近红外无损脑血氧检测技术

采用双波长760nm和850nm的近红外光进行脑血氧检测,能够无损、实时、连续获得脑血氧信息。首先推导出双波长数理模型,该模型只需测一个参数光强吸收比率n,其次选取波长,确定源标距,最后通过简单的憋气试验验证了该方法的有效性。     

基于近红外光谱技术的脐橙快速无损检测

以信丰脐橙为对象,研究基于近红外光谱技术的脐橙品质无损检测方法。利用近红外光谱技术采集脐橙的光谱信息,将采集到的光谱信息通过加权平均值的方差处理获得测量结果,然后运用偏最小二乘法建立脐橙内部有机物成分与特征光谱信息之间的耦合关系实现糖度检测。实验结果表明,近红外透射光谱技术可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测信丰脐橙内部的糖度指标。     

水果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中.介绍了水果内部品质光学特性检测原理;分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性;化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍;探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等;并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展;分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景.     

近红外光谱技术在水果品质无损检测中应用的研究与现状

简单概述了我国水果产业的发展现状,着重阐述了国内外利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的最新研究进展,分析了当今研究中存在的问题,并对利用近红外光谱技术进行水果检测的前景进行了展望,提出了一些建议。     

近红外光谱检测技术在塑料分选中的应用进展

近红外光谱检测技术(NIRS)在塑料分选中的应用旨在对塑料种类与组份进行识别,从而提高回收效率最终实现资源的综合利用。本文首先介绍传统塑料分选技术发展;其次概述近红外检测技术原理与其在塑料领域的应用现状;最后对在塑料分选领域应用前景进行了总结与展望。在塑料分选领域,近红外光谱检测技术相比传统的物理和化学检测方法,具有快速、无损、高效等明显的优势,可通过实时、在线检测,定性与定量的方式对未知样品进行识别与分选。尽管该技术在一些实验研究中已经取得了显著的阶段性成果,但在实际工程应用特别是检测的精准度,外延新的应用场景等方面仍需进一步研究和优化。     

水果品质近红外检测技术的研究现状与发展

简单概述了我国水果产业的发展现状,着重阐述了国内外利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的最新研究成果,分析了当今研究中存在的问题,提出了利用近红外光谱技术进行水果检测的发展方向。     

近红外光谱技术在种子硬实检测中的研究进展

近红外光谱分析技术由于其独特的技术优势在许多领域中已得到广泛应用。简要阐述了近红外光谱分析技术的概念及其在无损检测中的应用情况,综述了近红外光谱技术在种子硬实测定中的应用情况,在此基础上介绍了利用近红外光谱分析技术测定种子硬实率的方法,并提出了存在的问题及发展方向。     

用于果蔬内部品质无损检测的NIRS技术新进展

文中对近红外光谱在水果和蔬菜内部品质检测研究中的最新进展进行了介绍,总结了光谱检测和光谱信号处理中新颖技术的应用及便携式检测系统的发展状况,分析了近红外光谱技术在果蔬内部品质检测中存在的问题和发展方向.     

基于近红外光谱的大枣成熟度无损检测方法

针对目前的农产品成熟度无损检测方法存在检测精度较差的问题,提出基于近红外光谱的大枣成熟度无损检测方法。利用近红外光谱仪采集大枣样品的近红外光谱,并计算采集到的近红外光谱的马氏距离,将超出阈值的马氏距离样品设置为异常样品,为此删除异常的大枣近红外光谱;利用连续投影算法对异常删除的大枣近红外光谱中的波段选择;将大枣近红外光谱波段选择结果作为卷积神经网络输入,通过卷积层和池化层的运算,输出大枣成熟度无损检测结果。实验结果表明：本方法的大枣成熟度无损检测精度最高可达99.12%,无损检测时间最高为11 s,无损检测误差最高为0.06,说明本方法无损检测精度好,具有较高的技术水平和应用价值。     

梨表面色泽的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

应用可见/近红外漫反射光谱对梨表面色泽进行无损检测研究.在350～1800nm光谱区间,结合梨的原始吸收光谱和标准化光谱,采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)三种数学校正算法进行了定量对比分析.原始吸收光谱应用偏最小二乘回归建立的定标模型对24个未知样品的预测结果是:L*、a*、b*预测均方差分别为1.4251,0.4569和0.9497;相对预测偏差分别为3.7404%,3.3571%和2.5877%.实验结果表明:可见/近红外光谱技术对梨表面色泽的无损检测具有可行性.     

基于光谱仪近红外光谱技术的组织氧测量研究

提出了一种基于光谱仪近红外光谱技术(Near Infrared Reflectance Spectroscopy, NIRS)的定量无损组织氧检测系统。通过用微型光谱仪代替传统信号接收处理部分,实时测出了光源波长,并用补偿算法抵消了环境的影响。对经过均值和FFT滤波后的输出光谱信号进行运算后,得出了组织氧浓度。用前臂阻断实验验证了组织血氧饱和度(Regional Saturation Of Oxygen, rSO2)测量结果的有效性。结果显示,测量结果与理论相符,表明基于光谱仪的NIRS技术可以较好地应用于监测组织的血氧饱和度,其适应性比传统方法更强。     

