应用近红外光谱分析不同年度工业分级烟叶的特性

以红塔集团2007年—2010年在云南省玉溪烤烟产区内采集的主要工业分级烟叶样品为试验对象,其品种为红大,包括不同部位及色组的主要工业分级,共计近红外光谱5 730条;应用光谱特征投影及相关分析方法对不同年度的主要分级烟叶近红外光谱的分析结果表明：相同年度下,将各类型工业分级样品随机按2∶1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集特征投影均值的相关系数达0.98以上,具有较好的一致性;不同年度间,其工业分级样品光谱特征投影均值的相关系数在0.97以上,其中年度一致性最高的是2008年和2009年,较低的是2007年和2010年。同时,应用一种相似度计算方法得到了各工业分级样品光谱之间的相似度值,该相似度值以及不同年度之间的一致性系数,可为烟叶的模块配方组合或替代等提供量化的参考数据。     

应用近红外光谱分析不同产区工业分级烟叶样品的特性

以红塔集团2010年玉溪、楚雄、昭通产区内经工业分级后不同部位及色组的中上等烟叶样品为试验对象,其烤烟品种为K326,共计3个产区、六种中上等工业分级17类样品的近红外光谱6 064条;应用光谱特征投影及相关分析等方法对17类烟叶样品近红外光谱的分析结果表明：第1维光谱特征投影均值区分不同分级类型的概率为84%,第2维光谱特征投影均值区分不同产区类型的概率为71%。因此,通过光谱特征投影能够重现性较好地量化解释分级和产区造成烟叶品质的差异,其量化数据可以作为烟叶跨区模块组合的参考。     

应用近红外光谱分析云南主要烟叶生产基地之间的烟叶特性

以2010年红塔集团在云南4个烟叶生产基地内收集的中部上等烟叶样品为试验对象,其中玉溪、楚雄、昭通的烤烟品种为K326,大理的烤烟品种为红大,共计烟叶近红外光谱1 276条;应用光谱特征投影及相关分析等方法对不同烤烟生产基地之间烟叶近红外光谱的分析结果表明：将样品随机按2：1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集的一维、二维投影均值的相关系数都达到0.99以上,具有较好的一致性;同时,应用一种相似度计算方法得到了不同基地的烟叶样品光谱之间的相似度值,该相似度值可为烟叶的种植规划、质量管理以及烟草工业企业的原料收购和烟叶配方等提供参考。     

近红外光谱相关系数法用于快速检测药品的质量

对近红外光谱相关系数法检测药品质量变化的效果进行了研究,并考察了相关系数方法对同一品种药品来自不同厂家生产的样品的区分能力进行了计算,还研究了在不同仪器上、由不同人员测定光谱时相关系数方法的识别能力。本文还对计算相关系数时的光谱预处理方法和谱段等参数进行了探讨,提供了建议性的参数条件,为近红外光谱相关系数方法用于药品质量快速分析提供参考。     

声光可调近红外光谱技术快速检测再造烟叶的厚度

厚度是衡量再造烟叶品质及稳定性的一项重要指标,目前再造烟叶厚度测定方法存在读数不稳定、测量准确性受样品特性影响,不利于检测和控制.本文应用声光可调滤光器近红外光谱仪建立再造烟叶厚度检测方法模型,能准确预测再造烟叶厚度指标,具有准确性好,精密度高的特点,符合再造烟叶厚度检测的需要.     

