基于变权重正交变换的腈纶/棉运动纤维面料近红外光谱识别和信息增强机制

为全面阐释近红外光谱技术在纺织服装行业质量控制中的应用难题,本论文以腈纶/棉混纺纤维运动面料为对象,针对纤维面料的重叠信息精准选择和预处理技术直观化筛选应用进行研究。同时,以混纺纤维中的棉含量为指标,对纺织面料近红外定量模型建立中的分子信息识别和应用机制、建模样品及常规光谱处理对构建模型的影响进行了系统解释。最后,通过变权重正交变换算法计算从分子层面解析了纤维面料谱峰信息差异化贡献及纤维面料散射对定量模型构建和预测稳定性的影响。以期为我国纺织行业及纤维制品的精准化控制和质量表征特异化设备开发提供技术指导和参考。     

基于牛乳加工工艺的NIRS研究

详细地分析了均质、巴氏杀菌等不同加工工艺对牛乳近红外光谱的影响,首次发现各种加工后的牛乳与原料乳间在1 890 nm附近有明显的区别,通过这一特征波长点可以很好地判断牛乳是否经过加工处理,该结果为近红外技术在牛乳质量控制方面的研究提供了理论基础。论述了均质后吸光度急剧下降的液体乳,经杀菌工艺后吸光度反而升高以及常温原料乳随着均质压力的不断增强,其吸光度在整个光谱区域均呈下降趋势,脂肪球的物理结构变化,最终导致了吸光度的下降的原因。以商品乳中是否含有复原乳的鉴别为例,探讨了复原乳检测的机理,并利用SIMCA方法创建了复原乳定性判别模型,在光谱1 800～2 200 nm间,采用2D和Norris5.5预处理方法,判别结果表明对于商品乳中复原乳的正确辨别率可以达到98.1%。     

基于X射线图像的苹果体积在线快速测算

利用X射线二维图像的每个灰度值的负指数与厚度成正比的关系,在实验参量设置一定的条件下,计算出苹果的衰减系数;建立苹果体积数学预测模型,计算出苹果的体积。实验结果表明,X射线能量衰减与苹果厚度符合指数规律,回归相关系数R2μ=0.9932,衰减系数μ-m=0.0114;完整苹果真实体积与计算体积相关系数R2ν=0.9809,预测相关系数r2=0.9203,因此模型具有良好稳健性和预测性。     

生鲜乳中还原乳的近红外光谱法鉴别

探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行生鲜乳中是否含有还原乳鉴别的可行性,并对还原乳检测过程中多元散射校正(MSC)的适用性进行了讨论。文章利用SIMCA判别分析方法,建立了掺入还原乳之生鲜乳的定性判别模型,结果表明：当掺入比例为10%时,正确率达到96.7%,当达到20%以上时,该方法的正确判别率可以达到100%;另外,利用偏最小二乘法(PLS)还建立了还原乳掺入量的定量检测模型(r＝0.971,RMSEP=7.76%,RPD=5.13),双尾T检验表明,定量模型预测值与样品真实值间无显著性差异。上述2种方法充分说明了近红外技术可以实现生鲜乳中是否含有还原乳的快速鉴别。     

基于聚乙烯膜包装奶酪成分的NIRS检测研究

考察了聚乙烯包装膜对奶酪光谱的影响,提出了消除包装膜影响的新方案。探讨了近红外反射法直接检测带包装膜的奶酪成分的可行性。通过Norris导数滤波处理光谱,可以基本消除聚乙烯包装膜对奶酪光谱的影响,采用PLS结合MSC、求导等预处理建立了包装奶酪定量分析模型,其脂肪和蛋白质相关系数分别为0.928和0.952;建模标准差分别为0.240和0.355;预测标准差分别为0.326和0.219。与无包装奶酪和未滤波处理包装奶酪的模型比较,结果显示：与无包装奶酪模型差异极小,优于未采用Norris导数滤波处理的包装奶酪模型。实验表明近红外光谱分析技术可以在无损条件下快速检测包装奶酪中脂肪、蛋白质含量。