基于近红外光谱技术的小麦粉灰分含量检测方法研究

采用近红外光谱技术建立小麦粉灰分含量的快速检测方法。使用两种不同的近红外光谱仪器采集小麦粉的近红外光谱数据,以常规分析法的测定值作为建模数据,采用偏最小二乘(PLS)回归分析法建立小麦粉灰分的定量分析模型,比较两种不同的近红外光谱仪器扫描的小麦粉近红外光谱图对模型的影响。结果表明,MicroNIR-1700近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为90.69,均方根误差(RMSECV)为0.031 2,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.021 7;VERTEX70傅里叶变换近红外光谱仪扫描的谱图所建校正集模型的相关系数R~2为89.40,均方根误差(RMSECV)为0.035 0,预测集模型的均方根误差(RMSEP)为0.036 6。两种仪器都能用于小麦粉光谱采集,并进行灰分含量快速检测,MicroNIR-1700在小麦粉灰分检测方面有更好的应用。     

近红外光谱法高通量检测罗布麻纤维胶质含量

研究了近红外光谱法高通量测定罗布麻纤维中的胶质含量。采用近红外光谱漫反射模式采集罗布麻纤维的近红外光谱,结合常规化学法所测参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立罗布麻纤维胶质含量的定量模型,并用未知样品对模型进行验证。结果表明,所建定量模型校正集相关系数(Rc)和校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.994 0和1.676 1;经外部验证的验证集相关系数(Rp)和验证集均方根误差(RMSEP)分别为0.956 1和4.843 7。该方法操作简单,快速,可用于罗布麻纤维胶质含量的高通量检测。     

基于近红外光谱的大豆水分和粗脂肪含量的快速检测

基于近红外光谱技术快速检测大豆中水分和粗脂肪含量。方法 首先采集350-2500 nm光谱范围的大豆近红外光谱,采用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法将大豆样本划分为校正集样本与测试集样本,然后对原始光谱分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)、归一化（Nor）等9种方法进行预处理,最后使用偏最小二乘回归(PLSR)分析方法建立模型对样本进行定量分析。结果 原始光谱经过多元散射校正后建立的偏最小二乘回归模型对水分的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.8964和0.9055 , 均方根误差分别为0.4211和0.5933;原始光谱经过归一化处理后建立的偏最小二乘回归模型对粗脂肪的预测精度最高,其校正集和测试集的相关系数分别为0.9084和0.9295 , 均方根误差分别为0.6897和0.6462。结论 近红外光谱（NIRS）结合预处理及偏最小二乘回归法,可以快速、准确的检测大豆水分和粗脂肪含量。     

基于近红外漫反射光谱技术的小麦蛋白质含量检测

收集来自国内3个主要小麦生产省份的小麦样品共73份,应用近红外光谱漫反射技术结合化学计量学方法建立小麦蛋白质含量的近红外光谱定量模型,并对模型的稳定性和可靠性进行评价。结果表明,光谱预处理的最佳条件为:Savitzky-Golay平滑+一阶导数处理,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)建立模型,校正集(Rc)和预测集相关系数(Rp)为0.936和0.925,校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.23和0.28,表明模型准确可靠,可应用于小麦蛋白质含量的快速无损检测。     

近红外光谱技术应用于云芝蛋白含量的定量分析

应用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立测定真菌云芝中蛋白含量定量分析模型.所建立的模型经过i选择最有效的光谱预处理方法,光谱区域和最适主因子数使模型最优化.实验结果表明:采用傅里叶变换在1330 nm～725 nm光谱区域,主因子数为6,建立的模型最优.模型校正集的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.010,交互验证所得校正集样品中的蛋白含量的预测值与真实值间相关系数(Rv)为0.968;应用此模型对预测集样品中的蛋白质含量进行预测,得到预测均方根误差(RMSEP)为0.009,预测集的相关系数(Rp)为0.990.     

