基于近红外光谱的柔性基底紫外臭氧改性效果表征研究

近年来,随着纳米科技、聚合物材料和先进制造技术的发展,以柔性传感器为代表的新兴柔性电子器件在可穿戴、健康医疗、物联网终端等领域发挥着越来越重要的作用。作为柔性电子器件的载体,柔性基底对传感器的机械可靠性和电学传感性能等方面有着重要的意义。但由于其表面非极性键造成的高疏水性限制了功能性材料在其表面的沉积,常常造成柔性基底层与电极层/敏感层之间不稳定的界面结合。因此,利用紫外臭氧处理对柔性基底表面改性受到了广泛的关注。利用近红外光谱技术对柔性基底的紫外臭氧处理效果进行快速精准评估,旨在从基团分子层面探究其改性效果,在实际应用中是对传统依靠接触角测量评估方法的有效补充。具体而言,对四种常见的柔性基底材料聚二甲基硅氧烷(PDMS)、聚萘二甲酸乙二醇酯（PEN）、聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）和聚酰亚胺（PI）进行了1/2/5/10 min不同时长的紫外臭氧（UVO）改性处理,并利用近红外光谱对其改性效果进行表征研究,最后利用接触角测量方法对上述的表征结果进行了验证分析。近红外光谱分析表明：对于柔性PDMS基底,紫外光能量不足以切断其中的甲基（—CH₃）官能团和（—C—Si—）等化学键,无法引入羟基、羧基等亲水性基团。对于柔性PEN和PET基底而言,紫外臭氧处理的效果要优于柔性PDMS基底,且对柔性PET基底的处理效果要优于柔性PEN基底,其原因可能是PEN基底材料中萘环的双环结构具有很强的紫外光吸收能力,阻隔了380 nm以下的大部分紫外线能量。对于柔性PI基底,紫外臭氧处理可以有效引入羟基（—OH）和羧基（—COOH）等活性基团,且这些官能团的强度和数量随着处理时间的增加而增加,从而在短时间内使得PI基底表面能增大、接触角减小、湿润性提高。接触角测试结果验证：紫外臭氧处理对于柔性PDMS基底处理效果不明显（接触角下降幅度为8.4%）;对柔性PET基底处理的效果（接触角下降幅度为39.6%）要优于柔性PEN基底的处理效果（接触角下降幅度为9.4%）;紫外臭氧处理的效果对柔性PI基底处理效果最佳,接触角下降幅度达到了62.7%。     

频域近红外光谱法研究生物组织内部光子传输特性

基于光子在生物组织中的辐射传输理论以及Feng模型,应用频域近红外光谱法研究生物组织中异质体位置的变化,对出射光的光强和相位变化的影响及规律。设计了一仿真实验,用牛奶代替强散射性质的生物组织,并在牛奶中放置一个高度可控的具有一定吸收系数和散射系数的小球。移动小球在牛奶中的高度,检测出射光的交流幅度AC、直流光强DC和相位延迟Phase的值,绘制小球位于不同深度时AC,DC和Phase的曲线,并探讨其变化规律。结果表明,随着小球在牛奶中深度的变化,光强AC,DC和相位Phase呈现一定的相关性;随着光源和检测器之间距离的增加,检测到的光强和相位曲线的波谷点均向右偏移;当小球偏离光源和检测器越远,对检测到的光强和相位的影响越小。验证了光子在生物组织中的传输规律,为用频域近红外光谱法进行组织光学参数的检测及组织中异质体位置的定位奠定了基础。     

