利用近红外光谱鉴别纺织用竹纤维和麻纤维

利用近红外光谱技术对竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维进行了快速定性鉴别研究.首先扫描3种纤维的近红外光谱,利用化学计量学分析软件,对谱图进行一阶导数预处理,建立不同纤维的光谱数据库,并分别建立竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维的判别模型.利用判别模型,对未知样品进行判别.结果表明,近红外光谱可以在不破坏样品的情况下,可以快速鉴别竹原纤维、竹粘胶纤维和苎麻纤维.     

一种基于近红外光谱与化学计量学的绿茶快速无损鉴别方法

绿茶是我国饮用范围最广、最受欢迎的一类茶叶。不同品种绿茶叶外观上差别较小,非专业人员难以直接用肉眼进行辨别。传统化学方法操作复杂、检测费用较高,对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析。近红外光谱技术是一种简便、快速、无损、重现性好、可直接用于在线定性定量分析的新型分析技术。由于种植方式以及土壤、气候等生长环境的差异,不同品种绿茶叶中含氢基团有机物的种类和含量也不相同,因此可以通过扫描样品的近红外光谱,得到不同品种绿茶叶的特征信息,实现对不同品种绿茶叶的快速鉴别。研究提出了一种基于近红外光谱与化学计量学技术对不同品种绿茶的快速无损鉴别方法。使用近红外光谱仪得到了八个品种绿茶样品的光谱图,用主成分分析方法对不同品种绿茶样品数据进行了聚类分析。使用连续小波变换方法消除了光谱信号中的基线干扰,从而提升聚类效果。利用基于标准偏差与相对标准偏差的变量筛选方法进一步提高了聚类结果的准确性。结果表明：主成分分析后样品的第一主成分和第二主成分的方差贡献率之和在90%以上,可以选取前两个主成分进行聚类分析。直接采用原始数据进行聚类分析的准确率较低,难以满足应用需要;连续小波变换可以有效地消除光谱信号中的基线干扰。与直接使用原始光谱聚类结果相比,采用连续小波变换后聚类效果有显著提升,但依旧不能实现所有品种茶叶样品的准确鉴别。为了进一步提高方法的稳健性和分类结果的准确性,选取了标准偏差和相对标准偏差较大的波长数据进行聚类分析。在符合平均值大于1%的波长范围内,剔除标准偏差小于5‰的波长,进一步选择较大相对标准偏差值对应的波长点进行聚类分析。采用这种方式,可以仅使用几十个甚至是几个波长即可实现绿茶样品品种的准确聚类分析。波长筛选方法可以大大提高主成分分析结果的准确性,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法可以实现对不同品种绿茶的快速鉴别。经过对各个光谱吸收区域波长所对应官能团分析后,初步得出多酚、酰胺类以及氨基酸类物质的种类不同或含量差异是形成绿茶品种差异的重要原因。所提出的基于近红外光谱与化学计量学技术的方法具有较强的鉴别能力,为绿茶的快速无损分析提供了一种新手段。     

近红外光谱法对不同蒸制时间地黄的鉴别研究

建立近红外光谱技术鉴别不同蒸制时间地黄的方法。以近红外光谱聚类分析法对不同蒸制时间的地黄样品进行了聚类鉴别,并与薄层色谱法进行了对比研究。结合TLC实验结果,近红外光谱聚类分析结果中不同炮制时间的地黄样品被准确、快速的区分开。用近红外漫反射光谱技术应用于地黄的鉴别分类是可行和有效的,具有独特的优点。     

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。     

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。     

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。     

不同近红外光谱仪用于酒石酸美托洛尔片厂家鉴别的对比研究

建立近红外光谱定性分析模型,用于酒石酸美托洛尔片厂家的快速鉴别。采用Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外光谱仪和Micro NIR1700型微型近红外光谱仪两种仪器对来自四个生产厂家的66个批次的酒石酸美托洛尔片进行近红外光谱的采集,选用随机(random sampling,RS)法进行样品集的划分,得到校正集样品44个、验证集样品22个,选择一阶导数Savitzky-Golay15(SG15)点平滑、标准正态变量变换(SNV)作为预处理方法,根据不同类样本间光谱的差异结合谱带特征吸收的方法分别选择6 468～7 104和6 468～7 156 cm-1作为建模光谱区间,建立两种采样仪器的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。模型的混淆矩阵结果显示两种仪器采集的近红外光谱建立的定性分析模型能够快速、有效的鉴别不同厂家的酒石酸美托洛尔片,模型的准确率和否定率均达到100%。该研究有效证实了近红外光谱分析技术用于酒石酸美托洛尔片厂家定性鉴别的可行性,另外,该研究中采用了目前商业化最小、便于携带的Micro NIR1700型微型光谱仪,为药品的快速现场筛查提供了很好的启示。     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

