可见-近红外漫反射光谱技术对羊毛和羊绒的鉴别研究

应用可见-近红外漫反射光谱技术对甘肃不同地区的130个羊毛和羊绒样品进行定性鉴别研究。结果表明：采用主成分-马氏距离聚类判别分析法,羊毛和羊绒样品界线;主成分回归分析技术结合多元离散校正、一阶导数等预处理方法,以及最佳主成分因子为8、不确定因子为1.00等参数,建立的定性鉴别模型预测性能较好,外部验证正确率为100%。说明利用可见-近红外漫反射光谱定性分析技术可以快速鉴别羊毛和羊绒。     

掺有植物性填充物牛奶的近红外光谱判别分析

为探索近红外光谱技术在生鲜牛奶掺假检测中的应用, 寻找一种快速的检测方法,以分别掺有植物奶油、植物蛋白、淀粉的牛奶为材料,利用傅里叶变换近红外光谱仪对样品进行扫描并得到光谱数据, 应用Fisher线性判别分析和偏最小二乘法对试验数据进行了多元统计分析。分析结果表明,利用Fisher判别分析建立的掺假牛奶判别模型的正确判别率达到97.78％,对未知样进行检验,正确判别率达到94.44%;利用偏最小二乘法建立的各掺假物质掺入量的定量检测模型,各掺假牛奶的校正集决定系数(R2)均在99.0%以上,各掺假牛奶的验证集决定系数均在98.5%以上,模型的预测效果良好。上述2种方法说明了近红外光谱技术可以实现对掺有植物性填充物牛奶的快速定性、定量鉴别。     

近红外光谱的主成分分析-马氏距离聚类判别用于卷烟的真伪鉴别

为了快速准确的鉴别卷烟真伪,以A牌和假冒A牌卷烟为实验材料,采用近红外光谱法结合主成分分析-马氏距离判别分析方法建立了鉴别模型.首先对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析结果表明,前4个主成分的累积贡献率已达98.46%,说明这4个变量能够代表原始光谱的主要信息.从120个样品中随机抽取100个用于建立4个主成分变量的定性判别模型,模型的相关系数达到了0.95,对20个未知样品的预测结果准确率为100%.说明近红外光谱结合模式识别方法进行卷烟真伪定性鉴别在技术上是可行的,可以作为卷烟真伪鉴别的一种辅助手段.     

近红外光谱技术鉴别海面溢油

为快速了解和掌握海面溢油的种类,以便采取应急措施,提出了近红外光谱技术结合模式识别鉴别海面溢油的方法。自行配制了56个汽油、柴油、润滑油的模拟海水样品,用有机溶剂萃取出海水中的溢油后记录其近红外光谱,将原始光谱进行多元散射校正(MSC)和Norris一阶导数平滑预处理后,在主成分分析(PCA)提取不同种类溢油样品特征的基础上引入马氏距离建立溢油样品的识别模型。研究了光谱预处理对溢油鉴别的影响;探讨了马氏距离阈值的确定。结果表明,主成分分析可将原始数据压缩而马氏距离判别可给出离群点的阈值,本文建立的校正模型能正确判别浓度在0.4 μL·mL-1以上的溢油类别,为近红外光谱结合化学计量学方法建立校正模型进行海面实际溢油样品的分类提供了思路。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

近红外漫反射光谱鉴别鸡蛋种类

提出一种利用近红外光谱技术进行鸡蛋种类快速、无损鉴别的新方法.选用7500-4000cm-1的光谱,采用标准正态变量变换(SNV)后作主成分分析(PCA),选取前10个主成分作为模型输入,种类类别作为模型输出,分别建立了3种鸡蛋种类的线性判别法(LDA)和支持向量机(SVM)鉴别模型,所建模型均能较好的对鸡蛋种类进行鉴别,SVM模型效果优于LDA模型,其预测集正确识别率达97.44％.结果表明,近红外光谱技术可用于鸡蛋种类的快速、无损鉴别.     

利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性研究

采集了22个合格液态牛奶样品,并制备了50个掺入不同含量三聚氰胺(0.1～1 500 mg·kg-1)的牛奶样品,应用近红外光谱仪扫描其透射光谱,研究利用近红外光谱快速检测牛奶中三聚氰胺的可行性。采用偏最小二乘法建立近红外光谱与牛奶中三聚氰胺含量之间的定量模型,结果表明近红外光谱受检测限的限制,难以准确预测牛奶中掺入的三聚氰胺的含量。而应用近红外光谱,结合判别偏最小二乘法建立定性模型,则可以实现对合格牛奶及掺入三聚氰胺的牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。因此,基于近红外光谱的检测方法可以初步判断牛奶中是否含有三聚氰胺,作为高效液相色谱法的补充,为定量检测做初步的筛查,可大大提高检测效率。     

近红外漫反射光谱法快速无损鉴别阿胶真伪

采用近红外光谱漫反射光谱技术和模式识别技术快速鉴别阿胶真伪.收集来源不同的阿胶(真品8个,伪品6个),采集其近红外漫反射光谱,使用多重散射校正和小波变换对光谱进行预处理后,分别应用相似度匹配和马氏距离方法建立质量鉴别模型.相似度法使用真品谱图作为标准谱图,用样品谱图与标准谱图的相似度值来鉴别阿胶质量;对阿胶样品进行重复扫描得到28张谱图,随机分为3组后应用马氏距离法建立交叉验证鉴别模型.两种模式识别方法均能准确无误的鉴别阿胶真伪,表明近红外光谱和模式识别技术结合可快速、准确、客观地进行阿胶质量鉴别,可推广到其他中成药的质量鉴别.     

