基于近-中红外相关谱融合判定掺伪芝麻油

为充分提取复杂掺伪食用油的特征信息,提出并建立一种掺伪芝麻油的判别方法.采集40个纯芝麻油和40个掺入不同浓度玉米油的芝麻油的常规一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱.对两样本采用二维相关谱技术进行相关计算,得到每一样品的同步和异步二维近红外相关谱和中红外相关谱,并进行预处理,得到其对应的同步-异步二维近红外相关谱和中红外相关谱.采用多维主成分分析法提取其特征,并将其得分矩阵进行融合.基于融合的得分矩阵,以及单一近红外、中红外相关谱得分矩阵分别建立纯芝麻油和掺伪芝麻油偏最小二乘判别分析模型,三个模型对预测集样品的判别正确率分别为100%、96.2%和96.2%.研究结果表明,所提出的方法可提取更多的特征信息,提供更好的分析结果.     

基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶

为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别(NPLS-DA)相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01~1g·L-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200~4 800和900~1 700cm-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明:采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。     

同步-异步二维中红外相关谱检测掺假芝麻油

将同步-异步二维中红外相关谱和多维偏最小二乘判别法相结合定性分析掺假芝麻油。分别配置40个纯芝麻油和含有玉米油不同体积分数(3%~60%)的掺假芝麻油样品40个。室温下,分别采集所有样品的常规一维中红外光谱(650~4 000cm-1)。在研究纯芝麻油和掺假芝麻油的一维中红外光谱的基础上,以芝麻油中掺假的玉米油浓度为外扰,进行相关计算,得到同步和异步二维中红外相关谱矩阵,并对其进行标准化。分别提取标准化的同步和异步二维中红外相关谱主对角线上部分和下部分元素进行融合,得到同步-异步二维中红外相关谱矩阵。在此基础上,分别基于同步-异步二维中红外相关谱矩阵、同步二维中红外相关谱矩阵和异步二维中红外相关谱矩阵建立了三个定性分析掺假芝麻油的多维偏最小二乘判别模型对预测集未知样品进行预测,其识别正确率分别为100%,96.2%和96.2%。结果表明:相对于同步和异步二维中红外相关谱,同步-异步二维中红外相关谱不仅包含了完整的掺假油特征信息,而且剔除了冗余信息,因此能取得更好的判别结果。     

二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20 g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3 g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95％、90％和92.5％,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.     

基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别

将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶(1～20 g·L-1)和三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性,在此基础上,分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。将这5个特征参数作为BP神经网络的输入,分别建立掺杂尿素、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,采用这些模型对未知样品进行预测,其预测正确率分别为95%,100%和96.7%。研究结果表明：该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息,同时又减少了BP神经网络输入变量的维数,实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。     

基于拉曼光谱技术鉴别新陈大米的方法研究

基于拉曼光谱检测技术结合化学判别方法,建立新陈大米拉曼光谱判别模型;建立适当的样品预处理方法,确保样品制备的均一性,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785 nm波长激光激发下,获取样品200～2 400 cm-1的拉曼光谱信息;对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。利用主成分分析法（PCA）对拉曼光谱进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法（PLS）,建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明：该模型判断新陈大米是可行的,为大米新陈度的快速判别提供了一种新的方法。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

基于拉曼光谱快速鉴别新陈大米的方法研究

利用拉曼光谱技术结合化学判别方法建立新陈大米拉曼光谱判别模型。选取合适的样品预处理方式,使用拉曼光谱仪对新陈大米共计60组样品进行检测,在785nm波长的激光下,获取样品200~2 400cm-1的拉曼光谱信息,并对原始拉曼光谱进行基线校正、平滑、滤波等处理。应用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理及粗分类鉴别;基于偏最小二乘分析法(PLS),建立新陈大米快速鉴别模型,该模型对建模训练集鉴别正确率为100%,模型验证集鉴别正确率为95%。结果表明:该模型判断新陈大米是可行的,为稻谷新陈度的快速判别提供了一种新的方法。     

七种牛肝菌的红外光谱鉴别

运用傅里叶变换红外光谱、二维相关谱及主成分分析对7种同属牛肝菌进行分析鉴别。结果显示：7种牛肝菌的原始光谱总体特征相似,主要由蛋白质、多糖等的吸收峰组成,但在吸收峰强度、位置仍存在差异。对样品进行二维相关红外光谱分析,在二维相关红外光谱1 680～1 300 cm-1范围内,茶褐牛肝菌和双色牛肝菌出现了6个明显的自动峰;小美牛肝菌出现了5个明显的自动峰;灰褐牛肝菌和美柄牛肝菌出现4个明显自动峰;美味牛肝菌和铜色牛肝菌自动峰相对较少,只出现了3个明显的自动峰;而且自动峰和交叉峰的强度、位置也存在较大差异。同样在二维相关红外光谱1 150～920 cm-1范围内,不同牛肝菌的同步谱中自动峰和交叉峰的数量、强度和位置也不同。对光谱1 800～800 cm-1范围内的二阶导数进行主成分分析,所有样品均区分开,其分类正确率达100%。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合二维相关红外光谱或者主成分分析可以有效地区分茶褐牛肝菌、小美牛肝菌、双色牛肝菌、灰褐牛肝菌、美柄牛肝菌、美味牛肝菌和铜色牛肝菌。该方法对于分类鉴别蘑菇是一种快速、准确、有效的方法。     

