人参成份的近红外光谱定量分析

人参是我国东北三宝之首,具有较高的药用价值。目前对其主要成份人参总糖、皂苷等成份检测多采用繁琐的化学分析方法,耗时、成本高,同时不可避免的对样品造成损耗。采用近红外光谱分析技术对29份人参粉末样品成份进行快速、无损定量分析,获得了较高的分析精度。建立总糖、总皂苷、水分模型的预测值与化学标准值相关系数(R)分别为0.93、0.90、0.96,交叉检验标准差(RMSECV)分别为1.78、0.28、0.45。进一步深入研究有望实现珍贵的野山参样品营养成份近红外光谱无损检测。     

法布里干涉近红外光谱仪定量测定大豆、玉米主要成分

采用Axsun近红外光谱仪采集40个大豆样品、46个玉米样品的近红外光谱,采用PLS算法分别建立大豆粗蛋白质、脂肪含量的定量校正模型和玉米粗蛋白质、脂肪、淀粉含量的定量校正模型。结果表明,大豆粗蛋白质、脂肪定量校正模型的模型维数分别为6、5,决定系数(R~2)分别为97.94%、93.66%,校正均方根误差(RMSEC)分别为0.40、0.36.交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.49、0.44,相对预测性能(RPD)分别为5.18、3.15;玉米粗蛋白质、脂肪和淀粉含量的定量校正模型的模型维数分别为4、4和6,R~2分别为90.15%、95.22%和87.81%,RMSEC分别为0.25、0.12和0.53.RMSECV分别为0.37、0.15和0.72,RPD分别为2.57、3.57和2.42。F检验表明,上述校正模型的预测值与化学值具有极显著的相关关系。研究结果表明,该仪器可以用于大豆、玉米主要成分定量现场快速测定。     

基于径向基函数网络的茶多酚总儿茶素近红外光谱检测模型的研究

基于径向基函数神经网络(RBFN)建立了茶多酚总儿茶素含量的近红外光谱分析模型。茶多酚光谱采用小波压缩、标准化处理后,进行主成分分解,以主成分光谱作为RBFN的隐层输入函数,并通过改变主成分数对模型进行优化。当主成分数为7时得到了RBFN优化模型,该模型对定标样品集、全样品集和预测样品集的预测值与实际值回归系数R分别为0.999,0.999和0.992,预测均方误RMSEP分别为1.08%,2.06%和3.68%。     

近红外光谱快速分析法在坤宝丸检测中的应用

目的:采用近红外光谱法对坤宝丸药粉中芍药苷含量进行快速测定。方法:以HPLC分析值作为参照,采用近红外漫反射光谱技术采集坤宝丸药粉的近红外光谱,结合偏最小二乘法建立芍药苷含量的快速测定方法,并对未知样品进行含量预测。结果:建立芍药苷校正模型R,RMSEC(%)、RMSEP(%)分别为0.96,2.708,0.44。对预测集样品预测平均相对偏差为4.2%。结论:该方法简便、快速、无损,可用于坤宝丸的快速定量分析。     

基于国产近红外谷物分析仪的大豆中粗蛋白与粗脂肪含量的检测研究

常规大豆品质检测主要包括粗蛋白和粗脂肪的测定,分别利用凯氏定氮法和索氏提取法.上述两种方法需对样品进行化学预处理,测量操作复杂,存在人为因素干扰等问题.近红外光谱法具有分析快速准确、重现性好,无污染.不破坏样品等特点.本文利用国产近红外谷物分析仪建立了短波透射型近红外光谱对大豆样品中的粗蛋白和粗脂肪的快速测定方法.实验结果表明,在所建定标模型样品的含量范围内,可实现对未知样品的粗蛋白和粗脂肪进行准确的分析,该仪器预测结果与国标法的参考测量值无显著性差异.该款谷物分析仪可用于日常大豆收购时的品质检测或大豆再加工行业的原料筛选、在线质量监控等.     

