近红外光谱(NIRS)技术在茶叶领域研究中的应用与展望

从传统茶叶品质检测手段与评价方法的局限性着手,阐述了近红外光谱技术的原理及其在茶叶品质成分定量分析和茶叶定性识别领域中的研究概况,并对该技术标准化和国产近红外光谱仪器的应用前景进行了展望,为近红外光谱技术在茶叶领域的应用与发展提供参考依据。     

近红外光谱技术在茶叶品质评价中的研究与应用

介绍了近红外光谱技术的原理及其在品质评价方面的研究进展,着重阐述了该技术在茶叶品质评价中的研究概况以及存在的问题,并对该技术在茶叶品质评价中的应用前景进行了分析。      

近红外光谱技术在肉类品质评价中的应用

我国作为肉品消耗大国, 肉类品质一直是政府和百姓关注的热点问题。传统肉品检测方法不仅所用试剂会对环境造成污染, 而且检测周期也很难满足当今快速增长的肉品消耗需求。近红外光谱作为一个快速、无损、无污染、效率高、低成本、响应速度快、选择性强、抗干扰能力强和多组分同时分析(即一个近红外光谱数据可获得样品多种物质信息)的检测技术已逐渐被广泛用于肉品检测领域。本文综述了近红外光谱技术在肉品种类判别、产地溯源和品质分类定性鉴别中的研究, 以及在肉品颜色、pH值、持水力和常规化学组成定量分析中的研究, 并对近红外光谱在肉品检测领域的发展前景进行展望, 以期为更好评价肉类品质提供参考。     

近红外光谱技术在茶叶品质评价中的研究与应用

介绍了近红外光谱技术的原理及其在品质评价方面的研究进展,着重阐述了该技术在茶叶品质评价中的研究概况以及存在的问题,并对该技术在茶叶品质评价中的应用前景进行了分析。     

近红外光谱技术在我国饲料领域的应用现状

近红外光谱技术是一项快速、无损检测技术,在我国饲料领域中被应用于成分的定量检测、真假鉴别、原料溯源以及在线检测与质量控制,它与传统分析方法相比有着更广泛的用途及重要的意义.结合目前国内在此方面所做的研究,综述了近红外光谱技术在我国饲料领域的应用现状.     

近红外光谱对贮藏期樱桃品质的定性判别

研究运用近红外光谱技术对贮藏期樱桃进行定性判别。实验的定标模型经过不同预处理和不同光谱波段条件的处理分析,得到在全光谱范围(408.8~2 492.8 nm)内,采用一阶微分结合去离散处理(SNV and D)的方法可以构建最优模型。该模型判别的正确分辨率为100%,预测准确率为90%~96.7%。实验说明,近红外光谱技术对贮藏期樱桃的检测具有适用性。     

近红外光谱技术在粮食工业中的应用

近红外光谱技术是一种无损、快速、高效的检测技术,综述介绍近年来近红外光谱技术在粮食行业中的应用,从粮食收获到储藏、加工过程中的质量控制,涉及粮食的营养成分、储存指标以及卫生安全指标的检测模型的建立等方面看,近红外光谱技术在粮食安全在线检测方面具备可行性,可为我国"粮安"工程实时在线检测提供支持。     

近红外光谱技术在茶叶生产质控与品质评价中的研究进展

茶是世界上最受欢迎的饮料之一,在国内外均有庞大的市场。市场的发展对茶叶的品质要求不断提高,而快速、可靠的茶叶质量控制与品质评价技术是辅助茶叶品质提升的重要手段,一直是研究者关注的热点。传统的茶叶质量与品质检测方法费力、耗时或极具主观性。近红外光谱技术以其简单、无损、快速的特点,在茶叶生产质控与品质评价中越来越受到人们的欢迎。基于近红外光谱的检测技术是一种间接的检测方法,其检测结果容易在数据传递过程中受到各种影响因素的干扰,本文总结了近红外光谱技术在茶叶生产质控与品质评价中的重要影响因素,为后续研究与应用提供技术参考。本文还分析了近红外光谱技术在茶叶生产质控与品质评价中的应用状况,并对研究前景进行展望,以此为应用近红外光谱技术于茶叶生产质控与品质评价中的研究方向提供参考。     

