沈 英，占秀興，黃春紅，謝友坪，黃 峰,

（1.福州大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院，福建福州 350108；2.福州大學(xué)生物科學(xué)與工程學(xué)院，福建福州 350108）

蝦青素，又名蝦紅素、蝦黃質(zhì)，因其顯著的抗氧化性成為國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)，具有多種生物活性[1]，在化妝品[2]、生物醫(yī)藥[3]、食品[4]、水產(chǎn)養(yǎng)殖[5]等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。雨生紅球藻是目前工業(yè)化生產(chǎn)天然蝦青素的主要生物，而生長(zhǎng)過(guò)程中積累的蝦青素含量指標(biāo)是其收獲的重要依據(jù)[6-8]。

傳統(tǒng)的蝦青素含量檢測(cè)方法主要有分光光度法、高效液相色譜法及液質(zhì)聯(lián)用法等[9]，此類方法均需要利用物理或化學(xué)的方式對(duì)樣品進(jìn)行前處理，處理過(guò)程復(fù)雜，成本高，使用的化學(xué)試劑對(duì)人體或環(huán)境有著潛在的危害[10]。因此，需要探索一種對(duì)環(huán)境友好，經(jīng)濟(jì)快速的檢測(cè)方式。光譜成像作為一種無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)物質(zhì)內(nèi)部組分的定性定量分析[11]。在色素檢測(cè)方面，Zhang 等[12]通過(guò)多光譜成像技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立了良好的大白菜多種光合色素含量預(yù)測(cè)模型；Kwon 等[13]利用無(wú)人機(jī)拍攝的高光譜圖像反演出藻類色素的時(shí)空分布；Duppeti 等[14]通過(guò)可見(jiàn)/近紅外漫反射光譜對(duì)小球藻及其混合培養(yǎng)物的生物量和色素進(jìn)行了定量分析；蔣林軍[15]應(yīng)用高光譜成像技術(shù)構(gòu)建了雨生紅球藻蝦青素含量檢測(cè)模型。高光譜成像雖然能獲取更多的光譜細(xì)節(jié)，信息量大，但波段間的相關(guān)性高、數(shù)據(jù)冗余、成像速度慢，而快照式光譜在原光譜成像技術(shù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了單次曝光即能獲取完整光譜數(shù)據(jù)立方體，大大提高成像速度和靈敏度[16]，在其已有的應(yīng)用研究中，Yu 等[17]采用25 波段近紅外快照式多光譜相機(jī)搭建檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)干胡蘿卜片含水量與收縮率的快速無(wú)損檢測(cè)。這種成像快、滿足動(dòng)態(tài)場(chǎng)景、尺寸小的快照式多光譜成像技術(shù)有望為微藻色素領(lǐng)域的檢測(cè)提供新方案。

本研究基于快照式可見(jiàn)/近紅外多光譜漫反射成像技術(shù)，設(shè)計(jì)搭建檢測(cè)系統(tǒng)，以雨生紅球藻蝦青素為研究對(duì)象，探究其含量變化與光譜信息的聯(lián)系，采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，建立可見(jiàn)光全光譜及可見(jiàn)-近紅外全光譜的預(yù)測(cè)模型，比較確定最佳光譜預(yù)處理方法，并通過(guò)特征波長(zhǎng)提取確定雨生紅球藻蝦青素光譜檢測(cè)有效波段，建立基于特征波段的預(yù)測(cè)模型，并與全光譜模型對(duì)比分析，為實(shí)現(xiàn)高精度快速無(wú)損測(cè)定雨生紅球藻蝦青素含量提供理論及技術(shù)指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

雨生紅球藻（Haematococcus pluvialis）藻種 澳大利亞昆士蘭大學(xué)Peer Schenk 教授提供；氫氧化鈉（分析純）、甲醇、二氯甲烷、乙醇 色譜純，國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司；丁基羥基甲苯、甲基叔丁基醚色譜純，Acros Organics 公司；乙酸銨 色譜純，Sigma-Aldrich 公司；三乙胺 色譜純，F(xiàn)isher Chemical 公司。

