近红外光谱技术在鉴别食品真伪和产地属性的应用研究进展

阐述近红外光谱分析技术的理论基础、基本方法、技术特点,归纳总结用于近红外光谱分析的化学计量学方法,列举近红外光谱在食品分析中的定量分析项目和定性分析信息。重点分析近红外光谱技术在食品真伪及产地属性的应用研究。最后概述近红外光谱技术在其他领域中的应用,并展望近红外光谱技术广阔的应用前景。资料表明,近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点,已广泛应用于各个领域。     

近红外光谱结合神经网络判别茶鲜叶产地

为快速、无损的判别鲜叶产地,维护恩施玉露的地理标志产品属性,采集恩施市芭蕉乡、白果乡和咸丰县茶鲜叶近红外光谱,经光谱预处理后,对校正集66个样品光谱数据进行主成分分析,然后建立BP神经网络预测模型,对验证集鲜叶样品的产地进行了预测,建立了8(输入节点)-4(隐含层节点)-1(输出节点)三层网络模型,验证集样品判别准确率为100%.近红外光谱技术结合神经网络能够快速、准确地判别茶鲜叶产地.     

近红外光谱在药物领域的应用与研究进展

综述了近红外光谱技术在药物组分分析、药物物理表征和制药过程在线控制等方面的应用研究进 展.讨论了近红外光谱技术在我国制药工业中应用的前景.     

木材微纤丝角四种测试方法对比研究

本文分别采用了X射线衍射法、偏振光显微镜法、纹孔观察法和近红外光谱预测法对杉木木材的微纤丝角进行了详细的判断和测定,同时,文章分析了这网种方法的优缺点,探讨了产生这种结果的原因,以便为广大研究者提供参考。     

高光谱成像技术在纸质档案数字图像去污方面的应用

针对纸质档案数字化过程中面临的污迹、霉斑以及涂画笔迹等问题,采用可见光-近红外波段高光谱成像技术对若干纸质样本在550nm^900nm可见光近红外波段进行了成像实验,获取了样本的可见光-近红外光谱图像数据。研究结果表明,高光谱成像技术可在数字化过程中有效去除样本图像中的霉斑和涂画笔迹,降低数字图像去除污迹的难度,提高纸质档案数字化中的图像质量。     

基于近红外光谱分析技术的液态水性油墨印刷品 颜色预测模型

针对印刷品颜色离线检测存在滞后、检测不精准等问题,提出基于近红外光谱分析技术的液态水性油墨印刷品颜色预测模型。用多元散射校正（MSC） 、标准正态变换（SNV）和卷积平滑滤波器（SG）对原始光谱数据进行预处理,将原始光谱数据及预处理后的光谱数据分别与印刷品的Lab值建立偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）两种预测模型。结果表明,基于MSC预处理的PLSR预测模型的预测精度最高,L、a、b值的R2分别高达0.9885, 0.9879和0.9938,预测颜色的平均色差约为0.71。液态水性油墨的近红外光谱可以精确预测印刷品颜色,为印刷品的在线检测提供了新思路。     

溴代十六烷基吡啶改性巴旦木壳用于胆红素的吸附与检测

采用溴代十六烷基吡啶(BHPD)在超声条件下制备了改性巴旦木壳,以它作为吸附剂对胆红素的吸附行为进行了研究;再通过吸附预富集技术结合近红外漫反射光谱,建立了一种快速检测稀溶液中胆红素的方法。考察了pH值、吸附时间和胆红素初始浓度对吸附效果的影响;吸附了胆红素的吸附剂,通过近红外漫反射光谱直接检测,并采用偏最小二乘法建立定量预测模型进行定量分析。结果表明,在中性条件下,振荡吸附10min,吸附率即可达到96%以上;吸附等温线研究结果表明,该吸附符合Langmuir等温吸附模型,对胆红素的最大吸附量为10.74 mg/g;近红外检测结果显示参考浓度和预测浓度之间的相关系数达到0.9829,胆红素在0.9~20.1mg/L的浓度范围内,预测集样本的回收率可以达到81.9%~117.9%。鉴于BHPD改性巴旦木壳制备简便,对胆红素良好的吸附性能,可采用吸附预富集结合近红外漫反射光谱技术用于稀溶液中微量的胆红素的快速富集与灵敏检测。     

