采用便携式近红外矿物分析仪鉴别注胶翡翠

目前,采用传统的中红外光谱技术鉴别不透明注蜡与注胶翡翠有一定的难度.采用便携式近红外矿物分析仪检测鉴定了翡翠、注蜡与注胶翡翠样品,对其近红外反射光谱进行了分析与研究,同时对微透明样品作了中红外透射光谱的比对测试.研究结果表明,采用BJKF-1型便携式近红外矿物分析仪,能获得较好的透明或不透明翡翠、注蜡与注胶翡翠样品的近红外反射光谱,三者的近红外光谱特征存在着明显的差异.利用这些特征可有效地鉴别翡翠、注蜡翡翠与注胶翡翠.     

近红外漫反射光谱法测定纸浆卡伯值

介绍了近红外漫反射技术在纸浆卡伯值定量分析测定中的应用.用近红外光谱仪对竹浆、蔗渣浆、松木浆样品的卡伯值进行了分析测定.研究结果表明,用近红外方法对纸浆卡伯值的测定是可行和有效的,样品不需预处理,分析快速、简便、环保,结果准确.     

近红外光谱法快速测定烤烟漂浮育苗基质中的有机质和水分

为确定烤烟漂浮育苗基质中有机质和水分的近红外快速检测方法,应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,扫描了全国200多个基质样品,建立了近红外光谱与育苗基质有机质和水分含量间的数学模型,对12个样品进行预测.结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均偏差:有机质为0.21,水分为-0.07;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异.近红外光谱分析技术可初步用于育苗基质中部分成分的快速定量分析,具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性和多组分同时测定等优点.     

红外光谱法快速测定烤烟漂浮育苗基质中的有机质和水分

为确定烤烟漂浮育苗基质中有机质和水分的近红外快速检测方法,应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,扫描了全国200多个基质样品,建立了近红外光谱与育苗基质有机质和水分含量问的数学模型,对12个样品进行预测。结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均偏差：有机质为0．21,水分为-0.07;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异。近红外光谱分析技术可初步用于育苗基质中部分成分的快速定量分析,具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性和多组分同时测定等优点。     

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。     

基于近红外快速检测技术生产高品质豆粕技术研究

本研究应用近红外光谱快速检测技术,对生产线上的豆粕样品进行扫描,建立近红外光谱检测预测模型,分别采用近红外光谱检测及湿化学方法检测相同样品后,大豆粕水分、蛋白、脂肪含量的SEP分别为0.111、0.238和0.109,准确度与湿化学方法相近,对近红外检测技术引入的点位进行了摸索,最终将近红外检测点设定在蒸脱机后及成品粕处。使用近红外检测技术持续扫描生产线豆粕样品,及时反馈回工艺控制,产品质量更为稳定,生产控制的精确度和准确度较好。     

近红外光谱检测用纤维含量样品精确度研究

采用近红外光谱分析技术对纺织品含量进行定量分析可以实现对样品快速无损检测.但是近红外光谱分析技术是一种间接分析技术,它需要从已知原料组分的样品中采集样品的近红外光谱,并根据样品的纤维含量,结合化学计量法建立近红外校正模型,才能将近红外光谱技术应用于实际的检测工作中,所以建模样品原料组分的精确度决定了近红外模型预测结果的精确度,提高所用样品原料组分赋值的精确度就能提高近红外光谱分析技术对纺织品含量进行定量分析的精确度.     

近红外光谱技术在乳品中的应用

近红外光谱技术是一门发展迅猛的高新技术,具有快速、高效、操作简单和不损伤样品等特点,目前广泛应用于乳品行业中。综述了近红外光谱技术特点及在乳品中的应用,重点介绍了其在牛乳检测中的应用,并对进一步的研究进行了展望。     

近红外漫反射光谱法在稻谷质量检测中的应用

采用DA7200型二极管阵列近红外光谱仪对江西地区的284份稻谷样品进行光谱采集,同时按照国家标准方法对试验样品进行化学分析检验。在化学分析检验的基础上,采用偏最小二乘法建立分析模型,并对其准确性进行了评价探讨。结果显示,采用偏最小二乘法所建立的定量分析模型相关性较高。同时,另选取30份样品进行模型验证,其相关系数和预测均方根误差均符合国家标准方法要求,因此近红外漫反射光谱法可以用于稻谷质量评定中的快速无损检测。     

傅立叶变换近红外光谱在大豆蛋白质和粗脂肪 检测中的研究

目的本文以317份不同品种的大豆为原料,开展了大豆样品粉碎粒度的蛋白质和粗脂肪含量的近红外研究,以期建立大豆品质检测方法。方法 45份大豆粉碎样品经不同的过筛处理,对剩余的272份大豆样品在最优的粉碎粒度下建模分析。结果大豆粉碎过60目建模效果最好,蛋白质和粗脂肪含量近红外检测模型的内部交叉验证决定系数r~2分别为0.959和0.939;剩余272份大豆样品蛋白质含量的近红外检测模型的内部交叉验证相关系数为0.909,粗脂肪含量的近红外检测模型的内部交叉验证相关系数为0.918,外部验证蛋白质和粗脂肪决定系数R~2分别为0.944和0.911。结论近红外光谱技术可用于大豆品质指标的检测。     

基于近红外光谱技术测定稻谷水分含量研究

本文采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立稻谷水分含量测定的快速分析方法。试验选取江苏省不同地区的两年内197份稻谷样品作为建模集样品,对其进行化学分析和图谱扫描处理,通过近红外化学计量学软件初步建立稻谷水分含量的预测模型。建模结果显示运用PLS（偏最小二乘法）建立的分析模型预测效果最优,决定系数（R2）高达0.9689,交互验证标准差（SECV）为0.3434,选取24个未知样品作为验证集样品,验证决定系数（R2）高达0.9806,预测标准差为0.0933。结果表明,近红外光谱技术可以用于稻谷水分含量的快速测定。     