Mini Bead Beader 珠磨破碎機(jī) Bsp Biospec Products；FD-2 真空冷凍干燥機(jī) 北京博醫(yī)康實(shí)驗(yàn)儀器有限公司；AB104N 電子天平 Sartorius 公司；TGL-20bR 高速冷凍離心機(jī) 上海安亭科學(xué)儀器廠；PGX-450D 智能光照培養(yǎng)箱 寧波海曙賽福實(shí)驗(yàn)儀器廠；LC-20 高效液相色譜儀 島津儀器（蘇州）有限公司；多光譜圖像采集系統(tǒng)如圖1 所示，系統(tǒng)主要分為五個(gè)部分：多光譜相機(jī)、光源、計(jì)算機(jī)、樣本固定平臺(tái)及暗箱。其中，光源由4 個(gè)50 W 鹵素?zé)裘婀庠唇M成，在每個(gè)燈杯前固定一塊高透光率的磨砂玻璃，保證光照的均勻性；兩臺(tái)相機(jī)均采用德國(guó)XIMEA 公司研制的快照式多光譜相機(jī)，一臺(tái)為可見(jiàn)光相機(jī)（MQ022HG IM SM4×4 VIS），可獲得在480～635 nm光譜范圍內(nèi)13 個(gè)波段的漫反射光譜圖像，光譜分辨率約為10 nm，單波段圖像分辨率為512×272 pixels，另一臺(tái)為近紅外相機(jī)（MQ022HG IM SM5×5 NIR），可獲得在665～950 nm 光譜范圍內(nèi)25 個(gè)波段的漫反射光譜圖像，光譜分辨率約為10 nm，單波段圖像分辨率為409×217 pixels。相機(jī)鏡頭均使用Edmund公司的35 mm 鍍可見(jiàn)光-近紅外膜緊湊型定焦距鏡頭（VIS-NIR，#67-714）。

圖1 多光譜圖像采集系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic of the multispectral image acquisition system

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 微藻樣本的制備 雨生紅球藻接種在經(jīng)120 ℃高溫滅菌的BBM 培養(yǎng)基上，在智能培養(yǎng)箱中進(jìn)行培養(yǎng)，設(shè)置培養(yǎng)箱溫度為25 ℃，光照強(qiáng)度為60～160 μmol/m2/s，培養(yǎng)瓶外接CO2作為碳源，將培養(yǎng)瓶置于磁力攪拌器上，轉(zhuǎn)速為250 r/min，使沉于瓶底的藻細(xì)胞懸浮到營(yíng)養(yǎng)液中，實(shí)驗(yàn)樣本來(lái)自培養(yǎng)0、48、96、144 h 后的雨生紅球藻，為擴(kuò)充樣本量，分別稀釋0～8 倍，制作22 個(gè)不同梯度樣本，每個(gè)濃度梯度設(shè)置6 個(gè)平行樣本，共計(jì)126 個(gè)樣本。

1.2.2 光譜圖像的采集與校正 本研究采集圖像所使用的快照式多光譜相機(jī)將像素級(jí)Fabry-Pérot 濾鏡馬賽克陣列直接集成在現(xiàn)有工業(yè)相機(jī)的CMOS 芯片上，在相機(jī)的每個(gè)像素上進(jìn)行不同波段的光譜鍍膜，采集光譜圖像時(shí)無(wú)需光柵、濾光片等分光器件，具有成像速度快、靈敏度高、體積小等特點(diǎn)；相機(jī)在密閉的暗箱中以鹵素?zé)糇鳛楣庠床杉瓷涔庾V圖像，避免外界環(huán)境的干擾，將制備好的樣本依次放置在載物臺(tái)上，物距為450 mm，鹵素?zé)艟噍d物臺(tái)為350 mm，光源入射角度與豎直方向成30°夾角，兩臺(tái)相機(jī)同時(shí)拍攝，曝光時(shí)間設(shè)置為2.0 ms，每個(gè)樣本重復(fù)采集光譜圖像三次取其反射率的平均值。為消除光源分布不均及儀器環(huán)境的影響，須對(duì)采集的樣本光譜圖像進(jìn)行校正，校正公式如下[18]：

