近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法.对黄芩苷含量在12.24%～21.34%,总黄酮含量在16.08%～26.52%范围内的61个不同产地的黄芩,选择在8 000～4 000 cm-1范围内的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)比较不同光谱预处理方法建市的校正模型,结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法.黄芩苷校正集相关系数(r)为0.902 4,校正集标准偏差(SEC)为1.01,预测集标准偏差(SEP)为0.876 4;总黄酮校正集相关系数(r)为0.952 7,校正集标准偏差(SEC)为0.785,预测集标准偏差(SEP)为0.521 1,该方法快速简便,适合于黄芩中主要活性成分的快速分析.     

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%～8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响 。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r2)为0.922 1,校正集标准偏差(SEC)为0.337,预测集标准偏差(SEP)为0.251 。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。     

近红外漫反射光谱法测定川藏道地药材菥蓂子中黑芥子苷含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川藏道地药材菥蓂子中指标成分黑芥子苷含量的方法。对黑芥子苷含量在1.962%～3.917%范围的不同来源的菥蓂子,根据其在12 500～3 600 cm-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用最大最小归一化法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数(r)为0.989 8,校正集标准偏差(SEC)为0.023 3, 预测集标准偏差(SPE)为0.111 2。该方法快速简便,适合于重要指标成分的快速分析。     

光纤近红外光谱法在中草药分析中的应用——甘草中甘草酸含量的测定

提出光纤近红外光谱技术在线和快速检测中药甘草中有效成分甘草酸含量的方法。对含甘草酸浓度在0.94%～3.06%内的甘草,根据其在10 000～4 000 cm-1的近红外吸收光谱, 采用偏最小二乘算法(PLS)和主成分回归算法(PCR)建立了校正模型,比较了光谱不同前处理方法对校正结果的影响,当采用数据标准化并求一阶导前处理时可较好提取中药复杂体系的信息。当采用PLS算法时,校正集相关系数为0.958,校正集标准偏差(SEC)为0.179,验证集标准偏差(SEP)为0.197,PLS算法优于PCR算法。该方法快速和简便,适合于中药有效成分在线监控。     

基于OSC-PLS算法对大麦蛋白质含量进行定量分析的研究

用色散扫描型仪器采集大麦样品的近红外光谱,扫描出的光谱携带了大量样品化学值信息,采用正交信号校正(OSC)预处理方法对这些原始光谱进行处理,剔除噪声等不相关因子以后建立偏最小二乘(PLS)近红外光谱分析模型(OSC-PLS),预测大麦蛋白质的含量,并与传统PLS建模方法进行对比。基于OSC-PLS算法的蛋白质含量近红外光谱分析模型的测定系数R2为0.901,检验集的化学值与模型预测值的相关系数r达到0.971 7,分析模型的预测标准偏差SD为0.545 0,相对标准偏差RSD为4.2%。结果表明,OSC-PLS回归方法能在较大程度上消除无关因素的影响,在简化模型的同时提高了模型的可解释性,能够建立准确的大麦蛋白质含量近红外预测模型,可代替经典分析方法,满足农产品快速分析的需要。     

漫反射近红外光谱测定聚乙烯醇(PVA)的醇解度与挥发分含量

采用漫反射近红外光谱方法测定聚乙烯醇(简称PVA)的醇解度与挥发分含量。从PVA生产线选取120个样品,分别用容量法与恒重法测量样品的醇解度与挥发分含量。用光栅扫描近红外光谱仪采集样品光谱,光谱范围1 000～1 800 nm。样品光谱用卷积平滑、卷积求导、均值中心化与正交信号校正方法进行预处理后,与样品的醇解度与挥发分含量,采用PLS1定量校正方法建立近红外分析模型。醇解度与挥发分含量模型的校正相关系数R_C分别为0.976和0.981,校正标准偏差SEC分别为0.176和0.197,验证相关系数R_P分别为0.967和0.969,验证标准偏差SEP分别为0.202和0.193。方法具有速度快,操作方便的特点,分析结果满足PVA生产过程醇解度与挥发分含量的检测要求。     

