一种基于近红外光谱的天然产物抗氧化活性预测评价方法

提出了一种基于近红外(NIR)光谱的黄酮类提取物抗氧化活性计算预测新方法。采用1,1-二苯-2-苦肼基(DPPH)法测定28种黄酮类中药材提取物的抗氧化活性,并在4 000～10 000 cm-1范围扫描样品的红外光谱,采用偏最小二乘(PLS)算法建立了黄酮类组分近红外光谱与抗氧化活性之间的校正模型。建模过程中,以交叉验证相关系数(R2),交叉验证误差均方根(RMSECV)为指标,确定了用于建模的最优近红外波段和光谱预处理方法。校正模型的RSECV为9.50%,R2为 0.901 7,预测误差均方根(RMSEP)为14.8%。该方法快速无损、操作简便,可用于中药及天然产物提取物抗氧化活性的快速评价。     

近红外光谱和电子鼻技术用于葡萄酒发酵过程中酒精度的定量分析

采用近红外光谱和电子鼻对葡萄酒的酒精发酵过程进行了动态采样检测,通过主成分回归和偏最小二乘回归对酒精度变化进行了监控和预测研究。分别建立了近红外光谱、电子鼻以及二者融合数据对酒精度定量分析的主成分回归和偏最小二乘回归模型。结果表明,近红外光谱数据和电子鼻数据的主成分回归和偏最小二乘回归模型的相关系数(r)均大于0.99,但校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)较大。近红外光谱和电子鼻数据融合后,模型质量得到提高,建立的偏最小二乘模型r为0.999 2,RMSEC和RMSEP分别降低为0.206%和0.205%(v/v),定量精度较高。近红外光谱和电子鼻均适用于红酒发酵过程中对酒精度的定量分析,且二者结合应用能提高定量精度。     

小波阈值降噪模型在红外光谱信号处理中的应用研究

针对近红外光谱经常受到噪声干扰的特点,提出了利用小波阈值降噪方法进行光谱数据的降噪处理,以山羊绒表面油脂的近红外光谱检测为例,对比分析了三种小波阈值降噪模型(Penalty阈值降噪模型、Brige-Massart阈值降噪模型、缺省阈值降噪模型)的降噪性能。对降噪后的光谱数据采用偏最小二乘和支持向量机回归相结合建立了校正和预测模型,通过对比校验参数R2,RMSEC,RMSEP,分析评价了三种小波阈值降噪模型的降噪效果。结果表明: 三种降噪模型都能在一定程度上降低光谱信号的噪声,提高信噪比,改善光谱预测模型的精度,其中,Brige-Massart阈值降噪模型和缺省阈值降噪模型的降噪效果明显优于Penalty阈值降噪模型,与原始光谱信号建模的预测精度(R2=0.793,RMSEC=0.233,RMSEP=0.225)相比较,经过Brige-Massart阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.882,RMSEC=0.144,RMSEP=0.136)和经过缺省阈值降噪模型降噪后的光谱信号建模的预测精度(R2=0.876,RMSEC=0.151,RMSEP=0.142)均有较大程度的改善和提高,说明提出的小波阈值降噪方法能有效地降低原始光谱噪声作用,使光谱数据多变量分析模型更具有代表性和稳健性, 从而可以提高模型的预测精度。     

小麦品质近红外检测系统的设计与试验研究

为实现快速无损地检测小麦品质设计了基于光栅技术的近红外检测系统,测试了该系统的准确性、重复性和稳定性,选取MPA光谱仪为参比仪器,分别采集56份小麦样品的光谱,建立偏最小二乘回归模型并验证。该系统的四个模型的决定系数R2分别为92.38%,93.48%,93.16%,94.44%,交叉验证标准差RESECV为0.405,0.374,0.383,0.346,相对分析误差RPD为3.62,3.39,3.82,4.24;预测集验证模型的R2为96.97%,94.22%,96.62%,96.34%,预测标准差RMSEP为0.221,0.305,0.233,0.243。MPA光谱仪的建模结果R2 为95.99%,RESECV 为0.293,RDP为5;预测集验证模型的R2为98.31%,RMSEP为0.165。实验表明：小麦品质近红外检测系统所得模型具有良好的预测性,稳定性和重复性;所得光谱波长与吸光度具有重现性;其模型对平均光谱的预测效果优于单张光谱;该系统工作稳定,性能优良,可应用于小麦品质质量检测。     

