析等。模型建立與優(yōu)化：基于提取的特征波長，建立稻米加工品質(zhì)的預(yù)測模型。模型建立方法包括線性回歸、支持向量機(jī)等。同時，通過模型優(yōu)化方法如交叉驗證、參數(shù)調(diào)優(yōu)等，提高模型的預(yù)測性能。模型驗證與評價：為了驗證模型的準(zhǔn)確性和可靠性，采用獨立測試集對模型進(jìn)行驗證。評價指標(biāo)包括預(yù)測精度、預(yù)測誤差等。通過模型評價，分析模型的適用性和局限性，為實際應(yīng)用提供參考。通過以上研究，本研究成功建立了基于近紅外光譜技術(shù)的稻米加工品質(zhì)快速檢測模型，為稻米加工行業(yè)提供了高效、準(zhǔn)確的無損檢測方法。4.數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征波長提取4.1光譜預(yù)處理方法近紅外光譜技術(shù)作為一種快速、無損的檢測手段，其原始數(shù)據(jù)往往包含許多噪聲和無關(guān)信息，這些信息會對后續(xù)模型的建立和預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生不利影響。因此，在建立模型之前，必須對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理。本研究中，我們首先對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了多項預(yù)處理操作?；A(chǔ)預(yù)處理方法包括：平滑處理：采用移動平均法和Savitzky-Golay濾波對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，以降低隨機(jī)噪聲的影響。多元散射校正（MSC）：考慮到樣品的物理狀態(tài)和粒子大小對光譜的影響，使用MSC對光譜進(jìn)行校正，以減少散射效應(yīng)帶來的干擾。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）：為了消除不同樣品間光程差異的影響，對光譜進(jìn)行SNV處理，提高光譜數(shù)據(jù)的可比性。一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)：通過計算光譜數(shù)據(jù)的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)，可以增強(qiáng)光譜的分辨率，有助于突出有用的光譜信息。此外，為了進(jìn)一步提升預(yù)處理效果，我們還探索了以下幾種高級預(yù)處理方法：主成分分析（PCA）：通過PCA對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，保留主要的光譜信息，同時排除冗余信息。獨立成分分析（ICA）：ICA能夠分離出光譜數(shù)據(jù)中的獨立成分，有助于揭示數(shù)據(jù)中的隱藏信息。競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（CARS）：CARS方法結(jié)合了隨機(jī)性和自適應(yīng)加權(quán)策略，能夠有效地篩選出具有高預(yù)測能力的光譜特征。4.2特征波長提取方法在完成光譜預(yù)處理后，接下來需要從光譜數(shù)據(jù)中提取特征波長，這些波長將作為建立模型的輸入特征。特征波長提取是近紅外光譜分析中的關(guān)鍵步驟，直接關(guān)系到模型的性能。本研究采用了以下幾種特征波長提取方法：相關(guān)系數(shù)法（GCC）：GCC通過計算光譜數(shù)據(jù)與參考值之間的相關(guān)系數(shù)，篩選出與目標(biāo)屬性相關(guān)性高的波長。區(qū)間偏最小二乘法（iPLS）：iPLS通過在PLS模型中加入?yún)^(qū)間選擇策略，選擇對模型貢獻(xiàn)最大的波長區(qū)間。連續(xù)投影算法（SPA）：SPA是一種基于特征選擇的方法，通過尋找能夠最大限度地表示數(shù)據(jù)集特征的最小波長子集。加權(quán)最小二乘法（WLS）：WLS利用加權(quán)策略優(yōu)化特征波長的選擇，使得模型具有更高的預(yù)測精度。4.3特征波長篩選與分析在特征波長提取的基礎(chǔ)上，本研究進(jìn)一步對篩選出的特征波長進(jìn)行了分析和評估。首先，我們利用GCC和iPLS方法，從原始光譜中識別出與稻米加工品質(zhì)相關(guān)的關(guān)鍵波長區(qū)域。