摘要：利用高光谱成像技术,研究一种快速、准确、无损检测金银花霉变程度的方法。通过比较Savitzky-Golay（SG）卷积平滑、多元散射校正（MSC）和SG-MSC 3种预处理方法对偏最小二乘算法（PLS）建模效果的影响,得到SG-MSC为建模最优预处理方法。使用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）选择经预处理后光谱的特征波长,并分别建立偏最小二乘判别（PLS-DA）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的判别分析模型。结果表明,光谱经SG-MSC预处理后,应用CARS提取特征波长并建立LS-SVM判别分析模型为金银花不同霉变程度最优判别模型,其训练集与验证集的正确率均达到100%。利用高光谱成像技术能够快速无损、有效地鉴别金银花霉变程度,并且在特征波长下能实现金银花霉变程度的快速判别分析。

关键词：高光谱 金银花 霉变 检测模型 

单位：河南科技大学食品与生物工程学院; 河南洛阳471023; 河南省食品原料工程技术研究中心; 河南洛阳471023