基于便携式拉曼光谱的进口散装橄榄油品质现场快速无损鉴别方法

随着食品全球产业链的整合和大众生活水平提高,进口植物油在日常饮食中占比逐步增加,具有丰富营养价值的橄榄油在植物油产品中备受关注.在进口散装橄榄油的跨境运输和通关过程中,由于环境、温度和时间等因素的影响,分仓储运的橄榄油中不饱和脂肪酸可能发生氧化,以及初榨橄榄油中果肉碎渣沉淀在多次换仓时进行累积,导致橄榄油不同分仓和同一...     

基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究

提出了一种应用近红外光谱技术快速无损鉴别橄榄油产地的新方法。采用近红外光谱仪获取三种不同产地的橄榄油各30个样本的光谱漫反射特征曲线,利用全局搜索算法-遗传算法提取特征波长,即从光谱751个波长数据提取9个特征波长数据,并将其作为主成分分析法的输入变量,运用主成分分析法建立分析校正模型。结果表明,主成分1和2累计可信度已达99.130%,对不同产地的橄榄油有很好的聚类作用,同时也说明遗传算法抽取特征波长方法正确。将提取到的六种主成分作为BP神经网络的输入变量,品种类型作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络模型,对30个未知橄榄油产地进行预测,预测结果准确率达100％。该方法能快速无损地检测橄榄油产地,同时也为其他油类产地鉴别提供了一种新方法。     

基于最小二乘支持向量机的橄榄油掺杂拉曼快速鉴别方法

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的橄榄油掺杂拉曼快速鉴别方法。首先,收集若干己知类别的橄榄油样作为训练样本,获取其拉曼谱图,并对其谱图进行预处理和波段选择,进而构建LSSVM分类器;对于未知类别的油样,获取其拉曼谱图,并进行相应的预处理和波段选择,由LSSVM分类器获得鉴别结果。实验以7种已知的特级初榨橄榄油为基础,分别掺入4种其它植物油(大豆油、菜籽油、玉米油、葵花籽油),获得112个掺杂油样。将全部样本随机分成训练集和测试集,对测试集样本的预测实验结果表明,本文方法能有效鉴别橄榄油掺杂,且掺杂量最低检测限为5%。与其它分类方法相比,LSSVM分类法具有最佳的分类性能。该方法快速、简便,为橄榄油掺杂鉴别提供了一种全新的方法。     

基于近红外光谱的橄榄油品质鉴别方法研究

目前市面上销售的橄榄油主要分为特级初榨橄榄油和普通初榨橄榄油两类,为了鉴别两种不同品质的橄榄油,提出了一种应用siPLS-IRIV-PCA算法的橄榄油品质鉴别的新方法。基于橄榄油的近红外光谱数据,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对橄榄油的近红外光谱进行了波长区间优选,使用交叉验证均方根误差(RMSECV)评估模型的性能并选择最优波长区间,通过迭代保留信息变量(IRIV)算法从最优波长区间中选择特征波长,根据选择的特征波长构建主成分分析(PCA)模型。对90组特级初榨橄榄油和90组普通橄榄油样本进行了判别鉴定。PCA将1 427个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为51.891 8%和26.473 2%;siPLS-PCA将408个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为56.039 1%和36.235 5%;siPLS-IRIV-PCA将6个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为66.347 6%和32.304 3%。结果表明,与PCA和siPLS-PCA鉴别方法相比,siPLS-IRIV-PCA具有最佳的鉴别性能。     

近红外光谱烟叶质量等级快速检测与等级特征分析

烤烟等级质量对配方设计和卷烟工业生产的稳定起着重要的作用.采用传统外观分级法对2018年全国40个地级市产地的768份烤烟烟叶样品进行分类定级,包括7个不同烟叶质量等级.应用近红外光谱建立烟叶质量等级预测模型,分析不同等级烟叶化学基团及相关成分的近红外吸收光谱特征.结果表明:不分产区建立全国烟叶等级预测模型,建模集与预...     

