冷藏樱桃内部品质的近红外漫反射光谱检测

采用沙蜜豆樱桃为实验材料,对冷藏条件下的樱桃进行定量光谱分析,在全光谱范围(408.8~2 492.8nm)下,选取TSS、TA与TSS/TA作为评价指标,分别进行校正模型的预处理讨论。结果显示:TSS、TSS/TA的最优预处理均是全波长范围下的改进偏最小二乘(MPLS)算法,在一阶微分下的去离散处理(SNV and D)。TA的最优预处理是全波长范围下偏最小二乘(PLS)算法,在一阶微分下的标准多元散射校正(SMSC)处理。TSS、TA、TSS/TA的校正误差SEC分别是,0.432 9,0.037 5,0.576 1。校正相关系数Rcv2分别是0.941 5、0.861 7,0.928 7。预测相对分析误差RPD分别是3.9,3.7,2.7。说明建立的樱桃中TSS、TA、TSS/TA 3个模型稳定性好,能够达到实际应用标准。     

黑宝石李品质参数的近红外漫反射无损检测模型的建立

以黑宝石李为试材,研究其品质参数的近红外漫反射无损检测模型的建立方法,并从数学建模算法、导数处理及测试部位等方面优化模型。结果表明,改进偏最小二乘法结合一阶导数处理建立分析模型的定标效果相对较好,其中可溶性固形物(SSC)和干物质/水分模型的定标系数达0.9;四个测试部位光谱混合所建模型的预测精度显著高于单独测试部位光谱模型;SSC、干物质/水分的定标与预测的决定系数、均方根误差和相对分析误差分别在0.9、0.45和3.0左右,预测效果很好;而可滴定酸的预测误差偏大。      

黑宝石李品质参数的近红外漫反射无损检测模型的建立

以黑宝石李为试材,研究其品质参数的近红外漫反射无损检测模型的建立方法,并从数学建模算法、导数处理及测试部位等方面优化模型。结果表明,改进偏最小二乘法结合一阶导数处理建立分析模型的定标效果相对较好,其中可溶性固形物(SSC)和干物质/水分模型的定标系数达0.9;四个测试部位光谱混合所建模型的预测精度显著高于单独测试部位光谱模型;SSC、干物质/水分的定标与预测的决定系数、均方根误差和相对分析误差分别在0.9、0.45和3.0左右,预测效果很好;而可滴定酸的预测误差偏大。     

近红外漫反射光谱检测损伤猕猴桃内部品质

研究贮藏期间损伤猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。利用近红外光谱(12000～4000cm-1)技术和多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)3种校正方法分别对损伤华优猕猴桃在2℃条件下贮藏4周期间的可溶性固形物含量、pH值和硬度进行定量分析;并对比吸光度原始光谱、一阶微分和二阶微分3种不同预处理方法的PLS模型校正结果。结果表明：一阶微分预处理方法时,应用PLS建立的可溶性固形物含量、pH值和硬度校正模型的效果最佳;预测集样品预测值与测量值之间的相关系数分别为0.812、0.703、0.919,预测均方根误差分别为0.749、0.153、1.700。说明应用近红外漫反射技术检测贮藏期间损伤猕猴桃的内部品质是可行的。     

贮藏期内富士和粉红女士苹果品质的FT-NIR无损检测

为探索傅里叶近红外光谱快速无损检测贮藏期苹果品质的方法,在苹果贮藏过程中,每隔30d采集富士和粉红女士(各40个)2个苹果品种共计400个样本的近红外图谱(12000～4000cm-1),用OPUS-QUANT软件预处理光谱,用偏最小二乘法建立通用于2个品种的可滴定酸(TA)、pH值和可溶性固形物(SSC)的数学模型。结果表明：富士和粉红女士的光谱经矢量归一化预处理后,在波段7502～4247cm-1内所建立的可滴定酸模型稳定性较好,该模型校正时的相关系数(R2)和评估均方误分别为0.9231和0.0263%,预测时的相关系数R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9071和0.0266%;在波段11995～4247cm-1内,光谱经一阶导数预处理后所建立的pH值预测模型稳定性较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9263和0.0700,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9113和0.0772;近红外光谱经最大-最小归一化预处理后,在波段6102～5446cm-1所建立的SSC模型效果较好,该模型校正时的R2和评估均方误分别为0.9212和0.3570%,预测时的R2和内部交叉验证均方根差分别为0.9130和0.370%。在富士和粉红女士贮藏期品质检测过程中,建立的通用于这2个品种的TA、pH值和SSC检测的数学模型,稳定性较好,能满足品质快速无损检测的要求。     

