傅立叶变换近红外光谱仪在入池酒醅回复性中的应用研究

入池酒醅的回复性是衡量酒醅在受到外界压力后恢复变形的能力,也是酒醅骨力和手感揉实性的表现,对整个发酵过程影响很大。传统方法是靠经验以手试醅,主观性较强,后采用质构仪检测,为了能实现大批量定量检测,我公司创新采用步琦公司NIRmaster近红外光谱分析仪,并结合近红外分析软件NIRCal5.2,建立了入池酒醅性状中回复性的定量模型。该模型的建模集的相关系数r为0.8549,验证集的相关系数r为0.8328;建模集标准差(SEC)与验证集标准差(SEP)的比值为1.026。随机选取40组样品验证模型的可靠性,与质构仪检测方法对比,平均相对误差为3.11%,RMSEP为0.263,说明近红外模型有较好的预测能力,可用于入池酒醅回复性的预测。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的润滑油酸值无损检测方法.获得了润滑油在475～975 nm范围内的可见-近红外光谱.采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立可见-近红外光谱检测模型,并通过将无信息变量消除算法(UVE)与连续投影算法(SPA)相结合进行光谱有效波长选取.通过UVE-SPA法进行变量选择计算,最终将原始...     

近红外光谱技术在牛奶及其制品质量检测中的应用

近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,正在获得越来越广泛的应用。本文阐述了近红外光谱技术的基本原理、具体检测步骤和国内近红外光谱技术在牛奶及乳制品质量分析方面应用的最新研究进展。对目前研究存在的问题进行了分析,对以后进一步的研究进行了展望,并提出了一些建议。     

近红外脑血氧监测设备在临床中的应用

脑是人体最重要的器官之一,人的思维、言行、呼吸、生命活动与其密切相关,其完善的功能建立在充足的血、氧供应基础上。实时、无创、准确地测量脑组织血氧参数是临床的迫切需要,对提高心脑血管等疾病的诊断和治疗具有重要意义。     

应用近红外检测技术测定黄豆蛋白质含量的研究

本文通过近红外检测技术,在不破坏黄豆状态的前提下,探究快速检测黄豆蛋白质含量的方法,利用国标认可的化学法检测数据,建立近红外快检方法模型,再对黄豆样本进行检测,并与化学法检测结果进行对比,验证近红外快检方法模型的适用性。结果表明,黄豆蛋白质定标模型的线性相关性R2=0.837 2,精密度最大偏差为4.68%、变异系数为0.14%,均在标准要求的范围内,可实现黄豆蛋白质的快速检测。     

基于透射光谱技术的红提pH和硬度无损检测

红提pH和硬度决定着果实的口感和收获后的品质。本文提出了一种基于透射光谱的红提pH和硬度(Firmness,FI)的检测方法。首先采集360个全生长周期红提样本光谱数据并通过不同光谱预处理建模,以此确定最好的光谱预处理方法。然后分别采用竞争性自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)、连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)、无信息变量消除算法(Uniformative Variable Elimination,UVE)、CARS-SPA、UVE-SPA数据降维方法对光谱进行特征变量提取,分别建立红提pH和硬度的偏最小二乘回归算法(Partial Least Squares Regression,PLSR)检测模型。红提果粒的pH和硬度的最优预测模型分别为移动平均法(Moving-Average Method,MA)-CARS-SPA-PLSR和MA-UVE-SPA-PLSR,两个模型预测集相关系数(Correlation Coefficient of Prediction,...     

近红外光谱技术检测牛奶中脂肪及蛋白质含量校正模型的建立

为实现牛奶成分的快速检测,研究了近红外光谱法在牛奶主要成分分析中的应用,重点对比了不同近红外区域的检测结果。研究中利用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型,探讨了不同光谱区域和数据预处理对模型准确性的影响。模型结果表明在长波段(1700nm~2500nm)检测牛奶中脂肪及蛋白质含量的准确性最高。     

基于SIMCA模型的纸浆种类近红外光谱鉴别

研究了近红外光谱分析与SIMCA模式识别技术相结合鉴别纸浆种类的方法。收集了桉木浆、麦草浆(漂白与未漂白)、棉浆、湿地松浆等4种纸浆共90个样品,抄成不同定量纸样并采集其近红外光谱,其中部分桉木浆添加化学助剂。选择60个样品作为训练集建立SIMCA类模型,剩余30个样品用于模型检验。研究结果表明,建立的模型能完全正确识别各类纸浆,且不受抄纸定量和添加化学助剂因素的影响,为快速无损鉴别纸浆种类提供了一种准确可靠的方法。