劉培江

（山東煙草研究院有限公司，山東 濟南 250098）

引言

隨著人們對食藥安全關(guān)注的提升，經(jīng)常需要對農(nóng)作物進行化學(xué)成分檢測。目前常見的檢測方式主要通過化學(xué)手段進行定量或定性分析，但這種方式通常要以破壞農(nóng)作物為代價，而且化學(xué)試劑的生產(chǎn)、使用、處置都會對環(huán)境造成進一步污染。近紅外分析技術(shù)作為一種快速、無損、綠色的化學(xué)成分檢測手段，目前在很多領(lǐng)域已經(jīng)逐步替代化學(xué)方法成為主要的檢測方式。近紅外光譜儀最開始的用途是分子結(jié)構(gòu)理論的研究，隨著近紅外硬件技術(shù)的改進，獲得的近紅外光譜逐步趨于穩(wěn)定，光譜中包含的特征信息逐步被挖掘利用起來。尤其是隨著機器學(xué)習(xí)、人工智能分析技術(shù)的發(fā)展，近紅外光譜中信息的價值得到了越來越廣泛地重視和應(yīng)用。作為近紅外光譜分析技術(shù)的奠基人，Karl Norris 等人在20 世紀(jì)50 年代開始將近紅外分析技術(shù)應(yīng)用于谷物、飼料、水果、蔬菜等的化學(xué)成分定量檢測[1]。許祿在1992 年出版的《化學(xué)計量學(xué)方法》中將多元統(tǒng)計變量方法引入到近紅外光譜分析技術(shù)中來[2]，為近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用提供了理論和技術(shù)支撐。化學(xué)計量學(xué)成為當(dāng)時近紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理及定量定性分析的主流技術(shù)。經(jīng)過幾十年的研究發(fā)展，近紅外光譜分析技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)在較具應(yīng)用前景的分析技術(shù)之一，歐美許多國家已經(jīng)將近紅外光譜分析技術(shù)廣泛應(yīng)用于食品、藥品等多個領(lǐng)域，取得了較好的經(jīng)濟和社會效益。

近紅外光譜分析技術(shù)被廣泛應(yīng)用于煙草行業(yè)[3-11]，主要用來進行煙草化學(xué)成分分析及測試醋酸纖維濾棒中的三醋酸甘油酯等。山東煙草于2013 年立項“山東煙葉品質(zhì)快速檢測與分析網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究”重點科技項目，針對山東煙葉質(zhì)量評價滯后、缺乏快速檢測手段、質(zhì)量領(lǐng)域信息化薄弱等實際問題，項目將利用近紅外光譜分析等技術(shù)，研究煙葉常規(guī)化學(xué)成分定量分析基本模型，搭建山東煙葉品質(zhì)快速分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實現(xiàn)了煙葉常規(guī)六項化學(xué)成分的快速檢測，初步構(gòu)建了山東煙葉質(zhì)量數(shù)據(jù)庫與光譜數(shù)據(jù)庫，并開展質(zhì)量數(shù)據(jù)多維度分析，形成了“硬件終端+網(wǎng)絡(luò)+技術(shù)模型+軟件系統(tǒng)+分析應(yīng)用+標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范”的體系化的成套技術(shù)方案。隨后該項目在山東煙葉產(chǎn)區(qū)進行了推廣應(yīng)用，2013～2021 年連續(xù)9 年組織開展全省6 個煙葉產(chǎn)區(qū)的煙葉質(zhì)量檢測與分析，每年采集數(shù)百煙葉樣品進行常規(guī)化學(xué)成分檢測，并利用檢測結(jié)果編制印發(fā)《山東煙葉品質(zhì)分析報告》，從煙葉樣品的總體質(zhì)量、年度質(zhì)量變化、化學(xué)成分協(xié)調(diào)性、產(chǎn)區(qū)差異性、存在的主要問題等方面對全省煙葉質(zhì)量進行了多視角分析。目前，已累計近紅外光譜信息19 000 余條、煙葉內(nèi)在品質(zhì)信息15 000 余條，可實現(xiàn)煙葉粉末樣品總糖、還原糖、總氮、總煙堿、鉀、氯、淀粉等常規(guī)化學(xué)成分的1 分鐘快速檢測。

