近红外光谱分析在寿山石鉴别中的应用

寿山石品种繁多,其鉴别和分类也一直是个难题。首次利用便携式近红外光谱仪(NIR)研究了不同类别寿山石的近红外光谱特征。根据寿山石样品状态(块状和粉末状)的不同表面形态、粒度、质量等因素对近红外光谱测试结果的影响进行了分析,讨论了近红外光谱的主要吸收峰归属,旨在探索一种无损、便捷的寿山石鉴别方法。结果表明,利用便携式近红外光谱仪完全可以区分寿山石的三个主要类别,即高山石类(高岭石族)、芙蓉石类(叶蜡石)、汶洋石类(伊利石)。在块状寿山石样品的近红外光谱1400nm区域,高岭石族矿物表现为一对双峰;叶蜡石和伊利石都仅有一特征单峰,叶蜡石表现为1392nm,伊利石表现为1406nm。寿山石样品的表面形态对近红外光谱没有明显的影响。粉末状寿山石样品的近红外光谱吸收峰更为尖锐,分裂程度更好。除了1400nm处的吸收峰外,在2180nm左右,高岭石类矿物表现为双峰,而叶蜡石和伊利石为单峰,但叶蜡石的吸收峰位于2168nm,伊利石位于2195nm。在条件允许的情况下,获取10mg左右的寿山石样品粉末,便可获得清晰的近红外光谱。     

冷藏南美白对虾新鲜度的近红外光谱方法研究

利用DA7200近红外光谱仪,对冷藏温度(5℃)下的南美白对虾进行光谱采集,探讨近红外光谱曲线随虾贮藏时间增加的变化规律,确定特征峰及相应的吸光度,结合虾体中挥发性盐基氮(TVB-N)的含量,判别南美白对虾的新鲜度,并且讨论采集对象分别为完整虾和虾糜时对近红外光谱曲线规律和判别结果的影响。结果表明:随着贮藏时间的增加,南美白对虾近红外光谱曲线呈现出一定的规律,吸光度有明显的下降趋势,虾糜的变化更为明显;以光谱中980 nm与1 450 nm处吸光度的比值(A980 nm/A1 450 nm)为横坐标,1 200 nm与1 350 nm处吸光度的比值(A1 200 nm/A1 350 nm)为纵坐标,绘制二维分析判别图,可以正确地判别出虾新鲜度,与TVB-N的判别结果基本一致,并且虾糜判别图可以正确地反映出虾由新鲜到腐败的渐变规律,表明以虾糜为样品采集近红外光谱较优于完整虾。     

便携近红外检测仪测定鲜猪肉水分含量的研究

采用课题自主研发的便携近红外检测仪,对市售15份猪背最长肌进行测定,通过试验,研究不同波长下测定的电压值与猪肉水分含量测定值之间的关系。结果表明,市售猪肉在室温下(25℃)放置2d,水分含量逐渐减少,便携近红外检测仪测定的电压值逐渐升高,在810、850、880nm的波长下水分含量和电压值相关性检验显著(0.01相似文献   

近红外光谱法快速测定菜籽油酸值和过氧化值波长的优化

将近红外光谱技术和化学计量法结合建立模型,并采用内部交叉验证方法来评价所建模型的性能,优化近红外光谱法快速测定菜籽油酸值(AV)及过氧化值(POV)的波长。结果表明,波长范围在4 935.478~5 733.949 nm时,RMSEC、SECV、R~2和RCV值分别为0.245、0.060、0.975和0.987,适合建立测定AV的近红外模型;而波长范围在5 760.950~6 557.493 nm时,上述4个指标分别为0.124、0.061、0.987和0.993,适合建立测定POV的近红外模型。为建立一级菜籽油AV和POV近红外光谱快速检测方法提供理论依据。     

近红外技术及其在食品工业中的应用

0 前言近红外技术是近年发展起来的一种快速检测技术，目前国外在很多领域已有较广泛的应用。近红外光谱的波长为0.76～2.5nm，属于红外光谱。红外光谱还包括中红外(25～25nm)和远红外(25～100nm)，均介于可见光和微波之间，肉眼无法观察到它的存在。不同的红外光谱具有不同的特性：近红外光线具有较强的穿透能力，而远红外则有良好的加热特性。Herschel于1800年发现近红外谱区，由于分子在该谱区的波频和吸收信号均较弱，且谱带多相互重叠，信息解析相当困难，在当时技术条件下没有得到开发和应用。近年来电子技术的不断发展，有效地解决…     