针对水质监测的紫外-可见光谱双光程融合优化算法

紫外-可见光谱法多参数水质在线监测系统面对复杂水体时,常需要频繁改变探头光程以保持光谱较高的信噪比。然而,适合的光程往往需要大量实验才可确定,难以满足在线监测系统对实时性、精度、灵敏度、稳定性等的实际需求。研究了一种紫外-可见光谱双光程融合优化算法,将同时采集的长短两种光程光谱使用了滑窗法估计它们光谱噪声方差分布,确定光谱强噪声区间;由于长短光程光谱的信号强度不同,使用了遗传算法计算得到双光谱融合的最佳增益匹配倍率;最后,按噪声方差分布使用分段加权方式得到较高信噪比的双光程融合光谱。实验结果表明,利用该法对重庆长寿湖水样、嘉陵江某排污口及邻苯二甲酸氢钾标准溶液三种样本进行测试,其融合光谱在200～250 nm区域的强噪声得到抑制,零值干扰左推至220 nm之前,样本的峰值信噪比均有显著提高,证明了算法的有效性和普适性。该算法无需大量实验以获得最佳光程,对于拓宽紫外-可见光谱水质在线监测系统的应用范围具有较为重要的现实意义。     

基于可见-近红外光谱的可乐品牌鉴别方法研究

提出了一种采用可见-近红外光谱分析技术快速鉴别可乐品牌的新方法。采用美国ASD公司的便携式光谱仪对三种不同品牌的可乐进行光谱分析,各获取55个样本数据。将样本随机分成150个建模样本和15个预测样本,采用平均平滑法和标准归一化方法对样本数据进行预处理,再用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将建模样本的主成分数据作为BP网络的输入变量,可乐品牌作为输出变量,建立三层人工神经网络鉴别模型,并用模型对15个预测样本进行预测。结果表明,预测准确率为100%,实现了可乐品牌快速、准确的鉴别。     

基于紫外拉曼光谱的转基因大豆油快速识别方法研究

转基因技术对实现作物增产增质,降低农药使用量,降低生产成本等具有重要作用,但对生态环境也存在一定的潜在威胁。为了防止转基因大豆在食品化中的滥用,对转基因产品快速鉴别技术的研究尤为迫切。紫外拉曼光谱检测技术具备外场远距离无损遥测检测,简单高效,快速准确等优点,可有效用于物质遥测鉴别领域。基于紫外拉曼光谱的转基因/非转基因大豆油以及与其他类别食用油鉴别方法,采集了五种不同食用油(两种品牌转基因/非转基因大豆油各500组样本和一种稻米油100组样本,共2 100组样本)在3 500~400 cm-1(268~293 nm)范围内的日盲紫外拉曼光谱信息,为提高光谱数据的信噪比并保证分类识别的准确性,对上述光谱数据采用Savitzky-Golay滤波降噪、基于自适应迭代加权惩罚最小二乘法(airPLS)的基线校正以及多元散射校正(MSC)的光谱数据修正等预处理。根据大豆油的紫外拉曼指纹图谱,分析出主要化学成分包含脂肪类、蛋白质类、酰胺类。将每种大豆油样本按1∶1划分为训练集和测试集,输入训练集数据至支持向量机(SVM)进行训练,采用10折交叉验证建立最佳模型,识别准确率达99.81%,对转基因大豆油的判别效果显著;采用主成分分析法(PCA)进行数据降维处理,提取出8个主成分,累计贡献率为74.84%,可代表大部分原始数据特征。在此基础上,将预处理后的光谱数据按4∶1划分为训练集和测试集,采用偏最小二乘回归判别分析方法(PLS-DA),结合10折交叉验证法建立全谱的最佳PLS-DA模型(判别阈值设置为0.5),判别准确率达到70.95%。研究表明,紫外拉曼光谱分析方法可较为准确地鉴别非转基因/转基因大豆油,同时可鉴别大豆油与稻米油,实现对转基因大豆食品的快速无损鉴别,可望成为转基因大豆油及其食品的现场检测新的技术途径,对推动转基因产品遥测鉴别技术的发展具有进步意义。     

