基于近红外光谱技术快速检测稻谷水分含量

目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(R_CAL²)为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(R_CV²)为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。     

近红外光谱技术无损检测火龙果有效酸度

火龙果是一种有益于人类健康的水果。本文利用Field Spec 3便携式地物波谱仪采集350~2500 nm波段的光谱数据,通过多种预处理方法、连续投影算法(SPA)优选波长、偏最小二乘回归(PLSR)等分析方法,建立了火龙果有效酸度预测模型。实验结果表明:原始光谱经过Savitzky-Golay卷积平滑法(SGS),建立的PLS模型最优,其RCV为0.8862,RMSECV为0.1535;联合SPA算法,利用优选出的25个变量建立的PLS模型,其预测相关系数(RP)为0.8702,预测均方根误差(RMSEP)为0.1682,其模型的预测精度高于原始光谱2151个变量建立模型。比较分析了果皮对模型精度的影响,对光谱数据进行最佳Normalize预处理后,完整果PLS模型的RP为0.8151,果肉PLS模型RP为0.8583,说明果皮存在对模型有影响,但可以进行光谱优化减小影响。本研究结果表明基于近红外光谱技术联合连续投影算法的漫反射无损检测火龙果有效酸度含量具有可行性。     

柑橘近红外光谱无损检测技术研究进展

柑橘是世界第一大水果,中国是柑橘生产和销售大国.现阶段我国柑橘产业存在各环节分离、加工技术粗糙、采后品质分级落后等问题,导致我国柑橘在国际市场上缺乏竞争力.对柑橘产品进行检测与分级是提高竞争力的有效手段,然而传统的柑橘品质检测手段如肉眼识别法、图像识别法、化学滴定法等存在费时费力、精度不高等缺陷,且化学滴定法等对样品具...     

梨果实近红外光谱无损检测技术研究进展

梨果实容易发生果肉褐变,即使外观完好,也有可能内部发生劣变。近红外光谱(NIRS)分析技术以其快速、无损、多组分同时测定等优势,近年来在梨果实无损检测应用的研究中取得重要进展。本文介绍了NIRS检测技术的原理与方法,综述了国内外应用NIRS无损检测技术在梨糖度、酸度、硬度等内部品质、褐变和损伤等内部缺陷方面及便携式检测的研究进展,并对其存在的问题及应用前景进行了展望。     

基于近红外光谱技术的马铃薯全粉蛋白质无损检测

为了探索一种简捷、高效、快速、无损的马铃薯全粉品质的检测方法,近红外光谱技术被应用到马铃薯全粉蛋白质的无损检测研究中。以120个经过真空微波冷冻干燥技术处理的不同品种马铃薯为样品,进行光谱采集及相应的化学值测定,采用多元散射校正和SavitzkyGolay卷积平滑对1200~2400 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用主成分回归分析法与偏最小二乘回归系数分别选择特征波长,并根据蛋白质基团的特征光谱区间选取特征波段,建立全波段、特征波段和特征波长下的主成分回归和偏最小二乘蛋白质预测模型。结果为:经过多元散射校正处理后的光谱建模效果最好,且运用偏最小二乘回归系数选择特征波长建立的马铃薯全粉蛋白质校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.9693、0.2937和0.9779、0.3304,优于全波段和特征波段建立的模型。研究表明,采用近红外光谱技术对马铃薯全粉蛋白质的无损检测是可行的。     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法．配制含滑石粉的面粉样品30个，采集样品在12500～4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱，选择最优的光谱预处理方法和光谱范围，采用偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型．结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高，预测相关系数和预测均方根误...     

苹果质地的近红外光谱无损检测模型研究

为了建立快速而无损检测苹果质地的新方法,应用近红外光谱仪研究不同建模方法和光谱预处理方法对苹果质地(脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性)无损检测模型性能的影响。结果表明,波长范围400~2500nm内,采用改进偏最小二乘法、原始光谱结合反相多元离散校正处理所建苹果质地的校正模型最优,脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性预测相关系数均大于0.8,而预测标准误差分别为7.6763N、6.5876N、0.0085、0.0175、1.2466N,残差之和均小于0.2。因此,通过近红外光谱对苹果质地进行快速而无损检测具有一定可行性,但模型精度有待进一步提高。     

苹果质地的近红外光谱无损检测模型研究

为了建立快速而无损检测苹果质地的新方法,应用近红外光谱仪研究不同建模方法和光谱预处理方法对苹果质地(脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性)无损检测模型性能的影响。结果表明,波长范围400~2500nm内,采用改进偏最小二乘法、原始光谱结合反相多元离散校正处理所建苹果质地的校正模型最优,脆度、硬度、回复性、凝聚性和咀嚼性预测相关系数均大于0.8,而预测标准误差分别为7.6763N、6.5876N、0.0085、0.0175、1.2466N,残差之和均小于0.2。因此,通过近红外光谱对苹果质地进行快速而无损检测具有一定可行性,但模型精度有待进一步提高。      