其中，R 為校正后的光譜圖像； Iraw為校正前原始光譜圖像； Idark為關(guān)閉光源的全黑圖像；Iwhite為標(biāo)準(zhǔn)白板圖像。獲取圖像后，為減少樣本背景信息的干擾，通過(guò)ENVI 5.1（ITT Visual Information Solutions，United States）軟件提取感興趣區(qū)域，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建模分析主要通過(guò)Matlab R2020a（The Math Works, Natick，USA）軟件來(lái)完成。

1.2.3 蝦青素含量的測(cè)定 高效液相色譜法是色素組分含量測(cè)定的常用方法，參考馬瑞娟[19]、歐陽(yáng)琴[20]報(bào)道的方法。在測(cè)定前先進(jìn)行蝦青素的提取，采用機(jī)械破壁與溶劑提取結(jié)合的方式，首先將待測(cè)藻液于8000 r/min 轉(zhuǎn)速下離心5 min，冷凍干燥后得到藻粉，而后稱取10 mg 藻粉，加入一定量二氯甲烷/甲醇（1:1，v/v），破碎、離心、收集上清液，重復(fù)提取至上清液為白色，經(jīng)吹干后，加入適量氫氧化鈉甲醇溶劑、甲醇/乙醇溶劑（2:1，v/v），充分皂化后利用玻璃纖維膜過(guò)濾；完成提取后采用高效液相色譜儀進(jìn)行含量檢測(cè)，設(shè)定色譜柱YMC·Cartenoid·RP-30（4.6 mm×250 mm×5 μm）、進(jìn)樣量20 μL、流速1 mL/min、檢測(cè)波長(zhǎng)450 nm、柱溫30 ℃，流動(dòng)相A：稱取3.854 g乙酸銨和1 g 丁基羥基甲苯溶解于800 mL 甲醇，加0.5 mL 三乙胺和30 mL 水，混勻，再加一定量甲醇定容至1 L；流動(dòng)相B：稱取0.5 g 丁基羥基甲苯溶解于400 mL 甲基叔丁基醚，加0.25 mL 三乙胺，混勻，再加一定量甲基叔丁基醚定容至500 mL，而后根據(jù)Chen 等[21]報(bào)道的方法，按特定的洗脫條件完成測(cè)定。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 光譜預(yù)處理 快照式多光譜相機(jī)相鄰波段間隔大，濾鏡單元拼接在同一光譜體素內(nèi)，空間分辨率低[16]，采集樣本光譜圖像過(guò)程中，成像易受到外界環(huán)境的干擾，例如散射光、噪聲、背景信息等[22]。為盡量減少該類誤差，采用一階導(dǎo)數(shù)（first derivation，F(xiàn)D）、卷積平滑（Savitzky-Golay，S-G）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variable transformation，SNV）三種預(yù)處理方法。其中，F(xiàn)D 能有效增強(qiáng)光譜細(xì)節(jié)，消除背景干擾，分辨重疊峰，本實(shí)驗(yàn)設(shè)置窗口寬度為3；S-G 通過(guò)平滑擬合處理用于去除儀器環(huán)境等引起的高頻噪聲，可提高光譜整體的信噪比，本實(shí)驗(yàn)設(shè)置5 點(diǎn)平滑、3 次多項(xiàng)式擬合；SNV 可以減小光程變換或樣品表面散射對(duì)光譜信息的干擾[23]。通過(guò)建立基于不同預(yù)處理的全光譜預(yù)測(cè)模型，對(duì)比確定最佳預(yù)處理方法，以提高模型的精度。

