近红外漫反射光谱法测定麦冬的多糖含量

采用近红外光谱分析技术对麦冬多糖进行定量分析.对麦冬的原始漫反射光谱采用了一阶导数、二阶导数、平滑、散射校正等多种光谱解析手段,初步选择了建模波段,并结合偏最小二乘回归法对麦冬多糖进行了定标建模分析.结果表明,光谱经过一阶导数+标准乘性散射校正(MSC)+SG平滑处理,选取4 000～4 900,5 100～6 900,7 050～10 000 cm-1波段建模得到的定标模型效果最佳,分析结果精度较高,R2,RMSEC,R2CV,RMSECV,主因子数分别为0.996,0.237,0.973,0.583,6.模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.968 8.     

傅里叶近红外光谱的雪青梨酸度偏最小二乘法定量分析

利用近红外漫反射光谱测定法获取了完整雪青梨的近红外光谱(12 500～4 000 cm-1), 采用多元校正算法偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波段范围对漫反射光谱进行有效信息提取和分析,得出了不同因子数时PLS方法进行酸度分析的结果及其因子数与交互有效检验标准偏差(RMSECV)关系,确定了最佳回归的因子数和用于定量分析的最佳波段范围。实验结果表明: 校正模型的预测精度在5 452～12 285 cm-1波段范围内,最佳主因子数为7时,雪青梨总酸的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.79, 预测标准偏差为0.018 6。     

应用差异光谱法建立绵羊采食复杂日粮干物质消化率模型的研究

研究旨在探讨利用放牧家畜“日粮—粪”差异光谱,建立干物质消化率模型的可行性。通过人工混合复杂日粮饲喂绵羊进行室内代谢试验,获得104份“日粮—粪”样品对,同时将相应的日粮和粪光谱做差获得104份差异光谱,将70份用于建模,34份用于检验。结合偏最小二乘法,利用差异光谱建立绵羊在采食成分较复杂时干物质消化率预测模型。最佳光谱范围为8 656～4 310 cm-1;光谱预处理方法以多元散射校正+一阶导数处理+Norris平滑(MSC+1st Deriv+Norris)处理的效果最好,最佳主因子数为7。经外部检验得到预测标准误差(RMSEP)为2.46%,相对标准误差(RPD)大于2.5,预测值与实际值的决定系数为0.833 9,说明所建近红外模型具有较好的预测效果。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

微型近红外光纤光谱仪用于奶粉中蛋白质脂肪的定量检测研究

提出利用微型近红外光谱仪、结合Y型光纤探头,在900～1 700 nm范围内对奶粉中蛋白质、脂肪含量进行快速、无损检测的漫反射光谱检测方法。基于Unscrambler 9.7化学计量学软件,选择合适的光谱波段,通过PLS算法分别建立了蛋白质、脂肪的校正模型,得到蛋白质、脂肪校正模型的决定系数R2分别为0.987和0.986,均方根误差RMSC分别为0.385和0.419。利用所建模型对预测样本数据集进行预测验证,得到蛋白质的标准差SEP_Protein=0.768、脂肪的标准差SEP_Fat=1.109,表明所建模型具有较高的预测能力,已基本达到实用化要求。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。     

