太赫兹时域光谱检测谷粒中储粮害虫的研究

快捷方便检测粮粒中是否有储粮害虫及其种类,对储粮害虫虫情调查和监测,实现粮库中储粮害虫的准确检测和口岸害虫快速检测检疫具有重要实践意义。以最主要的初期性害虫玉米象为例,对玉米象、谷壳、米粉样品进行了太赫兹时域光谱测试,获得了样品在0.2~1.6 THz波段的折射率和吸收光谱,分析了这些样品的特征吸收谱,并利用PLS-DA方法对含有玉米象和不含玉米象的谷粒样品的太赫兹光谱进行鉴别分析,结果表明用0.2~1.6 THz范围内的THz吸收光谱结合PLS-DA方法对校正样本建立判别模型,其校正和验证结果与实际分类变量的相关性高,交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都小于0.150,建立的PLS-DA分类模型对检测样本的判别准确率为100%,为检测粮粒中是否有储粮害虫提供快速方便的鉴别分析方法。     

增白剂中吊白块含量的太赫兹光谱定性与定量检测

利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术在室温下分别对吊白块(甲醛次硫酸氢钠)、增白剂(过氧化苯甲酰)及其混合物进行了光谱测量,获得了在0.2~1.5 THz波段的吸收谱和折射率谱。结果表明增白剂在太赫兹波段存在明显的特征吸收峰,可以作为其在太赫兹波段的指纹特征用于物质识别;另外,混合物中吊白块含量越高,吸收系数越小,折射率越大。采用偏最小二乘(PLS)方法对增白剂中掺杂吊白块的含量进行了定量分析,结果表明增白剂中的吊白块含量与太赫兹吸收系数具有较高的相关性,相关系数为0.999 8,均方根误差(RMSE)为1.21%,检出限优于2.0%。研究表明THz-TDS技术可以用于食品领域中快速、无损检测增白剂中严禁使用的吊白块。     

小麦粉中偶氮甲酰胺的太赫兹时域光谱检测

利用太赫兹时域光谱(terahertz time-domain spectroscopy,THz-TDS)技术对偶氮甲酰胺(小麦粉添加剂)、小麦粉及两者混合物进行测试,获得其在0.20~2.00 THz波段的吸收谱与折射率谱。结果显示,偶氮甲酰胺在1.93THz处存在1个明显的特征吸收峰,可用于物质识别。此外,随着混合物中偶氮甲酰胺含量的减少,样品的吸收系数逐渐上升,折射率逐渐下降。通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对小麦粉中偶氮甲酰胺的含量进行定量分析。结果表明,混合物中偶氮甲酰胺含量与吸收系数、折射率都有良好的线性关系,其中基于吸收系数PLS模型相关系数可达到0.999 9,标准误差为0.06%,检出极限可达0.11%,最大绝对偏差小于0.19%。     

小麦粉中掺杂滑石粉的太赫兹光谱检测

利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术在室温下分别对小麦粉、滑石粉及其混合物进行了光谱测量,获得了它们在0.2～1.5 THz波段的吸收谱和折射率谱.结果表明滑石粉在太赫兹波段存在明显的特征吸收峰,可以作为其在太赫兹波段的指纹特征用于物质识别;另外,混合物中滑石粉含量越高,吸收系数越小.采用偏最小二乘(PLS)方法对小麦粉中滑石粉的含量进行了定量分析,结果表明小麦粉中的滑石粉含量与太赫兹吸收系数具有较高的相关性,相关系数为0.993 9,均方根误差为1.48％,检出限优于2.0％.     

基于太赫兹时域光谱的大米品种识别研究

为实现大米品种的准确鉴别,提出一种基于太赫兹时域光谱（Terahertz Time-Domain Spectroscopy, THz-TDS）技术的大米品种识别方法。利用标准差（Standard Deviation, SD）和区间偏最小二乘（Interval Partial Least Square, iPLS）选取0.53~1.21 THz波段的吸收光谱信息作为分类模型的输入数据,再采用决策树模型（Decision Tree, DT）对四种大米吸收光谱进行分类识别,并在模型训练过程中结合网格搜索算法寻找模型最优参数。为增加实验对比度,分别使用逻辑回归模型和支持向量机模型进行对比实验,其模型分类准确率分别为80.75%和88.75%。实验结果表明,太赫兹时域光谱技术结合SD、iPLS和DT方法可以实现大米品种的准确识别,准确率可达95%,为农产品品种识别提供了一种新的鉴别方法。     

基于太赫兹技术的小麦粉品质快速检测研究

该研究针对目前小麦粉品质方面检测方法存在的问题,提出利用太赫兹光谱技术对小麦粉进行快速无损品质检测研究。使用光谱仪与成像仪,采集了不同种类小麦粉样本的太赫兹光谱,使用TQ Analyst软件结合距离匹配法对小麦粉的太赫兹扫描光谱进行定性分析研究,富强粉和麦芯粉成功分类,模型性能指数达到88.9%,预测准确率达100%。使用OPUS软件结合偏最小二乘法（PLS）和一阶导数+矢量归一化（SNV）进行定量分析研究,水分定量模型R2为91.18%,交叉验证均方根为0.182;灰分定量模型 R2为83.37%,交叉验证均方根为0.064,最终通过实验结果分析得出太赫兹技术在食品品质检测方面的可行性。     