基于近红外光谱技术的黄桃脆片可溶性固形物和硬度定量检测方法

以多批次黄桃脆片为分析对象,分别采集了可见/短波近红外光谱(400~1000 nm)和长波近红外光谱(1000~2500 nm)原始信息,分别采用标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、移动平均平滑(MS),一阶导数(1-Der)预处理后,建立了全波段线性偏最小二乘法(PLS)和非线性支持向量机(SVM)预测模型,并结合外部试验进行可行性验证。结果表明,基于MSC-SVM的可见/短波红外光谱模型对可溶性固形物预测效果最佳,验证集的决定系数(R p)、预测均方根误差(RMSEP)、相对预测偏差(RPD)分别为0.761,1.998%和1.532;而基于MSC-SVM的长波近红外光谱模型对硬度预测效果相对最佳,对应R p、RMSEP和RPD分别为0.862,0.292 kg和1.991。基于近红外光谱系统可以实现对大批量黄桃脆片品质参数的快速无损检测。     

基于高光谱成像的羊肉掺假可视化无损定量检测

目的：快速、准确检测羊肉掺假。方法：利用可见—近红外(400~1 000 nm)和短波近红外(900~1 700 nm)高光谱成像仪对羊肉中掺假不同比例的鸭肉进行数据采集,比较两个波段范围内不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(PLS)建模效果,最终在可见—近红外波段选择归一化预处理方法,在短波近红外波段选择标准正态变量变换(SNV)预处理方法。分别对两个波段的光谱数据进行最优的预处理后,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、区间随机蛙跳算法(iRF)和组合区间偏最小二乘法(SiPLS)对特征波长进行选取。结果：在短波近红外(900~1 700 nm)波段采用SNV-SPA-PLS模型的羊肉掺假预测效果最好,预测集决定系数为0.968 4,预测标准偏差为0.058 2,预测集相对分析误差为5.625 4,并得到较好的图像反演结果。结论：利用不同波段的高光谱成像技术可实现对羊肉掺假的快速无损定量检测。     

基于近红外光谱特征的赤霉病小麦籽粒SIMCA识别模型构建研究

利用近红外光谱分析仪采集2012年度江苏、安徽、河南等省份25份农户田间小麦品种籽粒样品的近红外光谱信息,对获取的近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导、二阶求导和多元散射校正处理,利用全波段(950~1 650 nm)和特征波长处(985、1130、1160、1190、1235、1320、1385、1410 nm)的近红外光谱数据,采用离差平方和法(Ward法)聚类分析和主成分分析等化学计量学方法,构建赤霉病小麦籽粒和未病小麦籽粒的SIMCA识别模型。模型诊断和验证结果显示,构建的SIMCA识别模型对赤霉病小麦籽粒和未感病小麦籽粒的正确识别率均为100%,识别效果良好。     

用计算机中枢网络和近红外分光光度测定法鉴别纤维

近红外辐射位于电磁光谱1,100～2,500nm之间,不同原料吸收不同波长的近红外能量.当辐射能量被吸收时,就会在中红外区域基频或在近红外区域泛频峰产生振动跃迁.原料的化学特性和物理特性不同,其吸收频率(和相应波长)也不同,从而形成一奇特的近红外信     

近红外光谱法快速测定啤酒中乙醇的含量

建立快速测定啤酒中乙醇含量的近红外光谱法(NIR)。采用傅立叶变换近红外光谱法(FT-NIR)，在近红外区域(750～2500nm)利用逐步回归分析的方法测定啤酒中乙醇的含量，并将傅立叶变换近红外光谱对未知样品的预测结果与气相色谱法的测定结果进行比较。结果：选择6个波数点时其最大相关系数为0．994，预测平均相对误差为4．529％，预测误差标准差为0．163。结论：利用近红外光谱检测啤酒中乙醇含量的方法是可行的，可以替代常规的理化分析。     