基于近红外光谱禽蛋新鲜度无损检测模型研究

利用近红外光谱技术结合波长优选方法研究禽蛋新鲜度品质快速无损检测模型,采用蛋黄指数作为新鲜度评价指标。结果表明,蛋黄指数建立的检测模型效果要优于蛋白pH值和哈夫单位。通过连续投影算法(SPA)优选了4 188.6,4 593.6,4 855.9,5 311.0,5 376.6,5 935.8,6 306.1,7 243.3,7 328.2,7 343.6,8 130.4,8 531.5cm~(-1) 12个特征波谱为输入变量,建立蛋黄指数PLSR、PCR和SMLR检测模型,3种检测模型结果接近,其中,SMLR模型检测效果最好,相关系数r_(pre)=0.950,预测集均方根误差RMSEP=0.030,说明采用近红外光谱禽蛋蛋黄指数检测模型是可行的,通过波长优选后,检测精度较全光谱分析有所提高,该研究结果为进一步开发鸡蛋新鲜度的快速无损检测分级设备提供了理论依据和方法。     

近红外光谱技术快速无损测定狭鳕鱼糜水分和蛋白质含量

通过拟合狭鳕鱼糜的近红外漫反射光谱与其水分和蛋白质含量,建立近红外定量模型,用于狭鳕鱼糜水分和蛋白质的快速无损检测。模型采用偏最小二乘法(PLS)拟合,水分和蛋白质的定标模型相关系数分别达0.98 和0.96以上,优于近红外透射光谱建立模型的预测结果。模型的相对标准偏差(RSD)＜ 10%,相对分析误差(RPD)＞ 3,表明该模型能准确快速地测定狭鳕鱼糜中的水分和蛋白质含量,且可用于实际生产中。     

面粉品质近红外光谱在线检测系统开发与应用

本研究运用近红外光谱无损检测技术,开发了一种适用于面粉品质检测的在线测量系统。本系统在硬件平台基础上,采用C++Builder 6.0对NIR 1.7/S微型光谱仪进行二次开发,编写了具有光谱采集、面粉品质预测、模型更新和数据存储等功能的软件。对市售170种面粉进行试验,以面粉水分含量为代表性指标。通过对比不同光谱预处理方法建模结果,发现不进行任何预处理时的面粉水分偏最小二乘回归(PLS)得到的模型精度最高。建模集和验证集决定系数(R2)分别为0.947,0.841;均方根误差(RMSE)分别为0.146%,0.198%;RPD值为2.53。模型导入软件后对30份新样品进行外部验证,预测值与测量值决定系数(R2)为0.883,均方根误差为0.206%。结果表明,该系统能够初步实现面粉水分的实时预测,为近红外在线检测技术应用提供了一定的技术参考。     

基于近红外光谱技术的花生酸败特性检测研究

酸价、过氧化值是衡量花生贮藏过程中氧化酸败的重要指标,基于近红外光谱分析技术,结合化学计量分析,利用偏最小二乘法建立花生酸价、过氧化值的近红外预测模型,并对平滑、导数、多元散射校正、归一化等多种预处理方法对建模准确性的影响进行比较.结果表明:对原始光谱数据采用一阶微分处理的方法建立的模型其预测效果最佳,酸价模型的主成分维数为10,决定系数为0.955,均方根误差为0.080;过氧化值模型的主成分维数10,决定系数为0.940,均方根误差为0.459.研究表明,近红外光谱分析技术可用于花生酸价、过氧化值的快速无损检测.     

Extrusion of Soybean and Wheat Flour as Affected by Moisture Content

The effect of moisture content (MC) on texture and properties of extrudates with varied ratios of soybean flour (SF) and wheat flour (WF) was studied. A single-screw extruder was used at screw speed 200 rpm. MCs of blends were 16, 17 or 18%, w.b. The properties of extrudates depended on flow rate of the material during extrusion. The flow rate revealed a nonlinear dependence on the blend composition and the MC at the same volume of filling of the screw feeding section. The expansion ratio of WF or SF extrudates increased with lowering of the MC. Unexpectedly, the expansion ratio decreased with lower MC for the composite extrudates. Optimal extrudate properties at 16% (w.b.) MC corresponded to 80, 90 or 100% (d.b.) WF and 20, 10% or no SF, respectively. At 17 and 18% MC, optimal properties were found for products containing 80 or 90% WF and 20 or 10% SF, respectively.     

面粉中非法添加滑石粉的近红外多光谱检测

为检测面粉中非法过量添加的超量滑石粉,提出一种近红外多光谱定量检测方法。首先,选取三种品牌面粉,分别制备滑石粉质量分数为0%、0.5%、1%、3%、5%、10%、15%和20%的样本,采集样本在900～1700 nm的原始光谱,随滑石粉质量分数增大,样本光谱曲线在1160～1700 nm范围内幅值逐渐下降,足量掺杂滑石粉的样本光谱曲线在1393 nm出现与纯滑石粉光谱曲线一致的微小吸收峰。对比7种不同预处理方法所对应全波长模型的预测效果,选取标准正态变量为建模最优预处理方法。采用三种变量优选方法提取最优波长并分别建立面粉中滑石粉含量的多光谱定量检测模型。研究结果表明:竞争自适应重加权采样(CARS)方法对应多光谱模型的检测效果最好,验证集R~2p为0.998,RMSEP为0.282%;而连续投影算法(SPA)方法选择的波长数量最少且彼此间共线性最小;三种波长优选方法所构建多光谱模型的检测限均可达0.5%,可为便携式或在线式检测仪器的开发提供理论基础。     

