使用Specim FX17高光譜相機測量棉花中的水分含量

水分含量的定量分析對許多工業(yè)和研究應用至關重要。基于光譜學的定量模型在監(jiān)測含水量方面具有高效、無損和準確的特點。高光譜相機可以揭示水分的空間分布，而傳統(tǒng)點光譜儀僅能提供水分的總體分布情況。在本研究中，我們監(jiān)測了一塊棉片的水分含量及其干燥過程。
NIR=近紅外（900 – 1700 nm）
PLS=偏最小二乘
PLS DA =偏最小二乘判別分析

近紅外光譜范圍內(nèi)的水分吸收峰
在食品、造紙和木材行業(yè)，生產(chǎn)過程中水分含量的監(jiān)測至關重要。近紅外（NIR）光譜技術已被廣泛用于監(jiān)測各種不同行業(yè)中物質(zhì)的水分含量。
光譜學家依賴的水吸收峰位于近紅外光譜范圍內(nèi)。如下圖所示，水在970nm、1150nm和1450nm處對光線有強吸收作用。Specim FX17高光譜相機的光譜范圍覆蓋900-1700nm，非常適合檢測水的吸收峰。除了提供水分定量分析的相關數(shù)據(jù)外，高光譜圖像中嵌入的空間信息還能揭示水分的分布情況。
在本研究中，我們監(jiān)測并量化了一塊棉片的干燥過程。我們將一塊直徑約5cm的圓形棉片（卸妝棉）浸入水中，然后將其放置在Specim lab scanner 40×20掃面平臺上。我們使用Specim FX17高光譜相機對樣品的干燥過程進行了監(jiān)測，并每隔4分鐘進行一次測量，直至樣品完全干燥。整個過程共進行了67次測量，耗時264分鐘。而后我們使用SpecimINSIGHT軟件對數(shù)據(jù)進行了分析。

干燥棉片的光譜分析
每幅圖像首先根據(jù)暗場和白場參考進行歸一化處理。隨后，將實驗過程中采集的全部67幅圖像合并為一個文件，形成拼接圖像。該圖像展現(xiàn)了棉片在不同干燥階段的狀態(tài)，從右上角開始時非常濕潤，到右下角時已完全干燥。拼接圖像按行從左到右、從上到下排列。
如圖1A所示，在干燥過程開始后，從偽色拼接圖像中可以觀察到明顯的梯度變化。光譜分析也揭示了同樣的趨勢：與濕潤樣品相關的光譜吸收峰在970nm、1150nm和1420nm處最為顯著，而這些吸收峰會隨著干燥時間的推移而消失。在3.5小時后（最后10次測量期間），干燥速度的加快也變得明顯。

A) 偽色圖（紅：1133 nm；綠：1280 nm；藍：1488 nm）

B）具有空間選擇的偽色圖 [與(A)相同]

C) 每幅圖像對應的光譜，在(B)中每個選區(qū)上取平均
圖1：與棉片干燥過程相關的偽色圖和近紅外光譜

建?！狿LS回歸
構建一個PLS回歸模型以量化棉片的干燥程度?；貧w變量稱為“干燥”，取值范圍為0至264（對應干燥時間，單位為分鐘）。需要注意的是在使用SpecimINSIGHT時，回歸模型可以僅基于樣本構建，而無需考慮背景。在訓練模型時，每兩張圖像中的一張會被納入考慮范圍。模型的準確性是在所有其他圖像上進行估算的。
回歸模型的預測性能如圖2所示。針對每塊棉片，我們生成了一張熱力圖以呈現(xiàn)干燥過程，突出了高光譜成像在描繪變量分布方面的相關性。建立的模型具有很高的準確性，R2值為0.98。對比實際值與預測值可發(fā)現(xiàn)，對非常濕潤的棉片進行干燥更難量化其過程。圖1C的光譜數(shù)據(jù)印證了這一現(xiàn)象，顯示在干燥初期，與水分相關的吸收峰深度僅呈現(xiàn)微小變化。
我們構建了第二個模型，與之前展示的模型類似，但這次基于每2分鐘采集一次的61幅圖像。該模型的R2值達到0.97。在第二個模型中，由于更側(cè)重于濕潤樣本，實際值與預測值的對比表明，該模型在干燥過程初期具有更高的準確性。這突顯了根據(jù)樣品及其含水量，訓練樣本的選擇對于構建準確模型至關重要。

A) PLS回歸熱力圖（最小值=0；最大值=264）

B) 第一個回歸模型的回歸圖 (數(shù)據(jù)每4分鐘采集一次)

C) 第二個回歸模型的回歸圖 (數(shù)據(jù)每2分鐘采集一次)
圖2：“干燥”回歸模型的預測性能。

結(jié)論
Specim FX17適用于精確量化樣品（此處為棉片）的含水量。同時，SpecimINSIGHT軟件可執(zhí)行此類分析并構建相應回歸模型。這些模型可以加載至SpecimCUBE中進行實時定量分析。
最后，本研究表明訓練樣本的選擇對模型的預測性能具有顯著影響。

免責聲明
本技術說明由Specim, Spectral Imaging Ltd. 編寫，僅供參考。我們保留修改內(nèi)容的所有權利。

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