近红外光谱技术在食品品质方面的应用

近年来,由食品的品质问题引发的安全事故越来越多,建立食品品质的快速检测方法迫在眉睫。近红外光谱分析技术以其分析速度快、无损、预处理简单、非破坏性、易于实现在线检测等特点,已发展成为一种应用于食品品质控制方面的快速分析新手段。本文概述了近年来近红外光谱技术在肉类、乳制品、水果蔬菜、粮食作物及其他等方面的研究进展,并对其在食品品质方面的应用进行了展望。     

近红外光谱技术在苹果检测方面的研究与应用

我国是苹果种植与产量大国,部分优质品种远销国内外,成为林果业重要支柱产业之一。随着苹果栽培面积不断扩大,产量不断提高,对其品质检测工作变得尤为重要。近红外光谱技术具有便捷、无损等特点,成为果蔬检测技术领域热门研究对象。众多学者基于该技术对苹果品质检测进行了大量研究,并有望研制出更多便携式果蔬类检测设备。本文主要阐述了近几年该技术在苹果品质检测方面的研究与应用进展情况,尤其探讨了该技术在苹果检测模型建立、定量与定性分析相关技术与应用等内容,为后续对其在苹果检测乃至其它果蔬检测方面的预测模型研究、应用领域与发展方向提供一定参考。     

近红外光谱技术在小麦粉品质检测方面的应用研究进展

近红外光谱(NIRS)技术是当前发展最快、最具前景的现代无损分析技术之一。NIRS技术融合了计算机、光学、数学、化学和化学计量学等多个学科的最新研究成果,具有简便、快速、低成本、无污染、不接触等优点,目前被广泛应用于食品品质分析与检测研究。本文综述了近十年来NIRS技术在小麦粉理化指标(如水分、灰分、蛋白质、淀粉)、粉质指标(如面筋、面筋指数分、沉降值、吸水量、形成时间、稳定时间、弱化度)及掺杂物(如甲醛次硫酸氢钠、滑石粉、过氧化苯甲酰、石灰、偶氮甲酰胺、曲酸)等方面的检测研究进展。同时,基于当前研究进展,NIRS技术在光谱数据挖掘、建模算法优化、模型稳健性等方面还需大量研究,为研发小麦粉质量快速无损检测设备提供更多数据支撑和方法参考。     

近红外光谱快速检测技术在纺织领域的应用

近红外光谱技术由于其分析速度快、信息量大、不破坏样品、无污染、操作技术要求低等特点受到关注,在众多领域得到研究和应用.近红外光谱技术在纺织领域的研究和应用情况进行讨论,主要包括在纺织纤维定性判定、定量分析、纺织原料的杂质检测,以及生产过程中浆料含水率等多个方面的研究,特别是近红外光谱快速检测测棉/涤混纺织物中棉含量已经在实际检测工作中得到应用.虽然纺织品组分、织物结构、颜色等方面的多样性和复杂性,造成近红外光谱技术在纺织领域实际检测中的应用受到阻碍,但随着研究的进一步加深,该技术在纺织领域有着广阔的应用前景.     

近红外光谱技术在乳制品快速检测中的应用研究进展

近红外光谱（NIR）技术作为一种高效、快速、便捷、低成本、无污染的检测方法,在乳制品快速检测中具有广泛的应用。该文首先阐述了近红外光谱技术的原理,并探讨了其优缺点,列举了常用的化学计量学方法,综述了近红外光谱技术应用于乳制品中掺假识别、微生物快速检测、化学成分快速检测、快速鉴定牛奶品牌等方面的最新研究进展和成果,为近红外光谱技术在乳制品快速检测中的应用推广提供参考。     

近红外光谱技术在油料作物快速检测中的应用研究进展

近红外光谱技术作为一种简便、高效的质量检测方法,为油料作物全方位检测提供了有效途径。该文概述近红外检测技术在油料作物生产领域中的相关研究,简述近红外光谱技术的原理及特点,详细介绍近红外光谱技术在油料作物种子品质鉴定、产地追溯、脂肪酸、芥酸及其他成分含量检测中的应用,并介绍近红外光谱技术在油料作物快速检测中的应用前景和发展趋势。     