基于拉曼光谱技术鉴别新陈大米的方法研究

基于拉曼光谱检测技术结合化学判别方法,建立新陈大米拉曼光谱判别模型;建立适当的样品预处理方法,确保样品制备的均一性,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785 nm波长激光激发下,获取样品200～2 400 cm-1的拉曼光谱信息;对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。利用主成分分析法（PCA）对拉曼光谱进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法（PLS）,建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明：该模型判断新陈大米是可行的,为大米新陈度的快速判别提供了一种新的方法。     

纺织纤维及其制品非破坏性快速鉴别的研究

纺织纤维的快速鉴别对我国纺织品生产过程质量控制、贸易和市场监督具有重要实际意义。文章收集了的12种纺织纤维共214个样品,研究了各种形态样品的近红外光谱测量方法。采用多元光散射校正方法消除噪声和基线漂移对光谱的影响。对样品总集光谱进行系统树分析,发现组成接近的纤维样本能均够聚类在一起,有些不同种类纤维之间有交叠。结合近红外光谱和簇类的独立软模式方法(SIMCA),可以实现化学组成非常接近的不同纤维种类的区分。该研究结果表明,采用近红外分析技术,实现非破坏性地快速鉴别纺织纤维是可行的。     

基于近红外光谱和变量优选的棉麻混纺织物棉含量快速检测

纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000～10 000 cm-1光谱范围内采集样本的反射光谱,对样本光谱进行范围初选和预处理分析。在此基础上,利用UVE(uninformative variables elimination),SPA(successive projections algorithm)及CARS (competitive adaptive reweighted sampling)方法对光谱变量进行优选,再应用PLS(partial least squares)建立棉麻混纺织物中的棉含量预测模型。最后,采用最优预测模型对未参与建模的样本进行预测。研究结果表明,4 052～8 000 cm-1光谱范围为棉含量较优的建模光谱范围。CARS变量选择方法能较为有效地提高预测模型的精度,CARS-PLS模型的校正集、预测集相关系数和均方根误差分别为0.903,0.749和8.01%,12.93%。因此,近红外光谱联合CARS变量优选可以用于棉麻混纺织物棉含量的快速检测,CARS方法可以有效简化预测模型,提高预测模型性能。     

近红外漫反射光谱法测定天然纤维素浆粕聚合度

提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、木)浆粕聚合度的方法。实验收集了195个天然纤维素浆粕样品,采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度,对样品进行粉碎预处理后,放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联,分别建立了棉木浆粕混合样品、棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。最优模型相关系数分别为0.980,0.993,和0.886,预测均方根误差(RMSEP)分别为147,143和53。研究了近红外方法精密度和准确性。结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型,且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。另外,采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型,结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。该方法操作简单、分析速度快,能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求,为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。     

利用二维相关红外光谱研究竹原纤维的热微扰作用

采用红外光谱法和二维相关光谱分析技术,对竹原纤维的热微扰作用进行了研究。通过竹材和服用竹原纤维的红外光谱图的比较,可以看出,和竹材相比,服用竹原纤维木质素和半纤维素含量明显 降低。从不同温度（50～120 ℃）服用竹原纤维的动态红外光谱图得出,在这个缓慢升温的过程中,温度只是一种微扰,并没有发生剧烈的氧化作用。最后,借助于二维相关光谱分析,研究了服用竹原纤 维和竹材在温度微扰作用下,红外光谱中各基团的相关变化情况。二者的二维相关红外光谱分析结果表明,服用竹原纤维和竹材都在1 655 cm-1处出现最强自相关峰,说明其对应的化学基 团对于温度变化十分敏感。二者的区别在于,在800～1 300 cm-1波段,竹原纤维只有几个较弱的自相关峰和交叉峰,而竹材在这一波段出现一个较强的5×5峰组,说明服用竹原纤维和竹材 的化学成分具有显著的差别,其对热微扰的敏感性大大降低。初步的研究结果表明,二维相关红外分析可以作为分析服用竹原纤维热微扰过程中结构动态变化的一种新方法,也为竹原纤维氧化机理的研究 提供了一种新手段。     