羊肉挥发性盐基氮的高光谱图像快速检测研究

挥发性盐基氮(TVB-N)通常被作为评价羊肉新鲜度的理化参考指标。为了揭示高光谱图像技术(HSI)快速检测羊肉新鲜度的可行性,采集了71个新鲜度具有代表性的羊肉样品的漫反射高光谱图像(400～1 000 nm),并利用半微量定氮法测定了其挥发性盐基氮(TVB-N)的化学值。选择感兴趣区域(ROIs)提取样品的代表性光谱,采用含量梯度法划分校正集和预测集,比较不同的光谱预处理方法,比较逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘(PLSR)和主成分分析(PCR)建模方法,建立并验证了TVB-N的校正模型。结果表明,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数、Savitzky-Golay(S-G)平滑及中心化处理结合的预处理方法,PLSR和PCR模型都可以实现对羊肉TVB-N的定量检测。对于建立的PLSR模型,采用的预处理方法为MSC、15点2次S-G平滑、1阶导数和中心化相结合的方法,选择的潜变量因子数为11,获得的校正集的相关系数(R)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.92和3.00 mg·(100 g)-1,预测集的相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)分别为0.92,3.46 mg·(100 g)-1和2.35。研究表明,高光谱图像技术可用于准确快速地检测分析羊肉中新鲜度关键指标TVB-N的含量。该研究为采用高光谱图像技术进一步分析羊肉新鲜度其他指标、改善TVB-N的建模效果及在实际生产中应用该技术提供了基础。     

近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道.     

近红外透射光谱法检测三组分食用调和油含量的研究

以大豆油、花生油和玉米油三组分食用调和油为研究对象,采集样品在10 000～4 200 cm-1范围内的近红外透射光谱,对光谱进行不同预处理后结合偏最小二乘法分别建立调和油中三组分的定量分析模型,并检验模型预测的准确度和精密度。结果显示,一阶导数结合多元散射校正(FD+MSC),一阶导数结合减去一条直线(FD+SLS)以及一阶导数(FD)进行光谱预处理,可以得到大豆油、花生油以及玉米油含量的最优定标模型,分别是在5 450.1～4 597.7 cm-1,7 521.3～6 098.1 cm-1和9 993.7～7 498.2 cm-1谱区范围内获得的。各预测模型的相关系数R2和预测均方根RMSEP分别为99.89%,1.09%;99.88%,1.17%;99.76%,1.48%;配对t检验值在0.371 9～0.007 9之间;预测相对标准偏差RSD均小于1.50%。表明傅里叶变换近红外透射光谱分析技术可以快速准确可靠地检测三组分食用调和油中大豆油、花生油、玉米油的含量。     

基于近红外光谱的孵前种蛋检测

利用近红外漫反射光谱分析技术对种蛋中的无精蛋和受精蛋进行检测。通过不同波段范围、不同主成分因子数和不同光谱预处理方法对种蛋类型检测结果的比较分析,建立了种蛋的定性检测模型。结果表明:选取光谱范围为4 119.20～9 881.46cm-1,19个主成分因子数,原始光谱经过SNV+一阶导数+Norris微分过滤的预处理方法,利用马氏距离建立种蛋定性检测模型,校正集正确率达到92.50%,验证集正确率达到91.67%。该研究为上孵前无精蛋和受精蛋的无损检测提供了新的途径。     

