纺织纤维及其制品非破坏性快速鉴别的研究

纺织纤维的快速鉴别对我国纺织品生产过程质量控制、贸易和市场监督具有重要实际意义。文章收集了的12种纺织纤维共214个样品,研究了各种形态样品的近红外光谱测量方法。采用多元光散射校正方法消除噪声和基线漂移对光谱的影响。对样品总集光谱进行系统树分析,发现组成接近的纤维样本能均够聚类在一起,有些不同种类纤维之间有交叠。结合近红外光谱和簇类的独立软模式方法(SIMCA),可以实现化学组成非常接近的不同纤维种类的区分。该研究结果表明,采用近红外分析技术,实现非破坏性地快速鉴别纺织纤维是可行的。     

利用近红外光谱鉴别纺织用竹纤维和麻纤维

利用近红外光谱技术对竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维进行了快速定性鉴别研究.首先扫描3种纤维的近红外光谱,利用化学计量学分析软件,对谱图进行一阶导数预处理,建立不同纤维的光谱数据库,并分别建立竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维的判别模型.利用判别模型,对未知样品进行判别.结果表明,近红外光谱可以在不破坏样品的情况下,可以快速鉴别竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维.     

拉曼光谱特征提取在化学纤维定性鉴别中的应用

拉曼光谱作为快速、无损的检测技术受到越来越广泛的关注,已经成功的应用于过程监控、质量监测、考古鉴定等领域。针对纺织纤维拉曼光谱的特性,提出了一种基于特征提取的拉曼光谱定性鉴别方法。该方法通过直接测取织物、纤维的激光拉曼光谱,并结合光谱预处理技术与特征峰提取、匹配识别方法,能够定性地鉴别织物、纤维的成分归属,对纺织品检验中的难点化学纤维成分的鉴别效果尤其显著。利用94份测试样品对织物成分中普遍存在的4种纤维品种——涤纶、腈纶、锦纶和粘胶进行了鉴别以验证算法的有效性。实验结果表明,该鉴别方法快速、有效,并具有很好的扩展性能,且该方法属纯粹的光学方法,需要样品量少、无需前处理,测试过程对样品无损,不产生化学污染物,适宜对各类织物成分的定性鉴别,突破了现有检测方法存在的局限。     

应用可见/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

近红外光谱紫花苜蓿品种耐盐性鉴别方法研究

近红外光谱(NIRS)分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的新方法,近年来在饲料营养分析、品种鉴别等领域得到了广泛的应用。作者提出了一种用近红外指纹光谱快速鉴别紫花苜蓿品种耐盐性的新方法。首先用近红外吸收光谱对20个紫花苜蓿品种进行聚类,发现供试品种很好地聚为耐盐和敏盐两类,与常规检验结果基本相同,通过聚类建立苜蓿品种耐盐性鉴别模型,其次用所建耐盐品种评价鉴别模型对6个苜蓿品种进行耐盐性预测,品种识别准确率达到100％,表现指数为85.7％。所以近红外吸收指纹图谱对苜蓿品种耐盐性具有很好的分类和鉴别作用,通过建立鉴别模型,可对品种耐盐性进行快速、高效的初步鉴定。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

基于无监督可能模糊学习矢量量化的近红外光谱生菜品种鉴别研究

为解决模糊学习矢量量化(FLVQ)对噪声数据敏感问题,在无监督可能模糊聚类(UPFC)基础上提出一种无监督可能模糊学习矢量量化(UPFLVQ)算法。UPFLVQ用UPFC的隶属度和典型值来更新学习矢量量化网络的学习速率,计算类中心矢量。UPFLVQ 属于无监督机器学习算法,适用于无学习样本情况下的样本分类。研究了UPFLVQ用于近红外光谱生菜品种鉴别的可行性。采用FieldSpec@3型便携式光谱分析仪获取波长范围为350～2 500 nm的三种生菜样本的短波近红外光谱和长波近红外光谱,然后采用主成分分析(PCA)进行近红外光谱的维数压缩,取前三个主成分,累计可信度达97.50%,将2151维的近红外光谱压缩为三维数据。再运行模糊C-均值聚类(FCM)至迭代终止,并以FCM的类中心作为UPFLVQ的初始聚类中心,最后运行UPFLVQ得到隶属度和典型值以实现近红外光谱的生菜品种鉴别。同时,运行UPFC进行近红外光谱的生菜品种鉴别。实验结果表明：UPFLVQ和近红外光谱技术相结合的模型具有检测速度快,鉴别准确率高,对生菜不造成损坏等优点,可实现不同品种生菜的鉴别。UPFLVQ是将UPFC和FLVQ相结合的聚类算法,利用UPFLVQ建立近红外光谱的生菜品种鉴别模型时无需学习样本,适用于线性可分的数据聚类,为快速和无损地鉴别生菜品种提供了一种新的方法。     