棉籽油分含量近红外无损检测分析模型与应用

棉花是一种重要的油料作物。建立快速、无损检测棉花种子含油量的方法,对于棉花油分育种工作中的材料鉴定、筛选具有重要意义。利用近红外光谱仪采集118份不同油分含量棉花种籽的近红外漫反射光谱,结合化学方法测定验证,建立了棉籽油分含量快速无损检测的近红外模型。光谱预处理方法采用一阶导数＋多元散射校正(MSC),光谱范围5 446～8 848 cm-1,主成分维数为5,以基本覆盖陆地棉棉籽含油量范围的106份试验材料为校正样品集,利用偏最小二乘法(PLS)建立了棉籽仁油分含量近红外反射光谱(NIR)校正模型。校正模型决定系数R2=0.975,校正标准差SEC=0.67。用外部验证样品集进行外部验证,对所建模型的实际预测能力进行检验。结果表明,油分含量预测值与化学值相关系数r=0.978,预测结果误差范围0.1%～1.7%,建立的模型具有很好的预测性。利用建立的模型对784份育种材料进行了油分含量预测,结果显示,该模型应用可以加快棉花育种材料的油分鉴定。     

赣南脐橙果园土壤全氮和有机质近红外漫反射光谱检测

选取赣南脐橙果园土壤作为研究对象,探讨在4 000～7 500 cm-1范围内的光谱分析土壤全氮和有机质的可行性。采集的近红外光谱采用多元散射校正、一阶微分、二阶微分、七点平滑等多种预处理对比分析,分别建立了有机质和全氮含量偏最小二乘模型。实验得出全氮预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用七点平滑(SG)进行预处理模型较为理想,校正集相关系数(r_c)为0.802,校正均方根误差(RMSEC)为2.754,预测集相关系数(r_p)为0.715,预测均方根误差(RMSEP)为3.077;有机质预测模型在4 000～7 500 cm-1范围内采用标准正态变量变换(SNV)预处理模型较为理想,r_c为0.848,RMSEC为0.128,r_p为0.790,RMSEP为0.152。研究表明近红外漫反射光谱可快速用于赣南脐橙果园的土壤中全氮和有机质含量的快速检测。     

高光谱技术结合特征波长筛选的牛肉品种多波段识别

利用可见/近红外(400～1 000 nm)及近红外(900～1 700 nm)高光谱成像技术结合特征波长筛选方法对安格斯牛、力木赞牛、西门塔尔牛3个品种的牛肉进行鉴别研究,且测定肉样的色泽、嫩度、pH值以及水分、脂肪、蛋白质含量。根据不同波段光谱的特点,分别对原始光谱进行预处理,并利用SPA、IRF和IRF-SPA方法筛选特征波长,建立基于全波段及特征波长下的PLS-DA牛肉品种鉴别模型。结果显示:400～1 000 nm波段采用SNV-IRF-SPA-PLS-DA方法建立的模型最优,校正集与预测集准确率分别为98.56%和97.12%,900～1 700 nm波段采用SG-SPA-PLS-DA方法建立的模型准确率为94.09%和96.04%,说明不同波段高光谱对牛肉品种识别均有较好的效果;400～1 000 nm波段的识别准确率优于900～1 700 nm,说明3种牛肉在色泽纹理上的差异比成分含量显著。研究表明,利用高光谱成像技术结合特征波长筛选方法能够获得较好的牛肉品种鉴别效果。     