基于NIRS技术的食用醋品牌溯源研究

以四种品牌152组食用醋样品为研究对象,采用漫反射与透射两种近红外光谱采集模式分别进行光谱数据采集,并以此建立了食用醋品牌溯源模型,重点考察光谱采集模式、光谱预处理方法等对溯源模型精度的影响。结果表明,选取114组样品为训练集,原始光谱数据经过多元散射校正、二阶求导预处理后,采用偏最小二乘判别分析法(PLS1-DA)建立的食用醋NIRS品牌溯源模型,对38组测试集样品进行预测,透射光谱模型的决定系数(R2)、校准均方根误差(root-mean-square error of calibration, RMSEC)、预测均方根误差(root-mean-square error of prediction, RMSEP)分别为0.92,0.113,0.127,正确识别率为76.32%;漫反射光谱模型R2,RMSEC,RMSEP分别为0.97,0.102,0.119,正确识别率为86.84%。由此说明,近红外光谱结合PLS1-DA可以用来建立食用醋品牌溯源模型,且漫反射光谱模型预测效果更好。     

蜜瓜品质光谱检测中异常建模样品的综合评判

针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中,异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源,提出异常样品的综合评判方法。为防止漏判,分别针对不同来源,采用基于预测浓度残差、Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别,共判别出9个疑似异常样品。为防止误判,对疑似样品逐一回收,考察其对建模与预测精度的影响。先后回收5个样品后,所建校正模型相关系数r为0.889,均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix,对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix,比未剔除异常样品前所建模型(r=0.797, RMSEC=0.849°Brix, RMSEP=1.19°Brix)精度明显提高,比剔除全部疑似异常样品所建模型(r=0.892, RMSEC=0.605°Brix, RMSEP=0.862°Brix)更稳定,预测精度更高。     

不同生产厂家注射用头孢哌酮钠含量测定的近红外定量模型的建立

采用近红外漫反射光谱法和偏最小二乘回归算法建立了2种测样方式对不同厂家注射用头孢哌酮钠中头孢哌酮的含量进行快速测定的定量分析模型。对9个厂家的19批注射用头孢哌酮钠样品及其降解物中头孢哌酮的含量进行了预测,积分球模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.636和2.01,光纤模型的交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.857和3.71。根据ICH指导原则,从专属性、线性、重现性、稳定性、准确性等几个方面对两模型的方法进行了验证,进而说明光纤测样方式建立的模型专属性和适用性均良好,完全可以对不同生产厂家的同一品种的药品进行快速的初步定量分析,适用于药品检验车的快速无损检测。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

应用多种近红外建模方法分析梨的坚实度

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术是一种快速、无损的仪器分析方法,在农产品品质检测方面引起了广泛的关注,在近红外光谱信息和品质指标之间建立一个稳健的模型是近红外光谱分析中十分重要且有一定难度的过程,常见的多元校正方法有偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCR)和逐步多元线性回归(SMLR)等,该研究中除了常用的线性方法外,还采用了一种结合非线性方法的组合算法[结合了SMLR和径向基神经网络(RBFN)]用于梨坚实度的近红外光谱检测。比较常用的线性建模方法,原始光谱的PLSR模型的得到了较好的结果：校正集相关系数r=0.87, 校正均方根误差RMSEC=3.88 N,预测集r=0.84, 预测均方根误差RMSEP=4.26 N;组合算法的建模结果比SMLR和PCR的结果好,但比PLSR的结果稍差：校正集r=0.85, RMSEC=4.15 N,预测集r=0.82, RMSEP=4.67 N。结果表明：NIRS可用于梨的坚实度检测,但是建模方法的选择值得进一步研究以提高预测的精度。     