近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展

近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景：近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。     

玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究

从玉米自交系种子的遗传距离、近红外光谱距离、品种鉴别模型性能三方面进行分析,探索三者间的关系。采用三组(共15对)遗传关系远近不同的玉米自交系种子作为实验材料,通过简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)标记计算自交系种子间的遗传距离;种子的近红外光谱经预处理后降维到主成分分析(principal component analysis, PCA)空间中,计算各个自交系种子样本中心点之间的欧氏距离,作为对应的近红外光谱距离;使用仿生模式识别方法建立鉴别模型,用模型的鉴别正确率评价模型的性能。分析结果表明,自交系种子间遗传距离与近红外光谱距离相关性为0.986 8,与模型鉴别正确率的相关性为0.911 0,相关性显著。说明近红外光谱可以反映出玉米自交系种子之间的遗传关系,遗传关系的远近影响品种鉴别模型的性能,遗传距离越小,近红外光谱距离越小,模型鉴别能力也越差。实际应用中有望利用近红外光谱技术分析玉米自交系的遗传关系,对遗传育种、品种识别、纯度分选等具有重要意义;且建立品种鉴别模型时,应充分考虑遗传关系较近的玉米自交系对模型性能的影响。     

模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再...     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模型建模方法与通用模型建模方法,分别就建立通用模型过程中样品信息的获取、模型的建立以及样品信息的预测三大建模步骤中使用的方法进行总结,并归纳了近红外光谱通用模型在建模步骤中的要点。近红外光谱通用型模型在农产品以及食品品质检测方面的研究尚处于发展阶段。也提出对于通用模型开发与研究的一些建议,并就近红外光谱通用模型预测方法在检测领域的发展趋势进行了进一步展望。     

基于近红外光谱和变量优选的棉麻混纺织物棉含量快速检测

纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000～10 000 cm-1光谱范围内采集样本的反射光谱,对样本光谱进行范围初选和预处理分析。在此基础上,利用UVE(uninformative variables elimination),SPA(successive projections algorithm)及CARS (competitive adaptive reweighted sampling)方法对光谱变量进行优选,再应用PLS(partial least squares)建立棉麻混纺织物中的棉含量预测模型。最后,采用最优预测模型对未参与建模的样本进行预测。研究结果表明,4 052～8 000 cm-1光谱范围为棉含量较优的建模光谱范围。CARS变量选择方法能较为有效地提高预测模型的精度,CARS-PLS模型的校正集、预测集相关系数和均方根误差分别为0.903,0.749和8.01%,12.93%。因此,近红外光谱联合CARS变量优选可以用于棉麻混纺织物棉含量的快速检测,CARS方法可以有效简化预测模型,提高预测模型性能。     

显微镜产品质量光电检测的研究

显微镜产品质量光电检测的实施是光、机、光电、计算机技术的综合运用。本文是笔者多年来研究成果总结，包括了已研制出的ＸＪ－１型生物显微镜多功能光电质检仪及其改进；对显微镜离焦性能检测的探索，共可实现显微镜产品质量七个考核项目的检测与等级分拣。这些成果给显微镜行业提供了先进的检测工具；同时为发展我国显微镜产品检测技术、提高检测水平起积极的促进作用。     