欧拉型藏羊肉理化及近红外光谱特性研究

欧拉型藏羊是生长在青藏高原的肉用羊,具有独特的耐高寒低氧属性.本研究对1.0~1.5岁龄的欧拉型藏羊背最长肌的理化特性和近红外光谱特性进行分析,发现其蛋白质和肌内脂肪含量分别高达24.18%和2.05%,剪切力为40.92N,总体品质较好;欧拉型藏羊背最长肌近红外原始光谱在1180、1450nm有吸收峰,一阶求导可以对原始数据进行有效处理,经一阶求导后近红外光谱在1380nm处有明显峰值特征.研究结果表明,欧拉型藏羊肉有良好的食用和加工价值,其特定理化特性导致其出现独特的近红外光谱特性.     

板栗壳色素化学性质及结构的初步研究

以板栗壳为材料,首先优化了板栗壳色素的纯化方法,在此基础上研究了纯化色素的化学性质、紫外-可见光谱及红外光谱。硅胶柱层析表明,优化的色素纯化方法简便有效。紫外-可见光谱分析表明:(1)色素甲醇溶液在紫外光区有两个明显的吸收峰,分别在218nm和264nm附近;(2)pH3.0、4.0条件下,紫外光区在218nm和264nm附近有明显的吸收峰,可见光区在480nm附近有小的吸收峰;(3)pH5.0、6.0条件下,紫外光区在218nm和272nm附近有明显的吸收峰,可见光区在510nm附近有小的吸收峰,中性及碱性条件下的光谱也具有相同特点。红外光谱分析表明,色素的主要吸收波数为3400、3145、3043、1715、1630、1400、1036和620cm-1。结合色素的化学性质鉴定,初步推断板栗壳色素含有苯环及酚羟基,而不具有典型黄酮类色素的结构。     

基于支持向量机的野生蘑菇近红外识别模型

提出一种应用近红外光谱技术对野生蘑菇识别的新方法。使用FieldSpec3便携式近红外光谱仪对包括野生蘑菇在内的13种蘑菇进行漫反射光谱采集,通过对光谱的分析,得出1 483,1 727,1 930,2 100,2 180,2 310nm为样品中多糖、蛋白质、脂肪的特征吸收峰,且野生蘑菇中3种成分的相关基团近红外特征吸收峰显著地高于其它蘑菇。将以上6处波长的吸光率作为输入变量,建立支持向量机识别模型,取RBF核,优化后惩罚因子C=2 048.0,核参数γ=0.031 25,该模型对未知样本正确识别率为95.3%。结果表明,利用近红外光谱少量波长处的特征吸收差异,建立支持向量机识别模型可以很好地对野生蘑菇进行鉴别。     

油茶果自然霉变程度的可见/近红外与中短波近红外光谱检测

分析利用可见/近红外光谱（400～1 000 nm）与中短波近红外光谱（900～1 700 nm）对不同自然霉变程度油茶果检测判别的可行性,实验同时采集不同霉变程度油茶果赤道阴面、阳面和接合面三点的两波段光谱,样品平均光谱的主成分分析（principal component analysis,PCA）发现不同霉变程度样品同组内具有一定聚类效果且PC1和PC2对于判别不同组间样品有效,全光谱偏最小二乘判别分析模型结果显示原始光谱已具有足够信息,建立的模型性能比预处理后全光谱更优。进一步进行特征波长选取,发现相比于PC载荷,连续投影法在两光谱范围选取波长建立的简化模型均为最优,预测集判别准确率与Kappa系数均为84.4%与0.766 7。结合预测集混淆矩阵发现,两光谱范围最优简化模型预测不同霉变组样品特异度相当,均在0.84以上,但900～1 700 nm中短波近红外光谱对于中等霉变程度的判别灵敏度（0.72）略高。本研究表明近红外光谱技术可用于油茶果的自然霉变程度检测,可见/近红外与中短波近红外光谱能力相当,考虑到仪器成本问题,可见/近红外光谱具有更好的实时检测应用前景。     

Near infrared reflectance spectroscopy for predicting intake of digestible organic matter by cattle

The near infrared reflectance spectra of 15 forages and the first and second derivatives of those spectra were examined for variations that would relate to measures of forage quality and animal performance. Strong relationships between second derivative values and protein, NDF, ADF, and digestible DM were found at wavelengths reported previously as well as at other wavelengths. Error mean squares for simple regressions were similar to those previously reported for multiple wavelength regressions. The more important measures of forage quality, digestible organic matter intake and average daily body weight gain, were each highly correlated with second derivative values at 1696 and 2298 nm (r greater than /.91/). Second derivatives at 1696 and 2298 nm were also correlated (r greater than /.95/) with ADF and protein, respectively. The evidence suggests a biological basis for the estimation of digestible organic matter intake from near infrared reflectance spectroscopy spectra.     

