基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.     

近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质

提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500~4 000cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.     

微量农药溶液近红外光谱PLS模型的不同预处理方法对比研究

比较了常用的多种预处理方法对近红外光谱技术(NIR)检测微量农药溶液含量的影响,使用偏最小二乘法(PLS)分别对各预处理方法处理后的数据建立了数学模型,利用两种不同农药初步探讨了数据量对PLS建模结果的影响。结果表明:矢量归一化(SNV)对26个微量毒死蜱溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9957,RMSECV=0.182,预测集参数为R=0.9992,RMSEP=0.0802;减去一条趋势线对20个微量炔螨特溶液样本的预处理效果综合参数最好,校正集参数为R=0.9925,RMSECV=0.649,预测集参数为R=0.9952,RMSEP=0.646。26个样本的微量毒死蜱溶液PLS建模结果优于20个样本的微量炔螨特溶液。     

基于NIR和PLS-DA法的东北大米产地快速溯源方法研究

鉴于市场上东北大米掺伪和假冒现象频发,本研究将近红外光谱技术与PLS-DA判别法相结合用于东北大米产地快速溯源。实验共收集75份大米样本(52份东北产地大米,23份非东北产地大米),按照4∶1的比例随机划分得到训练集样本60份和测试集15份。为消除品种、颗粒形态等对近红外光谱和产地鉴别的影响,实验比较多种光谱预处理方法,并根据相关系数值确定了矢量归一化为首选的预处理方法;将矢量归一化预处理后的光谱按照吸收峰分4个区间分别建立东北大米产地PLS-DA模型,其中4 000～5 500cm~(-1)谱区建立产地溯源模型,训练集准确率可达93.33%,测试集准确率为86.67%。实验结果表明,近红外光谱与PLS-DA法结合在东北大米产地快速溯源技术领域有着光明的应用前景。     

近红外光谱技术用于菠菜中毒死蜱残留的定量分析研究

本实验基于近红外光谱方法对菠菜中农药残留量定量分析情况进行研究,前期实验通过模拟果蔬成分背景,配制了37个有机磷农药毒死蜱浓度为0.005～0.1mg/kg的模拟混合液体样本;后期对经化学处理后的毒死蜱浓度在0.1～3.65mg/kg的36个菠菜萃取液体样品进行定量分析研究.结果表明,近红外光谱法对分析模拟溶液中的毒死蜱及菠菜萃取溶液中的毒死蜱样本均取得良好的预测效果.     

单粒玉米种子水分近红外快速无损测定方法研究

玉米精量播种技术发展对种子质量检测提出了单粒、无损、快速测定等新需求,本研究重点探索了近红外光谱结合化学计量学方法建立单粒玉米种子水分检测模型的可行性。实验收集并测定了110份玉米样本的水分含量,应用傅里叶变换红外光谱仪及单粒测样附件扫描得到样本集近红外光谱,按照3:1随机划分训练集和测试集。首先采用多种光谱预处理方法消除单粒种子采集光谱时由于颗粒形态等引起的噪声干扰,然后分别建立基于PLS线性模型和SVM非线性模型的单粒玉米种子水分近红外检测模型,其中PLS模型测试集的R为0.93,RMSEP为0.86；SVM模型测试集的R达到0.96,RMSEP为0.71。实验结果表明,光谱预处理结合SVM非线性模型可以有效降低单粒玉米种子近红外光谱采集时引入的非线性干扰,有助于提升单粒玉米种子水分近红外快速无损检测实际应用可行性。     

基于PLS-LDA和拉曼光谱快速定性识别食用植物油

以6种食用油共计23个样本为分析对象,采用偏最小二乘线性判别分析法(PLS-LDA)和拉曼光谱进行单一种类(橄榄油、花生油和玉米油)食用油快速定性检测,通过自适应迭代惩罚最小二乘法(airPLS)对拉曼信号进行背景扣除,以及蒙特卡洛无信息变量消除法筛选波长变量,不但有效减少了波长点数,降低了建模运算量,而且提高了单一种类食用油的识别率,使得总体识别率均高于90%,并在此基础上进一步提出了采用PLS-LDA进行多种类食用油识别的检测流程。实验结果表明PLS-LDA在食用油定性识别检测中具有较好的应用前景和可行性,该方法也可为定性检测食品及农产品品质提供借鉴。     

太赫兹光谱技术快速识别与检测大米中沙蚕毒素类农药残留

建立透射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合主成分分析(PCA)对大米中3种沙蚕毒素类农药(杀螟丹、杀虫磺和杀虫单)残留进行快速识别和检测。基于聚乙烯为基质获取杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz特征吸收峰,进行物质识别和定量分析。以大米为基质,分别添加杀螟丹、杀虫磺和杀虫单,借助PCA分析进行检测和识别。结果表明,杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz吸收谱图中存在特征吸收峰(1.95,1.19,1.70 THz),为物质识别提供了依据。在0.002%~16.667%范围,1.95,1.19,1.70 THz处特征峰吸收值与质量分数具有良好的线性关系,相关系数均高于0.9599。以大米粉为基质,PCA分析实现了对0.002%~16.667%添加范围THz吸收谱的完全区分以及0.002%低质量分数添加下3种沙蚕毒素类农药的识别。透射式THz-TDS技术可实现农产品中沙蚕毒素类农药残留的快速识别与检测,试验结果为该技术在农产品中农药残留的检测提供了试验依据。     

拉曼光谱结合距离匹配法快速鉴别掺伪食用油

以农贸市场购买的散装问题油为掺伪物,采用大豆油和玉米油为简单背景制备掺伪样本65份,采用4类食用调和油为复杂背景制备掺伪样本40份,收集市售合格食用植物油样本27份。按样本数3∶1划分建模集和校验集,采用拉曼光谱和距离匹配法分别建立简单背景和复杂背景的食用油掺伪快速定性识别模型:在简单背景掺伪下采用全谱建模预测可得真样本识别率为85.7%,伪样本识别率为94.1%,总识别率为91.7%;在复杂背景掺伪下经谱区挑选优化建模预测可得真样本识别率为87.5%,伪样本识别率为100%,总识别率为94.4%。试验结果表明拉曼光谱结合距离匹配法能简单、有效、快速地检测食用植物油是否掺伪。     

基于高光谱成像技术的大米溯源研究

利用高光谱成像技术提取大米的光谱信息进行大米产地溯源研究。采用X-Y距离样本集算法（SPXY）进行训练集和测试集的划分,将1 000颗大米样本中800个为训练集,剩下200个为测试集。并采用主成分分析（PCA）法提取相关性较强的主成分光谱信息,进行数据降维。基于主成分分析法提取前4个主成分,并在贡献率最高的第4主成分基础上,结合支持向量机算法（SVM）建立大米产地溯源预测模型。研究得出训练集准确率可达96%,测试集平均准确率为79%。通过训练集和测试集的实验结果表明,高光谱成像技术可以对大米产地进行溯源,为大米产地快速、无损检测提供了一定思路和参考。