本研究將在前期項目研究的基礎(chǔ)上進一步挖掘近紅外光譜特征的價值，因為近紅外光譜向量中每一維特征與煙葉化學(xué)成分定量分析的相關(guān)性（貢獻度）是不同的，本文將利用Relief-F 學(xué)習(xí)算法[12]對煙葉的近紅外光譜特征貢獻度進行綜合分析，對煙葉常規(guī)六項化學(xué)成分中每一項都找出最相關(guān)的光譜特征子集（光譜譜段），并分析之間的關(guān)系，為改進煙葉品質(zhì)近紅外光譜分析算法，進一步提高煙葉品質(zhì)檢測準(zhǔn)確率及執(zhí)行效率打好基礎(chǔ)。

1 近紅外光譜采集及預(yù)處理

1.1 樣品制備與要求

為保證所采集煙葉近紅外光譜的質(zhì)量，在采集前需要對煙葉樣品進行一系列預(yù)處理工作，所有樣品制備方式與要求參考YC/T31-1996《煙草及煙草制品 試樣的制備》標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行。具體樣品制備流程，見圖1。

圖1 煙葉近紅外樣品制作流程

關(guān)鍵操作及其注意事項如下：

（1） 樣品抽樣：去除樣品中的雜質(zhì)，比如紙屑、雜草及變質(zhì)煙葉等。（2）剔除煙梗：抽掉煙葉葉脈。

（3）烘干：使用鼓風(fēng)干燥箱以60 ℃烘干4 h，使樣品含水率達到基本一致。

（4）磨粉：使用旋風(fēng)磨磨粉，過濾網(wǎng)密度為40目。

（5）保存：將樣品粉末裝入干凈的密封瓶（或者密封袋）中密封起來，充分搖動，混合均勻，放低溫下避光保存。

其中，烘干與磨粉兩個步驟的時間間隔不超過1h；樣品制樣完成后，應(yīng)在2 mth 內(nèi)完成化學(xué)成分檢測和留樣粉末樣品掃描工作，以保障實驗數(shù)據(jù)的一致性。

1.2 近紅外光譜采集

1.2.1 儀器參數(shù)

選用福斯NIRS DS2500 近紅外光譜儀進行樣品光譜采集，光譜儀的主要技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 NIRS DS2500 近紅外光譜儀技術(shù)參數(shù)

1.2.2 環(huán)境溫濕度

環(huán)境濕度對設(shè)備穩(wěn)定性和樣品物理狀態(tài)的影響較大。本次實驗環(huán)境溫濕度為：空氣相對濕度范圍保持20%～70%，溫度范圍為20 ℃～25 ℃，每小時的溫度變化不大于2 ℃，濕度變化不大于2%，以保證樣品檢測準(zhǔn)確性。

1.2.3 樣品光譜采集

在穩(wěn)定環(huán)境溫濕度條件下，將重量為20 g 左右樣品粉末倒入樣品杯中，放置壓樣器，將樣品杯放在近紅外設(shè)備上進行掃描。每個樣品重復(fù)裝樣測定兩次，兩次掃描結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果。

1.3 近紅外光譜預(yù)處理

新采集的煙葉近紅外光譜由于受樣品內(nèi)在狀態(tài)、外在環(huán)境等因素影響，存在著各種噪聲問題，這些噪聲如果不加以處理會對檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性造成影響，這就需要對光譜進行預(yù)處理工作，常用的預(yù)處理技術(shù)包括：

（1）去噪聲：第一步，選擇合適的窗口通過移動平滑的辦法去掉高頻噪聲的干擾；第二步，使用微分過濾的方法去除由儀器原因產(chǎn)生的噪聲。

（2）數(shù)據(jù)清洗：剔除無效數(shù)據(jù)，舍棄信息少的光譜頻段，減少后續(xù)計算量。

（3）歸一化：通過量綱變換消除樣品不均勻等變化造成的影響。

經(jīng)預(yù)處理后取波長在[1120,2600]的近紅外光譜作為我們的實驗數(shù)據(jù)，樣例，見圖2。

圖2 預(yù)處理后煙葉近紅外光譜圖樣例

2 Relief-F 學(xué)習(xí)算法

Relief-F 算法是一種有監(jiān)督的過濾式特征選擇算法，它的返回結(jié)果是關(guān)于全體特征的相關(guān)系數(shù)。Relief-F 算法的主要過程包括以下幾步：