二维相关谱在食品品质检测中的研究进展

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质。二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难：①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析。综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质。同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源。详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景。     

基于无机元素分析对地理标志五常大米鉴别技术的研究

五常大米是我国著名地理标志产品之一,品质高、产量低,导致制假售假的现象严重。为维护五常大米的品牌形象和消费者利益,急需一种有效鉴别五常大米的方法。应用电感耦合等离子体光谱及电感耦合等离子体质谱测定大米中无机元素含量,结合主成分分析(PCA)、Fisher判别、人工神经网络(ANN)对五常大米鉴别模型进行研究。结果表明：PCA法对样品的分类效果较差,采用Fisher判别和ANN则可准确识别五常地区的大米样品和其他地区的大米样品。Fisher判别法对校正集和验证集样品平均准确识别率分别为93.5%,而ANN法对同样的校正集和验证集样品的平均准确识别率为96.4%,优于Fisher判别法。可准确对五常大米进行鉴别,为该产品的地理标志保护提供了一种技术手段。     

水分对土壤近红外光谱检测影响的二维相关光谱解析

为了能进一步分析水分对土壤近红外光谱检测的影响,分别从三个地方(桃园堡、 牧场和农大示范田)采集了三种土壤,经过筛、 烘干后分别配制了含水率为20%, 15%和10%的土壤,然后采用ASD公司的FieldSpec3光谱仪在保证其他检测条件不变的情况下,对不同含水率下不同采集地的土壤进行了检测,获得了其不同含水率下的动态光谱图。 最后视水分为外部干扰,应用二维相关光谱的理论对其进行了分析。 结果表明,在350～2 500 nm波段范围内,三个不同采集地土壤的同步二维相关光谱图比较类似,都在2 210和1 929 nm附近处出现较强的自动峰,在1 415 nm附近处有较弱的自动峰;从三处自相关峰的密集程度来看,1 929 nm处对应的官能团对水分最敏感,2 210 nm处次之,1 415 nm处最不敏感。 该研究明确找出了水分对土壤近红外光谱检测影响的敏感波段和敏感程度,为今后消除水分影响建立抗水分干扰模型提供了依据。     

基于近红外光谱和模式识别技术鉴别大米产地的研究

利用近红外光谱和模式识别技术建立了大米产地的快速鉴别方法。首先对119个地理标志产品响水大米和90个其他产地的大米(即非响水大米)的近红外光谱进行一阶导数和平滑处理,利用主成分分析法(PCA)对数据进行降维,通过前三个主成分的载荷图确定了相关性最大的特征波段(7 700～6 700 cm-1与5 700～4 300 cm-1)。在全波段内,凝聚层次聚类和Fisher’s判别鉴别方法都可以100%正确的鉴别响水大米和非响水大米;对于非响水地区的大米的具体产地判别,聚类分析正确率为91.9%,Fisher’s判别分析方法的正确率为96.7%。同时,在特征波段内,对大米产地聚类分析的准确度高于全波段范围内分析结果,说明选取的特征波段具有较强的代表性,是优化模型的有效方法之一。     

二维相关近红外光谱检测牛奶中的三聚氰胺

配置合格的纯牛奶样本及含有三聚氰胺质量浓度范围为0.01g/L～3g/L的掺杂牛奶样本各20个,并采集其近红外光谱。以牛奶中掺杂三聚氰胺浓度为外扰,构建二维相关同步谱,研究其相关谱特性。在此基础上,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立定性模型,可以实现纯牛奶与掺伪牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。同时,将二维相关近红外同步谱矩阵与偏最小二乘法(PLS)结合起来,建立定量分析牛奶中掺杂三聚氰胺的数学模型。对未知样品的预测相关系数R达到0.98,预测均方根误差(RM-SEP)为0.18g/L,说明基于同步相关谱矩阵建立定量分析的数学模型是可行的。该方法无需样品处理,成本低,为快速检测掺伪牛奶提供了一种新的途径。     

