基于可见/近红外透射光谱的山西老陈醋产地的判别分析

针对山西醋业市场存在的问题,采用可见-近红外光谱技术,结合化学计量学方法,开展山西老陈醋产地的判别分类工作.对3个不同产地的240个山西老陈醋样品采集光谱数据,分析不同预处理方法(未处理、平滑、微分)对陈醋产地判别结果的影响;结合判别分析法建立陈醋产地定性判别模型.试验结果表明,可见-近红外原始光谱结合判别分析法的结果最优,校正集正确分类的比例达98.46%,预测集达93.33%;微分光谱分析结果最差.     

苹果货架期的近红外光谱定性分析

以嘎啦苹果为试材,使用ASD公司的FieldSpec3光谱仪在常温条件下进行近红外光谱采集,应用OPUS软件的快速比较法和电子称重数据对苹果样品的近红外光谱信息进行处理。结果表明,苹果样品在室内常温及通风条件下10d失重率即可达到5%;货架期苹果的近红外光谱在水分吸收峰1440nm和1936nm发生显著变化;快速比较法在使用二阶导数预处理方法可以准确、有效地进行定性鉴别。     

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。     

利用近红外透射光谱技术测定苹果糖度的研究

利用近红外透射光谱法对苹果糖度进行检测分析,表明在600￣1100nm的波长范围内建立对苹果糖度的预测模型是可行和有效的。苹果糖度的实际化学值和NIT测定值的相关系数为0.955335,标准误差为0.241307。此种方法测定苹果的糖度仅需十几秒钟,并且样品无需任何处理,具有快速、方便、无损伤等特点,对苹果的分级具有实际的意义。     

近红外透射光谱测定水晶梨糖度的初步研究

采用近红外透射光谱,分析波长在643.26～928.35nm范围内无损检测水晶梨糖度的可行性。建立的水晶梨的糖度模型,其相关系数为0.976630,标准误差为0.197749,预测标准误差为0.463898,偏差为-0.001484。结果表明,利用近红外透射光谱技术测定水晶梨糖度是可行的。     

近红外透射光谱测定水晶梨糖度的初步研究

采用近红外透射光谱,分析波长在643.26～928.35nm范围内无损检测水晶梨糖度的可行性。建立的水晶梨的糖度模型,其相关系数为0.976630,标准误差为0.197749,预测标准误差为0.463898,偏差为-0.001484。结果表明,利用近红外透射光谱技术测定水晶梨糖度是可行的。      

近红外光谱技术在食用油快速检测领域中的研究进展

近红外光谱作为一种无损、快速的新型检测技术,在食品品质检测方面的研究已相当广泛。就近红外光谱技术在食用油种类鉴别、掺伪掺假鉴别、理化指标定量分析及产地溯源等方面的应用进行了综述。探讨了近红外光谱技术在食用油快速检测领域中的应用优势及发展前景。     

光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分...     

近红外光谱定性分析技术在食品安全中的应用研究进展

食品安全日益受到世界各国的广泛关注,为加强对食品安全的监督和管理,一些新的检测技术不断涌现.近红外光谱技术是近年来发展起来的一类新型的分析检测技术,可以用于鉴别食品成分掺假、食品种类、追溯不同产品来源、检测农药残留等,在食品安全领域有着广阔的应用前景.从近红外光谱定性分析原理入手,系统分析近红外光谱技术在食品安全领域的应用现状及其发展趋势,旨在为推动近红外光谱技术的发展、完善食品安全检测技术体系提供参考.     

近红外光谱技术在食用油种类鉴别及定量分析中的应用

用近红外光谱技术与聚类分析方法相结合,建立了一种可用于鉴别食用油种类的快速鉴定模型。实验根据30个食用油的近红外光谱,建立了芝麻油-大豆油-花生油-玉米油定性识别的模型,模型的识别率和预测率可达到100%。根据40个芝麻油样品的近红外光谱建立芝麻油的酸价预测模型,且模型指标较好。可见近红外光谱技术在食用油快速检测方面有较好的应用前景。     

近红外光谱对特征部位牛肉的分析

通过采集牛霖、牛柳、牛腩3个部位牛肉样品的近红外光谱并对其蛋白质、脂肪、水分和灰分等化学指标进行测定,应用偏最小二乘法分别建立蛋白质、脂肪、水分和灰分的校正模型。牛霖样品的灰分和水分校正模型相关系数分别为0.9843、0.9740,预测相关系数分别为0.9502、0.9342;牛柳样品的蛋白质和水分校正模型相关系数分别是0.9540、0.7752,预测相关系数分别为0.9500、0.9060;牛腩样品的灰分和脂肪校正模型相关系数分别是0.9746、0.9218,预测相关系数分别是0.9560、0.9233;牛霖和牛柳样品的水分总校正模型相关系数为0.7504,预测相关系数是0.9737;牛腩和牛霖样品的灰分总校正模型相关系数是0.8770,预测相关系数为0.9777。结果表明：近红外光谱分析法预测准确度较高,可以用于评价牛肉品质。     