基于系统建模思想的脑心通胶囊中丹酚酸B近红外定量建模

近红外定量建模过程常以模型评价指标对样本集选择、光谱预处理方法、潜变量因子数、变量选择等参数进行逐步优选,然后采用优选参数建立模型,此建模过程并未充分考虑参数间的协同作用对模型的影响,导致模型的质量存在风险。系统建模思想将定量建模过程看作一个整体,将样本集选择、光谱预处理、变量筛选、校正等作为要素,基于要素间的关联性进行参数轨迹全局优化,优选出一组最佳建模参数来建立模型,从而保障模型质量。该研究基于系统建模思想开展了脑心通胶囊中丹酚酸B的近红外定量建模。采用高效液相色谱法对56份丹参样品中的丹酚酸B进行含量测定,同时采集其近红外光谱,采用D-最优设计样本集划分方法、光谱预处理方法、潜变量因子数及变量筛选方法作为自变量,以模型评价指标为因变量优选最佳建模参数轨迹并建立定量分析模型。结果表明,采用Kennard-Stone(K-S)算法从56份样本中选择3∶1的校正集样本、建模光谱波段为4 000～10 000 cm~(-1)、预处理方法为二阶求导和标准正则变量变换校正,潜变量因子数为7时所建立的定量分析模型效果最优。模型的校正标准偏差(RMSEC)、预测标准偏差(RMSEP)均为0.001 8,表明模型稳健且预测准确度高。校正决定系数(R~2_(cal))为0.994 0,预测决定系数(R~2_(pre))为0.995 2,相对分析误差(RPD)为9.19,表明模型可用于高质量的定量分析和预测。本研究基于系统建模思想,采用D-最优设计实现了建模参数轨迹全局优化,建立了丹酚酸B的定量分析模型并且显著提升了模型的稳健性和预测性,为高效、快速测定脑心通胶囊中丹酚酸B含量提供了方法,对脑心通胶囊中间体及成品的质量控制具有重要意义。     

反刍动物精料补充料中肉骨粉快速检测近红外光谱法

为探讨利用近红外漫反射光谱技术快速定量分析反刍动物精料补充料中肉骨粉含量的可行性,收集了我国常用的、具有代表性的精料补充料225个和肉骨粉75个,按照不同的肉骨粉含量（0.5%～ 35%）制备样品225个,其中135个为定标集,90个作为独立的验证集。用光栅型近红外光谱仪进行光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用改善的偏最小二乘法（MPLS）建立了定量分析 模型,相关系数为0.979,标准差为1.522%,交互验证标准差为1.582%。用90个独立的验证样品对所建立的定量分析模型进行验证,相关系数为0.972,预测标准差为1.764%,RPD值为5.99。结果表明 利用近红外反射光谱法可以分析精补料中肉骨粉的含量,对于丰富我国动物源性饲料的快速检测手段,具有实际应用意义。     

近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C

基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。     

近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究

提出了应用近红外漫反射光谱技术并结合光纤传感技术快速检测苹果糖度和有效酸度的新方法。以傅里叶变换光谱仪(12 500～4 000 cm-1)为试验仪器,以120个红富士苹果为标准样品并结合偏最小二乘法,建立了苹果糖度、有效酸度的定量预测数学模型。试验结果为：样品预测值和真实值之间的相关系数分别为0.970,0.906,标准校正误差(SEC)分别为0.261,0.0562,标准预测误差(SEP)分别为0.272,0.0562,偏差(Bias)分别为0.011,0.0115。通过本研究表明：应用近红外光谱漫反射技术在10 341～5 461 cm-1光谱波长范围内对苹果糖度的无损检测和在10 341～3 818 cm-1有效光谱范围内对有效酸度的无损检测具有可行性。     