基于卷积神经网络和近红外光谱的太平猴魁茶产地鉴别分析

太平猴魁茶因其特有的“喉韵”深受广大消费者喜爱,不同产地太平猴魁茶市场价格相差较大,如何实现产地精准鉴别是目前促进绿茶产业发展的关键因素。依赖于人工经验的感官评审方法主观性强、稳定性差,无法应用于实际生产检测过程。作为目前主要的检测分析方法,化学分析方法周期长、检测成本高,而且目前没有用于茶叶产地鉴别的统一标准。近红外光谱（NIR）作为一种无损检测分析方法,具有快速、非破坏性、无污染等特点,但是不同产地太平猴魁茶主要内含成分及其含量基本相同,不同产地样本光谱特征峰分布相似,导致常规分析方法无法有效选择特征变量。卷积神经网络（CNN）作为经典深度学习网络模型之一,具有强特征提取和模型表达能力。采用太平猴魁茶产地光谱特征分析,利用一维卷积神经网络模型（1-D CNN）提取太平猴魁茶NIR特征,提出一种基于1-D CNN和NIR的太平猴魁茶产地鉴别分析方法。试验以6个不同产地共120个样本为研究对象,分析10 000~4 000 cm-1范围内的光谱信息;将样本随机划分为训练集（84,占70%）和测试集（36,占30%）,分别讨论不同间隔采样、网络结构、卷积核大小及激活函数对产地鉴别结果的影响,并引入Dropout方法对比分析模型过拟合现象;最终建立一个具有9层结构的1-D CNN模型。蒙特卡罗试验结果表明,相比于基于原始光谱数据（40.57%,7.06）和PCA方法（31.93%,6.96）的太平猴魁茶产地预测模型准确率和标准差,基于1-D CNN的太平猴魁茶产地鉴别模型预测精度和稳定性更高,其测试集预测准确率平均值和标准差分别为97.73%和3.47。因此,1-D CNN可有效提取太平猴魁茶不同产地NIR特征,提高太平猴魁茶产地鉴别精度,为太平猴魁茶精准产地鉴别及溯源分析提供参考。     

A Review of Recent Near-Infrared Research for Wood and Paper (Part 2)

Abstract: This review article introduces recent technical and scientific reports on near-infrared (NIR) spectroscopy in the wood and paper industry, which have increased during the last decade. Many researchers have reported that the NIR technique is useful for detection of both chemical and physical properties of wood materials and has been widely used in cases where the characteristic cellular structure of the material is retained. With regard to application of NIR spectroscopy to pulp and paper, many publications have reported its potential as an on-line measurement technique during paper-making process control. NIR spectroscopy is considered fundamental in applied research on wood and paper. Utilization of NIR spectroscopy in the wood and paper industry should take into account its applicability and limitations as a nondestructive technique.     

可见/近红外光谱图像在作物病害检测中的应用

农作物病害严重影响了我国正常的农业生产,现代农业迫切需要快速、准确、高效的作物病害诊断方法。首先简单介绍了常用病害检测技术,如：聚合酶链式反应技术、人工感官判定技术、统计学方法等,这些方法或是比较费时、或是只能用于产生明显病斑后的病害诊断,而光谱技术在植物病害的快速检测方面有一定的潜力,目前已有大量的研究成果。主要围绕可见/近红外光谱图像在病害检测的应用展开分析和讨论,讨论了该技术所涉及的仪器,并从细胞、植物组织、冠层及更大尺度层面分析了该技术在病害检测中的现况。目前大部分与植物病害有关的可见/近红外光谱研究都以植物叶片为对象,而在更小尺度（细胞至显微尺度）和更大尺度（冠层至航空/航天遥感方面）上的研究较少,特别是单细胞级别的病害研究,只在动物细胞领域展开,而且以荧光、拉曼、红外光谱为主。可见/近红外在以植物叶片为主要研究对象的器官尺度上有大量的成功应用,目前的研究已涉及了大部分的常见作物及其主要病害,包括真菌性、细菌性等各种病原引起的病害的检测。植物叶片尺度的研究主要从以下三个方面展开：(1）基于计算机图像处理和模式识别的病害信息自动快速判断;(2）基于化学计量学方法的高光谱或高光谱图像病害程度模型;(3）建立与作物病害有关的叶片某些理化参数的光谱模型,从而量化病害的程度。在植物叶片这一尺度相关研究的主要问题是：研究过于碎片化,往往只研究了某一种或少数几种病害,所建的模型只能用于特定实验条件,无法直接自动判断任意田间样本的染病种类与程度。在近地冠层尺度,植株的三维形态对光谱模型有较大的干扰,有文献表明以植株近地冠层2D图像作为病害检测数据,偏差较大,所建模型不稳定,基于卫星影像的病害模型较少。还讨论了常用光谱及光谱图像建模与分类方法。目前可见/近红外光谱在农作物病害方面有一定的应用潜力,但存在研究内容的不平衡、研究系统性不够、各学科合作研究不够深入等几大问题。最后提出可见/近红外光谱在病害检测领域中应更注重多学科的深入合作,并急需相关的仪器设备、方法模型方面的突破。     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

