近红外光谱检测蜂蜜中可溶性固形物含量和水分的应用研究

提出了一种利用近红外光谱技术定量分析蜂蜜中可溶性同形物含量(SSC)的新方法,同时对蜂蜜中的水分也进行了研究.在不同光谱范围内,通过对原始光谱的不同预处理,用偏最小二乘法分别建立了SSC和水分的近红外透反射光谱校正模型,所有模型都有高的的预测精度和水分的最优模型都为在全谱范围内,光谱预处理采用Norris平滑+一阶微分+多元信号校正,SSC模型的交互验证决定系数(RCV2)、交互验证误差均方根(RMSECV)、验证集决定系数(RP2)、验证误差均方根(RMSEP).SSC模型分别为0.998 6,0.190,0.998 5和0.127,水分模型分别为0.998 4,0.187.0.998 6和0.125.近红外光谱能实现蜂蜜中SSC和水分的准确测定.水分模型预测结果略好于相关文献的报道.     

便携式中波近红外光谱仪在线无损检测生鲜猪肉胆固醇

应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明：通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative, SG 1stD)、SG平滑(savitzky-golay smoothing, SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下：校正集相关系数(R_c)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration, SEC)=2.5607,验证集相关系数(R_p)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction, SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor, PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation, RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction, RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value, PV)与参比值(reference value, RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p＞0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50～70 mg·(100 g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。     

便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究

基于便携式短波近红外光谱技术检测了土壤总氮含量。采集浙江省文城地区农田土壤样本243个,将土壤样本分为三组,一组未经过粉碎、过筛等处理,一组做过2 mm筛处理,一组过0.5 mm筛过处理,采用usb4000便携式光谱获取土壤光谱数据,结合(savitzky-golay, SG)平滑算法,波长压缩算法和小波变换对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权、随机青蛙和连续投影算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归和基于特征波长建立了极限学习机和LS-SVM模型。结果表明过筛处理后的样本模型结果优于未过筛的样本模型结果,过0.5 mm筛处理的土壤样本模型预测结果略优于过2 mm筛处理的土壤样本模型预测结果,最优预测集的决定系数为0.63,预测均方根误差为0.007 9,剩余预测偏差为1.58。表明便携式仪器检测土壤总氮含量,经过过筛处理的土壤样品检测结果优于未过筛土壤样品检测结果,建议土壤样品检测总氮含量时需经过过筛处理,这样得到的结果较为理想,在此基础上采用性能较好的光谱仪器采集数据,以减小原始光谱噪声。     

便携式近红外光谱仪器现状及展望

近红外光谱分析技术具有速度快、操作简单等优点,在农业、制药等行业得到了大量应用,其中一些应用需要将仪器携带到分散的分析现场使用,为满足这一需求,很多体积小、便于移动的便携式近红外光谱仪被研制出来。这些仪器的种类较为繁多,采用了很多不同的基本原理,使用了不同的光路结构。文章综述了国内外便携式近红外光谱仪的技术现状,根据光路结构的不同将仪器分成滤光片型、光栅型、傅里叶变换型、声光可调滤波器型以及使用微机电系统(MEMS)的新型光谱仪等类型,重点介绍各类仪器的原理和主要部分的结构,同时简要介绍不同类型仪器的特点,并列举典型产品。也对测量附件、操作、显示等外围部分的设计作简要介绍,这些附件针对便携应用采取了特殊的设计。通过介绍,为新型便携式近红外光谱仪的研制提供借鉴。最后,对便携式近红外光谱仪器的现状作总结,并对未来国内外技术的发展进行展望。     

近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究

用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏最小二乘法(PLS)建立了抗性淀粉含量的近红外定标模型,对不同预处理得到的预测模型进行了内部验证和外部验证。结果如下：内部交叉验证方面,未处理、MSC+1thD预处理、1thD +SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.920 2,0.967 0,0.976 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.533 7,1.011 2,0.837 1。外部验证方面,未处理、MSC+1thD预处理和1thD +SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.805,0.976,0.992,绝对误差平均值分别为1.456,0.818,0.515,预测值和化学值之间没有显著差异(Turkey法多重比较),说明以近红外光谱分析法代替化学测定法是有可能的。在不同预处理方法之中,1thD+SNV的预处理方法无论内部验证还是外部验证都具有较高的决定系数和较低的误差值,定标模型精度更高,误差更小。     