SPXY算法的西瓜可溶性固形物近红外光谱检测

可溶性固形物(SSC)是一种综合参数,主要包括糖、酸、纤维素、矿物质等成分,对评价果实成熟度和品质具有重要意义,影响果实口感、风味及货架期。西瓜可溶性固形物含量的无损快速检测对西瓜成熟度的确定、贮藏及运输过程中西瓜内部品质监控具有十分重要的意义,有助于提高西瓜生产效益和市场竞争力。在西瓜可溶性固形物含量的快速无损近红外光谱检测中,近红外漫透射的方式所需光源的能量大,同时大功率透射会对水果的内部品质产生影响;采用近红外漫反射方式的研究较少,但漫反射采集所需的能量小,有助于实现仪器小型便携化,成本低,同时避免透射引起的水果品质变化。以小型西瓜为研究对象,利用JDSU便携式近红外光谱仪采集西瓜样品瓜梗、瓜脐、赤道部位的近红外反射光谱,在976,1 186和1 453 nm附近有明显的吸收,利用偏最小二乘回归定量分析方法建立西瓜可溶性固形物的近红外光谱无损预测模型。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对西瓜不同检测部位的样品集进行划分,以可溶性固形物含量为y变量,光谱为x变量,利用两种变量同时计算样品间距离,以保证最大程度表征样本分布,有效地覆盖多维向量空间,增加样本间的差异性和代表性,提高模型稳定性。将西瓜样品划分为51个校正集和15个预测集,校正集样本的SSC含量涵盖了预测集样本的SSC含量范围,且变异系数均小于9%,样品集划分合理,有助于建立稳健可靠的预测模型。其次,对比分析西瓜瓜梗、瓜脐、赤道检测部位的近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的定量模型的预测精度,结果得出西瓜赤道部位的反射光谱与可溶性固形物含量相关性较高,预测效果较好,预测集相关系数为0.629,预测集均方根误差为0.49%。对于不同检测部位获取的光谱信息所建立的近红外光谱SSC预测模型的精度问题,一方面与光谱的采集方式有关,另一方面与西瓜的产地、品种、成熟期等因素引起的其性状上的差异有关。在模型建立过程中根据实际情况确定西瓜的检测部位。最后,为提高西瓜赤道部位近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的预测模型精度,采用光谱预处理方法进行优化,结果得出经标准归一化预处理后,建立的偏最小二乘回归预测模型效果最佳,预测集相关系数为0.864,预测集均方根误差为0.33%,模型相关性较好,预测精度得到了很大提升。研究结果表明,近红外反射光谱检测小型西瓜赤道部位能很好预测其可溶性固形物含量,为实际生产中近红外光谱无损快速检测西瓜可溶性固形物含量及小型便携式仪器研发提供了技术储备。     

近红外光谱技术的小麦条锈病严重度分级识别

小麦条锈病是世界上影响小麦安全生产的一种重要病害。实现小麦条锈病不同严重度叶片快速、准确的分级识别,对于条锈病监测、预测预报和防治措施的制定具有重要意义。通过人工接种获得条锈病不同发病程度小麦叶片,选取8个不同严重度级别(1%,5%,10%,20%,40%,60%,80%和100%)叶片各30片和健康小麦叶片30片,利用近红外光谱技术分别获取光谱信息,共获得270条近红外光谱曲线,依据小麦叶片条锈病发病程度的不同,将其分为9个类别。从每个类别中随机选择7~8条光谱曲线作为测试集,共计67条,将剩余的203条光谱曲线作为训练集。利用定性偏最小二乘法建立小麦条锈病不同严重度叶片的定性识别模型。研究分析了不同光谱预处理方法、建模比(训练集:测试集)和建模谱区对所建模型识别效果的影响。结果表明,在4 000～9 000 cm-1谱区范围内,原始近红外光谱数据经中心化预处理后,建模比为3∶1时,采用内部交叉验证法建模,训练集和测试集的总体识别准确率分别为95.57%和97.01%,所建模型识别效果较好。表明基于近红外光谱技术进行小麦条锈病叶片严重度分级识别是可行的,为小麦条锈病的监测和评估提供了一种新方法。     

基于符号熵特征提取方法的特种品质鸡蛋近红外光谱鉴别分析

特种品质鸡蛋的快速、无损、准确鉴别是目前急需解决的问题。提出利用符号熵特征提取方法进行特种品质鸡蛋的近红外光谱鉴别。选择普通鸡蛋、柴鸡蛋、富硒蛋和富锌蛋作为研究对象,测得其在12 000～4 000cm-1范围内近红外漫反射光谱,基于符号聚合近似算法进行符号化表示,提取符号光谱序列的符号熵作为特征向量,然后设计纠错编码支持向量机多类分类器对光谱进行定性鉴别。算法参数变化时,符号熵特征表现出很好的鲁棒性,最高识别率达100%。研究结果表明利用近红外方法鉴定特种品质鸡蛋是可行的,同时符号熵可作为一种新的近红外光谱特征提取方法。