近红外技术应用于成品卷烟的内在质量稳定性控制

以某品牌卷烟为例,采用傅立叶变换近红外光谱技术采集成品卷烟的近红外光谱,结合连续流动法测定样品中还原糖、烟碱、氯、钾含量的数据,采用偏最小二乘法(PLS)分别建立了预测品牌卷烟烟丝中还原糖、烟碱、氯、钾及糖碱比、钾氯比的近红外模型,模型的相关系数(除钾外)都在0.95以上。用建立的模型快速检测红狼卷烟的各化学成分,通过值的波动范围初步监控成品的质量稳定性。并采集它们的近红外光谱,应用连续小波变换(CWT)对原始光谱进行预处理,再对CWT系数进行主成分分析(PCA),在PCA分析的基础上引入马氏距离算法建立成品卷烟质量稳定性评价模型。通过研究光谱预处理对卷烟样品分类鉴别的影响,确定马氏距离阈值Dthro,结合近红外定量测定值与马氏距离阈值Dthro,对卷烟产品质量稳定性进行评价和控制。     

近红外光谱技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展

本文简要介绍了近红外光谱技术快速检测的基本原理,综述了国内外近红外光谱快速检测技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展,并展望了今后该领域的研究和应用前景。     

基于k-means聚类挑选特征样品建立烟草近红外光谱模型

为突破建立近红外光谱模型需要大量实验数据这一瓶颈,实现快速建立烟草近红外光谱预测数学模型,本研究利用k-means聚类分析算法挑选出具有代表性的特征样品光谱,采用偏最小二乘(PLS)回归法建立了烟草6项常规化学指标的近红外光谱模型,并对模型进行了优化及外部验证。结果表明:烟草6项常规化学指标预测模型的相关系数(R)较大,在0.9356以上,交叉验证均方差(RMSECV)在0.867以内,外部验证均方差(RMSEP)小于1.71,预测值和标准值没有显著差异。同时,预测结果还与用大量样品建立的模型的预测结果进行了t检验方式的比较,其结果无显著性差异,说明用挑选特征样品建立的模型和使用大量样品建立的模型分析效果一致,可用于批量烟草样品常规化学指标的快速检测。     

近红外光谱小波投影寻踪回归定量分析方法研究

为改进近红外光谱结构特征与定量回归模型的非线性拟合度和充分利用光谱中的非线性特征,提出了一种光谱小波投影寻踪定量分析方法。该方法对光谱进行小波分解后,用高斯混合模型噪声估计法降噪,对降噪后的小波系数向最优投影方向降维,用多项式岭函数拟合定量回归关系。建立黄酒近红外光谱快速预测酒精度小波投影寻踪回归模型,其相关系数R2和交叉检验标准差RMSECV分别为0.957和0.37838,该法比分析多元线性回归和偏最小二乘回归定量分析2种常规定量分析方法具有更优的预测效果,能更为有效地应用于近红外光谱快速定量分析检测。     

近红外成象制导系统

介绍了以电荷耦合面阵成象器件作为传感器的近红外成象制导系统。在系统中,采用了一些关键技术——时域选通及频域滤波技术来抑制电信号干扰,还采用了波门跟踪及航迹预测技术来增强系统的抗干扰能力;采用近红外带通滤波技术使系统工作于近红外波段,并使合作目标产生的光谱与之匹配,来提高系统输出信号/噪声比。还在制导精度、响应速度等方面采取了特殊措施,从而使系统性能优良、结构简单、价格低廉。     

近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速的例行分析方法,在土壤科学领域内具有广阔的应用前景。本文评述了近红外光谱分析技术在土壤成分检测中的应用,并指出了其在土壤领域内的发展方向。     

近红外光谱技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展

本文简要介绍了近红外光谱技术快速检测的基本原理,综述了国内外近红外光谱快速检测技术在食品成分及质量控制方面的研究应用进展,并展望了今后该领域的研究和应用前景.     