近红外水分稳健分析模型研究

样品水分含量差异对近红外光谱分析模型的稳健性影响最为严重。文章以全籽粒小麦蛋白质含量为研究对象,分析了光谱预处理、有效波数区间的选取和全局校正模型应用对建立近红外水分稳健分析模型的可行性。结果表明,仅通过光谱预处理方法不能减少样品水分差异对预测结果的影响;选择有效波数区间和建立全局校正模型对消除水分的影响均有效,建立全局校正模型的效果最佳。并从理论上初步分析了各种方法的作用机理。     

近红外光谱分析测定鱼丸中的水分和淀粉含量

用近红外光谱技术分析了草鱼鱼丸中水分和淀粉的含量,并建立了数学模型.以定标集和验证集的相关系数(rc,rv)及预测标准误差(SEC,SEP)作为模型优劣的判定依据.结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)建立的数学模型效果最佳,具有较高的相关系数和较低的预测标准误差.水分和淀粉模型中,定标集样本的相关系数rc分别为0.9834,0.9634;预测标准误差分别为0.6293,0.8875;验证集样本的相关系数rv为0.9841,0.9699;预测标准误差分别为0.6358,0.8850.该研究说明利用近红外光谱分析技术测定鱼丸中水分和淀粉的含量是可行的.     

南疆沙尘区骏枣叶片水分含量检测的近红外光谱预处理方法对比

南疆地区沙尘多、灰尘大,枣树叶片表面经常覆盖一定程度的粗颗粒度沙尘,为了有效去除沙尘、灰尘在枣树叶片水分光谱测量过程中产生的散射噪声和基线漂移,研究一种适用于风沙较大地区的枣树叶片水分含量的快速检测方法,以不同灌溉梯度下的枣树叶片为研究对象,通过近红外光谱仪获取120个叶片样本的1 000～1 800 nm的光谱数据,并同步测量叶片水分含量,采用归一化、移动窗口平滑、SavitZky-Golay（SG）卷积平滑、SG求导、标准正态变量校正(SNV)和多元散射校正(MSC)等方法对原始光谱进行预处理,分析对比不同方法对散射噪声的处理能力,采用偏最小二乘回归分析方法筛选了敏感波段和建立预测模型。实验结果表明,枣树叶片水分含量强吸收峰为1 443 nm,波谷为1 661 nm;归一化光谱并未消除1 000～1 400 nm波段的散射噪声;移动窗口平滑和SG卷积平滑并未改进光谱曲线,散射噪声仍然存在;SG导数光谱的光谱特征峰和特征谷明显左移,光谱曲线不够平滑,噪声明显;SNV和MSC方法具有较好的散射噪声消除能力。偏最小回归分析方法筛选特征波长的结果表明（设置筛选波长数量为5）,基于原始光谱未筛选到1 443 nm的强波峰和1 661 nm的波谷附近的波段;基于归一化光谱在1 450 nm波峰附近筛选的波长有一定的偏差,在1 661 nm波谷附近的筛选的波长明显高于1 700 nm;基于移动窗口和SG卷积平滑光谱在1 443 nm具有一定的筛选能力,但并未筛选到1 661 nm附近的波长;导数光谱并未筛选到1 443和1 661 nm波段;SNV和MSC在波峰和波谷位置附近均筛选了敏感的光谱波段,其中MSC略优于SNV方法恰好在波峰和波谷位置,共筛选了1 002, 1 383, 1 411, 1 443和1 661 nm五个特征波段,也证明了MSC方法散射噪声和基线漂移处理能力最优,提高了敏感波长的筛选能力。偏最小二乘回归模型结果表明,不同预处理方法的RMSE值均较低,SNV和MSC方法改进了模型的预测结果,R2高于0.7,其中基于MSC方法的模型具有最高的R2和最低的RMSEP和RMSEPCV,R2=0.750 4,RMSEP=0.034 3,RMSECV=0.021 5,预测结果较优。证明MSC方法对沙尘和颗粒度引入的散射噪声具有较好的去除能力,可改进波长的筛选、提高预测模型精度,为南疆沙尘区的枣树叶片水分含量的无损检测提供了有效方法。     

鲜肉水分近红外漫反射方法及实验研究

研究鲜肉深层水分的快速、无损检测方法,并用于鲜肉深层水分检测仪器的研制,具有很重要的现实意义,也是市场迫切的需求。以猪鲜肉为样品,采用近红外离散式光源,应用基于稳态空间分辨方法的漫反射方式解决了检测深度问题,测量鲜肉水分含量,得到了比较好的实验结果,r均达到0.90以上。用变异系数calculation of coefficient of variability(CV)和组内相关系数intra class correlation(ICC)检验测量的可靠性,CV≤5%,ICC达到0.83,表明方法稳定可靠。     