苹果糖度近红外光谱分析模型的温度补偿

温度变化对水果品质近红外评价有很大影响,需要补偿温度波动对模型的影响。文章研究了温度变化(2～42 ℃)对苹果近红外漫反射光谱的影响,采用剔除温度变量法和内校正法补偿温度对模型的影响,提高预测精度。研究表明,温度与光谱信息存在一定相关性, 其模型R2=0.985,RMSEC=1.88,RMSEP=2.32;未进行温度校正模型的预测标准偏差达到2.55;采用复合预处理方法和改进的遗传算法对光谱数据优化,剔除温度变量法模型的R2=0.954,RMSEC=0.63,RMSEP₁=0.72,RMSEP₂=0.74;内校正法的模型R2=0.952,RMSEC=0.64,RMSEP₁=0.69,RMSEP₂=0.68;相比未进行温度补偿模型均提高了预测精度。结果显示：温度对苹果近红外光谱影响呈非线性变化,剔除温度变量法和内校正法可用于补偿温度对模型的影响,可提高模型预测精度。     

近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究

提出了应用近红外漫反射光谱技术并结合光纤传感技术快速检测苹果糖度和有效酸度的新方法。以傅里叶变换光谱仪(12 500～4 000 cm-1)为试验仪器,以120个红富士苹果为标准样品并结合偏最小二乘法,建立了苹果糖度、有效酸度的定量预测数学模型。试验结果为：样品预测值和真实值之间的相关系数分别为0.970,0.906,标准校正误差(SEC)分别为0.261,0.0562,标准预测误差(SEP)分别为0.272,0.0562,偏差(Bias)分别为0.011,0.0115。通过本研究表明：应用近红外光谱漫反射技术在10 341～5 461 cm-1光谱波长范围内对苹果糖度的无损检测和在10 341～3 818 cm-1有效光谱范围内对有效酸度的无损检测具有可行性。     

近红外光谱法快速测定淫羊藿中淫羊藿苷和朝藿定C

基于近红外光谱法对淫羊藿中有效成分淫羊藿苷和朝藿定C的含量进行快速同时定量分析,采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱信息与预测组分含量间的数学校正模型。结果表明通过标准正态变量转换(SNV)与一阶导数对光谱进行预处理,所建立的淫羊藿苷和朝藿定C的校正模型效果最佳。淫羊藿苷与朝藿定C校正集均方差(RM SEC)分别为0.217、0.718;相关系数分别为0.9825、0.9863;预测均方差(RM SEP)分别为0.155,0.297。该方法简单、准确,更适合于淫羊藿药材中主要成分的快速分析。     

新鲜苹果汁可溶性固形物含量的傅里叶变换近红外光谱检测

用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析。实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据。42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能。对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ 6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PCR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型。该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP＝0.603 0Brix,r2＝0.997。结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量。     

有机磷农药残留的快速定量检测方法研究

传统的农药残留检测为理化检验方法,具有前处理过程繁琐、耗时、复杂等不足,以目前农业上使用较广的毒死蜱作为研究对象,提出了一种有机磷农药残留快速定量检测方法。首先,根据毒死蜱的化学特性,综合考虑比色剂的显色效果以及二次污染问题,确定在弱碱性环境下以间苯二酚对毒死蜱进行显色反应的预处理方案;然后,通过分析0.5 ～400 mg·kg-1之间毒死蜱样品的紫外-可见光光谱数据,确定了显色反应后的特征信息主要集中在365～420 nm之间。接着,以偏最小二乘法构建全谱预测模型,其校正相关系数达到0.999 6,预测相关系数达到0.995 6,校正标准差RMSEC为2.814 7 mg·kg-1,验证标准差RMSEP为8.012 4 mg·kg-1;提取400 nm为中心波段的特征区域构建预测模型,其校正相关系数达到0.999 6,预测相关系数达到0.999 3,校正标准差RMSEC为2. 654 6 mg·kg-1,验证标准差RMSEP为3.465 5 mg·kg-1。最后,通过分析0.5～16 mg·kg-1之间毒死蜱样品的近红外光谱数据,发现其显色功能团的特征不是很明显,但会引起间苯二酚本身5 200 cm-1处吸收峰的变化。实验结果证明了所提出用于快速定量预测有机磷农药残留的方法是有效可行的,该方法通过比色剂的显色加强有机磷农药在全光谱特别是紫外-可见光范围内的信息,为实现农产品农药残留的快速检测提供了一条新途经。     