近红外光谱无创血糖检测中的生理背景问题

分析了目前直接利用携带复杂组织背景信息的人体近红外光谱进行无创血糖检测方法存在的技术障碍：作为主要信息载体的人体生理背景成分复杂、易变,导致测得的人体近红外光谱无法反映血液中血糖浓度的变化信息,因此,其检测精度很难达到临床应用的要求。提出一种新方法,即利用血流容积一直在变而人体组织背景和血液成分含量短时间不变的事实,消除人体组织背景干扰,获得只反映血液信息的＂纯净＂光谱,将近红外无创血糖检测技术的重点问题转移到如何得到具有较高信噪比的光谱数据,为该技术的临床应用提供了可能性。     

乐山茶叶的近红外光谱分类识别

以乐山产正品竹叶青、劣质竹叶青和峨眉山毛峰为研究对象,提出了一种基于近红外光谱的不同茶叶品种分类识别算法.该算法采用多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)对3种茶叶的近红外光谱数据进行预处理,最大限度地扣除光谱数据中的随机变异;再采用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对预处理后的光谱数据进行降维,去除冗余;接下来进行线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA),进一步提取特征;最后采用K_近邻算法(K_Nearest Neighbor,KNN)对LDA结果的前两个特征进行分类,从而达到对茶叶进行定性分类的目的.实验结果表明,该算法能有效地对3种茶叶进行分类,正确识别率达到100％.本研究为不同品种茶叶的分类识别提供了一种新思路.     

近红外光谱仪器的研究进展与发展趋向

近红外光谱技术正受到越来越多研究人员的青睐。作为这一技术的基础和前提,近红外光谱仪推动着其快速发展。近年来,随着近红外光谱技术的广泛应用,已有的近红外光谱仪已经难以满足研究与生产的需要,为此科研人员在现有光谱仪的基础上进行了很多研究,以提高其使用性能。对近年来近红外光谱仪的研究进展包括仪器硬件的进展、光谱信号处理电路的改进、光谱信号处理方法的发展以及仪器软件的开发等进行了总结和归纳,并对近红外光谱仪的发展趋势进行了展望。     

近红外光谱技术在激光热疗监测中的应用研究

针对激光热疗中生物病变组织光学参数随温度变化的特点,将近红外光谱技术应用于激光诱导肿瘤间质热疗疗效监测,在线检测激光作用后生物病变组织的温度与光学参数的变化趋势,以此来对疗效进行评估。基于监测原理分析,设计实验系统,以肝癌小鼠皮下移植瘤为实验对象,研究不同激光功率和作用时间下,生物病变组织约化散射系数和温度的变化,并利用核磁共振成像技术对移植瘤术前、术后的影像进行对比。实验结果表明:病变组织的约化散射系数在激光热疗过程中呈上升趋势,起始阶段上升较快,达到一定数值后趋于稳定,整体变化趋势与温度变化趋势比较吻合,核磁影像对比也证实了治疗效果。因此,通过近红外光谱技术监测激光热疗中病变组织约化散射系数的变化可有助于指导临床激光热疗。     

近红外光谱分析在医学上的应用

阐述了近红外光谱技术在医学领域的研究应用情况,并简要介绍了这一技术在临床化学中的应用,对皮肤的分析以及对血糖、血红蛋白等生理因子的检测.     

近红外光谱技术在快速鉴别南蛇藤品种中的应用

提出了一种利用近红外光谱技术对南蛇藤品种进行快速无损鉴别的方法。收集了6种南蛇藤样本,并用光谱仪获得了它们在12493～4000 cm^-1范围的光谱曲线。通过用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析,获得了10个主成分。再结合不同的化学计量分析方法建立了品种鉴别模型。由于主成分1和2上的得分分布对不同样本的聚类效果明显,可根据得分分布定性地区分南蛇藤品种。从220个样本中随机抽取165个样本作为建模集,并将其分别用于建立线性鉴别分析、人工神经网络和支持向量机模型。剩下的55个样本用于预测验证。经过主成分数的优化,鉴别精度均达到了100%。结果表明,本文提出的方法对南蛇藤的品种具有很好的分类和鉴别作用。     

用近红外光谱法快速分析玉米青贮饲料青贮发酵品质

采用DA-7200型近红外光谱仪的近红外漫反射光谱技术建立了玉米青贮饲料发酵产物及总分定量分析模型.所建立的有机酸氨态氮总分近红外模型的检测结果优于乳酸、乙酸等6项发酵产物的近红外模型的检测结果.其中,有机酸氨态氮总分近红外模型的预测相关系数为0.8453,预测均差为10.3582.青贮品质的判断准确率为80.15％....     

人工神经网络BP算法在近红外光谱分析中的应用

简要介绍了人工神经网络及其在近红外光谱分析中的应用。给出了三层BP网络的基本结构和对应的BP算法。通过测定润滑油的流动性、苯和甲苯的回收率及相对标准偏差的两个实例,分析了人工神经网络BP算法的明显优势。最后指出了存在的部分问题。     

组织氧检测精度的仿真分析

利用血红蛋白在不同氧合状态下对近红外光具有的不同吸收谱这一特性,可以对人体组织中氧合血红蛋白,还原血红蛋白,细胞色素氧化酶等浓度的变化进行定量检测。然而在人体组织这个复杂的不均匀混合介质中,深层组织往往是感兴趣的待测部位,如皮脂下的肌肉组织,头皮和颅骨下的脑灰白质等,这时外层覆盖组织的存在会直接影响检测的精度;另外,全血的局部氧饱和度（ｒｓｏ２）的波动,红细胞比容的变化,以及血容积都对测量精度产生