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。     

鲜肉中不饱和脂肪酸近红外检测方法优化

不饱和脂肪酸是鲜肉脂肪的基本组成成分，其种类和含量直接影响鲜肉的风味和品质。不同于用时长，破坏样品的气相色谱法，近红外分析可快速，无损地对鲜肉中不饱和脂肪酸进行定量检测。选取了驴肉，牛肉，羊肉和猪肉鲜肉样品共63个，在4 000～12 500 cm-1波段上，分别采集了肉块样品和粉碎口径3 mm的肉糜样品在5，10，15，20，25，30，35 ℃下的近红外漫反射光谱，并使用气相色谱法作为参考检测了样品的不饱和脂肪酸含量。为优化模型性能，比较了不同温度下肉块和肉糜样品全波段光谱的棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸的偏最小二乘模型参数，发现棕榈油酸和总不饱和脂肪酸的5 ℃肉糜光谱模型，亚油酸的35 ℃和油酸的25 ℃肉糜光谱模型，以及二十四碳一烯酸的15 ℃肉块光谱模型较佳，且温度对模型的影响不具有明显的规律性。在较佳模型的基础上，分别以220，440，881和1 762个变量为窗口区间，使用前向和反向区间偏最小二乘法对波长进行了优选，发现棕榈油酸、亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸以220个变量作为窗口的反向区间偏最小二乘模型，以及二十四碳一烯酸以440个变量为窗口的前向区间偏最小二乘模型较佳，且预测性能均优于全波段PLS模型。其中棕榈油酸的建模波段为：4 425～4 636，4 849～5 272，5 486～5 696.7，7 398.6～7 818，8 031.1～8 666.5，9 947～10 363.6，12 495.5～12 498.4 cm-1；亚油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，5 273.4～5 698.6，7 398.6～9 090.8，10 576.7～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；油酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～4 848.2，7 398.6～8 242.3，8 455.4～9 090.8，9 947～10 787.8，12 495.5～12 498.4 cm-1；二十四碳一烯酸的建模波段为：4 849.1～5 272.4 cm-1；总不饱和脂肪酸的建模波段为：4 000.6～4 423.9，4 637～5 698.6，9 097.5～9 515.1，9 940.3～10 575.7，11 646～12 060.6，12 273.7～12 498.4 cm-1。使用偏最小二乘法对优选波长光谱数据进行降维，利用得到的潜在变量作为各指标最小二乘-支持向量机模型的输入，并和各指标的区间偏最小二乘模型进行了性能的比较，发现最小二乘-支持向量机模型的各指标定量结果最优。棕榈油酸、亚油酸、油酸、二十四碳一烯酸和总不饱和脂肪酸最优模型的校正集相关系数和均方根误差，以及留一交叉验证相关系数，均方根误差及相对预测误差分别为：0.974，1.403 mg·(100 g)-1，0.973，1.428 mg·(100 g)-1，4.31；0.99，2.233 mg·(100 g)-1，0.99，2.263 mg·(100 g)-1，7.21；0.982，8.194 mg·(100 g)-1，0.982，8.223 mg·(100 g)-1，5.19；0.921，0.224 mg·(100 g)-1，0.92，0.225 mg·(100 g)-1，2.52；0.996，24.21 mg·(100 g)-1，0.995，26.045 mg·(100 g)-1，10.01。其中，亚油酸、油酸和总不饱和脂肪酸最优模型的交叉验证相对预测误差超过5，棕榈油酸最优模型的交叉验证相对预测误差接近5，二十四碳一烯酸的交叉验证相对预测误差接近3，各指标最优模型的预测性能较为令人满意。研究结果表明，波段优选，偏最小二乘降维以及最小二乘-支持向量机算法的结合可对鲜肉中单个不饱和脂肪酸及总不饱和脂肪酸指标的近红外光谱定量结果进行有效的优化。     

傅里叶变换红外光谱的牛乳中αs1-酪蛋白和κ-酪蛋白含量的快速检测

为了找到一种能够对牛乳中的两种主要过敏原（α_s1和κ-酪蛋白）含量快速检测的方法,以河南、湖北、宁夏和内蒙古四省区的211份中国荷斯坦牛牛乳样本为研究对象,建立了基于傅里叶变换中红外光谱技术的牛乳中α_s1和κ-酪蛋白含量的无损快速检测模型。首先对牛乳的原始光谱进行预分析,发现水对牛乳的光谱吸收具有很强的干扰,对水的两个主要吸收区域1 597~1 712和3 024~3 680 cm-1进行分析,发现水的吸收区域1 597~1 712 cm-1和蛋白的部分吸收区域1 558~1 705 cm-1（酰胺Ⅰ）基本重合,通过对比去除1 597~1 712 cm-1前后的效果,最终选择925.92~3 005.382 cm-1的光谱区域作为敏感波段用于后续分析。选取的全光谱经手动降维,利用MCCV剔除异常样本,分别采用标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正(MSC)等8种预处理算法和竞争性自适应重加权算法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）等3种特征选择算法联合建立支持向量机回归模型（SVR）。经检验,对于α_s1-酪蛋白,一阶导数和CARS算法结合建立的SVR模型效果最优,训练集相关系数Rc和测试集相关系数R_p分别为0.882 7和0.899 8,训练集均方根误差RMSEC和测试集均方根误差RMSEP分别为1.136 3和1.372 6;对于κ-酪蛋白,一阶差分和UVE算法结合建立的SVR模型效果最优,训练集相关系数R_c和测试集相关系数R_p分别为0.880 8和0.890 3,训练集均方根误差RMSEC和测试集均方根误差RMSEP分别为0.534 5和0.535 4。研究结果表明,基于傅里叶变换中红外光谱技术建立的SVR模型可以对牛乳中的过敏原α_s1和κ-酪蛋白含量进行无损检测,预测效果良好,此研究弥补了国内利用光谱技术对牛乳中的酪蛋白进行无损快速检测的空白。     