FT-NIR光谱法测定烟叶中钙、镁元素

采用傅立叶变换近红外光谱仪对220个烟叶样品进行光谱采集,用偏最小二乘法建立钙元素和镁元素的校正模型,并通过剔除异常值优化模型。模型经过优化后的结果:钙元素近红外模型的R2值、SEE值、SEP值和RPD值分别为98.39%、0.11、0.15和5.7,模型因子数为14;镁元素近红外模型的R2值、SEE值、SEP值和RPD值分别为89.39%、0.04、0.06和2.2,模型因子数为14。用F检验和t检验说明近红外模型的预测值和化学值之间没有明显差异。结果表明,近红外光谱法可用于烟叶中的钙、镁元素的同时快速定量测定。     

法布里干涉近红外光谱仪测定烟草品质成分

法布里干涉近红外光谱仪是近年新出现的一种基于微机电制造技术的近红外光谱仪,具有高性能、重量轻、体积小、无移动部件等特点,非常适用于现场、在线分析。本研究采用Axsun便携型近红外光谱仪采集了148个烟草样品的近红外光谱,分别针对烟碱、总糖、还原糖、总氮和蛋白质建立了定量校正模型。结果表明,烟碱、总糖、还原糖、总氮和蛋白质的模型维数分别为9、5、7、7和6,决定系数（R2）分别为99.18%、93.68%、89.10%、98.24%和87.87%,校正集均方根误差（RMSEC）分别为0.11、1.03、1.27、0.05和0.44,验证集均方根误差（RMSEV）分别为0.18、1.06、1.32、0.08和0.53,相对预测性能（RPD）分别为6.03、3.41、2.59、4.37和2.10,外部验证集均方根误差（RMSEP）分别为0.28、0.88、1.56、0.11和0.42。F检验结果表明,各模型校正集及其外部验证集的预测值和化学值具有极显著的相关关系。本研究表明,Axsun便携型近红外光谱仪可以保证烟草成分定量校正模型的精度,实现近红外光谱分析向样品现场检测、田间作物现场分析等方面的进一步推广。     

近红外漫反射光谱法测定大豆和小麦中的蛋白质含量

介绍了近红外漫反射测量的基本原理,用450型近红外分析仪测定了大豆和小麦中蛋白质含量。用36个蛋白质含量为37.9％至49.2％(干基,下同)的大豆样品和77个蛋白质含量为13.8％至21.3%的小麦样品分别定标,各用18个样品进行预测。结果表明,近红外分析值与标准化学分析值之间的相关系数和标准差,大豆分别为0.967和0.826;小麦分别为0.984和0.348,说明近红外法的分析精度可与经典化掌法相比,并且具有快速,简便和不破坏样品化学性质的特点.     

基于小麦蛋白测定的国产近红外光谱分析仪模型性能评价

针对新研制的光栅型国产近红外光谱分析仪进行性能测试评价。测试样品选用已知粗蛋白化学值的72份小麦样品,测试仪器选用2台S450型国产近红外光谱分析仪和1台进口傅里叶变换近红外光谱分析仪,测试项目包括:仪器模型性能对比、仪器模型稳定性测试、台间仪器模型传递测试。测试数据表明,新型国产近红外光谱分析仪模型指标达到进口仪器水平,模型传递性能良好,可满足近红外光谱分析技术的实际应用需求。     

AOTF-近红外光谱快速鉴定黄芩提取物中黄芩苷的含量

目的研究分析AOTF-近红外光谱(Near Infrared Spectrum Instrument,NIRS)在鉴定黄芩中提取物黄芩苷的含量的作用。方法收集10个不同厂家100批黄芩提取物样品,采用AOTF-近红外光仪对样品近红外光谱进行采集,通过HPLC法测定黄芩苷含量,采用偏最小二乘法(PLS)法建立黄芩苷NIR广谱信息及含量间矫正模型。结果建立的最优校正模型R2=0995,RMSEC=0.441,RMSECV=2.260;外部验证,r2=0.987,RMSEP=0.485,平均回收率为100.191%。结论在不同厂家黄芩提取物黄芩苷含量测定中,AOTF-近红外光谱能实现大批量样品检测分析,其具有的快速、准确、无损等优势,可积极推广和应用。     

高效低耗的电火花线切割加工工艺参数优化设计

本文采用传统方法进行电火花线切割加工工艺参数优化,分别建立了加工速度和表面粗糙度的数学模型。通过与实际值的误差分析对比,两者的精度都较高;利用优化后的参数进行实际加工,将结果与预测结果进行比较后发现:其预测效果好,优化后的参数能较好的提高加工效率。     