不同光照下的近红外光谱模型传递研究

针对室外光照对近红外光谱检测带来误差的问题,提出基于模型传递来减少检测误差的方法。以圆黄梨为样品,分析样品在室内、室外阴影下的近红外光谱,建立室内光谱的偏最小二乘(PLS)模型。采用直接校正(direct standardization,DS)算法,减小室内外光谱差距,使得室内PLS模型能预测室外光谱。结果表明:在室内建立的模型能预测经DS算法传递后的室外光谱,预测决定系数(r2p)和预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.71和0.374,能有效解决室外光照对光谱检测的影响。     

近红外光谱分析仪校准方法的研究

近红外光谱分析仪,是近年来比较常见的一种仪器,被广泛的应用到许多行业领域。本文分别从近红外光谱分析仪发展态势以及近红外光谱分析仪校准等诸多方面进行探讨,通过构建专业化的校准方式,满足近红外光谱分析仪的校准要求,为今后国家检定规程或标准规范的出台奠定技术基础。     

近红外漫反射光谱逐步回归分析测定饲料中水份含量

本文用近红外漫反射光谱逐步回归法测定了饲料的水份含量,预测结果的平均相对误差为3.8%。该法具有方便、快速、无损、不需化学前处理等优点,特别适用于大批量样品的分析和在线监控。     

近红外透射光谱聚类分析快速鉴别食用油种类

以8种食用油纯油的43个样品为对象,研究了近红外透射光谱结合聚类分析法快速鉴别食用油种类的可行性.采集样品在12 500~4 000 cm-1范围内的傅立叶变换近红外透射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.实验证明,光谱经二阶导数预处理后,最短距离法、最长距离法和方差平方和法均可准确无误地将食用油样品分为8类,判别模型对预测集样品的准确率达到100%.研究表明,近红外透射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别食用油种类提供一种准确可靠的方法.     

预浸料生产中智能控制系统的应用

用近红外光谱技术对无碱布/酚醛预浸料的树脂含量、可溶树脂含量和挥发分含量进行在线检测,通过偏最小二乘方法分别建立标准模型,选择光谱预处理方法和PLS的因子数.用近红外方法和标准方法对未知样品进行分析,通过t检验结果显示两种方法没有显著性的差别,利用该方法可以同时预测三项指标,1分钟之内就可以分析一个样品,没有破坏性.如果质量指标不合格,通过自动控制系统发出指令,及时调节工艺参数.研究表明近红外光谱方法能够十分有效和准确对分析预浸料质量.     

近红外漫反射光谱结合神经网络检测小麦蛋白质含量

为了实现对小麦蛋白质含量的快速检测,提出了基于近红外光谱结合神经网络的小麦蛋白质检测方法.以160个小麦样品为对象,采集其近红外漫反射光谱,并以国标法分析小麦样品蛋白质含量,作为参考值.样品随机分成预测样品集和定标样品集,其光谱经标准归一化、去趋势等预处理后,采用BP神经网络和偏最小二乘法分别建立蛋白质含量定标模型.BP神经网络模型的预测相关系数和预测均方根误差分别为0.98和0.270 4%.而偏最小二乘法模型的预测相关性系数和预测均方根误差分别为0.98和0.303 8%.结果表明,两种方法建立的模型都具有较好的预测相关性和预测效果,其中BP神经网络模型优于偏最小二乘法模型.用非线性BP神经网络结合相应算法建立模型检测小麦蛋白质含量的定标模型可以提高检测准确性.