基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外（Vis/NIR）光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量（SSC）与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数（FD）、Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘（PLS）法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。     

基于近红外反射光谱的洋葱可溶性固体物检测

研究利用近红外(924～1 720 nm)反射光谱预测了洋葱的可溶性固体物含量。实验选取了三种不同产地和不同采收期的洋葱为样本(268)。在重复采集光谱数据之后,榨取对应光谱采集处洋葱块汁,测定可溶性固体物参考值。研究对比了Savitzky-Golay平滑、散射校正和微分处理等预处理方法,同时基于偏最小二乘回归方法建立了统计模型。结果表明,带S-G平滑的微分处理在平滑窗口为32,跨度为10时效果最佳。一阶微分比二阶微分的预处理效果要好,预测复相关系数R2为0.87,均方根误差RMSEP为2.42 °Brix。对比显示,无平滑处理光谱数据散射校正预处理得到的结果最好,预测复相关系数R2为0.88(RMSEP=2.31 °Brix)。采用交叉验证得到的PLSR模型预测复相关系数R2为0.90,RMSEP为1.84 °Brix,其相对分析误差RPD为3。说明加散射校正处理的近红外反射光谱可用于洋葱的可溶性固体物检测。     

基于高光谱的脱绒棉种电导率快速检测研究

为了寻求一种快速、无损检测脱绒棉种活力的方法,提出基于高光谱技术预测脱绒棉种电导率。采集了新陆早50、新陆早57、新陆早62三个品种且不同老化程度下共810粒脱绒棉种高光谱图像(400~1 000 nm),通过组合不同预处理方法,采用chauvenet检测方法剔除异常值后建立了偏最小二乘法(PLS)、逐步多元线性回归(SMLR)、主成分回归(PCR)模型。结果表明,采用变量标准化(SNV)、卷积平滑(Savitzky-Golay)、一阶微分(First derivative)和norris微分平滑组合的预处理方法,波段范围为480~530,650~980 nm下建立的PLS模型效果最佳;其中PLS模型得到新陆早50、新陆早57、新陆早62的预测集相关系数和校正集相关系数分别为0.88,0.90,0.92,0.91,0.89,0.90;预测集均方根误差(RMSEP)和校正集均方根误差(RMSEC)分别为44.3,38.4,37.8,46.5,43.5和40.8 μS·cm-1。研究结果表明,采用高光谱技术预测脱绒棉种电导率具有一定的可行性,也为其他种子的活力检测奠定了良好的基础。     