基于漫透射光谱技术的番茄可溶性固形物及总糖含量的无损检测

为了满足果蔬品质快速安全无损检测,基于可见-近红外漫透射原理,设计了番茄专用环形光源,自行搭建了番茄可见-近红外漫透射多品质检测系统,并以可溶性固形物含量(SSC)和总糖(TS)作为内部品质指标,对58个番茄样品进行了快速无损检测研究。基于自主搭建的系统对每个番茄进行四点的光谱采集,对平均后的光谱分别用15点SG卷积平滑(SG-Smooth)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)等方法进行了预处理,分别建立了SSC及TS的偏最小二乘预测模型,并对该模型进行了验证。结果表明：采用15点SG平滑预处理后的SSC预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.995 6和0.976 0,均方根误差分别为0.052 4°Brix和0.082 3°Brix。采用SG平滑后一阶导数预处理的TS预测模型校正集和预测集相关系数分别为0.969 1和0.972 9,均方根误差分别为0.423 8%和0.454 9%。模型验证结果显示,番茄SSC和TS模型预测结果与标准理化值相关系数分别为0.985 5和0.944 9,均方根误差分别为0.066 3°Brix和0.571 5%。利用自行搭建的可见-近红外漫透射光谱检测系统完全可以实现番茄可溶性固形物及总糖含量的快速无损预测,为番茄内部品质的评价提供了实时、无损、快速的检测方法,为其在线分级提供理论基础。     

苹果可溶性固形物和糖酸比可见/近红外漫反射与漫透射在线检测对比研究

可溶性固形物和糖酸比是苹果内部品质主要评价指标之一。为此进行苹果糖酸比和可溶性固形物可见/近红外漫反射和漫透射对比检测研究。180个冰糖心和红富士样品被分成建模集和预测集(136∶44),分别用于建立偏最小二乘模型和验证模型的预测能力。在运动速度5个/秒时,采集了冰糖心和红富士两种样品的可见近红外光谱。漫反射和漫透射可见近红外光谱经多元散射校正、标准正态变量变换、基线校正等预处理后,建立了偏最小二乘回归模型。未参与建模的44个样品用于评价模型的预测能力,经比较,漫透射检测方式优于漫反射检测方式,主要因为漫透射检测方式能更有效地克服杂散光。可溶性固形物模型预测相关系数达到0.936,预测均方根误差为0.476°Brix;糖酸比模型预测相关系数达到0.785,预测均方根误差为10.94。研究结果表明： 应用可见/近红外漫透射光谱技术,可实现苹果可溶性固形物和糖酸比在线检测。为大宗水果内部品质分选提供了技术支持和参考依据。     

便携式近红外光谱分析仪的研制及应用

针对野外和现场快速无损分析应用,研制了一种便携式近红外光谱分析仪。该仪器具有体积小、结构简单、响应速度快、功耗低、抗震性好、使用方便和维护成本低等优点。详细描述了仪器的总体设计及主要结构,展现了其性能特点。对仪器进行了性能测试,结果显示该分析仪性能稳定,已达到了国际同类仪器水平。苹果糖度的现场无损测定数据表明,该分析仪具有较强的建模能力及高可靠性,其中校正标准偏差和验证集预测标准偏差分别为0.266和0.309。实验结果表明,该分析仪具有较强的现场应用能力,能够适应各种现场的应用环境。     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

可见光光谱检测赣南脐橙糖度的研究

利用透射光谱测定法获取赣南脐橙的可见光光谱(400～800 nm), 采用多种校正算法, 选取不同的波段范围对透射光谱进行有效信息提取和分析,对比研究了不同因子数时不同校正方法进行糖度快速检测的影响,确定了最佳参比、最佳的波段范围、最佳光谱处理方法和用于快速检测分析的最佳校正方法。实验结果表明: 偏最小二乘法校正模型的预测精度在450～770 nm波段范围内,因子数为7时其糖度的预测精度最好,其预测集的相关系数达到了0.857, 预测标准偏差为0.562。