近红外光谱技术用于菠菜中毒死蜱残留的定量分析研究

本实验基于近红外光谱方法对菠菜中农药残留量定量分析情况进行研究,前期实验通过模拟果蔬成分背景,配制了37个有机磷农药毒死蜱浓度为0.005～0.1mg/kg的模拟混合液体样本;后期对经化学处理后的毒死蜱浓度在0.1～3.65mg/kg的36个菠菜萃取液体样品进行定量分析研究.结果表明,近红外光谱法对分析模拟溶液中的毒死蜱及菠菜萃取溶液中的毒死蜱样本均取得良好的预测效果.     

基于主成分分析与近红外光谱技术的窖泥聚类研究

采用近红外光谱技术和主成分分析法相结合的检测手段,从60年、90年、200年窖龄的窖池和封窖泥中取样,每个窖池样本为12个,测量其近红外漫反射红外光谱,在4000～10000 cm-1区间选取不同范围内的光谱数据,对48个样本进行主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光谱的主成分分析投影图能够较好地表征48个样品的类别关系,不同窖龄的样本在空间分布中能够得到较好的区分。结果表明,应用近红外漫反射光谱法能够鉴别窖泥的使用年份。作为一种窖泥质量检测手段,该方法具有一定的应用价值。     

采用近红外透射技术分析油脂碘值

近红外技术由于其快速、准确，几乎不需样品制备的优点，在谷物与食品分析领域已有多年的应用。采用近红外透射技术分别建立了油脂低碘值范围定标(6～62gI／100g)和高碘值范围定标(97～134gI／100g)，定标标准偏差分别为0．347、0．376，相关系数分另4为0．999、0．998。采用验证样品集对定标进行验证，获得验证标准偏差分别为0．446、0．572，相关系数分别为1．000、0．997，结果说明，近红外技术用于油脂碘值快速分析是完全可行的。     

基于siPLS的猕猴桃糖度近红外光谱检测

为了探寻一种快速无损检测猕猴桃糖度的方法,利用小波滤噪法对猕猴桃1000～2500nm 近红外光谱进行了预处理,并用偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别建立预测模型。结果表明,采用联合区间偏最小二乘法将光谱划分为16 个子区间,利用其中的第9、11、13 号3 个子区间联合建立的糖度模型效果最佳,其校正集相关系数和均方根误差分别为0.9414 和0.3788。预测集相关系数和均方根误差分别为0.9295 和0.3904,主因子数为7 个。研究表明,用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的猕猴桃糖度模型不但减少建模运算时间,剔除噪声过大的谱区,而且预测能力和精度均有所提高。     

农畜产品品质安全光学无损检测技术的进展和趋势

本文综述了国内外农畜产品品质安全无损检测技术的研究状况和发展趋势。在农畜产品检测领域, 发现近红外光谱技术、高光谱成像技术、激光拉曼光谱法和X射线荧光光谱法等主要的光学无损检测技术和方法有广泛的研究和应用状况, 它们在果蔬的品质成分分析、农药残留检测与在线分级分拣; 生鲜肉肉品品质检测、品种鉴别与安全评定; 乳品、茶叶等特种农产品的成分分析、品种分类等方面具有重要作用。农畜产品无损检测技术具有广阔的发展前景和应用潜力。     

精煤发热量的近红外光谱检测方法研究

为了检测精煤的低位发热量,采集了150个精煤样品的近红外漫反射光谱,采用主成分分析(PCA)结合不同光谱预处理方法,建立了基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,同时与工业上的检测结果进行对比。结果表明:经过多元散射校正处理后的模型效果最优,相关系数达到0.909,校正集均方根误差为0.001 31,交叉验证均方根误差为0.001 62;之后采取PCA方法对光谱的数据降维,提取了前三个相关样本的主成分,发现其累计方差贡献率为93.786%,表明模型具有较高的稳定性和预测能力,为精煤低位发热量的近红外漫反射光谱分析技术提供了有效的数据处理方法。     

近红外光谱技术在评定肉类品质上的应用

本文介绍了近红外光谱技术的原理及其在评定肉类品质上的应用和发展前景,并简要介绍了应用近红外光谱技术在评定牛肉品质上应用实例。     

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。     

蜂蜜颜色对近红外光谱检测模型建立的影响

实验针对影响蜂蜜近红外光谱检测模型建立的颜色因素进行了研究.通过对不同颜色蜂蜜在可见光区的吸收光谱与光密度值的比较,对蜂蜜样品的颜色进行分类;在此基础上,对不同颜色蜂蜜建立的水分、还原糖和蔗糖近红外光谱检测模型的预测效果进行了分析.结果表明,蜂蜜颜色与可见光谱存在一定的相关性.以不同颜色蜂蜜混合建立蜂蜜水分、还原糖、蔗糖含量的定标模型相关性能较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求.     

采用近红外光谱进行采后苹果品种及货架期定性判别

运用近红外光谱技术,通过不同光谱预处理和不同光谱波段选择,研究苹果品种(嘎啦、乔纳金、金冠、寒富)及货架期(0、14、28 d)的近红外判别模型。结果表明,不同品种苹果定标判别模型最优光谱预处理方法为:在全波长范围(408. 8～2 492. 8 nm)内,采用去散射结合二阶导数光谱预处理,对未知样品判别正确率为85. 00%～95. 00%;苹果货架期较优定标模型在1 108～2 492. 8 nm范围内,光谱预处理方法为标准正常化处理(standard normal variate,SNV)+去散射处理(detrend,D)+一阶导数,预测样品正确率为91. 67%～96. 67%。实验证明,近红外光谱技术对采后苹果品种及货架期检测具有适用性。