IPLS-SPA波长选择方法在近红外秸秆生物量中的应用研究

在近红外光谱分析模型中全谱信息通常含有大量冗余信息,会导致模型解析时间延长、 加大模型解析难度,因此如何快速有效地选取特征波长至关重要。采用基于间隔偏最小二乘(interval partial least squares, IPLS)结合连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)对小麦秸秆发酵过程微生物生物量进行特征波长选择,共制备85个样本,采用氨基葡萄糖法测定微生物生物量,选择68个样本作为校正集,17个样本作为验证集。首先对全谱区520个波长点根据间隔点大小10, 20, 30, 40进行分段建模,选取出4 450～4 925和9 194～9 993 cm-1两个波段范围作为特征波段,将选取出的特征波段再进行连续投影算法及遗传算法(genetic algorithm, GA)特征波长点选取,并进行综合分析对比。实验结果表明采用IPLS-SPA算法选择4 450～4 925和9 194～9 993 cm-1的组合波段具有最佳建模效果,相比于全谱建模其参与建模的波长点由520个减少到10个,模型验证集决定系数(R-Square, R2)从0.884 9提升至0.945 28,验证集均方误差根(root mean square error prediction, RMSEP)从11.104 9降至8.203 3,GA遗传算法虽取得了更优的模型精度,但其实验结果并不稳定且随机性较强,而IPLS结合SPA方法能够稳定而准确的(地)选择特征波长信息,提高模型运算速度并降低模型拟合难度,可以作为一种新的波段选择参考方法。结果表明采用近红外光谱分析方法对秸秆发酵生物量进行快速检测是可行的。     

基于高光谱多参数的冷鲜牛肉品质快速检测技术

为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、有不可逆破坏等问题,提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。以冷鲜牛肉品质作为研究对象,提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数：硬度、弹性、粘聚性、胶着度、咀嚼度、回复性。经参数精度比较,筛选出粘聚性、回复性作为建模参数。分别采用Kennard-Stone和SPXY算法对原始光谱数据进行划分,通过样本划分后所建模型的相关系数和相对标准偏差确定最优样本划分方法,最终采用SPXY（sample set partitioning based on oint X-Y distance）算法对样本进行划分得到35个训练集和7个测试集。在经过SPXY算法样本划分的基础上,分别采用一阶微分（D1st）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）、二阶微分（D2st）对高光谱数据进行预处理,有效消除了光谱中的噪声,提高信噪比。使用连续投影法（SPA）提取光谱特征波长,有效减小了全波段建模包含的大量噪声信息的缺点,使模型精确度得到保障的同时提高了模型的运行速度。最后,分别采用偏最小二乘法（PLSR）和主成分回归法（PCR）构建冷鲜牛肉品质预测模型。以粘聚性为参数时,SNV-SPA-PLSR模型性能最优,模型预测相关系数为0.879 8;以回复性为参数时,D2st-SPA-PLSR模型精度最高,模型预测相关系数为0.880 6。实验结果表明,基于高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法能够实现冷鲜牛肉品质快速检测。     

便携式近红外光谱仪对涤/棉混纺织物的快速无损鉴别

利用便携式近红外光谱仪对376个涤/棉混纺织物进行研究,利用定量分析模型中的偏最小二乘法(partical least squares,PLS)作为校正方法,结合涤/棉混纺织物中涤、棉含量设定的定性鉴别系数,建立了涤/棉混纺织物的半定量-定性分析校正模型。该模型对涤/棉混纺织物进行定性鉴别的同时得出其相对含量,分析结果具有半定量性质。在建模过程中,采用Savitzky-Golay导数法,消除噪声和基线漂移对光谱的影响,并研究了波段选择和不同预处理方法对定性校正模型的影响。纯棉的主要吸收峰位于1 400~1 600 nm,纯涤的主要吸收峰位于1 600~1 800 nm,随着涤或棉含量的增加,其相应的吸收峰强度增强,因此,建模波段以涤、棉主要吸收峰区间为基本波段,进行双向扩展,得到最佳波长区间1 100~2 500 nm(相关系数0.6,波点数934)。利用所建校正模型对验证集样本进行预测,结果表明,在1 100~2 500 nm处,预处理方法为Savitzky-Golay导数、多元散射校正与均值中心化相结合时,该模型评价参数较佳,其中RC(校正集相关系数)0.978,RP(验证集相关系数)0.940,SEC(校正标准差)1.264,SEP(预测标准差)1.590,样品预测正确率达93.4%。表明该定性分析校正模型能够较好地对涤/棉混纺织物进行半定量-定性预测。