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1.
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人的研究,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.  相似文献
2.
水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究   总被引:24,自引:10,他引:14  
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.  相似文献
3.
近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展   总被引:21,自引:0,他引:21  
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。  相似文献
4.
基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究   总被引:19,自引:7,他引:12  
利用小波变换滤波技术对90个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理,并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归(SMLR)建立其校正模型,通过34个样品的外部检验对校正模型精度进行评价.研究结果表明:校正模型的预测精度在小波尺度为3时其预测精度最好,预测集的决定系数由原来的0.84提高到0.85,预测集相对标准误差由原来的6.1%降为6.0%.因此,使用小波去噪方法有消除原始光谱噪声作用,从而使最终的SMLR模型更具有代表性和稳健性,也提高了品质检测时模型预测精度.  相似文献
5.
近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究   总被引:19,自引:11,他引:8  
提出了应用近红外漫反射光谱技术并结合光纤传感技术快速检测苹果糖度和有效酸度的新方法。以傅里叶变换光谱仪(12500-4000cm^-1)为试验仪器,以120个红富士苹果为标准样品并结合偏最小二乘法,建立了苹果糖度、有效酸度的定量预测数学模型。试验结果为:样品预测值和真实值之间的相关系数分别为0.970,0.906,标准校正误差(SEC)分别为0.261,0.0562,标准预测误差(SEP)分别为0.272,0.0562.偏差(Bias)分别为0.011,0.0115。通过本研究表明:应用近红外光谱漫反射技术在10341~5461cm^-1光谱波长范围内对苹果糖度的无损检测和在10341-3818cm^-1有效光谱范围内对有效酸度的无损检测具有可行性。  相似文献
6.
大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究   总被引:13,自引:4,他引:9  
该研究应用近红外(near infrare,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.  相似文献
7.
高光谱成像在水果内部品质无损检测中的研究进展   总被引:13,自引:0,他引:13  
随着高光谱成像技术的日趋成熟与高光谱成像硬件、软件成本的不断下降,以及高光谱图像数据处理算法的不断改进,应用高光谱成像技术对水果品质进行无损检测成为当前研究热点之一.为了能跟踪国内外的最新研究成果,对高光谱成像在水果内部品质(成熟度、坚实度、可溶性固形物、水分)检测研究进行综述,以期对我国相关研究人员的研究工作提供参考.  相似文献
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   总被引:12,自引:5,他引:7  
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.  相似文献
9.
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10nm.  相似文献
10.
梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测   总被引:9,自引:0,他引:9  
应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m.s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550~700 nm,700~850 nm,550~850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550~850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8,校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明:PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。  相似文献
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