氢化大豆油中反式脂肪酸的太赫兹光谱分析

利用太赫兹(THz)光谱技术对氢化大豆油中反式脂肪酸(TFAs)进行分析。通过傅里叶变换将氢化大豆油的THz时域谱变换为频域谱,利用光学参数计算出折射率谱和吸收谱。为了研究氢化大豆油中TFAs在太赫兹波段的吸收特性,选择密度泛函理论(DFT)中的RB3LYP和6-311G (d, p)基组对氢化大豆油中的几种主要的反式油酸和反式亚油酸进行几何构型优化及振动频率计算,为氢化大豆油中TFAs的组成和定性分析提供理论依据。利用LS-SVR建立氢化大豆油中TFAs含量的预测模型,并与PLS和SVR模型比较,结果表明LS-SVR效果最佳, RMSEP为0.3246, R2为0.9792,RSD为3.81%,能够满足实际检测需求。采用PSO算法对LS-SVR模型参数进行优化,并与GS和GA优化方法比较,选择出最佳参数组合。优化后的LS-SVR模型的RMSEP为0.0763,R2为0.9989,RSD为0.90%,显著提高了预测精度。本研究为利用太赫兹光谱技术实现氢化大豆油中TFAs的快速检测奠定基础。     

太赫兹光谱技术在食品质量安全检测中的应用研究进展

人们对食品安全问题表现出极大关注,因此对食品质量安全的快速检测显得尤为重要。太赫兹技术作为一种新兴的检测技术,将其应用到食品领域具有重要意义。本文首先介绍食品质量安全检测的传统方法,分析其优缺点,然后介绍太赫兹光谱技术,分析太赫兹技术独特的优势和存在的不足,着重对太赫兹光谱技术在食品中有害物检测方面的研究现状进行综述,并对太赫兹技术的发展前景进行了展望。      

太赫兹光谱法检测面粉中过氧化苯甲酰含量

检测40个不同过氧化苯甲酰含量的面粉样品的太赫兹时域谱,获得其在0.2~2.0 THz频段内的频域谱、折射谱及吸收谱。时域谱表明,与参考信号相比,添加过氧化苯甲酰的面粉样品,其太赫兹波幅值出现了不同程度的降低,面粉样品的频域信号出现了不同程度的延迟现象。频域谱表明面粉样品中过氧化苯甲酰的含量越高,其频域谱的幅值越大,对太赫兹波的吸收强度越小,过氧化苯甲酰在一定程度上降低了面粉样品对太赫兹波的吸收。折射谱表明随着频率的增加,折射率逐渐降低,随着面粉中过氧化苯甲酰的含量增加,面粉样品的折射率随之增大。吸收谱表明面粉样品中的过氧化苯甲酰在1.6 THz处存在一个较为明显的特征吸收峰。因此,太赫兹光谱可用于面粉中过氧化苯甲酰的特征识别。利用40个面粉样品的吸收谱数据作为输入变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、支持向量回归(support vector regression,SVR)及最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression,LS-SVR)建立校正模型,其中PLS和SVR模型得到的决定系数(R2)都低于0.9,相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)都大于10%,而LS-SVR模型的R2为0.986,RSD为4.30%,结果表明太赫兹光谱分析技术可以用于检测面粉中过氧化苯甲酰含量。     

储粮品质太赫兹光谱检测技术研究进展

摘要：粮食质量与安全问题备受国民的关注,了解粮食在储藏过程中品质的变化趋势,特别是在早期阶段对其劣变状况进行快速、准确检测是当前粮食行业的重要任务之一。太赫兹光谱探测与成像技术具有快速、无损、衰减性小、无电离辐射伤害等特性现已成为无损检测技术的研究热点,在人体安全检查、环境监测、病变诊断、农产品质量控制等诸多领域取得了阶段性进展,在储粮品质检测方面也具有良好的应用前景。本文主要对太赫兹时域光谱技术的探测原理和光学参数提取以及成像技术进行了综述,重点阐述了该技术在储粮品质鉴别与分类、储粮新陈度、储粮真菌污染、以及储粮害虫检测方面的应用研究,并对太赫兹光谱技术在粮食品质快速检测中的发展趋势和应用前景进行了展望。     

基于太赫兹时域光谱的芝麻油品种识别研究

为了实现对芝麻油品种的快速鉴别,本文基于太赫兹时域光谱(THz-TDS)提出一种芝麻油品种识别的方法。选取0~2.5 THz范围内的光谱进行分析,通过主成分分析法(PCA)对时域光谱数据进行降维,选择前4个主成分(累计贡献率大于99%)代表原始数据,然后利用支持向量机(SVM)方法对不同品种芝麻油进行分类识别,分类时使用3种不同的核函数建模,并采用网格搜索算法获得最优模型及其模型参数。使用径向基核函数(参数为惩罚函数C=0.01,核函数系数γ=0.1)的模型识别率最高,达到100%,说明太赫兹时域光谱技术结合PCA和SVM方法可以快速可靠的进行食用油的识别,为食品安全的识别提供一种新的技术手段。     