波长优选对土壤有机质含量可见光/近红外光谱模型的优化

可见光/近红外光谱模型是土壤属性预测的有效工具。波长优选在光谱建模过程中起着重要作用。文中首先利用从安徽省涡阳县采集的130个砂姜黑土土壤样本获得可见光/近红外光谱,然后利用平滑与多重散射校正联合的光谱预处理方式消除光谱中的无关变量和冗余信息以提高模型预测结果的相关性,再利用SPXY方法挑选建模集样本,分别利用连续投影算法和遗传算法进行波长优选,最后利用留一法进行交互验证建立有机质含量的主成分回归模型。研究结果显示：连续投影算法和遗传算法都可以有效地减少参与建模的波长数并提高模型的准确度,尤其是遗传算法能够更好地提高土壤有机质含量预测精度,其相关系数、预测均方根误差和相对分析误差分别达到0.9316,0.2142和2.3195。通过合适的特征波长选取,不仅计算量可以大大减少,预测精度也会有效提高。     

用近红外法在线检测高分子材料中水分和乙醇含量

本文探讨了在工业生产中高分子材料的多组分在线成分分析系统。用近红外漫反射法研究了在线无损测定高分子材料中的水分及乙醇含量。对所测成分进行了定性、定量分析。该研究证明了测试系统的可行性     

快速、高精度可见光-近红外透射光谱测量技术研究

基于传统分光光度测量方法的构架,提出了一种快速、高精度测量可见光-近红外透射光谱的新方法,在该方法的测量过程中,光栅单色器的出射波长保持匀速的连续变化,同时参考光探测器和测试光探测器保持连续的光强采集。初步实验研究表明,新方法可把测量耗时降低到传统分光光度法所需时间的50%以下,测量得到的透射光谱与传统分光光度法的相对误差为0.070%,三次重复性测量的统计误差为0.042%。与现有常见可见光-近红外透射光谱的测量方法(分光光度法、CCD光谱仪法、傅里叶变换光谱仪法)相比,新方法同时具有以下优点：(1)有望显著提高可见光-近红外透射光谱的测量速度,从而应用于透射光谱的动态测量环境中;(2)具有较高的测量精度(0.1%～0.3%);(3)在测量过程中,系统的机械部件始终保持匀速的运动状态,测试系统因而具有较高的机械稳定性。     

便携式近红外光谱仪测定苹果酸度和抗坏血酸的研究

应用便携式近红外光谱分析仪对6种苹果进行无损检测,运用Kernel Isomap结合广义回归神经网络的方法分别建立苹果酸度和抗坏血酸定量分析模型.结果表明:采用Kernel Isomap方法能够使模型具有良好的预测能力.苹果酸度模型校正集相关系数Rc=0.9994,预测集相关系数Rp=0.979 9,RMSEP=0.0...     

胡杨叶片水分含量的近红外光谱检测

胡杨叶片水分含量是评价胡杨健康状况的重要指标。光谱检测法是一种常用的手段,但在近红外光谱的测量过程中,在一定程度上必然受到仪器噪声、摆放形态差异和环境的干扰,为避免噪声、散射对近红外光谱的影响,减少数据维数,采用多元散射校正(MSC)算法对原始光谱数据进行预处理,去除散射和基线漂移的影响,增加了光谱数据的信噪比,使有效光谱信息较为明显,谱带特征得到加强,有利于特征波长的选择。为降低模型的复杂度,防止过拟合现象,减小共线性影响,利用连续投影算法(SPA)进行特征变量选择,并通过多元线性回归模型,分析各个波长模拟的残差平方,评价各个波长的贡献,剔除贡献较小的波长,最终获得用于建模的特征波长,改善建模条件。最后使用偏最小二乘回归算法建立胡杨叶片水分含量检测模型。实验表明,直接使用原始光谱,利用SPA算法筛选变量个数为6个,模型预测精度为90.144%,相关系数r=0.674 24,RMSE=0.021 434,MSC处理后,利用SPA算法选定最终变量数为5个,预测精度为97.734%,相关系数r=0.781 63,RMSE=0.016 776。MSC和SPA算法有效的消除了散射噪声、减小了共线性干扰,模型的预测精度和相关性增加,误差减小,可用于胡杨叶片水分的快速无损检测,而且对其他作物叶片水分检测也具有一定的借鉴意义。     