近红外光谱法快速检测烟草中的石油醚提取物

为适应快速分析烟草中石油醚提取物含量的需要,建立了近红外光谱法预测烟草中石油醚提取物含量的方法,考察了光谱预处理方法、谱区范围对石油醚提取物含量预测值的影响。该方法具有简便、快速、低消耗、低成本、不破坏样品及重现性好等优点,且其预测值与烟草行业标准方法测定值较为接近,适用于大批量烟叶样品石油醚提取物含量的快速分析。     

基于卷积神经网络的烟叶近红外光谱分类建模方法研究

卷积神经网络(CNN)在图像分类识别领域应用广泛,但其在近红外光谱分类中的研究还未见报道,对基于CNN的近红外光谱分类建模方法进行了研究。针对近红外光谱数据的特点,提出了一种改进的卷积神经网络建模方法,对CNN经典模型LeNet-5所做改进：①将方形矩阵卷积核改为适用于一维近红外光谱的向量卷积核;②简化网络结构,将LeNet-5结构中C5,F6及输出层改为单层感知机。同时,采用隔点采样的方法对近红外光谱降维,加快收敛速度;并对卷积核尺寸对建模结果的影响进行了研究。以我国东北、黄淮、西南三大烤烟产区的600个中部烟叶样本的近红外光谱为实验对象,建立烟叶产区分类NIR-CNN模型。该模型对训练集和测试集的判别准确率为98.2%和95%。实验结果表明,应用卷积神经网络可对近红外光谱数据准确、可靠地判别分类;烟叶产区NIR-CNN建模方法可为卷烟企业烟叶原料科学合理利用提供指导,为维护卷烟产品的质量稳定有重要意义;基于卷积神经网络的近红外光谱判别方法也可推广到其他农产品的分类应用中。     

近红外光谱法快速检测烟草中总多酚含量

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,采集340个样品光谱图,经优化挑选出具代表性的244个烟草样品建立了近红外光谱与烟草中的多酚含量间的数学模型,用建立的模型对20个样品进行预测,结果表明,各成分近红外预测值与实测值之间的平均标准偏差为0.10;且近红外预测值与化学法不存在显著性差异,可用近红外光谱快速检测烟草中的多酚含量,具有简便、快速、低成本、无污染以及样品的非破坏性等优点.     

近红外光谱分析技术及其在烟草行业中的应用

简要介绍了近红外光谱分析技术的特点和仪器,对近年来近红外技术在烟草行业中的应用和发展进行了较详细的综述,认为近红外光谱分析技术在烟草行业中正扮演着越来越重要的角色,而且具有十分广阔的应用前景.     

松毛虫危害马尾松光谱特征分析与等级检测

以福建省延平区实测51条不同虫害等级的马尾松高光谱数据为基础,对健康、轻度虫害、中度虫害、重度虫害等4个虫害等级光谱反射率及一阶微分光谱特征进行分析,并在建立7个检验参数的基础上,构建了虫害等级的检测模型。结果表明:(1)虫害状态下的马尾松光谱反射率明显较健康状态低,虫害等级越高,反射率越低;(2)随着虫害等级的上升,马尾松光谱反射率曲线"绿峰"和"红谷"渐趋消失,红边被拉平;(3)虫害导致光谱"绿峰"红移、红边位置蓝移,但"红谷"与近红外反射峰位置的变化则较为复杂;(4)CARI,RES,REA,REDVI与松毛虫害等级显著相关,REP,RERVI,RENDVI与虫害等级的相关性较弱;(5)以7个检验参数为自变量的多元线性回归模型可以较为有效地检测松毛虫害等级,检测精度与准确度均达0.85以上。     

近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展

近红外光谱作为一种无损检测技术被广泛应用于农业、制药、食品等领域的多组分品质快速监测。微生物的快速准确检测,在临床诊断、制药和食品加工等领域一直是一个难题。微生物菌体细胞壁、细胞膜及细胞内生物大分子和水的近红外光谱具有高度特异性,因此可以使用近红外光谱快速识别和分类不同的微生物。通过对相关文献的归纳整理与分析提炼,对近红外光谱技术在微生物检测中的研究进展做综述。对微生物的基本知识和近红外光谱技术鉴定微生物的基本原理进行了介绍,并重点综述了近红外光谱技术在微生物分类、食源性微生物检测和成像微生物检测等方面的国内外研究进展,最后对近红外光谱技术目前存在的问题和未来的应用前景进行了展望,以期为今后在微生物检测领域更好地利用近红外光谱提供参考。     