基于可见-近红外反射光谱技术的葡萄品种鉴别方法的研究

提出一种利用可见-近红外反射光谱技术快速无损鉴别葡萄品种的新方法.采用主成分分析法对三个葡萄品种的光谱进行聚类分析.结果表明, 黑提葡萄能够被区分.进一步采用人工神经网络技术对马奶子和木拉格两种葡萄进行品种鉴别.以前10个主成分作为神经网络的输入, 品种类型作为神经网络的输出, 建立三层BP神经网络模型.结果显示, 这两个品种的识别准确率达到98.28 %, 结果优于簇类独立软模式(SIMCA).同时提出葡萄品种鉴别的四个敏感波段: 452、493、542和668 nm.基于敏感波段光谱的BP神经网络预测准确率为97.41%.说明采用可见-近红外光谱分析技术结合主成分分析和人工神经网络的方法能够快速无损鉴别葡萄的品种, 为葡萄品种的鉴别提供了一种新方法.     

基于拉曼光谱技术的茶树叶片中类胡萝卜素含量的无损快速检测

叶片中类胡萝卜素是植被环境胁迫、光合能力和植被发育阶段的指示器。基于叶片的原位拉曼光谱响应特性对龙井43叶片的类胡萝卜素含量进行了研究,建立了两者之间的定量模型。本文共对315个龙井43叶片样本进行了拉曼光谱采集和分光光度检测。为排除检测过程中受噪声、基线漂移等因素的干扰,运用和比较了五种光谱数据预处理方法提取原始拉曼光谱中与茶叶中类胡萝卜素含量有关的有效信息。基于预处理后的数据建立了偏最小二乘(PLS)回归模型,拉曼光谱与类胡萝卜素含量的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.817和0.786。为进一步研究类胡萝卜素的拉曼光谱响应机理,本文采用连续投影算法(SPA)优选了17个拉曼特征波数建立相应的特征波数模型,模型的建模集和预测集的相关系数(r)分别为0.808和0.777。根据已建立的模型,探究了茶树四个不同叶位的叶片类胡萝卜素含量的变化。发现茶树叶片随着叶龄的增加,类胡萝卜素浓度呈先增后减的趋势。以第2位叶的类胡萝卜素含量最高。进一步验证了模型的可行性以及探索了将该模型应用于茶树叶片树龄和叶位探测的可能性。采用拉曼光谱技术可以实现茶树叶片中类胡萝卜素含量的原位、无损、定量检测。     

基于拉曼光谱和最小二乘支持向量机的橄榄油掺伪检测方法研究

为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测,对掺入葵花籽油、大豆油、玉米油的橄榄油共117个样品进行拉曼光谱检测,并用基于多重迭代优化的最小二乘支持向量机模型对掺入油的类型进行识别,综合识别率为97%。同时分别采用最小二乘支持向量机、人工神经网络模型、偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,结果显示最小二乘支持向量机具有最优的预测效果,其预测均方根误差(RMSEP)在0.007 4～0.014 2之间。拉曼光谱结合最小二乘支持向量机可为橄榄油掺伪检测提供一种精确、快速、简便、无损的方法。     

甲苯的激光拉曼光谱研究

采用激光拉曼光谱技术获得了甲苯的振动拉曼光谱,结合群论方法及退偏度测量,指认了其中16条振动谱线,为有机混合物中对甲苯的识别提供了依据。选择甲苯全对称环呼吸振动（1008.8cm-1）为检测谱线,对不同浓度的甲苯/四氯化碳样品进行了分析。研究结果表明：在200.1~2.61g/L浓度范围内,甲苯/四氯化碳振动拉曼光谱强度比与甲苯浓度呈良好的线性关系,线性相关系数为0.997。为甲苯的定量分析提供了一种有效的研究方法。     