白酒基酒中己酸、乙酸的近红外快速检测

建立白酒基酒中的己酸、乙酸的快速检测方法,通过分析白酒基酒样品的近红外光谱图,对光谱数据进行不同处理。结果表明：白酒基酒中己酸、乙酸对近红外有特异吸收,最佳预处理方法与最优波段分别为：一阶导数＋减去一条直线、一阶导数＋矢量归一化预处理光谱;谱区选择6 101.7～5 446 cm－1和11 998.9～7 501.7 cm－1,6 101.7～5 449.8 cm－1和11 998.9～7 497.9 cm－1。利用偏最小二乘法与傅里叶变换近红外光谱相结合,采用内部交叉验证法建立模型,通过对模型进行优化,己酸、乙酸校正集样品的化学值与近红外的预测值的决定系数分别为99.73%、97.00%;内部交叉验证均方根差分别为0.90、0.63 mg/100 mL;进一步对己酸、乙酸模型进行验证和评价,己酸和乙酸模型验证集的决定系数分别为99.47%、95.63%,预测标准偏差分别为1.00、1.73 mg/100 mL。结果表明建立的模型效果很好,具有较高的精密度和良好的稳定性,能满足白酒生产中己酸和乙酸的快速检测要求。     

基于SVM的大豆油脂色泽近红外光谱分析

针对罗维朋比色计在油脂色泽测定中存在的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的大豆油脂色泽近红外光谱分析方法。首先采用C-SVM对3种不同罗维朋黄值的大豆油脂进行模式识别,设计出适合油脂色泽近红外光谱识别的SVM分类器,识别正确率达到100%。然后利用ε-SVR对不同罗维朋黄值的大豆油脂近红外光谱数据与罗维朋红值进行回归,分别建立了不同级别大豆油脂色泽的SVM校正模型,预测误差均在0.2个罗维朋单位以内。研究表明,利用近红外光谱技术实现油脂色泽的定性定量分析是可行的,为进一步实现油脂色泽在线监测和调控提供参考。     

小麦脂肪酸值的近红外光谱快速测定研究

采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立小麦脂肪酸值的近红外分析模型,并对模型进行预测准确性评价。结果表明:所建立模型的定标相关系数(RSQ)为0.9026,交叉验证相关系数(1-VR)为0.6278,定标标准偏差(SEC)为3.8735,交叉验证标准偏差(SECV)为7.0908。外部验证的相关系数(r)为0.948,外部验证标准偏差(SEP)为3.8709。标准方法与NIRS测定方法测定的小麦脂肪酸值含量之间的t检验值为1.345,显示两种方法测定结果无显著性差异(P<0.05),预测值与实测值的平均绝对偏差为0.25,说明所建立的稻谷脂肪酸值的NIRS数学模型预测准确性较好,可用于小麦脂肪酸值的快速预测。     

成品白酒中酸酯总量的近红外检测

为了建立成品白酒中酸酯总量的近红外模型,以达到快速检测酸酯总量的目的,本文采用回流及酸碱滴定法测定成品白酒中酸酯总量的化学值,与成品白酒在1 mm及8 mm光程比色池的近红外光谱图相结合,采用内部交叉检验法及外部独立验证建立了成品白酒中酸酯总量的近红外模型.结果表明:成品白酒中的酸类和酯类物质在近红外区有特异性吸收,1...     

三级大豆油酸价的近红外光谱检测

为改进现有的油脂检测方法,以三级大豆油脂酸价检测为研究对象,利用近红外透射光谱技术,结合化学计量学方法,选择4500～6000cm-1为特征波段建立油脂酸价校正模型,首先研究基于小波变换的光谱预处理方法,通过详细比较不同小波分解层数对建模的影响。结果确定db4小波的四层分解去噪效果最佳。结合滤波后重构的光谱信号建立油脂酸价BP神经网络校正模型,利用预测集样本对模型进行验证,决定系数R2和预测均方根误差分别为0.9743和0.1036。证明利用近红外光谱分析技术快速检测油脂酸价是完全可行的。     

植物油的太赫兹时域谱分析

利用太赫兹(THz)时域谱技术测量了山茶油、麻油、橄榄油在0.3~1.5 THz范围内的THz波时域谱,使用迭代算法来计算分析三种植物油的折射率、吸收系数等重要的光学参数。结果表明三种植物油的吸收系数在此波段存在显著差异,三种植物油的平均折射率分别为1.458,1.468和1.452,植物油的折射率随着频率的增加而逐渐减小。该研究成果对于太赫兹时域光谱技术应用于不同的植物油成分及质量评价具有重要意义。     

利用THz时域谱技术和支持向量机回归法快速分析食用油成分

采用THz时域谱技术获得30个食用油样本的吸收谱,随机分为训练集和预测集.利用支持向量回归算法和气相色谱方法得到的参照测量值,在训练集上建立食用油中主要成分的预测模型,并用此模型对预测集样本进行预测.结果表明该模型对食用油预测的相关系数均在0.9以上,比传统PLS方法更为精确.