近红外光谱技术在稻米品质快速检测中的应用

综述近红外技术在稻米品质的常规指标,如直链淀粉、蛋白质、脂肪酸、胶稠度中的研究与应用,总结不同样品形态和建模方法建立的近红外模型的检测精度,指出近红外技术在快速检测稻米品质中存在的问题,以及今后的研究方向。     

近红外光谱技术在大曲糖化力分析检测方面的应用

糖化力是衡量大曲糖化作用强弱的一个重要指标。传统的大曲糖化力的化学测定方法测定过程繁琐且时间较长,不能及时指导生产。采用近红外光谱技术与偏最小二乘法相结合的手段,建立了大曲糖化力的定标模型,在光谱预处理方法为一阶导数和多元散射校正、波数为4500cm-1~5800cm-1和6000cm-1~7800cm-1条件下获得大曲糖化力的最优预测模型。该模型交叉验证误差均方根(RMSECV)、决定系数(R2)分别为11.82mg(以C6H12O6计)/g·h和0.9411。随机选取验证集样品对模型预测能力进行验证,通过与传统分析方法检测结果进行比较,平均相对误差为2.14%,结果表明该模型具有较好的预测能力,可用于大曲理化指标糖化力的检测。     

近红外光谱技术在肉品掺假检测方面的研究进展

近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,NIRS)技术是一种通过获取被测样品的近红外光谱信息,并使用化学计量学方法挖掘被测样品指标和光谱信息之间定性定量关系的一种无损分析技术。该技术通过构建精确度高、稳定性好的数学模型,可在不破坏样品完整性和无需样品前处理的前提下获取被测样品信息,实现肉品掺假成分及掺假量的快速预测,目前在肉品掺假方面已有大量研究且应用潜力巨大。本文主要综述了2010年至今NIRS用于肉品掺假研究方面的研究进展和最新成果,可为后续研发肉品掺假无损快检设备提供数据支撑和理论参考。     

近红外光谱技术在快速检测白酒酒醅中的应用

研究利用近红外光谱技术构建白酒酒醅分析模型,实现对泸型白酒酒醅水分、酸度和淀粉含量的大批量快速定量分析.利用趋近归一化(ncl)、一阶导数(db1)等光谱预处理方法对光谱进行处理,使用协同区间偏最小二乘法(SIPLS)、向后间隔偏最小二乘法(BIPLS)等算法对光谱波段进行优化选择,通过偏最小二乘法(PLS)建立快速检...     

近红外光谱技术在快速鉴别真伪小磨香油中的应用

为实现对掺伪小磨香油的快速鉴别,本文采集了小磨香油样品的近红外吸收光谱,经二阶导数+矢量归一化预处理,17点移动式平均平滑后,选择光谱范围为9 000 cm-1～4 500 cm-1,利用合格性测试和主成分分析法(PCA)建立了小磨香油的鉴别模型,并取样对该模型验证.结果表明:两种模式识别方法对于掺假量10%～90%的小磨香油的真伪识别率均为100%.因此认为,采用近红外光谱结合模式识别技术结合可快速、准确地鉴别小磨香油真伪.     

近红外光谱技术在黄酒理化指标快速检测中的应用

采用傅立叶变换近红外透射光谱技术建立黄酒3项理化指标(酒精度、总酸和氨基酸态氮)的快速检测方法.通过比较不同的频率范围和维数,选择最佳光谱预处理方法,建立了3项指标的预测模型.用R2(决定系数)和RMSECV(交叉验证均方差)衡量3个模型的预测精度和稳定性,R2值分别为97.68,95.68、94.13,RMSECV值分别为0.2030,0.1260,0.0232.对10个随机抽取的黄酒样品的预测结果显示,样品的预测值和实测值间的之间没有显著性差异(p＞0.05).研究结果表明,近红外光谱法可用于黄酒酒精度、总酸和氨基酸态氮的快速检测.     