可见光-近红外波段土壤水分含量偏振光谱响应变化研究

通过在350～2 500 nm波段范围内对不同水分含量的土壤进行偏振光谱测试与分析,确定土壤偏振光谱数据与水分含量之间的关系,研究土壤水分含量对偏振光谱的响应与变化,并确定最佳土壤含水量偏振光谱预测模型。结果表明,微分偏振光谱模型的精度要高于偏振光谱模型和吸光度模型,且模型均呈现拐点含水量,发现不同偏振状态下的拐点含水量均在30%附近,具有一定的规律性。     

拉曼光谱法检测三甘醇中的水分含量

三甘醇是具有强烈吸湿性的粘稠液体,被用作石油天然气产品的新型干燥剂及脱水剂,在对三甘醇品质进行评价时,水分的含量是非常重要的指标。本文利用拉曼光谱技术,对三甘醇样品的拉曼光谱图进行采集,三甘醇标准品在波数129cm-1、321cm-1、531cm-1、830cm-1、886cm-1有较强的拉曼信号,以特征波数886cm-1的信号强度与对应的水分含量做标准曲线,得回归方程为y=-42.95x+4583.5,相关系数R2=0.9986,说明拉曼信号强度与三甘醇水分含量有良好的线性关系。选择水分含量为10%、15%、85%、95%的三甘醇溶液作为回测,平均回收率在90.1%~115.86%,相对标准偏差在0.43%~10.1%,该方法可准确检测三甘醇中的水分含量,且快速、操作简便、样品用量少,可用于现场检测。     

近红外光谱预测稻谷水分含量特征谱区选择及其效率分析

对364份水分含量在2.24%～32.66%之间的“冈优916”稻谷样品,经均值中心化、一阶微分、标准归一化和多元散射校正等预处理后,采用分段间隔法、组合分段法、滑动窗口法和反向分段法等进行特征谱区选择,分别使用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归(PCR)两种定量分析方法,获得稻谷含水量近红外光谱预测模型最佳的特征谱区。首次给出了分段间隔法、组合分段法、滑动窗口法和反向分段法等传统的特征谱区选择方法的计算复杂度的计算公式,并对比分析了这几种特征谱区选择方法的程序运行效率。结果表明：采用PLS建模对稻谷含水量光谱的预测性能优于PCR建模,但PLS建模的效率低于PCR建模;在PLS建模中,采用反向分段法对稻谷光谱含水量的预测性能最好,其预测集的相关系数R_P为0.995 6,预测均方根偏差RMSEP为0.78%;其次是滑动窗口法,其R_P为0.994 3,RMSEP为0.89%;但这两种特征谱区选择方法的程序运行效率较低,反向分段法的平均运行时间为4.87 h,滑动窗口法的平均运行时间为29.82 h。该研究结果为今后在并行计算或分布式计算上开发近红外光谱预测模型的快速算法提供参考。     

基于光谱技术和支持向量机的生鲜猪肉水分含量快速无损检测

为实现生鲜肉水分含量的快速无损检测,在波长350～1 700 nm范围内采集生鲜猪肉98个样本的可见近红外反射光谱。经中值平滑滤波、多元散射校正和一阶微分复合预处理方法对原始光谱进行降噪处理。将样本数据随机分为训练集和测试集,以训练集交叉验证网格搜索法确定最佳惩罚参数,利用径向基核函数的支持向量机算法建立了支持向量机预测模型,并与偏最小二乘回归建模法进行比较。用径向基核函数的支持向量机算法所建模型对生鲜肉水分含量进行预测的结果为：训练集的预测相关系数R_c为0.96、标准差SEC为0.32,测试集的预测相关系数R_v为0.87、标准差SEV为0.67。实验结果证实用支持向量机所建模型适合于生鲜猪肉水分含量的无损快速检测。     

近红外技术在纸张水分率测量中的应用

为了解决纸张水分率指标的在线测量问题,研究了基于近红外光谱分析的水分率测量技术,阐述了介质对光谱吸收的基本原理,分析了该原理应用于纸张水分率测量时存在的问题,探索了采用两条谱线(测量谱线和参考谱线)的方法实现水分率在线检测的关键技术,设计规划并实验研究了相应的测量方案,论述了方案中各功能模块的作用.基于光谱法和干燥称重法的水分率对比测量实验表明,基于光谱法的测量准确度可控制在0.5％以内.因此该方法可实现在线检测且满足准确度要求.