近红外光谱法测定面粉的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质含量

应用近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立面粉4种组分的快速定量模型。国标法测定68种面粉样品的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质的含量,并采集其近红外漫反射光谱图。选取58个校正集和10个验证集样品,通过马氏距离法剔除异常样品后,对比17种光谱预处理方式所建立的基于全光谱的偏最小二乘法(partial least squares,PLS)定量模型效果,在最佳预处理方法的基础上,采用向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)筛选特征光谱,进一步得到最佳定量模型。结果表明,所建立的模型校正集相关系数Rcv均大于0.9650,内部交叉验证均方根误差均小于0.328;验证集相关系数均大于0.9926,预测均方根误差均低于0.383。因此,模型具有较好的准确性和稳定性,能应用于面粉的多指标快速检测。     

白酒基酒中甲酸的近红外预测模型构建

为构建白酒基酒中甲酸的近红外预测模型,达到快速预测甲酸含量的目的,采用气相色谱法测定白酒基酒中甲酸的含量作为近红外预测模型的输入量,并通过分析白酒基酒样品的近红外光谱图,比较不同光谱数据预处理方法对建模效果的影响。结果表明,白酒基酒中甲酸对近红外有特异吸收,最佳预处理方法与最优波段为:一阶导数+减去一条直线,谱区区间选择在5813～5740 cm~(-1)和8482～8260 cm~(-1)。甲酸校正集样品的化学值与近红外的预测值的决定系数为99.25%,交叉验证均方根误差为4.26 mg/100 m L,相对分析误差为11.6;进一步对甲酸进行验证和评价,甲酸验证集样品的决定系数为97.6%,均方根误差为5.53 mg/100 mL,相对分析误差为9.68。结果表明,所建立的模型效果良好,能满足白酒生产中甲酸的快速检测需求。     

莲藕淀粉含量的近红外光谱无损检测方法

应用近红外光谱技术无损检测莲藕的淀粉含量。对光谱数据的3种预处理方法进行了比较分析,再采用偏最小二乘法(PLS)和联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立了莲藕淀粉含量的近红外光谱分析模型。研究结果表明,经多元散射校正、一阶导数和平滑等结合的预处理,采用联合区间偏最小二乘法(SiPLS)建立的模型最佳;其校正集的相关系数(Rc)和均方根误差(RMSEC)分别为0.960 0和0.741 6,预测集的相关系数(Rp)和均方根误差(RMSEP)为0.923 8和1.050 6,可以满足实际应用要求。结论:利用近红外光谱技术对莲藕淀粉含量进行无损检测切实可行。     

基于傅里叶近红外光谱的食用油过氧化值间接检测研究

为了建立食用油过氧化值的快速测定方法,以食用油为材料,基于氢过氧化物与三苯基磷(TPP)快速反应生成三苯基氧磷(TPPO),利用TPP和TPPO在近红外光谱的吸收差异性。在光谱范围为4 650~4 500 cm-1以一阶求导及Norris平滑(NF)后采用PLS建立食用油过氧化值近红外测定模型,通过校正样品及盲样对模型进行验证,并与国标碘量法进行比较分析。结果表明:校正集预测相关系数为0.999 4,校正均方根误差为0.143 9,验证预测相关系数为0.992 6,预测均方根误差为0.555 6,盲样预测相关系数为0.997 1,标准偏差为0.400 1,所建方法与国标法测定过氧化值结果非常接近。表明傅里叶近红外光谱间接测定食用油过氧化值是可行的。     

锦氨内衣纤维含量近红外光谱法快速定量分析

文中通过选用锦氨内衣交织面料,分析面料中锦纶、氨纶不同的光谱特征并筛选合适的建模光谱,比较不同预处理方法建模效果的差异性并筛选最优建模参数,剔除异常样品选择校正和验证样品集,建立了锦氨交织面料纤维含量近红外快速定量分析模型。结果表明,对近红外光谱数据进行归一化处理后,选用光程类型恒定模式,在光谱区域4 477.9～8 944.2 cm~(-1),以偏最小二乘法采用8个主成分数建立了锦氨交织面料定量分析模型,模型的校正均方根误差(RMSEC)为0.583,相关系数Rc~2为0.994 0,残差范围为-1.5～1.5,预测值与参考值比较接近,模型预测效果较好,满足锦氨内衣纤维含量快速测试的需求。     