基于近红外高光谱成像技术的涩柿SSC含量无损检测

对150个涩柿采集900~1 700nm波段的近红外高光谱图像信息,利用蒙特卡罗—无信息变量消除(MC-UVE)和连续投影算法(SPA)对感兴趣区域光谱进行波长优选。通过MC-UVE-SPA优选出924.69,928.05,1 112.72,1 270.91,1 365.3,1 402.42,1 453.06,1 547.69nm 8个特征波长,对应的光谱反射率作为柿子可溶性固性物含量(SSC)检测的偏最小二乘回归(PLSR)检测模型输入,其预测集相关系数rpre=0.942,预测集均方根误差RMSEP=1.009°Brix。结果表明,MC-UVE-SPA可以有效提取与柿子SSC含量相关的特征信息,从而保留较少的波长建立较好的预测模型。     

樱桃多品质数据分析与无损快速检测模型的建立

目的 研究樱桃多品质数据分布情况,建立樱桃多品质无损快速检测方法.方法 对樱桃样品分别测试可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)、可滴定酸含量(titratable acid content,TAC)、果实硬度(fruit firmness,Firm).采用统计分析方法对数据进行统计学描...     

近红外漫反射无损检测梨果可溶性固形物的研究

应用近红外漫反射无损检测梨果可溶性固形物。通过自行设计的NIR光谱系统测定了240个梨果样品的SSC。180个梨果样品用来建模,其余60个用来验证模型的性能。采集完整梨果的近红外漫反射光谱（350～1 800 nm）,光谱经移动窗口平滑处理、一阶微分和二阶微分预处理后,再分别采用多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法,建立梨果可溶性固形物的定量预测数学模型。结果表明：采用一阶微分结合偏最小二乘法所建模型的预测效果较好,可溶性固形物定量预测数学模型的相关系数为0.928 5,均方根误差为0.436 4。近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价梨果的可溶性固形物。     

蓝莓可溶性固形物、总酸近红外无损检测模型的建立

建立了近红外漫反射光谱技术检测蓝莓可溶性固形物、总酸的数学模型,并对其进行评价。实验比较了在近红外全波长范围400~2 500 nm内,不同的光谱预处理方法对模型的影响。结果表明利用偏最小二乘法(PLS)、一阶导数(D1Log(1/R))和加权多元离散校正处理(WMSC)建立的可溶性固形物含量(SSC)定标模型预测结果相对较好。其预测相关系数Rp2为0.8518,预测标准误差(SEP)为0.351,相对分析误差(RPD)为2.05。总酸的最佳模型处理条件为改进偏最小二乘法(MPLS)、二阶导数(D2Log(1/R))和WMSC,其Rp2为0.8776,SEP为0.042,RPD为2.10。由此确定近红外漫反射技术可用于蓝莓可溶性固形物、总酸含量的快速无损检测。     

基于近红外光谱技术检测蓝莓可溶性固形物含量

采用近红外漫反射光谱技术对辽宁丹东蓝莓基地的六个蓝莓品种(埃利奥特、达柔、爱国者、北蓝、杜克、蓝丰)进行光谱分析,快速无损测定蓝莓可溶性固形物含量,利用一阶导数进行光谱预处理,主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)建立蓝莓可溶性固形物预测模型。结果表明,所建模型的相关系数(Corr.Coeff.)为0.91518、校正集标准偏差(RMSEC)为0.801、预测集标准偏差(RMSEP)为1.06。该方法快速、准确、无损,能准确地预测蓝莓中可溶性固形物含量。      

