近红外光谱分析仪器的发展概况

近红外光谱分析技术被誉为分析化学领域的“巨人”, 已成为发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一。在国外,定性、定量分析所使用的近红外光谱分析仪器已走过了50年的发展历程,并且在不断完善的过程当中;我国的近红外光谱仪器的研制仅仅历经20年的时间,虽然处在起步阶段,但近几年的研究成果还是十分显著的。随着科技的进步,高性能的近红外光谱分析仪器层出不穷。文章就近红外光谱分析仪器从诞生至今的发展史及包括滤光片型、傅里叶变换型、声光可调滤光型等类型在内的五种近红外光谱分析仪的工作原理、特点作了较为详细的评述,并列举了当今国内外主要的近红外光谱分析仪制造商的主流产品。最后,作者展望了近红外光谱分析仪器的发展前景。     

光纤技术在近红外光谱仪中的应用

探讨了光纤在近红外光谱技术应用中光纤材料选择、能量损耗和使用注意事项等问题。通过把光纤与近红外光谱技术相结合,使得近红外光谱仪从实验室走向现场,可适用于军事恶劣、危险和复杂的环境。为在军事条件下近红外光谱技术的应用提供了更大的空间。     

《五年制高职物理分层次教学》的实践与体会

近几年职业技术学院的生源质量下降，学习困难的学生增多，学习两极分化现象加剧．要扭转这种局面，就要根据学生的实际水平来实施“分层次教学”．所谓分层次教学是针对学生学习能力的差异性，以课程为单元在教学目标、教学内容等方面体现层次性，以满足不同层次学生的学习需要的教学模式．“分层次教学”是解决当前教学难题最具有现实性、针对性和可操作性的一种教学模式．现将我校《物理》课“分层次教学”的情况作一介绍，供参考．     

聚异丁烯高活性端基含量及相对分子质量测定方法的研究

综合使用核磁，VPO和近红外光谱分析技术对聚异丁烯活性端基含量以及相对分子质量的测定进行了详细研究，分别建立核测定聚异丁烯活性端基含量以及其他烯键含量和近红外光谱快速测量聚异聚丁烯活性端基含量。其他烯键含量和相对分子质量的分析方法。成对t检验结果表明，近红外光谱分析方法测定结果与核磁和VPO方法测定结果之间无显著性差异。     

NIRS技术及其在口岸现场检测中的应用

近红外光谱（NIRS）分析技术是近年来发展十分迅速的一种快速、无损的新型检测技术,在农业与食品等研究领域获得越来越广泛的应用。分析了近红外光谱分析技术的原理和组成,介绍了近红外光谱分析技术的优越性,着重论述了该技术在食品、石化、有害气体等方面的现场检测应用。     

融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数估算天然草地FAPAR

考虑到植被可见光-近红外的光谱吸收特征与光合有效辐射吸收率(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FAPAR)有很好的关联,综合“高光谱曲线特征吸收峰自动识别法”与“光谱吸收特征参量化法”,提取对FAPAR敏感的高光谱吸收特征参数,借鉴可见光-近红外植被指数的数学形式,尝试用优化组合后的可见光-近红外光谱吸收特征参数替代光谱反射率,构建新型植被指数估算植被FAPAR,并利用2014年和2015年内蒙古自治区中部与东部地区天然草地典型群落冠层实测光谱数据进行FAPAR估算建模与验证。结果表明: 新型植被指数“SAI-VI”不仅有效提高了单个光谱吸收特征参数在高、低覆盖区域估算FAPAR的精度,而且相比五种与FAPAR有较好相关性的具有不同作用类型的可见光-近红外植被指数,其与FAPAR值的相关性更高(存在最大相关系数=0.801),以其为变量的指数模型预测FAPAR精度更高且稳定性较好(建模与检验的判定系数均最高且超过0.75,标准误差与平均误差系数也相应最小)。研究表明：融入可见光-近红外高光谱吸收特征的新型植被指数“SAI-VI”,强化了可见光波段与近红外波段光谱吸收特征的差别,相较单一光谱吸收特征参数,在降低土壤背景影响的同时增强了对FAPAR变化的敏感度。同时,“SAI-VI”有效综合了对植被FAPAR敏感的光谱吸收特征信息,相较原始光谱反射率,能表达植被光合有效辐射吸收特征的更多细节信息,可作为植被冠层FAPAR反演的新参数,一定程度上弥补当前植被指数法估算FAPAR的不足。     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

FT-NIR法测定烟草中的镁

应用傅里叶变换近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法建立了近红外光谱与烟草中镁含量的数学模型。经检验,近红外测定值与化学测定值间的平均相对误差为9.09%。该技术简捷、快速、精密度高,可用于烟草中镁的快速测定。     

Cr3+掺杂的宽带近红外荧光粉及其研究进展

具有非损伤、快速检测特点的近红外光谱技术与近红外成像技术在食品成分检测、癌症早期诊断、脑科学等领域获得了越来越多应用,其面临的技术瓶颈之一就是缺乏一种具有小型化、快速响应特点的宽带近红外光源。为解决该问题,荧光粉转化的宽带近红外LED(pc-LED)逐渐在众多技术方案中脱颖而出。本综述重点总结了宽带近红外pc-LED核心材料Cr~(3+)掺杂的宽带近红外荧光粉的研究进展,并详细介绍了宽带近红外光源的应用背景及光源种类,总结了Cr~(3+)的发光特性。本综述针对Cr~(3+)掺杂的宽带近红外荧光粉需要解决的重要问题展开讨论,包含了效率提升、发射谱带展宽、电声耦合问题和应用探索四个方面,以帮助读者了解该研究课题的现状、面临问题及未来发展趋势。     