近红外光谱法检测婴幼儿营养米粉蛋白质含量

以160个婴幼儿营养米粉为样品,应用近红外光谱技术和偏最小二乘法建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外模型。比较了2、3、4、5、6、7、8 mm不同装样厚度(即光程)下样品近红外光谱的稳定性,通过样品光谱在不同波数下的标准差选定了5 mm为最佳的装样厚度;比较了变量标准化、导数、多元散射校正和9点平滑预处理方法对模型建立的影响,根据模型的相关系数和均方根误差确定了最佳的预处理方法,为变量标准化、一阶导数和9点平滑,预处理后的光谱数据结合国标方法测定的蛋白质含量建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外定量分析模型,定标集和验证集相关系数分别为0.9856、0.9841,均方根误差分别为0.2431%、0.2456%,对已建立的近红外光谱定量分析模型进行了外部样品验证,预测准确度达到96%,验证结果证明了近红外检测技术与国标方法一致性较好,速度快且不需要样品前处理,在婴幼儿营养米粉蛋白质含量分析中具有广泛的应用价值。     

基于近红外光谱技术(NIRS)对工夫红茶茶色素含量测定

提出一种利用近红外光谱技术无损快速检测工夫红茶茶色素茶黄素(TFs)、茶红素(TRs)、茶褐素(TB)含量的新方法。实验样品共计240个,手动选择180个样品作为校正级,剩余60个样品作为预测集;利用OPUS7.0软件优化出各模型最佳波数段和最佳预处理方法,平滑点数17,维数1,结合茶TFs、TRs、TB含量建立预测模型,分析预测模型的预测性能。各预测模型预测精准度高,均可用于TFs、TRs、TB含量检测。其中,各模型校正相关系数(Rc)为95.11%~98.04%,校正均方根误差(RMSEC)为0.0796~0.2320;预测相关系数(Rp)为91.41%~99.73%,预测均方根误差(RMSEP)为0.0362~0.0762。各模型校正集和预测集均有较高的拟合度,模型预测性能TFsTRsTB。结论:近红外光谱图结合TFs、TRs、TB含量建立的各预测模型预测性能优,可用于工夫红茶TFs、TRs、TB含量快速无损检测。     

利用近红外光谱和偏最小二乘回归法预测脂肪酸组成

采集了30种植物油样品在10000~55 00 cm-1范围内的近红外透射光谱,将所有样品作为校正集,随机抽取10种样品作为预测集,以气相色谱方法测得植物油中主要成分油酸、亚油酸、棕榈酸、硬脂酸的含量为参考值,应用偏最小二乘回归法建立了基于近红外光谱的测定植物油主要成分含量的校正模型。四种成分校正模型的交叉验证误差均方根为0.281 1%~1.496 4%,预测误差均方根为1.080 8%~18.063 0%,校正集的预测值与实测值的相关系数均大于0.99,预测集中除了棕榈酸的预测值与实测值的相关系数为0.817 9,其余均大于0.9。     

短波近红外光谱-偏最小二乘法测定白酒中乙醇含量

应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)建立白酒中乙醇含量定量分析数学模型。所建校正模型相关系数(Corr.Coeff.)达到0.99986,校正集均方根误差(RMSEC)为0.00225,预测均方根误差(RMSEP)为0.00137,模型通过交互验证检验,得出PLS因子数为4时预测残差平方和(PRESS)和交互验证均方根误差(RMSECV)最小。用所建模型测定样品与气相色谱分析结果相对误差不大于0.81%。实验结果表明该方法准确性、稳定性好、精密度高。     

基于可见-近红外光谱技术对市售紫薯粉的品质评价

目的建立可见-近红外光谱法结合偏最小二乘回归法对市售紫薯粉的品质进行评价。方法以市售紫薯粉为研究对象,对其原始光谱进行S-G 9点卷积平滑(savitzky-golay smoothing,S-G)、标准正态变量变换(standard normal variable transform,SNV)预处理,建立碘蓝值、花青素以及水分含量的偏最小二乘模型。结果花青素模型校正集和预测集的相关系数分别为0.9750和0.9461,均方根误差分别为0.1052 mg/g和0.1918 mg/g;碘蓝值模型校正集和预测集的相关系数分别为0.9687和0.9673,均方根误差分别为7.0256和7.1848;水分含量校正集和预测集的相关系数分别为0.9397和0.9219,均方根误差分别为0.5589%和0.5965%。结论基于可见-近红外光谱技术可以实现对市售紫薯粉的花青素、碘蓝值以及水分含量的快速无损检测,对市售紫薯粉的品质评价提供理论参考。     