乳菇和红菇的红外光谱及其二维相关红外光谱的分析与鉴别

采用傅里叶变换红外光谱原始谱、二阶导数光谱以及二维相关谱的三级鉴定方法,对红菇属和乳菇属六种蘑菇进行了鉴别分析。六种样品的原始光谱吸收峰非常相似,主要为蛋白质和碳水化合物的吸收组成,但在各样品吸收峰强度、峰形和峰位上仍有微小差异。对其进行二阶导数分析,在二阶导数谱中,1 800～1 400和1 200～800 cm-1范围内的吸收峰强度、位置、峰形状显示出明显差异。二维相关红外光谱提高了光谱的分辨率;对六种蘑菇样品进行二维相关红外光谱分析,发现在1 690～1 420 cm-1范围内,三种乳菇出现了3个明显的自动峰,另外三种红菇出现了4个自动峰,而且自动峰和交叉峰位置、强度均不同;在1 110～920 cm-1二维光谱范围内,六种蘑菇的自动峰和交叉峰的数量、位置和强度也都不同;说明不同样品中蛋白质和糖类化合物的显著不同。结果表明：应用红外光谱、二阶导数谱和二维相关红外光谱三级鉴定的技术可以快速有效地分析和鉴别辣乳菇、绒白乳菇、香乳菇、稀褶红菇、变绿红菇和近似酒红菇。该多级鉴定的方法对于分类鉴别蘑菇是一种快速、准确、有效的方法。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

基于二维红外相关谱欧氏距离判别掺杂牛奶

基于纯牛奶、掺杂牛奶样品间二维红外相关谱欧氏距离,依据未知样品与校正集中“极值样品”欧氏距离平均值、组内、组间样品欧氏距离平均值,提出了一种掺杂牛奶判别的新方法。分别配置掺杂尿素牛奶(0.01～0.3 g·L-1)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～0.3 g·L-1)样品各16个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。以牛奶中掺杂物浓度为外扰,构建纯牛奶与掺杂牛奶的同步二维红外相关谱,并计算了各样品相关谱矩阵间的欧氏距离。在此基础上,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶与纯牛奶的判别模型,确定模型中的“极值样品”,组内、组间样品欧氏距离平均值。利用所建模型,计算未知样品与“极值样品”的欧式距离,并依据判别规则,对未知样品进行判别。研究结果表明： 基于样品红外相关谱矩阵间欧氏距离可实现掺杂牛奶的判别,其判别正确率为100%,验证了该方法的有效性。该研究为掺杂牛奶的检测提供了一种新的可能方法。     

二维相关光谱分析在无创血糖检测特异性研究中的应用

主要利用二维相关光谱分析方法考察了血液中主要成分、测量过程中的系统漂移等因素对近红外光谱中的葡萄糖分子特异性的影响。首先测量了葡萄糖水溶液的近红外透射光谱,以葡萄糖浓度为外扰,计算二维相关同步谱及异步谱,通过对比分析确定了葡萄糖在合频和倍频区域的特征吸收峰位置。当葡萄糖水溶液中加入少量白蛋白后,其二维相关谱中葡萄糖的一级倍频吸收峰(1 590 nm)和二级倍频吸收峰(1 195 nm)出现了不同源的现象,表明白蛋白可能破坏了葡萄糖的特异性;进一步开展了人体口服葡萄糖耐量实验,测量了手掌部位的漫反射光谱,其二维相关谱中葡萄糖的同源性吸收也遭到破坏。另外,由于葡萄糖浓度变化引起的光谱变异信息较小,很容易被系统漂移掩盖,一般需要进行背景修正。在葡萄糖水溶液的透射实验和人体漫反射实验中,分别引入纯水样本和5%标准漫反射板作为参考,以时间为扰动的二维相关光谱分析的结果表明,经过参考样本的背景校正后,系统漂移在二维同步切线谱中引起的谱峰偏移变小,葡萄糖的特征吸收被增强。因此,在近红外光谱无创血糖检测中,应尽量避开与葡萄糖特征吸收不同源的波段,并有必要采取一定的参考测量方法以提高检测的特异性。     

光谱分布可调光源的LED筛选研究

针对LED光谱分布可调光源对LED寿命以及光谱一致性的要求,对可见光和近红外波段的29种LED分别进行200 h的电流加速老化试验,并提出LED光谱一致性筛选算法。老化试验结果表明:峰值波长为385 nm、400 nm 和420 1 nm 3种LED的辐射通量平均衰减分别为24.8 %、10.7 %和25.6 %,不能用于LED光谱分布可调光源;剩余的26种LED的辐射通量平均衰减量均低于3.5 %,可作为光谱分布可调光源的内部光源。LED光谱一致性筛选算法以LED光谱数据为基础,计算同类LED间的相对光谱偏差,26种LED的相对光谱偏差均小于4.5 %,保证了所筛选出LED的光谱一致性。