近红外光谱的河蟹新鲜度快速检测研究

河蟹的新鲜度是大多数消费者在购买时所考虑的最重要的因素,挥发性盐基氮(TVB-N)是当前国际通用的评价肉类新鲜度的指标,但其检测工序繁琐、耗费时间长,无法满足当前市场对河蟹新鲜度评价的迫切需求。因此,建立一种快速检测河蟹新鲜度的方法是当前急需解决的一大难题。将购于水产市场的河蟹,采用聚乙烯充氧袋快速运至实验室,样本数共126只。在洁净的工作台上处理后,将螃蟹分为42个实验样品,每个样品3只鲜活螃蟹;42个实验样品放在低温4℃的恒温生化培养箱中贮藏,每天从培养箱中按时取出6个螃蟹样品进行光谱数据采集及新鲜度指标TVB-N的测定,历时7 d。采用近红外光谱(NIRS)对贮藏在不同时间下的河蟹新鲜度进行评价,使用挥发性盐基氮(TVB-N)作为评价河蟹新鲜度的指标,首先通过比较经五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法、 kennard-stone(KS)算法、光谱-理化值共生距离(SPXY)算法三种样本划分方法处理后所建模型的预测效果确定最优样本划分方法,最终采用五折交叉验证(5-fold CrossValidation)算法对样本进行划分。其中的32个样品被划分为训练集进行模型构建,其余的10个样品被划分为测试集用于模型检验。然后在经过五折交叉验证法对样本进行划分的基础上,分别采用小波变换(WT)、 Savitzky-Golay平滑、一阶导数法(Db1)、二阶导数法(Db2)这4种单一算法以及小波变换(WT)与Savitzky-Golay平滑相结合的算法进行预处理,通过比较预处理后所建模型的预测效果,确定了小波变换(WT)预处理为最优光谱预处理方法,从而消除了光谱中的无用信息并提高了信噪比。再次,在WT预处理的基础上,分别采用主成分分析(PCA)法和连续投影(SPA)算法提取光谱特征波段,通过建模比较确定主成分分析(PCA)法为最优波长选择方法,以所选的16个特征波长作为模型的输入,不仅提高了模型的运行速度还可以提高模型的稳定性。最后,在经过PCA特征提取后,分别采用偏最小二乘回归(PLSR)算法和多元线性回归(MLR)算法构建TVB-N定量预测模型,通过比较两种模型的预测效果,确定了偏最小二乘回归(PLSR)模型为最优建模方法,最终确定的最优模型为基于WT-PCA-PLSR建立的模型,模型预测决定系数R^2为0.89,预测均方根误差RMSEP为3.00。综上所述,所建立的预测模型具有较高的精度,可以实现对河蟹新鲜度的快速检测,具有较好的市场应用前景。     

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Vis/NIR光谱传感的鲜食葡萄糖度检测系统

糖度是影响鲜食葡萄品质与风味的关键因素,对其可溶性固形物SSC的检测具有切实需求。近年来,随着芯片级光谱传感器的生产技术趋于成熟,具有高精确性与稳定性的片上光谱传感器为可见/近红外检测技术开辟了新的途径。设计、搭建、测试了一套体积小、易操作、低成本的用于鲜食葡萄糖度无损检测的光学系统。系统以两块搭载芯片级光谱分析技术的新一代可见/近红外光谱传感器AS7263(美国AMS半导体公司)为核心元件。每个AS7263传感器具有6个集成了纳米光干涉滤波器的数字光谱通道和一个可通过单芯片准确控制电流(1～100 mA)的LED光源。传感器光谱通道的中心波长范围610～860 nm;两个LED光源的中心波长分别为730和850 nm,半峰全宽(FWHM)为50 nm。首先,运用此原型在避光环境下采集276颗巨峰葡萄浆果的光谱信息;用手持式PAL-1糖度仪检测样本SSC(°Brix)并计算基于t分布的样本糖度真值SSC_t:SSC_t0.9与SSC_t0.95。其次,针对样本原始光谱数据,采用PCA提取主成分,根据得分因子分布,剔除了16个位...     

基于NIR的鲜食葡萄物流过程安全系统

针对鲜食葡萄物流过程中的实际模式及通常会使用SO₂保鲜剂的情况,研究了4种温度及定量SO₂胁迫条件下,基于近红外光谱和质构变化的鲜食葡萄货架期预测方法,结合信息技术设计了基于货架期预测的物流过程安全系统,以期减少鲜食葡萄物流过程中的损失。质构变化是鲜食葡萄采后到达货架期终点的重要原因,研究使用SO₂浓度传感器控制电磁阀,通过SO₂自动补偿获得设定SO₂浓度,研究了不同浓度SO₂胁迫条件下鲜食葡萄的质构变化规律及温度的影响。对比了多元散射校正和一阶S-G求导预处理方法对原始光谱的预处理效果,采用偏最小二乘回归方法建立了基于近红外光谱的鲜食葡萄质构无损检测模型,模型决定系数为0.93,均方根误差为1.70,通过交叉验证,模型预测准确度为0.81,均方根误差为2.91。研究表明,近红外快速无损检测可结合品质变化建模和信息技术用于提高果蔬采后物流过程安全管理效率。     

基于频域近红外光谱法的生物组织光学参数的检测与三维重构

生物组织的光学特性参数与组织的各种生理、生化以及病理过程密切相关。光学特性参数的检测与三维重构可以在一定程度上了解组织的内部结构及特性。基于频域近红外光谱法,使用美国ISS公司的频域近红外光谱检测系统,采用多光源多检测器技术,将830 nm的激光经过调制后,照射进放置了具有一定吸收系数和散射系数的异质体小球的牛奶中,检测出射光的光强和相位,然后应用光学扩散层析成像技术,通过计算含有异质体小球的牛奶的光学参数,重构出了牛奶中异质体的具体位置。实验结果表明,利用频域近红外光谱法得到的出射光的光强和相位信息,能够较准确地计算出牛奶及异质体小球的吸收系数和散射系数等组织光学参数,并可进一步定位出牛奶中异质体小球的位置。因此,可以考虑将该方法应用在分析及定位水果病变等农产品品质检测领域。