基于近红外光谱仪分析中式爆炒猪肉的水分含量

应用傅里叶变换近红外光谱技术建立中式传统爆炒猪肉片水分含量预测模型,达到快速无损检测的目的。通过直接干燥法测定100 组爆炒猪肉片样品的水分含量,并扫描得到其近红外光谱图。采用偏最小二乘法并通过二阶微分结合卷积平滑算法对光谱进行预处理,通过拐点法、马氏距离法、杠杆值、学生残差法与内部交互验证均方根法进一步剔除异常样本,优化光谱模型。结果表明：所构建的中式爆炒肉片水分含量近红外光谱预测模型的校正均方差值为0.089 1,相关系数为0.972 1;且将预测值与真实值进行比较发现,预测结果正确率大于98.7%（P＜0.05）,表明本研究建立的用于检测中式爆炒肉片水分含量的近红外光谱预测模型效果良好,能够快速检测并准确预测中式爆炒肉片的水分含量,具有一定的应用价值。     

近红外光谱法检测小麦粉中的水分含量

以化学法测定67个小麦粉样品的水分含量,利用波通DA7200型近红外光谱分析仪采集样品近红外光谱,选择合适的光谱区间及光谱预处理方法,采用偏最小二乘法(PLS)和留一法内部交叉验证方式建立定标模型.50个定标样品的近红外光谱经一阶导数预处理,由PLS法获得的定标模型决定系数(R2)为0.984 3.利用17个验证集样品进行外部检验,预测值与真实值之间的相关系数(R2)为0.984 8,预测集标准偏差(SEP)为0.092 9.近红外光谱法具有方便、快速、准确、无损、无污染的特点,应用于小麦粉水分的测定是可行的.     

小麦粉水分的吸附与解吸特性

在4种温度(10、20、30、40℃)和相对湿度11%～87%的条件下,采用静态平衡称量法测定高、中、低筋小麦粉的吸附与解吸平衡水分,并绘制吸湿等温线,拟合Logistic模型建立吸湿等温线的经验公式。结果表明:在特定温度条件下,高、中、低筋小麦粉的吸湿等温线基本重合,吸湿等温线为"S"型;以中筋小麦粉为实验对象时,得出了以下结论:在等温线图中,10、20、30℃吸湿等温线依次向右下方移动,40℃吸湿等温线与30℃的基本重合;在10、20、30℃条件下,存在吸附滞后现象,温度越低,滞后环越明显。在40℃条件下,未出现滞后现象。建立的吸湿等温线经验公式是有效的。     

花椒生物碱和挥发油含量的近红外光谱无损检测

通过交叉验证和偏最小二乘法(PLS)建立花椒的近红外光谱(NIRS)与花椒生物碱和挥发油含量之间的相关性模型,分析四种扫描参数组合和光谱数据预处理方法,花椒生物碱和挥发油含量的化学测定值与模型测定值的相关性分析。结果表明:在扫描分辨率为16 cm-1、扫描次数为128时,一阶导数+MSC+移动平滑(9点)时建立的预测模型最优;花椒生物碱和挥发油的化学测定与模型预测含量的内部验证相关系数分别为0.900,0.890,线性关系良好;预测集验证的相对分析误差RPD分别为7.03,6.79,表明模型具有较高的稳定性;相对标准差RSD分别为6.52%,6.87%。NIR-PLS方法可以比较准确的预测花椒生物碱和挥发油含量,相对化学检测更具有方便,无损伤,快捷的特点。     

基于微波空间反射法的蔬菜含水率及贮藏时间无损检测

基于微波空间反射法设计一种雷达行驻波检测装置,实现蔬菜在贮藏过程中含水率变化的快速、无损检测。以室温贮藏的生菜、油麦菜为实验材料,对自由空间微波反射叠加产生的空间行驻波进行讨论,研究驻波比与波腹点坐标随蔬菜含水率及贮藏时间的变化规律。结果表明,模型具有良好的预测精度。生菜、油麦菜含水率预测方程的拟合优度R²分别为0.979和0.959,预测标准误差分别为0.310%和0.641%。生菜、油麦菜贮藏时间预测方程的拟合优度R²分别为0.992和0.951,预测标准误差分别为0.173 d和0.285 d。该研究为蔬菜品质的快速无损检测提供了新方法。     

近红外光谱法用于橄榄油的快速无损鉴别

通过近红外光谱仪采集各种食用油与掺杂的初榨橄榄油的数据,运用聚类分析法对各种食用油进行聚类分析,结合主成分分析法对橄榄油的掺杂与否进行定性判别。结果表明,聚类分析和主成分分析法都有很好的定性鉴别能力,主成分分析法的鉴别模型预测未知样本的正确率达到100%。该方法快速、无损、简便,为橄榄油掺杂的定性鉴别提供了一种新的选择。