基于太赫兹光谱和支持向量机快速鉴别咖啡豆产地

2017-06-27 01:31:07胡晓华刘长虹钱赟惠
农业工程学报 2017年9期

胡晓华,刘 伟,刘长虹,钱赟惠



基于太赫兹光谱和支持向量机快速鉴别咖啡豆产地

胡晓华1,刘 伟2,3※,刘长虹3,钱赟惠3

(1. 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥 230009; 2. 合肥学院机器视觉与智能控制实验室,合肥 230601; 3. 合肥工业大学食品科学与工程学院,合肥 230009)

结合太赫兹时域光谱技术和支持向量机对3种典型产地的咖啡豆进行了鉴别。选取埃塞俄比亚(Ethiopia)、哥斯达黎加(Costa Rica)以及印度尼西亚(Indonesia)3个产地咖啡豆样品进行压片处理,采用太赫兹透射模式获取样品的时域和频域光谱信号,并用主成分分析法对太赫兹频域光谱信号进行分析;构造了基于粒子群(partical swarm optimization,PSO)参数寻优的支持向量机(support vector machine,SVM)鉴别模型,模型对不同产地咖啡豆样品的综合识别正确率达到95%。试验结果表明,太赫兹作为新型的检测手段结合模式识别方法可用于咖啡豆的产地鉴别。该文为一类在太赫兹波段下没有明显特征吸收峰的农产品/食品安全检测和产地追溯研究提供了一种快速、准确的方法。

光谱学;模型;支持向量机;咖啡豆;太赫兹;粒子群算法

0 引 言

咖啡是世界3大饮料作物之一,其产量、销售量、消费量均居世界3大饮料植物之首。近年来中国咖啡的进口量增长迅速,年均增长率超过10%,已成为重要的大宗进口消费品。咖啡豆是制作咖啡的主要原材料,目前世界上咖啡豆的种植主要集中在拉丁美洲、非洲、亚洲等的热带发展中国家,如印度利西亚、埃塞俄比亚、巴西、哥伦比亚、哥斯达黎加等。不同产地的咖啡豆其外观色泽、气味以及内部化学成分存在较大差异,是影响咖啡品质的重要因素[1-3]。……

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