近红外光谱成像分析技术的应用进展

近红外光谱成像是近年来快速发展起来的一种新的分析手段,尤其在化学成分分析和污染物的空间分布测定方面,近红外图像技术具有实现快速、无损、原位、在线分析的特点。通过近红外图像不但能够得到生物组织和化学成分的清晰轮廓和分布信息,而且可以通过化学计量学方法实现对特定目标成分的定性和定量分析。本文简要介绍近红外光谱成像技术的原理、应用和发展特点,图像光谱的前处理方法,图像提取所需化学特征信息的化学计量学算法,以及近红外成像分析技术在医药领域,农业和食品等领域最新的应用和研究进展。     

特征谱区筛选在近红外光谱检测茶叶游离氨基酸含量中的应用研究

在近红外光谱快速检测茶叶游离氨基酸含量过程中,为了提高检测的精度和稳定性,研究利用特征谱区结合偏最小二乘法建立预测模型。研究分别尝试联合区间偏最小二乘法和遗传偏最小二乘法等特征谱区筛选方法,通过交互验证法确定偏最小二乘模型的主成分因子数和筛选区间,以预测均方根误差RMSEP和相关系数R作为模型的评价指标。试验结果表明：两种方法建立模型的预测能力都好于传统PLS模型;利用联合区间偏最小二乘法建立的预测模型最佳,预测时的相关系数(R)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.9542和0.2560。研究结果表明,近红外光谱结合特征谱区筛选方法可以快速准确地测定茶叶中游离氨基酸含量。     

Nondestructive Brix Evaluation of Apples of Different Origin Using Near Infrared (NIR) Filter Based Reflectance Spectroscopy

Abstract

A filter based near infrared (NIR) technique to evaluate Brix value, in a non destructive way, of Indian apples, along with apples from other countries, has been investigated here. Reflectance characteristics at ten NIR wavelengths were recorded by in-house developed probe for five Indian varieties and four imported varieties. A separate calibration and validation set for each variety was formed. Brix values of the calibration and validation sets of apples were evaluated with a refractometer from Bellingham and Stanley, Model 840. Principal component regression was used to generate calibration and prediction of Brix for the validation set. It was found that Brix values of all varieties of apples can be predicted with a standard error of prediction, 0.7322–1.7809, while root mean square error is also in the same range. It was further noticed that reduction in data recording wavelength leads to an increase in SEP and RMSE.     

近红外光谱技术识别车用汽油的应用研究

研究了不同牌号汽油的近红外光谱识别技术。研究结果表明，90号和93号汽油烃族组成的差异在近红外光谱得到充分体现，利用近红外光谱技术对二者进行识别是可行的；但识别比较困难，无法采用传统的马氏距离法进行准确识别。采用WPT-BAYES（小波包变换-贝叶斯）方法，可以大幅度提高识别精度，其正确识别率高达98％以上，满足使用要求。     

基于信息关联的润滑油燃油稀释快速监测方法研究

针对军用特种车辆的发动机润滑油燃油稀释监测问题,提出一种基于信息关联的润滑油燃油稀释快速监测方法,即通过近红外光谱对润滑油理化指标的分析,实现对润滑油燃油污染的快速分析。其中,润滑油使用性能和理化指标之间的信息关联分析是该方法的核心。对两辆跟踪特种车辆油样信息的主成分分析结论表明润滑油燃油稀释是影响油液黏度与闪点的主要参数,对跟踪车辆及20组随机车辆油样的灰色关联分析表明同一类型车辆油液的燃油稀释、黏度、闪点三者间的信息关联程度较为稳定。该方法结合红外与近红外光谱分析的优势,为润滑油燃油稀释快速可靠的监测提供了一种新途径。     

化学反应膜对齿面润滑状态影响的研究

通过对齿面微观接触以及流体膜承载能力和边界膜承载能力相互关系的分析，从化学反应膜形成速度与磨损速度的平衡关系入手，建立了齿面化学反应膜对齿面润滑状态影响的数学模型，并通过试验验证了这一模型。结果表明：合适的化学反应膜，使表面形貌向着有利于润滑方向发展，使边界润滑向弹性流体润滑状态转变，从而提高齿面的承载能力。