应用可见/近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

为了实现纤维种类的快速鉴别,选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维,提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维品种的新方法。应用可见/近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线,用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行模式特征分析,根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测,通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化,将前6个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM模式识别模型,实现类别预测的同时也完成了数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-LS-SVM的模型的建立,对其余预测集样本50个进行验证,结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向量机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用,为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法,为维护消费者权益,保证纺织品质量,实现纺织原料及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。     

基于自编码网络流形学习的毛竹笋不溶性膳食纤维含量红外光谱建模

提出了一种结合自编码网络(AN)流形学习和偏最小二乘(PLS)法的红外光谱建模方法AN-PLS。AN-PLS方法首先用AN算法对红外光谱数据进行非线性降维,再结合PLS建立回归模型。利用该方法建立了毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的近红外光谱和中红外光谱回归模型。结果表明,用AN-PLS方法建立的回归模型,比用其他常用光谱数据预处理方法结合PLS及用单独PLS算法建立的模型具有更小的预测均方根误差RMSEP和更高的决定系数R2,因此,AN-PLS具有较优的建模与预测能力,利用近红外光谱和中红外光谱技术结合AN-PLS建模,可实现毛竹笋中不溶性膳食纤维含量的准确测量。     

棕榈藤纤维和导管长度的近红外光谱预测研究

对我国华南地区六种棕榈藤的纤维和导管形态特征进行了观测,研究了应用近红外光谱分析技术预测棕榈藤纤维长度和导管长度的可行性.结果表明:六种棕榈藤的纤维平均长度在1229～1917μm,导管的平均长度在1035～2129μm;发现株榈藤纤维长度和导管长度模型的建立采用偏最小二乘法和完全交互验证法,在350～2454 nm谱...     

Enhanced mechanical properties of bamboo fiber/HDPE composites by grafting poly(amido amine) onto fiber surface

The mechanical properties of bamboo fiber composites depend on the interfacial strength between fiber and high-density polyethylene (HDPE) matrix. Different poly (amido amine) (PAMAM) dendrimers were grafted onto bamboo fiber to improve the interfacial strength of the resulting composites. The surface morphology of the resulting materials was characterized by scanning electron microscopy and atomic force microscope. Surface characteristic the bamboo fiber surface were examined by X-ray photoelectron spectroscopy and Fourier transform infrared (FT-IR). The characterization results revealed that PAMAM were chemically grafted onto the surface of bamboo fiber.     

Banana fiber/chemically functionalized polypropylene composites with in-situ fiber/matrix interfacial adhesion by Palsule process

Chemically functionalized maleic anhydride (MAH)-grafted polypropylene matrix has been used (in place of polypropylene as matrix with compatibilizer) to process banana fiber/chemically functionalized polypropylene (BF/CFPP) composites, without using any compatibilizer and without any fiber modification by Palsule process. Fiber/matrix interfacial adhesion generated, in-situ, due to interactions between BF and the MAH of the CFPP matrix has been established by Fourier transform infrared spectroscopy and scanning electron microscopy. Mechanical properties of the BF/CFPP composites developed by Palsule process with in-situ fiber/matrix interfacial adhesion in this study have been found to be higher than those of the matrix and it increases with increasing amounts of fibers in composites, and are better than properties of literature reported BF/polypropylene composites processed with compatibilizers. Measured modulus of BF/CFPP composites compares well with values predicted by rule of mixtures, Hrisch model, Halpin-Tsai equations and its modified Nielsen version, and with Palsule equation. The feasibility of developing natural fiber/MAH grafted polyolefin composites by Palsule process without using any compatibilizer and without any fiber treatment is demonstrated.     

Unsaturated polyester resin (UPR) reinforced with flax fibers,untreated and cold He plasma-treated: thermal,mechanical and DMA studies

Hemp, jute, flax, bagasse, coconut and bamboo fibers are some of the natural fibers that have attracted attention for the preparation of composite materials because of their low cost compared with synthetics fibers (glass, carbon). The performance of a natural fiber as reinforcement in composite materials is linked to its ability in term of adhesion with the synthetic matrix. This depends mainly on the quality of the fiber surface. In order to improve this adhesion, a thin reactive coating is generally used. In this study, cold He plasma treatments have been carried out on reinforcing flax fiber. Composites with unsaturated polyester resin (UPR) have been used with untreated flax fibers and plasma-treated fibers. The data characterizing the thermal, mechanical (dynamic and static) will be presented in order to analyze the efficiency of the He plasma treatment on the composite performances.     

栀子药材提取工艺的近红外光谱实时控制方法研究

提出了用近红外光谱技术实时控制中药提取工艺的新方法。采用光纤近红外光谱法分析不同工艺条件下的栀子药材提取液样本,通过SIMCA方法建立了工艺稳态监控模型,用于评价26个未知样本的工艺状态,成功地判别了其中的全部异常工艺样本。结果表明,近红外光谱结合SIMCA分析方法是一种快速、方便、有效的工艺监测手段,该方法无需对指标成分进行定量,即可通过样品整体近红外光谱监控其工艺是否正常,从而为中药提取工艺的实时控制提供了一条新的思路。