苹果有效酸度的近红外无损检测研究

为了更好的对苹果的有效酸度进行检测,实验应用波长范围为643.26～985.11nm的Purespect近红外透射光谱仪对100个富士苹果的校正集样品和20个预测集样品进行了光谱扫描,比较了不同的光谱预处理方法和不同建模波段对模型的影响,最终确立的模型相关系数(RC)为0.925,校正均方根误差(RMSEC)为0.0395。对模型预测性能的验证结果表明:建立的苹果有效酸度模型性能较稳定,能满足实际应用的要求。      

枇杷蜂蜜中饴糖的近红外光谱检测

实验通过对纯枇杷蜂蜜及主动掺入1%、2%……30%饴糖的假枇杷蜂蜜进行近红外光谱扫描,采用TQAnalysisv6对数据进行预处理,建立饴糖含量的定性及偏最小二乘法和主成分回归法定量分析模型,并将模型应用于蜂蜜样品的分析预测。结果显示,采用原始光谱或一阶微分处理建立的判别分析模型均能够较好地区分掺饴糖蜂蜜与纯蜂蜜。根据PLS算法、PCR算法建立的定量模型相关系数分别为0.99771、0.98654,用于预测的蜂蜜样品实际值与预测值之间的决定系数分别为0.992、0.974。由此可见,用近红外光谱技术鉴别蜂蜜中是否添加饴糖是可行的,在实际操作中可以采用近红外光谱法快速定性判别蜂蜜中是否含有饴糖,也可根据化学计量法确定饴糖的含量,为蜂蜜打假提供依据。     

无损检测阔叶材纤维长度的近红外光谱法

比较了近红外光谱分析技术测量木材纤维长度与传统的测量方法的优缺点并详细介绍了应用近红外光谱分析技术测量木材纤维长度,其中包括木材样品选择及制备、近红外光谱采集及纤维长度真值测量、多变量数据分析与模型建立的实验方法与操作步骤.实验表明近红外光谱分析技术可以快速准确地预测阔叶材纤维长度.     

利用可见/近红外反射光谱无损检测小米的粘度

目的建立适用于小米粘度无损检测的可见/近红外反射光谱法。方法使用光谱仪获取小米在367～1020 nm波段范围内的漫反射光谱,采用多元散射校正法(multiple scattering correction,MSC)和一阶导数法(first derivation,1~(st)-D)对原始反射光谱进行处理,并且使用主成分分析确定最佳主成分数,建立小米粘度判别模型,使用全交叉验证法进行模型验证。结果使用原始反射光谱、MSC处理光谱和1~(st)-D处理光谱,分别提取了6、12和12个主成分,建立的峰值粘度模型RCV在0.86以上,对验证集的预测结果 Rp在0.82～0.86之间;而使用1~(st)-D处理光谱提取12个最优主成分,建立的模型可较好地预测小米粘度的破损值,RCV为0.8573,对验证集的预测结果 Rp为0.8309。结论该方法适用于小米粘度的无损检测,为小米加工品质的快速检测提供一定的理论支持。     

近红外光谱分析技术在苹果品质检测中的应用进展

苹果营养丰富,是大众水果之一,苹果的品质安全问题一直是社会关注的热点。本研究综述了2012~2016年我国近红外光谱分析技术在苹果品质检测中的研究和应用进展,包括基于近红外光谱的苹果品质检测、模型传递、分类与分级及在线检测系统研制4个方面。对今后我国近红外光谱分析技术在苹果品质检测中的应用提出建议,技术研究方面应不断建立和维护模型数据库,提高模型通用性;技术应用方面应研制在线检测系统和推进软硬件+互联网相结合,使近红外光谱分析技术在苹果品质检测中得到长足的发展。     

