近红外光谱技术在鉴别食品真伪和产地属性的应用研究进展

阐述近红外光谱分析技术的理论基础、基本方法、技术特点,归纳总结用于近红外光谱分析的化学计量学方法,列举近红外光谱在食品分析中的定量分析项目和定性分析信息。重点分析近红外光谱技术在食品真伪及产地属性的应用研究。最后概述近红外光谱技术在其他领域中的应用,并展望近红外光谱技术广阔的应用前景。资料表明,近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点,已广泛应用于各个领域。     

近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速的例行分析方法,在土壤科学领域内具有广阔的应用前景。本文评述了近红外光谱分析技术在土壤成分检测中的应用,并指出了其在土壤领域内的发展方向。     

近红外光谱分析技术在聚乙烯醇分析中的应用

采用近红外光谱分析仪对聚乙烯醇进行扫描,测定其光谱图。然后对光谱图进行分析处理,利用化学计量学软件,建立定性和定量分析模型。用光纤将近红外光谱仪和检测探头连接起来,组成一个在线分析系统,可以实现在线分析。介绍了近红外光谱分析的基本原理和基本过程。     

近红外光谱分析仪校准方法的研究

近红外光谱分析仪,是近年来比较常见的一种仪器,被广泛的应用到许多行业领域。本文分别从近红外光谱分析仪发展态势以及近红外光谱分析仪校准等诸多方面进行探讨,通过构建专业化的校准方式,满足近红外光谱分析仪的校准要求,为今后国家检定规程或标准规范的出台奠定技术基础。     

基于遗传神经网络的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测

本文提出了一种利用遗传神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的五种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练神经网络的权值,建立大豆脂肪酸的神经网络检测模型,探索出一种能够准确、高效地完成近红外光谱检测的神经网络模型。     

近红外光谱技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展

本文简要介绍了近红外光谱技术快速检测的基本原理,综述了国内外近红外光谱快速检测技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展,并展望了今后该领域的研究和应用前景。     

近红外光谱技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展

本文简要介绍了近红外光谱技术快速检测的基本原理,综述了国内外近红外光谱快速检测技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展,并展望了今后该领域的研究和应用前景.     

近红外光谱在药物领域的应用与研究进展

综述了近红外光谱技术在药物组分分析、药物物理表征和制药过程在线控制等方面的应用研究进 展.讨论了近红外光谱技术在我国制药工业中应用的前景.     

近红外光谱技术在木材化学属性方面应用的分析

因具有快速、无损、样品易于准备、适合于实际生产的在线检测等优点,近红外光谱技术在木材研究领域的应用越来越广泛。本论文阐述近红外光谱技术在木材木质素、纤维索、抽提物等化学属性预测、以及开展基于NIR技术的木质符合材料的原料属性的预测与分类研究具有重要的实际意义。     

高光谱成像技术在纸质档案数字图像去污方面的应用

针对纸质档案数字化过程中面临的污迹、霉斑以及涂画笔迹等问题,采用可见光-近红外波段高光谱成像技术对若干纸质样本在550nm^900nm可见光近红外波段进行了成像实验,获取了样本的可见光-近红外光谱图像数据。研究结果表明,高光谱成像技术可在数字化过程中有效去除样本图像中的霉斑和涂画笔迹,降低数字图像去除污迹的难度,提高纸质档案数字化中的图像质量。     

光谱预处理对棉涤混纺面料近红外定量模型的影响

以46个棉涤混纺面料样品为研究对象,采集样品的近红外漫反射光谱,光谱范围为12 000~4 000 cm-1,利用偏最小二乘法建立定量校正模型,并用交叉检验法对模型进行检验,以交叉验证均方差RMSECV和决定系数R2作为判断模型优劣的标准.对利用无光谱预处理、一阶导数法、二阶导数法、多元散射校正和矢量归一化五种不同预处理方法所建的模型进行了比较,发现对光谱进行矢量归一化预处理所建模型最优;此外还分析了建立纺织布料的近红外光谱定量分析模型时主要的误差来源及近红外光谱分析技术用于纺织面料定量分析的可行性.     

近红外光谱分析技术在油品分析中的应用研究

炼油过程中,需要对产品的关键品质进行在线监测,传统的实验室分析方法因费用高、测量滞后较大而不适合实时在线分析。近红外光谱分析是利用近红外光包容的物质信息进行分析的无损分析技术,可用于对石油产品质量的在线实时分析。论文在简述近红外线光谱技术的基础上,对近红外线光谱分析主要应用技术即汽油产品品质分析的NIR定量分析技术进行技术原理研究和应用研究。     