红外光谱在纤维质文物材料鉴别中的应用研究

纺织纤维和纸张纤维是常见纤维质文物材料,是构成博物馆精美文物如服饰手稿书画的基本材料,近年来寻求通过无损或微损方法对这一类材料的鉴别以及劣化状况评价备受文物鉴赏家和文物保护工作者的关注。借助傅里叶变换红外光谱,研究博物馆常见纺织纤维材料棉、麻、桑蚕丝、柞蚕丝、羊毛的红外光谱特征和它们的分子结构组成异同,研究传统纸纤维稻草、麦草、龙须草、龙旗松、桑皮红外光谱特征。结果表明：衰减全反射傅里叶变换红外光谱无损分析技术可通过比较3 300～2 800 cm-1 CH,NH,OH振动区间光谱形状以及指纹区峰位以区别不同种类纺织品纤维;碳氧振动纸张纤维最明显光谱差异位置出现在与纤维素OH伸缩振动相关波数3 300 cm-1和与C—O—C相关波数1 332,1 203,1 050 cm-1。文章探索研究红外光谱技术结合主成分分析法在快速鉴别纤维材料中的应用。通过对全光谱数据多元散射校正(MSC)预处理后进行主成分分析,可以把红外光谱十分相似的纺织纤维棉和亚麻、桑蚕丝和柞蚕丝明显分类;对光谱相似的纸纤维,可采用选择不同光谱波数段进行主成分分析,比较发现能够把五种纸纤维明显区分的光谱区间为3 800～2 800 cm-1。本研究为分子光谱无损分析技术应用于文物材料鉴别、科学评估纤维材料保存状况提供基础研究。     

一种新型光谱多元分析模式识别方法

SIMCA采用PCA模型参数和F检验构造计算T2_i/T2_ucl和S_i/Q统计量作为样本分类的新属性,并计算待测样本到各类主成分空间的欧式距离作为判别类别的依据,是一种最常用和优秀的光谱分类方法。但是,在Q对T2作图平面上,以欧式距离确定的样本分布范围是一个圆,多数情况下并不一定能符合实际样本分布规律。本文在分析了SIMCA理论缺陷的基础上,提出了一种新方法,即用马氏距离代替欧氏距离作为判别依据来判断样本的类别。并设计了采用红外光谱判别组分比例很接近的掺假食用油样本的实验,以及用近红外光谱判别相近皮毛样本的实验。用调和比5%～8%的食用油红外光谱PCA模型,分别以马氏距离和欧式距离计算出其样本的分布范围,结果表明马氏距离的分类与识别能力更强。新方法和SIMCA对动物皮毛样本的正确识别率分别为87.5%和75%,对比例相近的食用油调和油的正确识别率分别为65%和55%。结果表明新方法对化学组成差异微小的样品分类精度明显优于SIMCA。     

多种红外光谱校正法的两面针产地鉴别研究

由于红外光谱数据采集受仪器状态和实验环境的制约,影响对样品的正确识别。基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,用多种方法对两面针的红外光谱数据进行校正后,利用SIMCA法建立鉴别模型;分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,通过比较分析以获得最适合建立两面针产地鉴别模型的光谱数据校正方法。结果显示,经多元散射校正和标准正态变换后,它们的PCA数据分布,以及产地分类模型之间的距离,都表明这两种校正方法在消除环境和人为因素的干扰的同时,能够很好的分离各个产地的样本,在对实际的样本识别中,其识别率和拒绝率均达到或接近100%。可见,多元散射校正和标准正态变换,均是两面针产地模型鉴别研究的理想校正方法。     

可见-近红外光谱用于鉴别山羊绒与细支绵羊毛的研究

近红外光谱作为快速、无损的检测技术,近年来在国内外越来越受到广泛关注。针对山羊绒与细支绵羊毛的可见／近红外光谱的特点,提出了应用主成分分析(PCA)结合人工神经网络（ANN）进行山 羊绒与细支绵羊毛的鉴别,并建立了羊毛、羊绒分析模型。应用可见／近红外反射光谱获取山羊绒与细支绵羊毛的光谱曲线,利用主成分分析对原始光谱数据进行处理,根据主成分的累计贡献率99.8%选 取主成分数6,并将所选取的6个主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。实验结果表明,16个未知样本的鉴别全部 正确,表明可见／近红外光谱结合主成分分析和神经网络技术对山羊绒与细支绵羊毛进行快速鉴别是可行的。     