中红外模型快速检测白酒基础酒中总酯的含量

建立了一种快速检测白酒基础酒总酯的检测方法。根据GB/T 10345-2007中总酯含量检测方法为参比方法,采用红外分析技术结合偏最小二乘法,分别建立了基础酒总酯的中红外定量分析模型和近红外定量分析模型。对比这两个定量分析模型:中红外定量分析模型的效果更显著,模型校正集交互验证均方根误差(RMSEC)为0.123,校正集决定系数R2C为0.9951;样品验证集均方根误差(RMSEP)为0.134,验证集相关系数R2P为0.9914;该方法预测值与理化值的绝对误差为-0.31～0.50,相对误差-5.91%～9.62%。     

基于近红外光谱技术(NIRS)对工夫红茶含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质成分评价研究

目的:提出一种利用近红外光谱技术无损快速检测工夫红茶含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质的新方法。方法:实验样品共计240个,手动选择180个样品作为校正级,剩余60个样品作为预测集;利用OPUS 7.0软件优化出各模型最佳波数段和最佳预处理方法,平滑点数17,维数1,结合含水率、游离态氨基酸、茶多酚含量建立预测模型,分析预测模型的预测性能。结果:各预测模型预测精准度高,均可用于工夫红茶含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质预测。其中,各模型校正相关系数(Rc)为92.76%~99.28%,校正均方根误差(RMSEC)为0.016~0.0437;预测相关系数(Rp)为97.41%~98.46%,预测均方根误差(RMSEP)为0.00915~0.0168。各模型校正集和预测集均有较高的拟合度,模型预测性能游离态氨基酸含水率茶多酚。结论:近红外光谱图结合含水率、游离态氨基酸、茶多酚品质含量建立的各预测模型预测性能优,适合工夫红茶品质评价。     

近红外光谱分析技术在泡芙水分测定中的研究

水分含量快速测定是保证泡芙制作品质的重要需求。利用IAS Online-S100型在线近红外光谱分析仪,采集了130个建模集样品和30个验证样品的近红外光谱,结合光谱预处理和偏最小二乘法建立泡芙水分定量分析模型。研究结果表明,采用移动窗口平滑（平滑点数为11）+SNV法进行光谱预处理,主因子数为9的条件下,模型的决定系数R2、校正集均方根误差（RMSEC）、交互验证均方根误差（RMSECV）和预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.88、0.49%、0.55%、0.57%。模型的预测误差在±1.3以内,精度满足工厂的使用需求。     

基于近红外光谱对桃果实低温贮藏品质的定量检测

采用近红外光谱法结合化学计量学方法对桃果实的可溶性固形物(SSC)含量、总酸(TA)含量、糖酸比和硬度等4种品质进行快速检测,研究不同光谱预处理算法对模型的影响,建立偏最小二乘法(PLS)预测模型。建模前,采用方差分析和Pearson相关性分析研究几种指标的关系。桃果实贮藏期的SSC含量、TA含量、糖酸比和硬度最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.93,0.69,0.74和0.97;验证集相关系数分别为0.79,0.69,0.68和0.95。交互验证均方根误差(RMSECV)为0.56,0.11,4.24和8.81,预测集均方根误差(RMSEP)为0.89,0.10,6.02和16.22。试验结果表明,近红外光谱对桃果实SSC含量和硬度的快速检测是可行性的,TA含量和糖酸比的预测算法需进一步优化。本研究为实际生产中近红外光谱对桃果实低温贮藏品质无损检测与质量控制提供技术参考。     

长波近红外光谱-偏最小二乘法快速分析白酒中乙醇含量

研究近红外光谱结合偏最小二乘法(NIRS-PLS)快速测定白酒中的乙醇含量的可行性,应用NIRS-PLS所建的模型相关系数达到0.99991,校正均方根误差(RMSEC)为0.00181,通过交互验证得出交互验证均方根误差(RMSECV)为0.00296,预测参差平方和(PRESS)为0.00016.用模型对预测集和白酒样品进行预测,预测均方根误差(RMSEP)为0.00258,结果表明NIRS-PLS可用于白酒生产中的在线质量监控和白酒市场的快速质量检测.