Optical properties of corn oil during frying

Optical absorption characteristics of corn oil were investigated in the visible and near infrared regions between 400 and 2500 nm as the oil degraded during potato frying. The visible wavelength of maximum absorption between 400 and 600 nm shifted towards longer wavelengths as the frying operation progressed. The results showed that light absorption in the visible range of the electromagnetic spectrum between 400 and 600nm correlated well with viscosity.     

基于近红外光谱技术的枸杞产地溯源研究

采用近红外光谱技术对宁夏、甘肃、青海、内蒙、河北的8个不同产地40种枸杞样品进行扫描,在主成分分析基础上利用简易分类法(simple modeling of class analogy,SIMCA)模式识别原理分别建立模型。结果表明：在950～1650nm全光谱波长范围内,光谱经一阶导数(5点平滑)和矢量归一化(standard normal variate,SNV)预处理后,8个产地模型的主成分数均为3时,采用 SIMCA模式识别法可以建立较为稳健的枸杞产地溯源模型;在α＝5%的显著水平条件下检验模型的可靠性,8个产地校正集模型的识别率除青海为80%外,其他产地均为100%,拒绝率分别为100%、100%、97%、100%、91%、94%、97%、100%,其验证集模型的识别率均为100%,拒绝率分别为100%、100%、100%、100%、75%、88%、100%、100%。表明该方法在枸杞产地识别中具有可行性。     

近红外光谱技术在果蔬农药残留检测中的应用研究进展

近红外光谱技术是一种具有无损、快速、低成本等诸多特点的新型分析检测技术,可以方便地实现对农产品尤其是水果、蔬菜中农药残留的定性和定量监控。近红外光谱技术所具有的无损检测这一突出优势,使其在农产品安全领域有着广阔的应用前景。本文概述了近红外光谱技术的基本原理、应用特点、目前近红外光谱技术常用的样品前处理技术-预浓缩技术和定量校正模型,并对近红外光谱技术在果蔬农药残留检测领域的应用情况进行综述。随着近红外光谱技术的不断革新、相关前处理技术的不断发展和完善,未来近红外光谱技术在果蔬农药残留检测中会向着更加灵敏、更加准确、更加自动化、更加现场化等方向发展。     

近红外全波段扫描技术建立数学模型鉴别地沟油方法研究

以7个品种的77份合格食用植物油、28份不合格植物油和118份地沟油作为研究对象,利用二极管阵列近红外光谱仪,以10 nm为步长对所有样品进行950~1 650 nm全波段扫描,通过对不同组别扫描数据的差异化分析,建立特征波长下不同组别的数学模型,鉴别地沟油与合格食用植物油及不合格植物油。结果表明：通过统计学分析手段建立的数学模型,对原始数据分类准确率为96.0%,交叉验证准确率为95.5%,该模型对未知样品的判定准确率达到95%以上。表明基于近红外全波段扫描技术鉴别地沟油的分析是可行的,且该方法具有操作简单、检测成本低、样品用量小等特点,可作为地沟油快速筛查方法使用。     

基于二维相关近红外光谱的白酒酒龄鉴别

目的:杜绝以低龄酒冒充高龄酒,实现对白酒酒龄的判别。方法:利用近红外光谱仪采集白酒样品的近红外透射光谱,以酒龄作为外扰,构建各白酒样品的同步和异步二维相关谱;在此基础上,提取每个样品的自相关谱,并结合马氏距离法建立白酒酒龄判别模型。结果:1400~1800 nm波段范围内包含白酒样品随酒龄变化的有效信息;模型校正集判别正确率为93.3%,预测集判别正确率为92.0%。结论:二维相关谱结合马氏距离法能够对白酒酒龄进行有效鉴别。