基于近红外光谱油分检测的玉米单倍体鉴别方法研究

目前,在单倍体育种技术中,可先使用低场核磁共振方法定量测得玉米单倍体与二倍体的油分,再依据二者油分差异鉴别单倍体,该方法在实际育种工作中已取得初步应用,但核磁共振鉴别单倍体方法存在速度慢、价格贵、维护难等缺点,难以获得大范围应用。近红外光谱技术有诸多优点并在各领域取得广泛应用,相关研究也表明该技术可用于玉米单倍体的定性鉴别,但是目前该方法用于鉴别单倍体实验研究时涉及的玉米品种相对较少,对于某些品种识别效果较差,且内部机理类似于黑盒,难以指明单倍体、二倍体两类种子是依据何种物质的差别进行区分,有时难以获得农业领域专家认可。根据花粉直感效应的原理,玉米单倍体与二倍体存在明显的油分区别,通过油分鉴别单倍体原理直观明白,易于被业内专家接受。因此,提出了一种先定量得到油分,再依据定量分析所得油分进行分类的方法,即首先使用玉米单籽粒的近红外光谱定量回归分析得到各籽粒的油分含量,再利用定量分析所得的油分值,并使用最小平方误差方法对单倍体、二倍体混合籽粒进行定性分类。实验结果表明近红外定量分析方法的识别精度与核磁共振方法相当,与几种定性分析方法比较,在训练集规模相同时,近红外定量分析方法所得识别率优于几种定性分析方法,进一步表明近红外定量分析方法鉴别单倍体具有一定优势,可满足育种行业精度要求,能够为尽快实现单倍体工程化育种提供保障。     

近红外和电子鼻数据融合识别不同香型风格

分别基于近红外和电子鼻融合数据、近红外数据以及电子鼻数据建立判别烟叶清香型、中间香型和浓香型三种香型风格的定性判别模型,结果表明虽然三种模型的建模准确率差异不大,都超过了89.00%,但基于融合数据建立的模型对中间香型和浓香型的预报准确率分别为82.67%和80.00%,比仅仅利用近红外数据建立模型的72.41%和73.33,也比仅仅基于电子鼻数据建立模型的68.97%和53.33%都有明显的提高。融合后预报准确率提高的可能原因是：电子鼻风味分析仪对于影响中间香型和浓香型的烟叶致香成分感应更加灵敏,捕获的信息也更多,这些新的信息可以作为NIR数据信息的有利补充,可用于建立烟叶香型分类判别准确率更高的模型。同时本研究还基于相同的融合数据,对比不同数据挖掘算法建模和预报结果差异性。实验结果表明：人工神经网络的建模结果高于支持向量机建模,人工神经网络模型的预报结果准确率只有65.00%,远低于支持向量机模型的预报结果的83.75%。这也验证了支持向量机算法可以在建模过程中减少过拟合。该研究可以为快速鉴别烟叶香型风格提供支撑,而且随着研究的深入可以争取为烟草系统的专业评吸人员提供辅助的鉴别方法。