（1）初始化相關(guān)系數(shù)向量W(a) = 0，以及一個自定義整數(shù)m。

（2）隨機選擇一個實例（樣本）Ri。

（3）在與Ri 同類的樣本中找到Ri的k 個最近鄰Hj。

（4）在其他每類樣本中找到Ri的k 個最近鄰Mj(C)，其中C≠class(Ri)。

（5）對于a 中的每一維特征通過下面的公式計算其相關(guān)系數(shù)W(a)：

（6）從步驟1 開始重復(fù)以上操作，直到返回所有特征的相關(guān)系數(shù)向量W(a)。

從以上算法的整個過程我們可以看到，Relief-F算法在計算特征相關(guān)系數(shù)時僅僅用到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一些整體性質(zhì)，并未涉及到任何分類器算法，這保證了算法的獨立性。

3 實驗和結(jié)果分析

本次實驗共采集煙葉樣品202 個，使用福斯NIRS DS2500 近紅外光譜儀掃描得煙葉近紅外光譜202 條（波長區(qū)間[1 120,2 760]），采用化學(xué)流動分析方法檢測獲得樣品的總煙堿、總糖、還原糖、鉀和氯5項指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用凱氏定氮儀設(shè)備檢測獲得樣品總氮指標(biāo)數(shù)據(jù)，所有指標(biāo)的檢測數(shù)據(jù)盡可能保證準(zhǔn)確、可靠，樣品參考化學(xué)成分測定和相應(yīng)光譜采集時間間隔不超過1 mth。使用Relief-F 學(xué)習(xí)算法分析得出近紅外光譜與總煙堿、總糖指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，見圖3。從圖3 可以看出，波長區(qū)間[1 440,1 620]的近紅外光譜與總煙堿具有最強的相關(guān)性，區(qū)間[1 750,2 060]的近紅外光譜也具有較強的相關(guān)性；低波長[1 120,1 620]的近紅外光譜與總糖具有較強相關(guān)性，尤其是區(qū)間[1 430,1 600]。使用Relief-F 學(xué)習(xí)算法分析得出近紅外光譜與還原糖、總氮指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，見圖4。從圖4可以看出，低波長[1 120,1 620]的近紅外光譜與還原糖具有較強相關(guān)性，尤其是區(qū)間[1 440,1 610]，波長2 080 nm 附近部分光譜與還原糖具有一定的相關(guān)性；高波長[1 870,2 600]的近紅外光譜與總氮具有較強相關(guān)性，其中區(qū)間[1 910,2 000]的光譜相關(guān)性最強。使用Relief-F 學(xué)習(xí)算法分析得出近紅外光譜與鉀、氯指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，見圖5。從圖5 可以看出，波長區(qū)間[1 430,1 610] 的近紅外光譜與鉀含量具有最強的相關(guān)性；波長區(qū)間[1 430,1 620]∪[1 910,1 985]∪[2 015,5 135]∪[2 430,2 600]的近紅外光譜與氯含量具有較強的相關(guān)性。對比分析發(fā)現(xiàn)，除總氮外，其他五項化學(xué)成分與波長區(qū)間[1 430,1 620]的近紅外光譜都具有較高相關(guān)性，光譜價值較高；總糖與還原糖與近紅外光譜相關(guān)性較類似，不同的是，波長2 080 nm 附近部分光譜與還原糖具有一定的相關(guān)性，而總糖表現(xiàn)不明顯。

圖3 近紅外光譜與總煙堿（左圖）、總糖（右圖）指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)

圖4 近紅外光譜與總還原糖（左圖）、總氮（右圖）指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)

圖5 近紅外光譜與鉀（左圖）、氯（右圖）指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)

4 結(jié)論

本研究首先介紹了煙葉近紅外光譜的采集及預(yù)處理過程，簡單介紹了Relief-F 學(xué)習(xí)算法的運行機制，最后利用Relief-F 學(xué)習(xí)算法對煙葉近紅外光譜特征與常規(guī)六項化學(xué)成分的相關(guān)性進行了深入分析，找出了貢獻度最高的光譜子集（波長區(qū)間），這些光譜子集對于煙葉常規(guī)化學(xué)成分檢測的價值較高。如何妥善利用本研究的結(jié)論，提高煙葉品質(zhì)檢測準(zhǔn)確率及執(zhí)行效率，拓寬近紅外光譜在煙葉品質(zhì)方面的應(yīng)用范圍將是我們下一步的研究重點。