這些波長區(qū)域通常包含了稻米蛋白質(zhì)、水分、淀粉含量等關(guān)鍵信息。接著，通過SPA和WLS方法對關(guān)鍵波長進(jìn)行優(yōu)化和篩選，進(jìn)一步提高了波長選擇的針對性和準(zhǔn)確性。篩選出的特征波長在建立模型時，能夠有效減少模型復(fù)雜度，提高模型的穩(wěn)定性和預(yù)測能力。通過對比分析不同特征波長提取方法的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)SPA和WLS方法在預(yù)測稻米加工品質(zhì)方面表現(xiàn)更為出色。這兩種方法篩選出的特征波長組合，不僅包含了與稻米加工品質(zhì)密切相關(guān)的信息，而且能夠在模型建立時提供更高的預(yù)測精度和更強(qiáng)的穩(wěn)健性。綜上所述，本研究通過對光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征波長提取，成功建立了一個快速、無損的稻米加工品質(zhì)檢測模型。模型的建立不僅為稻米加工行業(yè)提供了一種高效的質(zhì)量控制手段，也為近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的思路。5.稻米加工品質(zhì)檢測模型的建立與優(yōu)化5.1模型建立方法在模型的建立過程中，首先對采集到的近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以消除噪聲和基線漂移的影響，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。預(yù)處理方法包括多元散射校正（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）以及平滑處理等。通過對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析（PCA），可以降低數(shù)據(jù)維度，同時保留關(guān)鍵信息。本研究選用偏最小二乘法（PLS）作為建模方法，PLS是一種經(jīng)典的回歸分析方法，能夠有效解決變量間的多重共線性問題。在PLS建模過程中，將光譜數(shù)據(jù)矩陣X和加工品質(zhì)指標(biāo)矩陣Y進(jìn)行分解，得到潛變量矩陣T和U，以及載荷矩陣P和Q。通過優(yōu)化潛變量的數(shù)量，建立稻米加工品質(zhì)的預(yù)測模型。5.2模型優(yōu)化策略為了提高模型的預(yù)測性能，本研究采取以下優(yōu)化策略：特征波長提?。和ㄟ^相關(guān)系數(shù)分析、方差分析和逐步回歸分析等方法，從原始光譜數(shù)據(jù)中篩選出與稻米加工品質(zhì)指標(biāo)具有顯著相關(guān)性的特征波長。這樣可以有效降低模型的復(fù)雜度，提高預(yù)測精度。參數(shù)優(yōu)化：對PLS模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，包括潛變量數(shù)量、平滑參數(shù)和懲罰因子等。通過交叉驗證和網(wǎng)格搜索方法，找到最優(yōu)參數(shù)組合，使模型具有更好的預(yù)測性能。模型融合：將多個PLS模型進(jìn)行融合，以進(jìn)一步提高預(yù)測性能。本研究采用加權(quán)平均法對多個PLS模型進(jìn)行融合，權(quán)重的計算基于各模型在驗證集上的預(yù)測誤差。5.3模型性能評價為了評價模型的性能，本研究采用以下指標(biāo)：預(yù)測精度：通過計算預(yù)測值與實際值之間的相關(guān)系數(shù)（R）和均方根誤差（RMSE）來評估模型的預(yù)測精度。R越接近1，RMSE越接近0，說明模型的預(yù)測性能越好。模型穩(wěn)定性：通過重復(fù)建模和交叉驗證方法，評估模型的穩(wěn)定性。若模型在不同次的建模過程中預(yù)測結(jié)果相差較小，說明模型具有較高的穩(wěn)定性。模型適用性：將模型應(yīng)用于不同品種和地區(qū)的稻米加工品質(zhì)檢測，評估模型的適用性。若模型在不同條件下仍具有較高的預(yù)測精度，說明模型具有較好的適用性。通過以上評價指標(biāo)，本研究建立的基于近紅外光譜技術(shù)的稻米加工品質(zhì)檢測模型具有較高的預(yù)測精度、穩(wěn)定性和適用性，為稻米加工品質(zhì)的快速檢測提供了有效方法。6.模型驗證與評價6.1驗證樣品的選擇與準(zhǔn)備在模型的驗證階段，選擇具有代表性的驗證樣品至關(guān)重要。