近红外技术应用于成品卷烟的内在质量稳定性控制

以某品牌卷烟为例,采用傅立叶变换近红外光谱技术采集成品卷烟的近红外光谱,结合连续流动法测定样品中还原糖、烟碱、氯、钾含量的数据,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了预测品牌卷烟烟丝中还原糖、烟碱、氯、钾及糖碱比、钾氯比的近红外模型,模型的相关系数(除钾外)都在0.95以上。用建立的模型快速检测红狼卷烟的各化学成分,通过值的波动范围初步监控成品的质量稳定性。并采集它们的近红外光谱,应用连续小波变换(CWT)对原始光谱进行预处理,再对CWT系数进行主成分分析(PCA),在PCA分析的基础上引入马氏距离算法建立成品卷烟质量稳定性评价模型。通过研究光谱预处理对卷烟样品分类鉴别的影响,确定马氏距离阈值Dthro,结合近红外定量测定值与马氏距离阈值Dthro,对卷烟产品质量稳定性进行评价和控制。     

基于近红外光谱分析技术的液态水性油墨印刷品 颜色预测模型

针对印刷品颜色离线检测存在滞后、检测不精准等问题,提出基于近红外光谱分析技术的液态水性油墨印刷品颜色预测模型。用多元散射校正（MSC） 、标准正态变换（SNV）和卷积平滑滤波器（SG）对原始光谱数据进行预处理,将原始光谱数据及预处理后的光谱数据分别与印刷品的Lab值建立偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）两种预测模型。结果表明,基于MSC预处理的PLSR预测模型的预测精度最高,L、a、b值的R2分别高达0.9885, 0.9879和0.9938,预测颜色的平均色差约为0.71。液态水性油墨的近红外光谱可以精确预测印刷品颜色,为印刷品的在线检测提供了新思路。     

近红外光谱技术检测烟叶中的氨基酸

研究应用傅里叶变换近红外光谱法快速测定烟叶中氨基酸含量的可行性,使用偏最小二乘法(PLS)为建模方法,选择3800~8000 cm-1谱段,采用二阶导数和Norris Derivative滤波法进行光谱预处理,建立了烟叶中氨基酸含量的近红外预测模型。采用留一(leave-one-out)交叉验证法进行建模,并以校正集样品的交叉验证相关系数(R)和均方差(RMSECV)为指标优化光谱预处理方法和模型参数,确定最佳预测模型。将近红外光谱技术与常规标准检测方法相比较,结果表明,近红外光谱技术可以较为准确的测定烟叶中氨基酸的含量。     

基于LabVIEW的近红外测量系统

虚拟仪器的概念,是美国国家仪器公司(National InstrumentsCorp.简称NI)于1986年提出的,它是在以计算机为核心的硬件平台上,其功能由用户设计和定义,具有虚拟面板,其测试功能由测试软件实现的一种计算机仪器系统。本文结合虚拟仪器技术和近红外光谱分析技术,搭建了一个快速无损检测整粒小麦成分含量的系统。基于虚拟仪器的近红外整粒小麦     

预浸料生产中智能控制系统的应用

用近红外光谱技术对无碱布/酚醛预浸料的树脂含量、可溶树脂含量和挥发分含量进行在线检测,通过偏最小二乘方法分别建立标准模型,选择光谱预处理方法和PLS的因子数.用近红外方法和标准方法对未知样品进行分析,通过t检验结果显示两种方法没有显著性的差别,利用该方法可以同时预测三项指标,1分钟之内就可以分析一个样品,没有破坏性.如果质量指标不合格,通过自动控制系统发出指令,及时调节工艺参数.研究表明近红外光谱方法能够十分有效和准确对分析预浸料质量.     

近红外光谱结合神经网络判别茶鲜叶产地

为快速、无损的判别鲜叶产地,维护恩施玉露的地理标志产品属性,采集恩施市芭蕉乡、白果乡和咸丰县茶鲜叶近红外光谱,经光谱预处理后,对校正集66个样品光谱数据进行主成分分析,然后建立BP神经网络预测模型,对验证集鲜叶样品的产地进行了预测,建立了8(输入节点)-4(隐含层节点)-1(输出节点)三层网络模型,验证集样品判别准确率为100%.近红外光谱技术结合神经网络能够快速、准确地判别茶鲜叶产地.     

绿色材料伪装性能检测技术分析

绿色材料是一种重要的伪装材料。伪装上不仅要求绿色材料的颜色与绿色植物近似，而且要求其近红外反射特性与绿色植物近似。伪装绿色检验镜是一种检验绿色颜料与植物绿色异谱程度的器材，论文提出了伪装绿色检验镜镜片的光谱透射特性要求，分析了其检色原理和检色效果，为绿色材料近红外伪装性能的检验提供了一种简便可行的方法。     

天然与染色处理玉髓的光谱分析

为探寻天然与染色处理玉髓的颜色成因差异与鉴别方法,采用多种大型仪器测试技术,辅以常规检测手段,对常见的红色、绿色系列天然与染色玉髓进行研究。结果表明,放大观察仍是重要的鉴定手段;X射线荧光能谱与近红外光谱可为绿色玉髓的鉴别提供诊断性依据;拉曼光谱可用于红色玉髓的鉴定;紫外-可见-近红外光谱最具普适性,可用于多种玉髓的鉴别。