甲苯的激光拉曼光谱研究

采用激光拉曼光谱技术获得了甲苯的振动拉曼光谱,结合群论方法及退偏度测量,指认了其中16条振动谱线,为有机混合物中对甲苯的识别提供了依据．选择甲苯全对称环呼吸振动（1008.8cm－1）为检测谱线,对不同浓度的甲苯／四氯化碳样品进行了分析．研究结果表明：在200．1～2．61g／L浓度范围内,甲苯／四氯化碳振动拉曼光谱强度比与甲苯浓度呈良好的线性关系,线性相关系数为0.997．为甲苯的定量分析提供了一种有效的研究方法．     

基于可见近红外光谱分析技术的马铃薯品种鉴别方法

基于可见-近红外光谱分析技术,提出了一种快速鉴别马铃薯品种的方法。以三种不同品种共计352个样本的马铃薯作为主要研究对象,随机将其分为建模集(307个样本)和预测集(45个样本)。对其中的建模集样品进行可见-近红外光谱分析,将获取的光谱图像通过多元散射校正(MSC)和窗口大小为9的Savitzky-Golay(S-G)一阶卷积求导方法预处理,消除颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱影响,降低原始光谱曲线的随机噪声影响。然后用偏最小二乘法(PLS)对数据进行降维、压缩,使用主成分分析方法(PCA)获得的前4个主成分累计贡献率达到96%以上,并从前4个主成分图谱中提取20个吸收峰作为输入变量,经过试验,得到一个20(输入)-12(隐含)-3(输出)结构的3层BP神经网络。最后利用该模型对预测集样本进行品种鉴别,识别正确率达到100%。此方法能较为快速、准确地鉴别马铃薯的品种,为马铃薯品质检测与鉴别提供了新思路。     

基于高光谱技术的玉米种子可视化鉴别研究

种子纯度是衡量种子品质的重要指标。提出一种基于近红外(874～1 734 nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据,随机选择288个样本作为建模集,剩余96个样本作为预测集。对玉米种子光谱曲线进行分析后,通过连续投影算法（SPA）选取7个特征波段作为输入,结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型,对预测集进行预测,获得较好的分类效果,其中R_C=0.917 7,RMSECV=0.444 2; R_CV=0.911 5,RMSECV=0.459 9,建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据,输入建立的SPA-PLS-DA模型,在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别,实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别,达到了较好的可视化效果。结果表明,通过可视化鉴别技术,可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量,为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。     

基于拉曼光谱技术的蜂王浆品质定量模型研究

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象,利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测,建立了水分、蛋白质的定量模型,探究对其定量分析的可行性,并进行光谱预处理以提升模型的预测能力,使其预测准确性更高。蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。其中光谱预处理包括导数、标准正态变换、多元散射校正、Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法,并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法,对蜂王浆样品光谱进行数据处理,寻找出最优的模型与处理方法。结果表明,利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想,水分的定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑（7）处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3,预测集决定系数为0.661 6,RMSEC为0.656,RMSEP为1.34,建模效果差。蛋白质的PCR定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑（7）处理相较之下最优,校正集决定系数0.675 0,预测集决定系数为0.566 8,RMSEC为0.548,RMSEP为0.957,建模效果较差。因此,基于PCR所建模型对蜂王浆水分、蛋白质的含量有一定的预测可能性,但建模效果较差,预测准确度低,稳健性差。而结合偏最小二乘法并进行S-G（7）+二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好,水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8,RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。蛋白质的PLS定量模型,通过对多种预处理组合处理结果进行对比,S-G（7）+一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳,蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5,RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497,建模效果好。因此,利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的,且所建定量模型稳健性良好,预测准确度高。通过上述实验可总结得出,在一些不可避免的外界因素影响下,将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性,比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效,优化效果更加明显,且有效提升了模型的各参数,更好的提高了模型预测的准确性。同时表明了,拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的,且检测准确度高,速度快,在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。     