本研究從不同品種和地區(qū)收集了共計100份稻米樣本，這些樣本在加工過程中表現(xiàn)出了不同的品質(zhì)特性。驗證樣品涵蓋了早秈稻、晚秈稻、早粳稻和晚粳稻等主要稻米品種，并確保了樣品來源的廣泛性和多樣性。驗證樣品的準(zhǔn)備包括樣品的清洗、干燥和磨粉。首先，對稻米進(jìn)行徹底清洗以去除表面雜質(zhì)，然后放入烘箱中在恒溫下干燥至恒重。干燥后的稻米被磨成粉末，以便于近紅外光譜的采集。所有樣品的處理過程均嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)操作流程進(jìn)行，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和重復(fù)性。6.2模型驗證方法模型的驗證采用交叉驗證和獨立驗證兩種方法。交叉驗證是一種常用的內(nèi)部驗證方法，通過將樣品集分成若干子集，輪流將其中一部分作為驗證集，其余部分作為訓(xùn)練集，從而評估模型的預(yù)測性能。本研究采用K折交叉驗證方法，將100份樣本分為10個子集，每次留出一個子集作為驗證集，其余9個子集用于模型的訓(xùn)練和預(yù)測。獨立驗證則是將未參與模型訓(xùn)練的獨立樣本集用于模型性能的評估，這種方法可以更真實地反映模型在實際應(yīng)用中的預(yù)測能力。本研究選取了另外50份稻米樣本作為獨立驗證集，這些樣本在品種和地區(qū)上與訓(xùn)練集保持一致。6.3模型評價與分析模型的評價主要基于預(yù)測精度、預(yù)測效率和穩(wěn)定性三個指標(biāo)。預(yù)測精度通過計算預(yù)測值與實際值之間的相關(guān)系數(shù)（R）、均方根誤差（RMSE）和相對分析誤差（RSD）來衡量。本研究中，所建立模型的預(yù)測相關(guān)系數(shù)R達(dá)到了0.95以上，RMSE控制在2.5以內(nèi)，RSD小于5%，表明模型具有較高的預(yù)測精度。預(yù)測效率是評價模型實用性的另一個重要指標(biāo)。本研究通過優(yōu)化算法和簡化模型結(jié)構(gòu)，顯著提高了模型的運算速度。在普通的計算機(jī)硬件上，模型可以在2分鐘內(nèi)完成對一份稻米樣本的加工品質(zhì)預(yù)測，滿足了快速檢測的需求。模型的穩(wěn)定性評價主要考慮了模型在不同條件下的預(yù)測一致性。通過在不同時間、不同操作人員以及不同儀器上重復(fù)進(jìn)行預(yù)測實驗，發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測結(jié)果具有較高的重復(fù)性，表明模型具有良好的穩(wěn)定性。此外，本研究還分析了模型在不同品種和地區(qū)稻米上的適用性。通過對比不同品種和地區(qū)稻米樣本的預(yù)測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)模型在不同條件下均保持了較高的預(yù)測精度，說明模型具有較強(qiáng)的泛化能力。綜上所述，本研究基于近紅外光譜技術(shù)建立的稻米加工品質(zhì)快速檢測模型，在預(yù)測精度、預(yù)測效率和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)良好，為稻米加工品質(zhì)的快速無損檢測提供了一種有效方法。7.結(jié)論與展望7.1研究結(jié)論本研究利用近紅外光譜技術(shù)對稻米加工品質(zhì)進(jìn)行快速檢測，經(jīng)過一系列的實驗與數(shù)據(jù)分析，得出以下結(jié)論。首先，通過對比多種近紅外光譜儀器，本研究選用的儀器具備較高的光譜分辨率和信噪比，能夠有效采集到稻米樣品的光譜信息。其次，通過對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如多元散射校正、平滑處理和標(biāo)準(zhǔn)化等，顯著提高了光譜數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可重復(fù)性。在特征波長提取方面，本研究采用了競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（CARS）方法，該方法能夠有效識別出對稻米加工品質(zhì)分類貢獻(xiàn)最大的特征波長。通過這些特征波長建立起的PLS模型，不僅具有良好的預(yù)測準(zhǔn)確性，而且模型復(fù)雜度較低，有利于實際應(yīng)用中的快速檢測。在模型建立與優(yōu)化過程中，本研究發(fā)現(xiàn)采用偏最小二乘法（PLS）能夠有效降低數(shù)據(jù)維度，消除光譜數(shù)據(jù)中