1.3.2 模型的建立與評(píng)價(jià)指標(biāo) 特征波長(zhǎng)是所研究目標(biāo)組分光譜信息的重要參考，從全光譜中選擇少量有代表性的特征波長(zhǎng)，不僅能夠減少光譜冗余信息，避免產(chǎn)生共線性問(wèn)題，而且為基于特征波段研發(fā)的便攜式設(shè)備提供理論依據(jù)。本實(shí)驗(yàn)采用連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）和競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）優(yōu)選特征波長(zhǎng)，在保證預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，降低光譜維數(shù)，減少運(yùn)算量[24-25]?；瘜W(xué)計(jì)量學(xué)建模方法是光譜分析預(yù)測(cè)的關(guān)鍵，本實(shí)驗(yàn)主要在光譜信息與組分含量間建立可靠的統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知樣本的預(yù)測(cè)目的，采用偏最小二乘回歸（partial least square regression，PLSR）和反向傳播（back propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立預(yù)測(cè)模型。PLSR 結(jié)合了相關(guān)分析、主成分分析及多元線性回歸方法特點(diǎn)，可同時(shí)考量光譜信息與組分含量間的關(guān)系，是光譜數(shù)據(jù)建模中常用的線性回歸方法[26]，因子數(shù)是影響PLSR 模型的關(guān)鍵參數(shù)，因子數(shù)的過(guò)多或過(guò)少會(huì)導(dǎo)致模型的過(guò)擬合或欠擬合，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中采用留一交叉驗(yàn)證確定最佳因子數(shù)；BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層及輸出層組成，是一種誤差反向傳播的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的方式多次訓(xùn)練，具有優(yōu)異的非線性映射逼近能力，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中應(yīng)用廣泛，網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置會(huì)影響模型結(jié)果，例如傳遞或訓(xùn)練函數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、迭代次數(shù)等[27]，故各模型的參數(shù)均一致，本研究中使用tansig 作為傳遞函數(shù)，trainlm 作為訓(xùn)練函數(shù)，單個(gè)隱含層，神經(jīng)元個(gè)數(shù)為5，學(xué)習(xí)速率0.1，迭代次數(shù)1500 次，誤差閾值1×10-5。

對(duì)不同算法組合建立的預(yù)測(cè)模型之間比較分析需要量化的評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用校正集相關(guān)系數(shù)（Rc）、預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)（Rp）、校正集均方根誤差（root mean square error calibration，RMSEC）、預(yù)測(cè)集均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）和剩余預(yù)測(cè)偏差（residual predictive deviation，RPD）對(duì)建立的各個(gè)雨生紅球藻蝦青素含量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。RMSEC、RMSEP 越小，Rc、Rp 越接近1，模型的預(yù)測(cè)性能越好，當(dāng)RPD＞3.0 時(shí)，模型具有良好的穩(wěn)定性及預(yù)測(cè)精度[28]。

2 結(jié)果與分析

2.1 蝦青素含量統(tǒng)計(jì)分析

完成所有雨生紅球藻樣本的蝦青素含量測(cè)定后，根據(jù)樣本集劃分原則，預(yù)測(cè)集樣本中待測(cè)組分的含量應(yīng)當(dāng)包含建模集待測(cè)組分的范圍內(nèi)，將126 個(gè)樣本按2:1 比例隨機(jī)劃分校正集和預(yù)測(cè)集，得到校正集84 個(gè)、預(yù)測(cè)集42 個(gè)，總樣本、校正集和預(yù)測(cè)集的蝦青素含量統(tǒng)計(jì)信息如表1 所示，從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，校正集可以很好地代表總體樣本情況，預(yù)測(cè)集樣本的蝦青素含量包含在校正集樣本范圍內(nèi)，說(shuō)明預(yù)測(cè)集樣本可以驗(yàn)證校正集樣本所建立的模型的有效性。