紫外-可见多功能光谱电化学池的研制

利用研制的紫外－可见多功能光谱电化学池,以ＵＶ－Ｖｉｓ长光程薄层和光透支光谱电化学法的分别测定了Ｆｅ（ＣＮ）６＾３－／Ｆｅ（ＣＮ）６＾４－电对的反应电数ｎ;燕以ＵＶ－Ｖｉｓ光透半无限扩散和平行人射式光谱电学法分别测定了Ｆｅ（ＣＮ）６＾３－的扩散系数Ｄ。实验的结果均与文献值相近,从而表明了这种ＵＶ－Ｖｉｓ多功能光谱电化学池的可靠性。     

黄芩有效成分的紫外-可见吸收光谱表征

利用紫外-可见光谱的方法,对从中药黄芩中分离得到的3种黄芩有效成分的分子结构进行了研究。通过分析黄芩有效成分在甲醇溶液中及分别加入甲醇钠(NaOMe)、醋酸钠(NaOAc)、醋酸钠/硼酸(NaOAc/H₃BO₃)等5种诊断试剂后的紫外-可见光谱特征,讨论了利用紫外-可见吸收光谱推断黄酮类化合物母核结构及取代基位置的方法,为天然产物有效成分的结构鉴定提供了参考依据。     

高光谱技术融合纹理信息的羊肉总酚浓度快速检测

为了研究可见-近红外（Vis-NIR）高光谱成像对滩羊肉中总酚浓度（TPC）快速检测的可行性,基于光谱信息融合图像纹理特征建立TPC含量的预测模型,实现滩羊肉中TPC含量的可视化表达。将样本集根据3∶1的比例划分成校正集和预测集,采用多元散射校正（MSC）、基线校准（Baseline）、去趋势（De-trending）、卷积平滑（S-G）、标准正态变量变换（SNV）、归一化（Normalize）等校正方法去除原始光谱中不良散射等干扰信息。通过竞争性自适应加权抽样（CARS）、引导软收缩（BOSS）、区间变量迭代空间收缩法（iVISSA）和变量组成集群分析-迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）提取TPC浓度的代表性特征光谱。采用灰度共生矩阵（GLCM）算法依次提取肉样第1主成分图像中纹理特征。基于特征光谱及图谱融合信息建立滩羊肉中TPC含量的偏最小二乘回归（PLSR）与最小二乘支持向量机（LSSVM）预测模型并进行对比分析。结果表明,（1）利用De-trending+SNV预处理后的光谱数据建立的PLSR预测模型性能较好,其R2_C=0.874 9,R2_P=0.793 2;（2）采用CARS,BOSS,iVISSA和VCPA-IRIV分别提取出了23,35,57和43个特征波长,占全光谱的18.4%,28%,45.6%和16.8%;（3）采用BOSS法提取的关键性波长建立的LSSVM模型性能较好,其R2_C=0.851 3,R2_P=0.745 9,RMSEC=0.116 8和RMSEP=0.155 0;（4）与基于特征波长建立的预测模型相比,BOSS-ASM-ENT-CON-LSSVM模型为滩羊肉中TPC浓度的最佳图谱融合预测模型（R2_C=0.850 0,R2_P=0.770 9,RMSEC=0.116 0,RMSEP=0.144 7）;（5）利用BOSS-PLSR简化模型将TPC浓度反演到样本的高光谱图像上,通过色彩直观化形式展现出来,实现TPC含量的可视化表达。     

氯化钠溶液中纳米银胶的紫外-可见光谱研究

考察了纳米银胶制备中的一系列影响因素。用TEM和UV-Vis表征了水溶性高分子PVP,PVA和强电解质NaCl对纳米银胶的影响,发现不同制备方法和不同介质中得到的纳米银胶的分散性质和粒径大小不同,吸收光谱有差别。NaCl的加入对纳米银胶的吸收光谱影响显著,尤其是对于没有PVP,PVA保护的体系,当溶液中NaCl浓度达到某一临界值时,纳米银胶的吸收光谱出现突变。