可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究

西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T ),二阶微分处理光谱D2(%T )以及光谱的Savitsky-Golay法滤波)对模型预测性能的影响。根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明：光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0.974,RMSEP=0.589 N)。研究表明：应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据。     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

该研究应用近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究。用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法在800～2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现：用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好。在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能。最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939。该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析。     

分辨率对近红外光谱和定量分析的影响研究

近红外光谱分析技术是近年来发展最快的定性和定量分析技术之一,在较多领域得到了广泛应用。文章利用近红外光谱技术建立了杨梅汁酸度的定量分析模型,研究了不同分辨率对杨梅汁光谱和定量模型的影响。结果显示,分辨率对杨梅汁近红外光谱和其酸度的定量分析结果有较大的影响。高分辨率采集的光谱比低分辨率采集的光谱粗糙,扫描的速度较慢,所需的数据存储空间较大;不同分辨率下光谱的均方根噪声和平均吸光度在α＝0.05水平上差异显著;分辨率为4 cm-1时所建立的杨梅汁酸度模型的精度最高,模型的相关系数达到了0.994 04,校正均方根误差(RMSEC)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.023 3和0.153。但是考虑到扫描速度和数据存储空间,在不丢失样品信息的前提下采集光谱时建议将分辨率设为8 cm-1。     

光程变化对基于近红外光谱的黄酒品质检测的影响

以绍兴酒为研究对象,利用近红外光谱分析技术和化学计量学分析方法,开展了光程变化对基于近红外光谱的黄酒品质检测影响的研究,建立了黄酒酒精度、糖度和pH值3个品质指标的分析模型.通过比较0.5,1,1.5,2,2.5和3 mm 6个不同光程,并比较原始光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱三种光谱预处理方式对模型性能的影响,确定了这3个指标的最佳检测方式.黄酒酒精度和pH的最佳检测方式为:光程2 mm,采用偏最小二乘回归结合原始光谱;糖度的最佳检测方式为光程1mm,采用偏最小二乘回归结合原始光谱.这一研究表明光程变化对基于近红外光谱的黄酒品质检测有影响,选择合适的光程能够有效地提高检测精度.     

基于最小二乘支持向量机的番茄汁糖酸度分析研究

近红外光谱应用于农产品内部品质无损检测的方法引起人们的广泛关注,在分析过程中建立一个稳定可靠的模型用于处理非线性数据集是十分重要的,也是有一定难度的。目前常用的偏最小二乘(PLS)、主成分回归(PCR)以及逐步多元线性回归(SMLR)等方法还不能解决这类问题。文章提出了将基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法用于番茄汁的近红外(NIR)光谱分析,预测番茄汁品质(糖度和有效酸度)。运用LS-SVM方法以67个番茄汁样本建模,采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,对33个样本进行糖酸度预测,糖度的相关系数为0.990 25,均方根标准预测误差为0.0056° Brix;有效酸度的相关系数为0.967 5,均方根标准预测误差为0.024 5。结果表明,LS-SVM方法要优于PLS和PCR建模方法,是一种快速、准确的近红外光谱分析方法。     

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。     

运动西瓜可见/近红外光谱采集系统及品质检测试验研究

为使可见/近红外漫透射光谱技术用于西瓜品质在线检测,自行设计加工了运动西瓜光谱采集系统,并进行了样品光谱采集。通过运动状态下西瓜光谱与品质指标的建模与预测结果,分析由于运动引起的噪声对光谱的影响,并分别采用最小二乘拟合法、Norris微分滤波等方法进行了光谱的平滑消噪处理,分析这些方法对光谱的平滑消噪效果及对建模与预测结果的影响,发现Norris微分滤波法更适合本系统采集到的西瓜光谱的平滑消噪处理,改善了光谱的平滑性,提高了建模与预测精度;建立了运动西瓜的可溶性固形物含量与可见/近红外光谱的相关关系模型,校正相关系数为0.895,均方根校正标准偏差RMSEC为0.549,均方根预测标准偏差RMSEP为0.760。     

可见/近红外光谱检测冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量

采用可见/近红外光谱分析方法对冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量进行了研究。光谱数据经多元散射校正(MSC)处理后,分别建立0～4 ℃和20 ℃下的原始光谱、一阶导数和二阶导数的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,比较其相关系数(r)、校正标准差(RMSEC)和预测标准差(RMSEP),得到一阶导数处理后的模型最好,并且0～4 ℃下的模型优于20 ℃下的模型。0～4 ℃和20 ℃下脂肪的相关系数(r)分别为0.950和0.924,蛋白质为0.713和0.455,水分为0.944和0.914;脂肪的预测标准差(RMSEP)分别为2.41和2.95,蛋白质为5.44和4.25,水分为2.37和2.38。由此可见,可见/近红外光谱分析方法能够很好的检测冷鲜猪肉中的脂肪和水分,蛋白质的检测结果较差是由冷鲜肉加工工艺引起的。另外,两种温度下光谱曲线在770 nm附近产生了波长漂移,漂移量约10 nm。     

近红外技术在自然纺织纤维品种鉴别及成分预测上的应用

近红外光谱技术由于其检测方便、信息量大、无损等特性受到人们越来越多的关注,并且与化学计量学结合时能在一定程度上抵消其光谱峰重叠、信息弱等缺点。在纺织纤维的品种鉴别及化学性质鉴定方面,国家标准中较为常见的主要有电镜目测法及化学溶解法,但这些方法的测试周期长,测试步骤烦琐,不适宜大批量样本的分析,也不适用于在线检测。文章着重就近红外在自然纤维中的应用进行了综述,包括自然纺织纤维的品种鉴别、纤维内杂质检验以及生产过程中染料的鉴别等。     

近红外光谱技术定量测定杨梅汁可溶性固形物

采用近红外光谱分析技术对浙江省不同产地的杨梅汁进行了光谱测定和定量分析,通过计算样品的杠杆值、学生残差和马氏距离来判别异常样品,采用偏最小二乘法(PLS)对杨梅汁的可溶性固形物进行建模分析,选取不同的分辨率和波段范围对光谱进行有效的信息提取和分析,确定了最佳的回归因子数和用于定量分析的最优波段范围。结果显示： 杨梅汁样品中有一个为异常样品,在建模时予以剔除;用于杨梅汁可溶性固形物检测的最佳分辨率和最优波段分别是4 cm-1和4 000～12 267.46 cm-1,最佳的回归因子数是8,该PLS模型的相关系数为0.957 85,校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和交互验证标准偏差(RMSECV)分别是0.431,0.925和1.07°Brix。研究表明近红外光谱检测技术能用于杨梅汁可溶性固形物的定量分析。