表1 樣本集劃分及蝦青素含量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table 1 Sample set division and astaxanthin content data statistics

2.2 原始光譜分析

根據(jù)劉燕德等[29]將可見(jiàn)與近紅外光譜聯(lián)用檢測(cè)柑桔黃龍病的研究，光譜拼接后相比單一可見(jiàn)或近紅外可提高檢測(cè)精度，并且經(jīng)預(yù)處理后的拼接光譜模型精度提高更加明顯。圖2 展示了如何將光譜圖像轉(zhuǎn)換為光譜數(shù)據(jù)曲線，在獲取校正后的可見(jiàn)/近紅外漫反射光譜圖像后，如圖2a、圖2c 所示；感興趣區(qū)域取樣本光譜圖像正中央50×50 pixels，以該區(qū)域內(nèi)的像素平均值作為樣本光譜反射率，對(duì)不同波段下的感興趣區(qū)域提取計(jì)算，如圖2b、圖2d 所示；并將可見(jiàn)和近紅外多光譜兩臺(tái)相機(jī)波段直接拼接，得到126 個(gè)雨生紅球藻樣品拼接后的原始光譜曲線，如圖2e 所示，首先，整體曲線的反射率隨著蝦青素含量的提高而降低，變化趨勢(shì)類似，其次，在可見(jiàn)光范圍內(nèi)520 nm附近的波谷，很有可能是細(xì)胞內(nèi)類胡羅卜素或蝦青素的吸收產(chǎn)生的，540～640 nm 是葉綠素的強(qiáng)吸收帶，可見(jiàn)光波段主要是色素的吸收區(qū)，近紅外波段主要反映含氫基團(tuán)振動(dòng)的倍頻、合頻吸收信息[15,30]，因此可見(jiàn)-近紅外光譜聯(lián)用理論上可以獲得更加全面的光譜信息，在測(cè)定雨生紅球藻蝦青素含量方面比僅用吸收峰所在的可見(jiàn)光光譜更準(zhǔn)確。

圖2 可見(jiàn)/近紅外多光譜圖像數(shù)據(jù)提取Fig.2 Data extraction from visible/near infrared multispectral images

2.3 基于不同預(yù)處理的全光譜建模

光譜預(yù)處理能夠增強(qiáng)待測(cè)組分的光譜信息，減弱噪聲帶來(lái)的干擾，但采用不同的預(yù)處理方法所建立的預(yù)測(cè)模型精度會(huì)有所差異，需要通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)一步確定[31]。建立基于在不同預(yù)處理下的可見(jiàn)-近紅外和可見(jiàn)光全光譜PLSR 預(yù)測(cè)模型結(jié)果如表2 所示，從表中可分析出，相比于原始光譜所建立的模型，在可見(jiàn)-近紅外全光譜范圍內(nèi)，S-G 是表現(xiàn)最佳的預(yù)處理方法，其RMSEP 為0.5710，Rp 為0.9529，RPD為3.2969，在可見(jiàn)光譜范圍內(nèi)，只有FD 預(yù)處理提高了模型的預(yù)測(cè)精度，可能是在處理過(guò)程中有效信息被當(dāng)作噪聲過(guò)濾去除導(dǎo)致，基于FD 預(yù)處理建立的模型RMSEP 為0.7969，Rp 為0.9307，RPD 為2.7339。因此，對(duì)于PLSR 所建立的模型，選擇S-G 作為可見(jiàn)-近紅外光譜范圍的預(yù)處理方法，因子數(shù)為5，選擇FD 作為可見(jiàn)光譜的預(yù)處理方法，因子數(shù)為4。

表2 不同預(yù)處理下蝦青素含量PLSR 預(yù)測(cè)結(jié)果Table 2 PLSR prediction results of astaxanthin content in different pretreatments