乙醇、乙酸和水三元混合体系的近红外光谱分析

乙醇、乙酸和水具有极其相似的近红外吸收光谱。本文利用化学计量学方法研究了题示物质的近红外吸收光谱，结果表明，采用近红外光谱分析技术能够有效识别三元混合物。应用两元回归模型可预测三元混合物的组成，方法简便、测量准确、可靠，相对误差小于5％。     

基于近红外光谱技术的秸秆工业分析

工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析。文章探讨了近红外光谱技术(NIRS)在秸秆工业组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和固定碳含量。利用Foss 6500光栅型近红外光谱仪在1 108～2 492 nm光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆样品,水分、灰分、挥发分和固定碳校正模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.92(0.76%),0.94(0.84%),0.88(0.82%)和0.75(0.65%)。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.98(0.54%),0.95(0.57%)和0.78(0.61%)。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多组分同时测定, 从而可降低秸秆工业分析的成本。     

近红外漫反射光谱中散射对化学定量分析模型的影响

结合国内外研究发展现状,分析了近红外光谱分析与检测技术中影响模型稳健性及预测模型精度的原因,特别是散射的影响。阐述了近红外光与样品组织之间的相互作用机理,及近红外光谱法定量分析模型中散射对漫反射光的影响,总结了光学方法中光学特性参数(散射系数、吸收系数)的主要检测技术的研究进展。探讨了近红外光谱检测与分析技术为基础的定量模型中为改善、增强模型稳健性所用的方法及效果,如中心化、附加散射校正(MSC)等预处理算法;偏最小二乘法(PLS)、主成分回归方法(PCA)等不同的多元校正方法。采用现有的数据预处理方法,可以改善散射对模型的稳健性的影响,但要在浓度范围较大、样品物理状态复杂的情况下消除散射引起的模型预测误差仍需要探索新的方法。     

近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

基于电磁振动上料的茶梗和昆虫异物近红外光谱和荧光图像在线检测研究

茶叶是大众青睐的健康饮品之一,但茶叶在机器采收和加工过程中,容易混入茶梗和昆虫异物,污染茶叶、影响其质量安全,是未来应防范和检测的重点。X射线成像技术,根据食品基质和异物的密度差实施检测,广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料,但对于茶梗、昆虫这类低密度有机异物尚不适用,所以迫切需要研发新型无损检测技术和方法。针对片状茶叶重叠、遮掩异物的问题,提出了电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像的检测方案,进行绿茶中的内源性异物茶梗和外源性异物昆虫的在线检测研究。通过电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光成像系统,采集了600～1 050 nm范围的近红外光谱600条和RGB-N四通道图像各65幅。采用451条光谱进行建模,其余149条光谱作为预测集,评估模型的性能,比较了去趋势(Detrending)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、变权重正态变换(VSN)、迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)、不对称最小二乘法(ALS)、光程估计与校正(OPLEC)等不同光谱预处理方法的处理效果,其中OPLEC能较好地消除散射效应,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型的正确识别率由78%提...     

近红外光谱检测技术在农业和食品分析上的应用

近红外光谱是 2 0世纪 90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。阐述了近红外光谱的原理、技术特点 ,介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程 ,重点列举了近红外光谱在农业和食品分析中的成功应用实例。资料表明 ,近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点 ,已广泛应用于各个领域。特别是在欧美及日本等发达国家 ,很多近红外光谱分析法被列为标准方法。而我国近红外光谱的应用研究起步较晚 ,虽然某些方面已具国际领先水平 ,但就总体来看与国际水平还有大的差距。文章首次提出了集中优势资源 ,包括人力资源和设备资源 ,利用现代网络技术 ,建立终端用户和中心数据库资源共享的模式 ,以推动近红外光谱技术在我国农业科技和生产中的应用。     

近红外光谱检测技术及其在林业中的应用

近红外光谱是20 世纪80 年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。文章介绍了近红外光谱技术的发展历程和在国外的应用概况,重点列举了近红外光谱在林业中的成功应用实例。资料表明, 近红外光谱以其快速、无损伤、操作简单、稳定性好、效率高等特点,在国外的水果品质检测、木材性质检测和林业育种中的应用已成为一个活跃的研究领域。而近红外光谱技术在我国林业上的研究和应用则刚刚起步,因此本文对国内外利用近红外光谱技术在林业上的应用作一综述,并对近红外检测技术在林业上的应用进行了展望,以推动近红外光谱技术在我国林业科技和生产中的应用。     

近红外在乳及乳制品质量检测中的研究进展

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)的高效、方便、不破坏样本等特点是其能够进行乳及乳制品质量检测的重要条件。首先探讨了近红外技术的基本原理,并分析了乳及乳制品特点及质量检测评定标准,重点综述了近红外光谱系统硬件设备技术和数据处理的方法,在乳及乳制品质量检测中的研究成果,以促进近红外光谱技术在我国乳制品检测中得到广泛应用。     

Recent quantitative research of near infrared spectroscopy in traditional Chinese medicine analysis

Traditional Chinese medicines (TCMs) have been used in China to prevent and cure diseases for centuries. Due to the complexity of TCMs, fast and highly efficient techniques are required to develop their quality control. Near infrared spectroscopy (NIRS) has been widely applied in TCM analysis for both nonpolar and polar components. This review describes an overview of experimental conditions (spectra pretreatments and multivariate techniques) investigated in NIRS for TCM components that are related to individual compounds such as lipids, essential oils, phenolics, alkaloids, saponins and carbohydrates. Their potential in the separation of TCMs using relevant applications with a particular focus on quantitative analysis is also demonstrated.