基于可见/近红外光谱技术的便携分析仪的应用

目的为解决水果内部品质信息的快速无损检测,自主研制了一台基于可见/近红外光谱技术的便携式分析仪,通过试验验证其可行性及所建模型的鲁棒性。方法以红富士苹果为检测对象,采集透射光谱曲线,与化学指标可溶性固形物含量(soluble solid content,SSC)分别建立基于平均光谱、基于各采样光谱的偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归模型,比较预测精度并对非同批次样本进行预测。结果试验表明该分析仪对苹果SSC具有较高的测量精度,特别是基于各采样光谱的PLS模型,对同批次样本预测相关系数(Rp)达到0.924,预测均方根误差低至0.429%Brix,预测精密度(平均偏差)低至0.136%Brix,对非同批次样本SSC表现出较强的鲁棒性能,预测均方根误差为0.531%Brix。结论通过此项研究,表明该便携分析仪可用于水果内部品质信息的定量分析,并建议采用基于各采样光谱建立的回归模型用于外来样本的预测。     

融合近红外光谱和颜色参数的草莓可溶性固形物含量定量分析模型构建

草莓可溶性固形物(soluble solids content,SSC)含量是评价草莓内部品质的关键指标。为了实现对该指标的快速、无损评估,基于近红外光谱技术,构建了线性偏最小二乘(partial least squares,PLS)和非线性最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)模型,联合蒙特卡罗无信息变量消除和连续投影算法(Monte-Carlo uninformative variable elimination,successive projections algorithm,MC-UVE-SPA)从原始光谱4 254个变量中提取了27个有效变量,并构建了基于有效变量的定量分析模型。同时,考虑到草莓表面颜色的影响,基于草莓RGB图像各分量获取了颜色特征参数,进一步融合光谱和颜色特征构建了多参数融合PLS和LS-SVM模型。基于相同的校正集和预测集,比较了所有模型对草莓内部SSC的预测性能。结果表明,MC-UVESPA是一种有效的草莓光谱变量选择算法,且多参数融合非线性LS-SVM模型是草莓内部SSC定量预测的最...     

近红外光谱技术在水产品检测中的应用进展

水产品营养丰富, 味道鲜美, 深受人们喜爱。由于其组织结构脆弱, 且含有丰富的内源酶和嗜冷细菌, 在储藏和运输过程中容易腐烂变质。随着水产品贸易的日益全球化, 水产品品质现已成为大家关注的核心问题。传统的水产品检测方法具有主观性、侵入性、耗时性, 已不能满足水产品市场的需求, 如何快速、客观地评价水产品品质已成为亟待解决的问题。近红外光谱技术作为一种快速、无损的检测技术已广泛应用于水产品检测, 本文综述了国内外学者采用近红外光谱技术在水产品新鲜度评价、质量评估、重金属含量检测、品种鉴别等方面的研究进展, 并分析了近红外光谱技术在水产品检测中的不足之处及发展前景, 以期为水产品快速检测技术的进一步发展和研究提供参考依据。     

黄桃表面缺陷和可溶性固形物光谱同时在线检测

表面缺陷和可溶性固形物是评价黄桃品质的重要指标,采用可见/近红外漫透射光谱技术,探讨黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测的可行性。在运动速度为5个/s、积分时间100 ms、光照强度1 000 W的条件下采集黄桃表面缺陷果与正常果的近红外漫透射光谱。对比分析了同一个黄桃样品损伤前后的光谱特征,建立了黄桃的最小二乘支持向相机判别模型与偏最小二乘判别模型。同时建立了黄桃可溶性固形物偏最小二乘回归模型并采用连续投影算法对模型进行优化,研究了表面缺陷果对黄桃可溶性固形物检测模型精度的影响,最终实现了黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测。采用未参与建模的样品来评价模型的在线分选的准确性,其中表面缺陷果的正确判断率为100%,可溶性固形物分选准确率达到93%。试验结果表明:黄桃表面缺陷与可溶性固形物同时在线检测是可行的,研究可为黄桃在线分选提供技术参考和理论依据。     

近红外光谱技术及其在液态食品上应用的研究进展

近红外光谱技术结合化学计量手段的分析方法具有快速、无损等优点,在农产品和食品安全检测中的应用日渐广泛。通过对近红外光谱技术的理论基础和常用的化学计量手段概述,从食用油类,酒类,蜂蜜、果汁饮料类,食醋等调味品类,奶制品类5个方面,综述了该技术在液态食品中的最新应用,提出了应用中的问题和未来的发展方向。