应用近红外光谱和多算法融合方法分析烤烟的香型风格特征

以全国17个主要烤烟产地省份中收集的3 914个烟叶样品的近红外光谱为实验对象,其中浓香型、中间香型、清香型烟叶光谱分别865条、1 403条、1 646条,应用近红外光谱和多算法融合方法分析其香型风格特征。在以产地进行初步划分烟叶香型以及认可过渡型和非典型香型类型的基础上,选取基于主成分及Fisher准则的投影法(PPF)、偏最小二乘判别(DPLS)、支持向量机(SVM)作为单分类器,得到各个算法第1和2判别分析结果;应用PPF-DPLS-SVM融合和各算法第1和2判别分析结果,将预测验证样品的分析结果详细划分为典型、过渡型、非典型香型样品(分别为493,392,115个);其中典型香型烟叶样品的判别准确率达到92.7%,较未进行典型样品划分时PPF,DPLS,SVM单算法的识别准确率分别提高了30.2%,15.4%,16.6%。样品数据来源于全国主要烤烟产地,数据量大,代表性较好,分析结果具有一定普遍性;提出的多算法融合分析方法大幅度提高了通过客观数据判别烤烟香型的准确率;同时,将烤烟香型细划分为典型、过渡型和非典型香型的方式,对烤烟烟叶原料的科学合理利用以及烟叶原料的模块化工业加工等有指导作用。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

影响烟草近红外光谱分析结果准确性的因素

本文结合作者烟草近红外分析研究的经验,对校正集样品的代表性、样品水分、样品粒径、装样条件和光谱采集参数等影响近红外光谱分析结果准确性的因素作综述介绍,以期为同行工作者提供参考.     

鸡粪工厂化堆肥主要营养成分含量近红外光谱分析研究

目前,堆肥化是解决畜禽粪便污染环境和造成社会经济问题、实现其无害化和资源化利用的简便易行的重要途径。鸡粪中含有大量的氮磷钾等营养成分。文章以鸡粪和菊花渣工厂化高温堆肥发酵过程氮、磷和钾主要营养成分为研究对象,探讨利用近红外光谱法进行无损速测分析的可行性。在鸡粪工厂化堆肥不同发酵阶段进行多点取样,利用美国Nicolet公司生产的傅里叶变换型近红外光谱仪采集在10 000～4 000 cm-1范围内原始样品光谱,并结合多种光谱数据处理方法和偏最小二乘回归法建立了总氮、总磷和总钾的近红外模型并进行了验证分析。根据环境类样品近红外模型评价标准,近红外光谱法测定鸡粪堆肥过程主要营养成分含量具有较好的可行性。其中,所建总氮含量模型验证决定系数(R2)大于0.80,验证相对分析误差(RPD)大于2.0; 所建总磷和总钾模型的R2和RPD值分别大于0.90和3.0。     

近红外漫反射光谱法快速测定秸秆青贮饲料成分含量

采用傅里叶近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘回归法,以158个不同种类的秸秆青贮饲料样品建立了常规化学成分和发酵成分含量的近红外定量分析校正模型。其中常规化学成分中, 粗蛋白、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、半纤维素、干物质、粗灰分和酸性洗涤木质素含量的校正模型决定系数R2分别为0.95,0.90,0.86,0.91,0.86,0.95和0.90;发酵成分的pH、乳酸、乙酸、丙酸、丁酸和氨态氮含量的校正模型决定系数R2分别为0.98,0.83,0.85,0.3,0.90和0.92。研究发现除乙酸、丙酸和丁酸之外,其他成分含量的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5;除乳酸、乙酸、丙酸和丁酸之外,所建近红外定量分析模型对独立检验集样品其他成分含量的预测值与化学值的相关决定系数R2均大于0.08。该研究结果对青贮饲料品质的快速检测具有重要的实际意义。     