與PLSR 預(yù)測(cè)模型類似，建立不同預(yù)處理下的全光譜BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如表3 所示，可知在可見(jiàn)-近紅外和可見(jiàn)全光譜范圍內(nèi)，經(jīng)FD 處理后的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效果最好，其評(píng)價(jià)指標(biāo)值分別為：可見(jiàn)-近紅外光譜中RMSEP 為0.5456，Rp 為0.9571，RPD 為3.4504；可見(jiàn)光譜中RMSEP 為06065，Rp為0.9467，RPD 為3.1042。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的模型在不同光譜范圍預(yù)處理上均體現(xiàn)出FD 為最佳預(yù)處理方式，所以選擇FD 為后續(xù)模型的預(yù)處理方法。通過(guò)與表2 的PLSR 模型精度比較，可知BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的全光譜模型預(yù)測(cè)性能普遍優(yōu)于PLSR 模型。

表3 不同預(yù)處理下蝦青素含量BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果Table 3 BP neural network prediction results of astaxanthin content in different pretreatments

2.4 基于特征波長(zhǎng)的建模結(jié)果分析

2.4.1 特征波長(zhǎng)的選擇 在全光譜分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析特征波長(zhǎng)建模，首先基于最佳預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波長(zhǎng)的選擇。以CARS 算法對(duì)可見(jiàn)-近紅外光譜經(jīng)FD 預(yù)處理后的數(shù)據(jù)處理為例，其結(jié)果如圖3 所示，蒙特卡羅采樣次數(shù)設(shè)定為50，并采用五折交互驗(yàn)證均方根誤差（root mean square error of cross validation，RMSECV）來(lái)評(píng)價(jià)。由圖3a 可知，隨著采樣次數(shù)的增加，在指數(shù)衰減函數(shù)的作用下，有效波長(zhǎng)變量數(shù)逐漸減少[32]；從圖3b 中可看出，采樣次數(shù)為13 時(shí)，RMSECV 達(dá)到最小值0.5444，并由圖3a 得到，此時(shí)選擇的波長(zhǎng)變量數(shù)為7，在13 次采樣后，RMSECV 又逐漸升高，說(shuō)明在這之后可能剔除了與實(shí)驗(yàn)中雨生紅球藻蝦青素含量相關(guān)的波長(zhǎng)；選擇波長(zhǎng)時(shí)各變量所屬的回歸系數(shù)路徑如圖3c 所示。

圖3 采用CARS 算法選取特征波長(zhǎng)Fig.3 Characteristic wavelength selected by CARS algorithm

以FD 預(yù)處理后的可見(jiàn)光譜數(shù)據(jù)為例介紹SPA選擇特征波長(zhǎng)的過(guò)程，該算法以設(shè)定的變量數(shù)范圍，求取任一波段的投影向量最大值列入候選波段子集[33]，本研究中算法特征波長(zhǎng)數(shù)量選取的最小值設(shè)為3，最大值設(shè)為8。由圖4a 可知，根據(jù)不同子集的均方根誤差隨波長(zhǎng)個(gè)數(shù)變化關(guān)系，當(dāng)模型變量個(gè)數(shù)為4 時(shí)，RMSE 值最小，該子集為最佳波長(zhǎng)組合，所選擇的4 個(gè)與雨生紅球藻蝦青素含量相關(guān)的特征波長(zhǎng)在原始光譜上的位置如圖4b 所示。

圖4 采用SPA 算法選取特征波長(zhǎng)Fig.4 Characteristic wavelength selected by SPA algorithm

與上述波長(zhǎng)選擇過(guò)程類似，不同光譜、不同預(yù)處理的特征波長(zhǎng)選擇結(jié)果如表4 所示，所選擇的波長(zhǎng)主要集中在488、635、686 nm 附近，這與蔣林軍[30]研究中使用高光譜成像篩選出的492、633、679 nm波段相近，說(shuō)明這些波段是檢測(cè)蝦青素的重要波段，經(jīng)CARS 和SPA 算法降維處理后，所使用的波長(zhǎng)數(shù)量明顯減少，能夠避免波段冗余，提高模型的處理速度。