NITS定量分析单粒稻谷蛋白质含量研究

应用近红外透射光谱（NITS）技术,采用改进的偏最小二乘法（MPLS）建立单粒稻谷蛋白质含量（PC）的定量分析回归方程.单粒稻谷所得回归方程的校正标准误差（SEC）、交叉检验标准误差（SECV）分别为0.85和1.89;校正相关系数（RSQ）和交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.90和0.89.内部交叉验证和外部验证结果表明近红外定量分析有很高的准确度,近红外光谱法完全可以替代单粒稻谷常规化学方法分析进行水稻品质育种.     

食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选

以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,iPLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100 个,并在4 000～12 000 cm－1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用iPLS法从原始光谱中初步筛选出4 540～5 346 cm－1和6 807～7 004 cm－1组合特征波段,R2和预测均方根误差（rootmean square error of prediction,RMSEP）分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2 种选择结果中各选取前6 个波长点,以12 个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用iPLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。     

Salmon Fat Content Estimation by Near Infrared Transmission Spectroscopy

Near infrared transmission (NIT) specroscopy spectrum in the region 850–1050 nm was used for prediction of the fat content in fresh salmon fillets. The square error of prediction was 0.49%, and the correlation between measured and predicted fat from the NIT-spectrum was 0.99. The only sample preparation needed was simple homogenization of the fillet prior to analysis.     

近红外光谱技术及其在食品感官分析中的应用

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)分析技术是近年来发展十分迅速的无损伤快速分析技术,其应用的主要过程是通过建立已知样品的近红外光谱与其性质、组成、类别之间的模型来预测未知样品的性质、组成、类别。本文论述了近红外光谱分析技术的原理、特点及其在食品感官分析中的应用现状。     

近红外光谱的煎炸油羰基值检测及监控研究

为实现煎炸油煎炸过程中羰基值的快速检测和实时监控,采集不同混合比例、不同氧化程度的混合油及不同煎炸时间的煎炸油共108个样品的近红外光谱,分别采用一阶求导、二阶求导、Norris平滑、标准正交变换(SNV)及多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,偏最小二乘法(PLS)建立模型,对模型进行验证及利用模型对煎炸油煎炸过程中的羰基值进行监控。结果表明:在9 739~6 274 cm-1波数范围内采用SNV和二阶求导进行光谱预处理后PLS建模,其模型校正集和验证集的相关系数分别为0.984 4和0.979 0,模型可用;利用模型与传统方法同时测定煎炸油煎炸过程的羰基值,2种方法测定结果线性相关性良好(R2=0.995 2),模型可用于煎炸过程中羰基值的监控分析。     

基于近红外光谱的煎炸油极性组分定量分析模型构建

为了建立煎炸油中极性组分的快速检测方法,通过热处理和模拟煎炸方式,采集氧化程度不同的油样并用 国标法分析样品极性组分,采集样品近红外透射光谱,经光谱预处理,利用偏最小二乘法建立煎炸油极性组分定量 分析模型并对模型进行验证。结果表明：在波长范围为4 963～4 616、5 2 22～5 037 cm－1和5 688～5 499 cm－1,采 用一阶求导和Savitzky-Golay（7,5）平滑光谱处理,校正集相关系数为0.996 5,校正均方根差为1.84%,验证集R为 0.993 6,验证均方根差为1.92%,模型预测效果良好,利用近红外透射光谱测定煎炸油极性组分可行。     

近红外光谱技术在肉类定性鉴别中的研究进展

近红外光谱技术作为新型的快速绿色检测技术,在肉类工业中得到了广泛的应用。本文综述了近红外光谱技术在肉类定性鉴别中的研究进展,主要包括在肉的等级鉴别、品种鉴别、物种鉴别以及产地溯源、饲喂方式中的鉴别研究。肉的等级一般人工分为RFN、PFN、PSE、RSE四类,近红外光谱对肉的等级鉴别正确率在80%以上;对于同一物种不同品种肉的研究主要是在猪肉、牛肉上,主要通过多元定量校正方法或判别分析法来鉴别同一物种不同品种、不同年龄阶段的肉,且鉴别正确率大于95%;在不同物种之间的鉴别主要应用于鉴别猪肉、羊肉、牛肉、鸡肉等不同物种以及掺假肉,鉴别正确率在90%以上;在产地溯源、不同饲喂方式之间的鉴别,能够正确鉴别牧草和浓缩料饲喂的羔羊、母羊和人工饲喂的羔羊、不同地区的牛肉以及羊肉的产地溯源等,鉴别正确率大于83%。综上所述,近红外光谱在肉类定性鉴别中可行。