近红外光谱技术在食品安全领域应用研究进展

近红外光谱技术作为一类新型的分析检测技术,在食品安全领域有着广阔的应用前景。综述了该技术在食品品种、产地和掺假真伪鉴别,致病菌、药物残留检测,污染物鉴别以及转基因食品鉴定等方面的应用研究进展,旨在为推动近红外光谱技术在食品安全检测方面的应用提供参考。     

近红外光谱分析技术在纺织品定性定量分析上的应用

为给纺织品检测领域近红外光谱分析技术的应用研究及其标准化实施提供参考,概述了该项技术近二十年来的研究文献,对比了国内外近红外光谱分析技术在纺织品检测领域定性定量分析的应用现状,分析了各类应用的局限性及其产生原因,阐明了该技术在纺织品定性定量快速检验方面的发展趋势,提出了应对策略.     

近红外光谱分析技术在鸡肉品质检测中的应用研究进展

全球的鸡肉产量和消费量逐年上升,鸡肉品质已成了消费者的重点关注对象。近红外光谱分析技术是一种无损、快速、环保以及实时的检测技术,目前已快速发展成为一种应用于食品分析领域的新方法,在肉品检测方面也展现出极大的分析和应用潜力,近年来,已有较多国内外研究探讨了其在鸡肉品质检测方面的可行性。本文通过对近红外检测技术在鸡肉颜色、p H值、持水力、剪切力及化学成分预测方面的定量分析,肉品动物来源、鸡肉产地溯源及品质等级划分的定性分析以及其他相关方面检测的研究进行了综述,总结了应用近红外检测各品质指标的研究现状,可为相关研究者提供参考和借鉴,并基于分析总结对今后近红外光谱分析在鸡肉品质检测应用的发展前景及发展方向做了展望。     

红外及近红外光谱技术在食品分析检验中的应用进展

红外及近红外波谱技术,是利用物质对红外光区的电磁辐射的选择性吸收来进行结构分析及定性和定量分析,具有快速,方便,样品用量少,不损坏样品等优点。     

基于近红外光谱的茶叶高氯酸盐污染水平研究

目的 建立一种基于近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIR）分析技术快速定量茶叶中高氯酸盐污染水平的预测模型。方法 采集不同产地的91份茶叶干样,通过傅里叶变换近红外光谱扫描获得样品的近红外漫反射光谱,使用液相色谱质谱法测定茶叶样品中的高氯酸盐含量,以参考量限0.75 mg/kg为标准将样品分为两类;利用偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA）建模建立高氯酸盐含量范围的预测模型,同时使用一阶导（1st）、连续小波变换（continuous wavelet transform, CWT）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）等光谱预处理和竞争自适应重加权（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）采样波长筛选技术对判别模型进行优化,最后通过预测集样品对模型进行验证。结果 使用原始光谱建立的模型能够初步实现对高氯酸盐含量范围的预测,而使用光谱预处理扣除光谱中的背景信息,结合MSC和CARS方法共同处理后,模型的预测正确度显著改善,误判样品下降至3个,预测正确率提高至88.5%。结论 本方法表明近红外光谱技术可以为茶叶中高氯酸盐污染水平分析提供一种新方法,对茶叶产业高质量发展具有重要的实际意义。     

表面增强拉曼光谱在茶叶质量安全检测和品质分析中的应用

拉曼光谱特别是表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman scattering, SERS)是一种基于光的非弹性散射的光谱技术,具有实时、快速等特点,是一种很好的检测茶叶质量安全和品质分析的方法。本文介绍了拉曼光谱及SERS技术在茶叶农药残留、重金属和真菌毒素等质量安全检测方面的应用,以及在茶叶理化成分检测和茶叶种类分析等茶叶品质分析上的研究进展。     

现代近红外光谱分析在食品检测中的应用

综述了近红外光谱技术在食品分析中的应用,介绍了近红外光谱技术的特点,并分别详述了近红外光谱技术用于酿造食品、牛奶及其制品质量、肉与肉制品的检测,以及在其它食品检测中的应用。