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农药残留检测如何快速无损定性鉴别
发布时间: 2022-7-8 14:10:16     发布人: 柘大检测

当前,国内外已有生菜表面农药残留的检测方法,如气相色谱法、气相色谱—质谱法、高效液相色谱法等这些方法操作繁琐、具有破坏性、耗时费力、成本较高,无法实现生菜叶片农药残留快速无损检测,不便于推广。

 

光谱技术作为近年来广泛研究使用的快速无损检测方法, 已经被成功应用于生菜营养元素检测以及品种分析其中,荧光光谱技术是利用光源脉冲幅度调制激发作物叶 绿素荧光后,通过反射原理获取荧光发射光谱利用荧光光谱技术研究真空包装中的生菜新 鲜程度,新鲜的生菜与腐败的生菜预测准确率达到了 95.1%

 

实验材料及方法

 

试验品种为抗寒奶油生菜,采用珍珠岩袋培方式进 行生菜样本培育。栽培地点在江苏大学现代农业装备与技术省部共建重点 Venlo 型温室中进行。将长势形状相近 的生菜分为 3 组(A、B、C 组),每组选取 60 株生菜样 本,共计180 个样本,采用营养液自动浇灌系统进行标准营养浇灌,在莲座期喷洒农药。

 

对试验采摘得到的 180 片生菜叶片,以中心波长为 245 nm 的紫外光激发,在 300~510 nm 范围内扫描得到 了的生菜样品的荧光光谱(见图 1)。180 片生菜样品荧 光光谱如图 1 所示。

 

 

采用蒙特卡罗交叉验证算法对 180 个样本进行建模样本挑选,从 3 类不同浓度乐果残留的生菜叶片样本中随 机挑选出 40 个样本,总计 120 个作为训练集、剩余 60 个样本作为预测集,并设置循环次数为 1000 次(其中, 在 1000 次循环中设置,当训练集和预测集准确率趋于稳 定,变化小于 2%时,退出循环),对原始荧光光谱以及 5 种预处理方法处理后的光谱得到的 SVM 建模分析的平 均分类结果如表 1 所示。

 

结合图 1 和图 2 可以看出,光谱预处理前后生菜样品的荧光光谱峰值未发生改变。为此,本文在对生菜荧光光谱信息处理时,在原始光谱、预处理后光谱的基础上选定生菜样品荧光光谱峰值(波长为 371.07、 424、440、460、486.96 nm)作为特征波长,并做进一步 SVM 分类建模如表 2 所示。

 

采用荧光光谱技术鉴别生菜农药残留,分别采用 Savitzky-Golay (SG) 平滑算法、标准正态变量变换 、标准正态变量变换 结合去趋势算法、SG 算法与 SNV 算法组合(SG-SNV)、 SG 算法与 SNV detrending 算法组合对原始荧光光谱进行预处理,同时分别基于全波段光 谱、荧光特征峰值光谱、小波特征光谱建立支持向量机分类模型。其中,分别以 db4、db6、sym5、sym7 作为小波基函数,进行小波变 换选择特征波长。基于小波特征光谱建立的 SVM 分类模 型,要优于荧光特征峰值特征、全光谱建立的 SVM 分类 模型。此外,预处理方法 SG-SNV detrending 处理后光谱建立的SVM分类模型,要优于SG、SNV、SNV detrending、 SG-SNV 以及原始光谱建立的 SVM 模型。采用预处理方法 SG-SNV detrending 结合以 sym5 为小波基函数的小波变换特征选择算法得到的 SVM 分类模型,最佳小波分解层数为 4,得到了最佳的预测集识别率 93.33%。此模型为生菜农药不同浓度残留鉴别分析提供了思路,具有实用价值。

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