不同品牌豆浆粉与假冒豆浆粉无损鉴别方法的建立

基于近红外光谱技术与化学计量学方法建立一种适合于假冒以及国内外不同品牌豆浆粉的无损鉴别方法。采集国内外不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉共132个样本的近红外光谱,利用连续小波变换方法扣除光谱中的背景和基线干扰,基于标准偏差与相对标准偏差筛选出特征波长,并结合主成分分析方法对不同品牌与假冒豆浆粉进行鉴别。结果表明:连续小波变换能够有效消除基线的干扰,波长筛选方法可以大大提高鉴别的准确性。采用该方法,假冒豆浆粉、进口豆浆粉与国产豆浆粉之间的鉴别准确率达100%,而不同品牌豆浆粉之间的鉴别准确率达93.94%。采用近红外光谱技术与化学计量学方可有效实现对国内外不同品牌豆浆粉以及假冒豆浆粉的快速无损鉴别分析。     

基于便携式近红外光谱技术的茯苓粉真实性无损检测研究

目的 基于便携式近红外光谱技术结合化学计量学方法建立了一种茯苓粉真实性无损检测新方法。方法 以与茯苓粉外观相似的生粉、木薯粉和小麦粉为假冒以及掺假物质, 利用便携式近红外光谱仪采集假冒以及不同比例掺假茯苓粉的光谱数据; 利用光谱预处理方法消除光谱中的背景以及基线漂移干扰; 结合主成分分析方法构建假冒以及掺假茯苓粉的鉴别模型。结果 采用原始光谱建立的主成分分析模型即可实现假冒茯苓粉(生粉和木薯粉)以及不同比例掺假茯苓粉(生粉)的准确鉴别, 但无法实现假冒以及所有比例掺假茯苓粉(小麦粉)、25%掺假比例茯苓粉(木薯粉)的准确鉴别; 合适的预处理方法可以提高模型的鉴别准确率, 经预处理后的主成分分析模型可以实现所有假冒以及掺假茯苓粉的准确鉴别。结论 采用近红外光谱技术与化学计量学方法可实现茯苓粉真实性无损检测。     

基于近红外光谱技术有监督模式识别的青皮产地溯源分析

利用便携式近红外光谱仪采集不同产地(安徽、广东、四川)青皮外壁和内囊光谱数据,采用单一预处理和组合预处理方法消除光谱中的多种干扰,结合主成分分析(PCA)、簇类独立软模式分类法(SIMCA)及Fisher线性判别分析(FLDA)等模式识别方法建立青皮产地溯源模型。结果表明,光谱预处理可以在一定程度上消除基线漂移、背景噪声和谱峰重叠干扰,但无法实现产地溯源。3种模式识别方法中,PCA无法实现青皮产地溯源;青皮外壁和内囊原始光谱的SIMCA模型获得的青皮产地溯源整体鉴别率分别为99.14%和98.28%;FLDA模型获得的整体鉴别率均为99.57%,优于SIMCA模型;经光谱预处理优化后的SIMCA和FLDA模型对青皮产地溯源的鉴别率均可达100%,即便携式近红外光谱技术结合有监督模式识别方法可实现青皮产地溯源的无损分析,可为食药同源物质产地溯源拓展新途径。