基于近红外光谱技术测定稻谷含水量研究

采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立稻谷含水量测定的快速分析方法。试验选取江苏省不同地区的2年内197份稻谷样品作为建模集样品,对其进行化学分析和图谱扫描处理,通过近红外化学计量学软件初步建立稻谷含水量的预测模型。建模结果显示运用PLS(偏最小二乘法)建立的分析模型预测效果最优,决定系数(R~2)高达0.968 9,交互验证标准差(SECV)为0.343 4,选取24个未知样品作为验证集样品,验证决定系数(R~2)高达0.980 6,预测标准差为0.093 3。结果表明,近红外光谱技术可以用于稻谷含水量的快速测定。     

近红外光谱法预测烟草中硫含量的研究

为适应快速分析烟草中硫含量的需要,以硫酸钡比浊法的测定值为标准值,建立了近红外光谱法预测烟草中硫含量的方法,考察了光谱预处理方法、谱区范围对硫含量预测值的影响。该方法具有简便、快速、低消耗、低成本、不破坏样品及重现性好等优点,且其预测值与硫酸钡比浊法测定值较为接近,适用于大批量烟叶样品硫含量的快速分析。     

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。     

近红外光谱分析技术快速检测锦纶/氨纶混纺织物纤维含量的研究

以128个锦氨混纺织物为研究对象,对样品颜色、结构以及光谱扫描时扫描次数、样品厚度等参数进行分析,利用偏最小二乘法建立了锦氨混纺织物中锦纶含量的近红外定量模型。为验证模型的实用性,对729个锦氨样品进行了预测,将预测结果与标准方法 SN/T 0464-2003进行方差分析,得到两方法结果不存在显著性差异的结论,并据此制定了纺织品原料组分近红外快速检测初筛方法的标准操作规程,经实际应用证明效果显著。     

近红外光谱仪在烟用育苗基质质量控制中的应用

为对烤烟漂浮育苗基质中的质量控制指标容重、pH、孔隙度和腐殖酸进行快速检测和分析,应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,扫描了全国330个基质样品,筛选了200个左右建立了近红外光谱与育苗基质容重、pH、孔隙度和腐殖酸间的数学模型,对19个样品进行预测。结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均相对误差均在10%以内;且近红外预测值与化学法经t检验不存在显著性差异。初步表明近红外光谱分析技术可用于育苗基质中部分成分的快速定量分析。     

基于偏最小二乘法的板栗近红外光谱分析模型的建立

目的:应用近红外光谱技术和化学计量学方法,建立板栗品质分析的近红外光谱模型。方法:采用傅里叶变换近红外光谱仪,采集样品的近红外漫反射光谱,再用传统理化分析方法测得样品的各项品质参数,采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,内部交叉验证法对模型进行检验。结果:对板栗分别建立了水分、淀粉、硬度和糖度的PLS模型,4种PLS模型都非常理想,模型的相关系数均大于0.99。结论:采用近红外光谱法可以实现板栗品质指标的快速无损检测。     

微型近红外光谱技术在白芍快速检验方面的应用

目的建立一种微型近红外光谱技术快速判别白芍药材品质合格与否的方法。方法对106批次白芍药材样品采用HPLC法测定芍药苷的含量,同时采用微型近红外光谱仪采集样品光谱,根据药材芍药苷含量大于或小于1.2%,将药材区分为合格与不合格两类,采用偏最小二乘法判别分析(PLSDA)建立合格与不合格药材判别模型,并采用训练集样本对模型预测能力进行外部验证,以识别率和拒绝率为模型评价参数。结果模型验证集、校正集及训练集的识别率和拒绝率均达100%。结论微型近红外光谱技术能准确、快速判别白芍药材的质量。本研究对快速鉴别药材质量具有指导意义。     

不同种类鸡蛋蛋黄近红外光谱特性研究

提出并建立一种基于近红外光谱技术的普通鸡蛋、柴鸡蛋和土鸡蛋的鉴别方法。从超市购置三种不同鸡蛋,在实验室分离出每类鸡蛋蛋黄20个,共60个样品,并在4 000～10 000 cm~(-1)范围内采集所有样品的近红外漫反射光谱。在研究其近红外光谱特性的基础上,对其光谱数据进行主成分(PCA)分析,结果发现PCA方法无法完全实现三类鸡蛋的聚类鉴别。最后,建立三类鸡蛋的偏最小二乘判别模型,其对校正集和预测集三类鸡蛋进行判别,正确率均为100%。     

一种水溶液中果糖含量的近红外光谱分析法

目的建立一种水溶液中果糖含量的近红外光谱分析仪(near-infraredspectroscopyanalysis,NIRSA)检测方法。方法实验中所用的样品数量为30个,随机选取26个作为校正集样品,用于建立果糖的校正模型;4个作为验证集样品,用于校正模型的验证。将待测样品放入样品杯中,利用GSA201型近红外光谱仪采集样品的光谱。得到样品的化验值,将光谱数据和化验值导入到NIRSA化学计量学软件,经过一阶微分S-G平滑处理,利用成分的含量数据和光谱数据一一对应,创建校正模型。为验证模型的预测能力,选取4个果糖水溶液样品作为验证,调用校正模型对该样品进行预测。结果本研究中样品的含量范围在0.4171%～0.4431%之间,样品的含量比较低且范围较窄,GSA近红外光谱仪测量的绝对偏差为0.000024。结论 GSA近红外光谱仪利用光谱数据和校正模型完全能够有效检测水溶液中果糖的含量,且预测的准确度较高。