红外光谱与聚类分析法无损快速鉴别肉苁蓉

应用傅里叶变换红外光谱（FTIR）法测定了栽培和野生肉苁蓉,以450～2 000 cm-1范围内的吸收峰吸光度为指标,以红外光谱图为对象,应用SMICA聚类分析（Cluster analysis）法对栽培和野生肉苁蓉进行了聚类分析。结果表明,红外光谱结合聚类分析技术可对不同来源的肉苁蓉进行鉴别,识别率和拒绝率达到90%以上,盲样检测的准确率也在95%以上。因此,红外光谱与聚类分析法相结合可以快速、无损识别中药材。     

基于近红外光谱和SIMCA算法的烟叶部位相似性分析

烟叶的外观特征能反映其内在品质,不同部位、品种、成熟度的烟叶在外观上表现出来的特征为烟叶生产加工提供了标准和依据.烟叶根据其在植株上着生位置不同可分为5个部位,分别为:顶叶、上二棚叶、腰叶、下二棚叶和脚叶.文章以2008年云南玉溪地区K326品种的5个部位各100份烟叶样品为实验材料,采集了500个近红外光谱数据,应用基于SIMCA算法的相似性分析数学模型,对不同部位烟叶的近红外光谱进行了相似性分析.实验结果表明,基于近红外光谱的烟叶部位相似性分析结果与实际烟叶部位之间的相似性程度是相符的,部位之间相距越大其相似性越差,同时相邻部位之间的相似程度是不同的.该研究对基于SIMCA算法的主成分数确定进行了讨论,并实现了类别间相似性的量化分析,对于烟叶复烤配方的替代、调整以及进行工业分级的评价等具有指导意义.     

近红外光谱技术的乳粉品牌溯源研究

采用近红外光谱漫反射模式,结合简易分类技术(soft independent modeling of class analogy, SIMCA)对不同品牌乳粉进行了分类溯源研究。实验共采集了四种不同品牌乳粉,包括光明乳粉54组,荷兰乳粉43组,雀巢乳粉33组以及伊利乳粉8组共138组样品的近红外光谱,通过对预处理后的训练集全谱段数据变量进行主成分分析,得出前三个主成分的累积方差贡献率为99.07%。利用SIMCA类建模法建立的乳粉主成分回归模型对预测集乳粉进行分类,研究结果表明,光明乳粉、荷兰乳粉、雀巢乳粉的识别率分别为78%, 75%, 100%,拒绝率分别为100%, 87%, 88%。因此,近红外光谱结合SIMCA建立的模型具备较好的乳粉品牌溯源能力,为快速、准确鉴别乳粉品牌提供了新思路。     

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。     

SIMCA分类法与PLS算法结合近红外光谱应用于卷烟纸的质量控制

应用SIMCA分类法与PLS算法结合卷烟纸的傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)建立了卷烟纸的分类模型,用于卷烟纸的判别分类,效果良好;同时,建立了测定卷烟纸定量、厚度、透气度、水分和灰分等性质的校正模型,其相应的相关系数分别为0.976 8,0.966 4,0.947 0,0.956 3和0.975 9;全交互校验均方残差分别为0.561 4,0.096 0,1.274 1,0.096 7和0.260 3。校正模型应用于样品实测,结果准确,令人满意。     

子宫内膜癌组织近红外光谱预处理与波段选择研究

应用近红外光谱技术对子宫内膜组织病理切片进行快速无损检测。收集了154样品光谱,其中正常样本的个数36个,增生的60个,癌变的58个。由于原始光谱中包含大量干扰信息,所以光谱预处理方法和波段选取的方法在近红外光谱分析中占有非常重要的地。利用多种预处理方法,包括一阶导数、多元散射校正、多项式最小二乘拟合求导、标准归一化、平滑、移动窗口中值滤波,对样品光谱进行了预处理。利用标准偏差谱来选取最优波段,选取的最优波段范围为4 000~6 000 cm-1。然后用处理后的光谱数据进行主成分分析,分类准确率达到100%。研究结果表明近红外光谱技术结合化学计量学方法可以作为一种癌症快速诊断的新技术,对于癌症的早期诊断和癌症组织的恶化过程研究具有重要的意义。