近红外光谱波段优化选择在驴奶成分分析中的应用

近年来,驴奶引起了越来越多研究者的注意.与牛奶相比,驴奶的营养成分更接近母乳,且有着许多独特的优势.由于驴奶与牛奶成分差别较大,适用于牛奶的模型无法直接应用于驴奶的成分分析中.但目前还未见将近红外光谱分析技术应用到驴奶成分分析中的研究报道.文章采用傅里叶变换近红外光谱法,快速测定了新疆疆岳驴奶中脂肪、蛋白质、能量和灰分的含量.其含量分布范围分别为:1.15%～2.54%,0.34%～2.67%,355.87～565.17 cal·kg-1,0.28%～0.57%.光谱扫描区为3 899.6～12 493.4 cm-1,扫描间隔1 cm-1.采用PLS回归算法对光谱信息阵X提取主成分时附加约束,使X的主成分与待分析组分Y相关.并利用优化波段和不同预处理方法优化组合,建立了PLS回归预测模型,并与PLS全谱区建模预测进行了比较.结果表明波段优化组合建模分析效果整体优于全谱区建模结果,驴奶样品中脂肪、蛋白质、能量和灰分的近红外光谱定量分析模型预测值与化学分析实测值在水平α=0.05下显著相关,其含量分析模型的校验集(RMSEP)值分别为0.18,0.117,23.5,0.040 6,表明预测值有较好的精度.结果表明建立近红外光谱定量分析模型用于驴奶样品成分分析是可行的,波段优化选择与全谱建模分析效果比较表明,建立定量分析模型对波段优化组合选择是必要的,当模型中包含了与组分无关的信息时,对模型定量分析将起干扰的作用,会影响模型的分析效果.因此进行谱段信息选择建立相应组分分析模型是数据预处理的有效环节.样品各组分标准值的测定结果的准确度和精确度都影响近红外定量分析的准确度.以近红外光谱法进行定量建模分析时,扩大组分含量的分布范围,提高标准数据的分析精度和准确度都是很必要的.     

近红外光谱分析技术及其在牧草种子质量监督检验上的应用前景

近红外光谱(NIRS)的分析技术是一项高效、快捷检测样品中某种物质成分的分析新方法,近年来在农业、食品、医药、化工、纺织、环保等领域得到了广泛的应用。 文章简要介绍了NIRS技术产生和探测的基本原理、方法和技术特点,回顾了其在植物种子研究方面的应用情况,然后从种子品种鉴定、种子纯净度鉴定、种子发芽率测定、种子水分含量和生活力测定等四个方面阐述了NIRS分析技术应用于牧草种子质量监督检验的意义和潜在价值。 最后得出结论应用NIRS技术能降低种子检验成本、提高检验效率,还有助于扩大常规种子检验的范围和用途,因此NIRS应用于牧草种子质量检验有着重要的理论和实际意义。     

应用近红外光谱或化学指标判别不同产地晒红烟的相似性

近红外光谱采集物质信息较全面,是多种物质的复合信息,但具体特征不明显;化学指标虽能够体现物质的具体特征,但所包含的物质信息却不够全面。以2012年和2013年贵州、湖南、吉林、江西、山东、四川六个产地共115个晒红烟样品为研究对象,其近红外光谱采用一阶导数和平滑处理,测定的26个化学指标及其26个计算值(譬如糖碱比等)采用归一化处理,应用PPF投影技术对不同产地晒红烟进行相似性分析。结合近红外光谱和化学指标的分析结果表明：应用近红外光谱和化学指标分析六个产地晒红烟分布规律较为一致,表明通过近红外光谱信息和大量检测数据均可分析产地特征的相似性;对52个化学指标的方差贡献率分析得出,决定产地特征的重要指标是亚硝胺;应用近红外光谱对小产地之间进行聚类分析,得出部分小产地之间具有可替代性,结合主要内在的化学指标工业需求取向,可合理替代不同烟叶原料,降低产品加工质量的波动性。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中典型上部烟叶光谱1 394 条, 中部2 550条, 下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明：上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。