基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。     

乙烯醋酸乙烯酯共聚物断裂伸长率的近红外光谱分析方法

提出采用近红外光谱测定乙烯醋酸乙烯酯共聚物(EVA)断裂伸长率的定量分析方法。实验从EVA生产线收集60个样本,并采用GB/T 1040-2006方法测定其断裂伸长率。采用傅里叶近红外光谱仪与漫反射积分球附件测量样本的近红外光谱。样本光谱经过Savitzky-Golay求导、均值中心化与净分析信号预处理后,通过偏最小二乘方法将预处理后光谱与断裂伸长率进行关联,建立EVA断裂伸长率的定量分析模型。模型的校正相关系数R_c、验证相关系数R_p,校正标准偏差SEC与验证标准偏差SEP分别为0.98,21,0.97及27。结果表明,采用近红外光谱方法分析EVA的断裂伸长率,具有操作简便、快速无损的特点,精密度可以满足标准方法的要求。     

基于中红外漫反射光谱的土壤重金属元素含量预测研究

研究了中红外漫反射光谱快速预测土壤重金属元素含量的可行性。以在南京江宁区和八卦洲采集的共161个土壤样品为例,利用偏最小二乘回归(PLSR)法对土壤中Ni,Cr,Cu,As,Zn,Pb,Hg和Cd等8种重金属元素数据进行了预测。通过对样品的中红外(MIR)漫反射光谱进行各种预处理,探讨了中红外光谱数据预处理对预测精度的影响,并比较了中红外光谱与可见光-近红外(VNIR)光谱对土壤重金属含量预测的精度。结果表明,依次经平滑、基线校正、多元散射校正预处理能显著提高中红外光谱数据的预测精度;经校正的中红外光谱对异地样品预测的均方根误差是可见光-近红外光谱的21%～73%,比VNIR波段更能准确预测异地样品中土壤重金属元素含量。研究表明,中红外漫反射光谱可以作为一种快速、非破坏方法预测土壤重金属元素含量,且比可见光-近红外精度高。     

水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法。利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析。结果表明：利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800～2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果：校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N。 通过本研究得出：应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据。     

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。     

基于近红外光谱技术预测径/弦切面粗皮桉木材微纤丝角

采用近红外光谱分析技术,对不同切面粗皮桉木材的微纤丝角进行快速预测研究.使用X射线衍射仪测定了粗皮桉木材生长锥尤疵小试样的微纤丝角,并用近红外光谱仪采集试样的近红外漫反射光谱,对粗皮桉木材径切面和弦切面原始光谱进行二阶导数预处理并选择一定光谱段建立回归模型.以至少159个试样作为校正集建立木材微纤丝角的偏最小二乘法校正模型,使用交互验证法进行验证.结果表明,两个切面粗皮按木材的微纤丝角与近红外光谱之间有较好的相关性.利用近红外光谱分析方法可以实现不同切面粗皮桉木材无疵小试样微纤丝角的快速预测.     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

基于近红外漫反射光谱的烃源岩生烃潜量的确定

对比了近红外光谱和中红外光谱对烃源岩样品生烃潜量的定量分析能力.由于近红外光谱受样品的颗粒度、密度、表面粗糙度等造成的光散射的影响更大,使得其漫反射光谱数据的信噪比很低,背景干扰很大,很难直接应用于定量分析.因此需要一种有效的方法对近红外漫反射数据进行预处理来消除散射的影响.本文对比了正交信号校正算法(OSC)及其两种...     

样品表面近红外光谱结合多类支持向量机快速鉴别枸杞子产地

采用便携式近红外光谱仪采集枸杞子表面不同部位的近红外漫反射光谱,结合多类支持向量机算法对枸杞子产地进行快速无损辨识。以识别率为评价指标进行光谱预处理方法的选择,为了消除样本划分偏性对结果的影响,本研究通过重复划分样本集多次建模与预测,利用识别率的统计结果考察各个光谱采集部位的建模结果。实验结果表明,原始数据经二阶导数加SG平滑处理后,所建模型具有良好的产地预测性能。除了枸杞子顶端部位外,其他部位模型的稳定性及准确性均较好,其外部验证识别率的中位数与平均值均大于97%。这表明利用枸杞子样品表面近红外光谱可实现产地的准确鉴别,便携式近红外光谱技术可作为中药材流通环节中的有效监控手段。     

近红外光谱对天然岩石中矿物成分含量测定的研究

使用近红外光谱仪获取由高岭土、白云母和蒙脱石三种岩石矿物粉末混合成的模拟天然岩石样本的近红外漫反射光谱信息,通过标准归一化(standard normal variable)的方法对光谱数据进行预处理,采用随机森林(random forest)进行数学建模,对岩石样本的组成成分进行预测,预测得到三种岩石成分最小均方根误差分别为：0.088 0,0.095 6,0.121 2。实验结果表明应用近红外漫反射光谱来测定天然岩石中各种矿物成分的含量是可行的,为今后岩石成分的快速检测提供了理论依据。     

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。     

近红外光谱法预测粗皮桉木材气干密度的影响因素分析

采用近红外光谱分析技术,对粗皮桉木材气干密度校正模型的影响因素进行比较研究.使用直接测量法测量了粗皮桉木材的气干密度,并用近红外光谱仪采集试样的近红外漫反射光谱,对不同切面、厚度、含水率和粗糙度的粗皮桉木材试样的原始光谱进行二阶导数预处理并选择一定光谱段建立回归模型.以50～140个试样作为校正集建立木材气干密度的偏最...     

