Diese Studie nutzt den eindimensionalen skaleninvarianten Merkmalstransformationsalgorithmus (SIFT), um stabile charakteristische Wellenlängen im Nahinfrarotspektrum (NIRS) von Tabakblättern zu finden. Anhand der durch Präzisionstests ausgewählten Wellenlängen werden Reproduzierbarkeit und Reproduzierbarkeit berechnet. Durch Verwendung eines L9(33)-Orthogonalplans werden relevante Parameter des SIFT-Algorithmus optimiert, um Reproduzierbarkeit und Reproduzierbarkeit möglichst hoch zu halten. Basierend auf den optimierten Parametern und den Spektren von 10 repräsentativen Proben am Host werden 10 stabile Wellenlängensätze ausgewählt. Die spektrale Reaktion der Vereinigungsmenge dieser Wellenlängen wird als unabhängige Variable verwendet, um ein NIRS-Modell für die Gesamtalkaloide von Tabak mithilfe der partiellen kleinsten Quadrate (PLS)-Methode zu erstellen (kurz SIFT-PLS). Dieses Modell wird direkt auf 3 Slaves übertragen, wobei die mittlere relative Vorhersagefehler (MRE) der Gesamtalkaloidproben auf allen 3 Slaves die internen Unternehmensanforderungen von unter 6 % erfüllen. Das Vollspektrummodell (WW-PLS) erfüllt diese Anforderungen nach direktem Transfer nur bei einem Slave. Nach Direktkorrektur der Slavespektren mit der segmentierten direkten Korrekturmethode (PDS) erfüllt das WW-PLS-Modell ebenfalls nur bei einem Slave die MRE-Anforderung unter 6 %. Das mit SIFT gefilterte stabile Wellenlängen-NIRS-Modell kann direkt auf 3 Slaves gemeinsam verwendet werden, ohne dass ein Satz transferiert oder eine Korrektur der Slavespektren oder Spektralmodelle erforderlich ist, wodurch ein echter direkter Transfer des NIRS-Modells ohne Kalibrierungsproben erreicht wird.

Skaleninvariante Merkmalstransformation; Wellenlängenauswahl; Übertragung des Nahinfrarotspektrummodells; Tabakgesamtalkaloide