近红外技术在茶叶快速无损检测方面的研究与应用

介绍了近红外光谱分析技术的基本原理、分析过程及特点,探讨了几种常见的近红外光谱分析方法,阐述了国内外近红外技术在茶叶上的研究现状,指出了近红外光谱技术在茶叶检测上的广阔应用前景。     

近红外光谱技术快速鉴别查哈阳大米

查哈阳大米为黑龙江特色品牌大米,为保护查哈阳大米品牌,实现查哈阳大米原产地快速真伪鉴别。通过构建不同地域和品种水稻试验田,收获期内对试验田大米的近红外光谱进行全波长扫描,筛选与产地相关特征波段。在特征波段处对来自查哈阳地区及非查哈阳地区的233份大米进行定性分析及定量分析。结果表明,与产地因素主要相关的波长为5 136~5 501 cm~(-1),利用此波段采用因子化法建立定性分析模型对查哈阳大米正确鉴别率为100%,采用偏最小二乘法建立的定量分析模型对查哈阳大米正确判别率为95.83%。     

应用近红外光谱技术快速测定葵花籽油的理化指标

应用傅里叶变换近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立葵花籽油4 种不同理化指标的快速预测模型。在用化学方法获得不同氧化程度葵花籽油的共轭二烯、共轭三烯、p-茴香胺值、总极性化合物的参照数据的基础上,比较不同光谱预处理方法及建模方法对预测效果的影响。结果表明,葵花籽油原始光谱不经处理、经Norris平滑和一阶导数处理或Norris平滑和二阶导数处理后应用偏最小二乘法可分别建立共轭二烯、共轭三烯、p-茴香胺值及总极性化合物的预测模型,建模决定系数均在0.98以上,交互验证均方根误差分别为1.37、0.38%、0.51、0.46,相对预测均方根误差分别为1.24、0.18%、0.40、0.16。说明利用近红外光谱技术结合化学计量法可实现不同氧化程度葵花籽油理化指标的快速、准确检测。     

红外及近红外光谱技术在食品分析检验中的应用进展

红外及近红外波谱技术,是利用物质对红外光区的电磁辐射的选择性吸收来进行结构分析及定性和定量分析,具有快速,方便,样品用量少,不损坏样品等优点。     

近红外光谱技术在制糖业中的应用

近红外光谱（Near infraed spectroscopy简称MRS）分析技术是一种高效、快速的现代分析技术，己在很多领域得到广泛应用。对近红外光谱分析技术的发展历程、技术原理、分析程序、技术特点及其在制糖工业研究和应用作了简要介绍，并对其应用前景进行了讨论。     

近红外光谱技术在乳品中的应用

近红外光谱技术是一门发展迅猛的高新技术,具有快速、高效、操作简单和不损伤样品等特点,目前广泛应用于乳品行业中。综述了近红外光谱技术特点及在乳品中的应用,重点介绍了其在牛乳检测中的应用,并对进一步的研究进行了展望。     

近红外光谱技术在造纸中的应用

制浆造纸行业的发展离不开分析技术的支持,它对于实验研究分析非常重要,包括各种抽出物分析,碳水化合物分析,木素分析和制浆造纸沉积物分析。本文介绍了分析技术中的近红外光技术的发展现状及近红外光谱技术在制浆造纸工业中的应用。     

近红外光谱技术快速测定鹅肉新鲜度

目的：应用近红外光谱技术快速检测鹅肉的新鲜度,评价指标包括总挥发性盐基氮和pH值。方法：采集完整冷鲜鹅肉的近红外光谱（950～1 650 nm）,光谱经多种校正预处理后,采用偏最小二乘法建立鹅肉新鲜度的定量预测数学模型。结果：对于这2 种指标均采用标准常态变量结合偏最小二乘法所建立模型的预测效果最好,总挥发性盐基氮和pH值定量校正数学模型的模型决定系数分别为0.727、0.991,内部交互验证均方根误差分别为3.666、0.028。用此模型对预测集20 个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数分别达到0.976、0.705,预测值平均偏差分别为－0.240、－0.024,预测值和实测值之间没有显著性差异（P＞0.05）。结论：近红外光谱作为一种无损快速的检测方法,可用于评价鹅肉新鲜度。