表4 基于CARS 和SPA 選擇后的特征波長(zhǎng)Table 4 Characteristic wavelength selected based on CARS and SPA

2.4.2 模型的建立 經(jīng)預(yù)處理后，利用CARS 和SPA算法篩選特征波長(zhǎng)，基于此特征波長(zhǎng)建立雨生紅球藻蝦青素含量的PLSR 和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型如表5 所示。首先，波長(zhǎng)優(yōu)選后以較低復(fù)雜度的模型仍能達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果，略優(yōu)于全光譜模型，其次，在所建立的預(yù)測(cè)模型中，可見(jiàn)-近紅外聯(lián)合光譜經(jīng)FD-CARS-BP 處理后所建立的模型精度最高，共計(jì)7 個(gè)特征波長(zhǎng)，RMSEP 為0.5126，Rp為0.9622，RPD為3.6726，優(yōu)于PLSR 所建立的最佳模型S-G-CARSPLSR，因子數(shù)為4，RMSEP 為0.5817，Rp為0.9511，RPD為3.2364，模型預(yù)測(cè)結(jié)果散點(diǎn)圖如圖5 所示。FDCARS-BP 所建立的模型精度比可見(jiàn)光譜中的最佳模型高，說(shuō)明在近紅外區(qū)域含有與雨生紅球藻蝦青素光譜信息相關(guān)的波段，僅依靠可見(jiàn)區(qū)域不能達(dá)到最佳預(yù)測(cè)性能。綜上，應(yīng)用光譜成像技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能夠較好的測(cè)定雨生紅球藻蝦青素含量，在光譜范圍上，可見(jiàn)-近紅外聯(lián)合能獲得更為全面的光譜信息，一定程度上提高預(yù)測(cè)精度。

表5 基于特征波長(zhǎng)的蝦青素含量模型結(jié)果Table 5 Results of astaxanthin content models based on characteristic wavelength

圖5 模型預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.5 Model prediction results

3 結(jié)論

本研究利用可見(jiàn)/近紅外快照式多光譜成像技術(shù)，構(gòu)建了不同光譜范圍、多種算法組合下的雨生紅球藻蝦青素含量預(yù)測(cè)模型，評(píng)估了快照式光譜成像技術(shù)在測(cè)定雨生紅球藻蝦青素含量方面的可行性。

經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，全光譜建模或基于特征波長(zhǎng)建模，可見(jiàn)-近紅外光譜相比單一可見(jiàn)光光譜模型的預(yù)測(cè)能力均表現(xiàn)更好，說(shuō)明在近紅外范圍內(nèi)含有可解釋雨生紅球藻蝦青素的波段，結(jié)合可見(jiàn)和近紅外光譜能獲得更為全面的光譜信息，所建立的預(yù)測(cè)模型也更為可靠?；谔卣鞑ㄩL(zhǎng)所建立的模型精度優(yōu)于全光譜模型，其中經(jīng)FD 光譜預(yù)處理后所建立的CARS-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果最佳，其RMSEP 為0.5126，Rp為0.9622，RPD 為3.6726，全光譜中最佳模型為經(jīng)FD光譜預(yù)處理后所建立的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其RMSEP為0.5456，Rp為0.9571，RPD 為3.4504，可知波長(zhǎng)篩選在保證精度的同時(shí)，去除了對(duì)模型貢獻(xiàn)率較小的波長(zhǎng)，波長(zhǎng)數(shù)量從38 個(gè)減少為7 個(gè)，提高了模型運(yùn)算速度。綜上，可見(jiàn)/近紅外多光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法構(gòu)建的模型可實(shí)現(xiàn)對(duì)雨生紅球藻蝦青素含量的快速、無(wú)損測(cè)定，對(duì)工業(yè)生產(chǎn)中監(jiān)測(cè)雨生紅球藻蝦青素的積累具有重要意義。