近红外光谱快速分析技术及其在动物饲料和产品品质检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。主要介绍了近红外光谱技术的基本原理和发展, 包括近红外光谱预处理技术如微分处理、信号平滑等技术的发展和近红外光谱分析模型如多元线性回归、主成分分析、偏最小二乘法和人工神经网络等的发展。综述了国内外近几年来此技术在动物饲料和产品品质检测中的应用。文献调查显示, 近红外光谱分析技术以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在国内外饲料和动物产品检测方面得到广泛应用。在饲料分析方面,近红外不仅能用于其常量成分干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等的测定,而且能用于微量成分、有毒有害成分的测定。在动物产品分析方面,该技术已用于禽蛋、牛肉、羊肉、猪肉等的各种物理和化学指标的测定。文中详细给出了已经报道的利用近红外光谱技术测定饲料和动物产品测定指标和光谱处理以及模型建立的情况, 并讨论了近红外光谱快速检测技术的在饲料分析和动物产品分析领域的应用新趋势和局限性。     

光谱技术在草地土壤检测中的应用和展望

光谱技术检测具有、省时、成本低、可以无损伤、直接分析等特点,可以同时检测多种土壤成分、在野外检测具有实时性。文章对光谱技术应用于检测草地土壤水分含量、土壤有机质、各种营养元素、土壤质地等方面进行了总结,使用该技术可以及时快捷获取各种土壤数据,有效提高草地管理水平。当前需要解决的问题是对草地植物地下生物量的检测,这对于预测牧草生长状况具有重要作用。另外,能够应用于野外检测草地土壤的光谱仪器还不多,需要开发更多便携式、可野外使用的实时检测仪器。     

不同近红外光谱仪用于酒石酸美托洛尔片厂家鉴别的对比研究

建立近红外光谱定性分析模型,用于酒石酸美托洛尔片厂家的快速鉴别。采用Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外光谱仪和Micro NIR1700型微型近红外光谱仪两种仪器对来自四个生产厂家的66个批次的酒石酸美托洛尔片进行近红外光谱的采集,选用随机(random sampling,RS)法进行样品集的划分,得到校正集样品44个、验证集样品22个,选择一阶导数Savitzky-Golay15(SG15)点平滑、标准正态变量变换(SNV)作为预处理方法,根据不同类样本间光谱的差异结合谱带特征吸收的方法分别选择6 468～7 104和6 468～7 156 cm-1作为建模光谱区间,建立两种采样仪器的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。模型的混淆矩阵结果显示两种仪器采集的近红外光谱建立的定性分析模型能够快速、有效的鉴别不同厂家的酒石酸美托洛尔片,模型的准确率和否定率均达到100%。该研究有效证实了近红外光谱分析技术用于酒石酸美托洛尔片厂家定性鉴别的可行性,另外,该研究中采用了目前商业化最小、便于携带的Micro NIR1700型微型光谱仪,为药品的快速现场筛查提供了很好的启示。     

水体的多角度偏振波谱特性及其在水色遥感中应用

清洁水体光谱在可见光和近红外波段的反射率比较低,其光谱特征不明显,在光学遥感图像上水体一般都表现为暗色调,造成了利用光谱学手段进行水体遥感识别和水质参数反演的困难。在研究水体的偏振波谱时作者发现,在对水体进行多角度观测时,水体在可见光与近红外波段的偏振度波谱值要远大于其无偏的反射率,表现在图像上即水体的偏振度图像的亮度要远大于其强度图像的亮度,文章对这种现象和规律进行了物理学解释,并利用法国PARASOL多角度偏振卫星遥感图像数据对这个规律进行了验证。该文首次揭示了利用多角度偏振遥感进行水体探测的优势,该方法有效解决了在利用光学遥感进行水体探测时反射率低的难题,大大提高水体的遥感识别能力和水质参数反演精度。     

近红外等效光谱测量方法研究

便携式近红外光谱仪器测量低反射率或透过率样品的漫反射率或透过率光谱时,由于仪器噪声的影响,光谱数据小、信噪比低,即使采用降噪数据处理,所得光谱数据仍无法满足分析精度的要求。因此研究了近红外等效光谱测量方法：根据低反射率或透过率样品在常规测量条件下反射信号的强度,增大仪器测量时光源电流以增大样品扫描信号、减小参比反射或透射光强以避免参比信号超量程,并计算得与常规测量方法相同的等效光谱,以提高样品近红外反射率或透过率光谱数据的信噪比。理论分析和实验结果表明采用近红外等效光谱测量方法,可获得与常规测量方法的光谱数据相同、且信噪比增大的等效光谱。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS＋OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

牛肉化学成分的近红外光谱检测方法的研究

通过对整块牛肉和肉馅样品进行扫谱,测定其脂肪、蛋白和水分含量,采用国产 SupNIR-1000 近红外光谱仪,运用人工神经网络(ANN)分别建立肉馅和整块牛肉的脂肪、蛋白和水分的模型.肉馅样品的脂肪模型校正相关系数为0.971、预测相关系数为0.972;蛋白的校正相关系数为0.952、预测相关系数为0.949;水分的校...