便携式近红外仪检测牛奶中脂肪、蛋白质及干物质含量

采用便携式近红外光谱仪,结合偏最小二乘回归法,研究了牛奶脂肪、蛋白质和干物质含量的测定方法,建立了近红外漫反射定最分析模型.结果显示,脂肪、蛋白质和干物质模型相关系数(R2)分别为0.98,0.95,0.98,建模集标准残差(RMSEC)分别为0.187,0.105,0.217,验证集标准残差(RMSEP)分别为0.1...     

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。     

涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570～1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.     

近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其制品中磷酸盐含量

通过拟合带鱼糜及其鱼糕制品的近红外漫反射光谱与建立近红外的定量模型,用于带鱼糜及其鱼糕制品中磷酸盐含量的快速无损检测。以定标集和验证集的相关系数(r_C, r_V)及标准误差(SEC, SEP)作为评价模型优劣的根据。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建立的模型效果最佳,带鱼糜及其鱼糕制品的定标模型的相关系数分别为0.983和0.960,预测标准误差分别为0.032和0.101;验证集的相关系数分别为0.951和0.954,预测标准误差分别为0.058和0.097。利用近红外光谱技术快速无损测定带鱼糜及其鱼糕制品中的磷酸盐含量是可行的。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。     

尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了尖椒叶片叶绿素含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法和主成分回归法分别建立了尖椒叶片叶绿素含量与漫反射光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析。结果表明,用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱经平滑和基线校正对结果的影响不是很明显;利用PLS建模获得的结果明显好于采用PCR方法建模;原始光谱经二阶微分获得的预测结果比一阶微分光谱和原始光谱的预测结果好;剔除异常样本后,在全波段范围内原始光谱经二次微分的预测相关系数达到0.975 37,校正均方根误差和预测均方根误差分别为2.33和5.49。本研究说明, 应用近红外漫反射光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,可为今后快速无损检测叶片叶绿素含量提供理论依据。     

菊苣体外干物质消化率近红外分析模型的建立

菊苣(Cichorium intybus L.)是一种新型的高产优质饲用牧草,具有极大的推广利用价值。体外干物质消化率(in vitro dry matter digestibility,IVDMD)是评价饲草营养价值的重要指标之一。建立菊苣体外干物质消化率的NIRS定量分析模型的研究,采集了72个品种、不同基因型、不同生长发育时期的204个菊苣地上部分为样品,应用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术,通过采用不同的回归算法,比较不同的光谱范围和光谱预处理方法,建立了8个菊苣体外干物质消化率(IVDMD)的近红外漫反射光谱校正模型,从中选出最佳参数的校正模型。其校正决定系数(R2cal)和外部验证决定系数(R2val)分别为0.953 17和0.904 55,校正标准差(RMSEC)和预测标准差(RMSEP)分别为1.977 99%和2.008 82%,预测值与化学值间的相关系数(r)达0.951 08。结果表明,利用近红外漫反射光谱法来测定菊苣体外干物质消化率(IVDMD)是可行的,可为菊苣体外干物质消化率(IVDMD)的测定提供快速的分析测定方法。     

近红外漫反射光谱法快速测定畜禽粪便堆肥多组分含量

以我国22个省、市120个不同种类的畜禽粪便堆肥样品为研究对象,利用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术和偏最小二乘回归法建立了我国畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量、碳氮比、酸碱度和电导率的近红外定量分析校正模型。各参数校正模型的决定系数R2分别为0.981 6,0.901 5,0.961 0,0.987 4,0.741 0,0.788 0和0.870 4;验证集决定系数R2_v分别为0.983 2,0.938 1,0.912 8,0.973 5,0.830 8,0.615 8和0.895 3。研究发现,除酸碱度近红外模型相对分析误差RPD(SD/SEP)值小于2.0外,水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率近红外模型的相对分析误差RPD值均大于3.0;碳氮比近红外模型相对分析误差RPD值介于2.0到2.5之间。结果表明,近红外漫反射光谱法可以快速测定畜禽粪便堆肥中水分、挥发性固体、总有机碳、总氮含量和电导率,对碳氮比的测定精度有待于进一步提高,对酸碱度的预测效果不理想。     

马铃薯多品质参数可见/近红外光谱无损快速检测

马铃薯是与小麦、稻米、玉米协调发展的第四大主粮作物,现阶段我国正积极推进马铃薯主食开发,但马铃薯品质的参差不齐严重制约了马铃薯产业主食化进程,马铃薯品质快速无损检测对其加工产业化进程有着重要意义。国内外学者基于可见/近红外光谱对马铃薯内部品质检测进行了不少相关研究,但迄今为止大部分研究都基于可见/近红外漫反射原理,马铃薯粗糙的表皮对样品漫反射光谱影响较大。近红外透射光谱能较好的反映样品的品质信息,但马铃薯样品全透射光谱因样品大小不同,导致光谱受光程差异的影响较大。考虑到马铃薯样品整体质地较为均匀,根据马铃薯的形状特性搭建了马铃薯局部透射光谱采集系统,局部透射检测方式既能避免马铃薯表皮的影响,又能在保证光程统一的情况下获得样品内部的信息。该光谱采集系统由光谱采集单元(光谱仪、耦合透镜)与光源单元(卤素灯、灯杯)构成。进行光谱采集时,将二者贴紧马铃薯表面以确保光谱采集单元不会接收到来自马铃薯表面的反射光。用该系统采集了120个马铃薯650~1 100 nm范围的局部透射光谱,分别进行去趋势(detrend)、多元散射校正(muliplication scattering correction, MSC)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNV)和一阶导数(first Derivative, FD)预处理,并建立了马铃薯干物质、淀粉、还原糖含量的偏最小二乘预测模型(partial least squares regression,PLSR)。结果显示,采用多元散射校正预处理的干物质和淀粉含量预测模型效果较好,其验证集决定系数分别为0.854 0和0.851 0,验证集均方根误差分别为0.521 9%和0.484 8%;采用一阶导数预处理的还原糖预测模型效果最好,其验证集决定系数为0.768 6,均方根误差为0.025 1%。为进一步优化模型采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)等三种方法进行特征波长的筛选,并建立了偏最小二乘预测模型。结果显示,马铃薯各品质参数的预测效果均得到了较大提升,CARS筛选波长后的干物质、淀粉、还原糖预测模型的验证集决定系数分别为0.877 6, 0.865 3和0.887 7,验证集均方根误差分别为0.449 2%, 0.930 2%和0.016 7%。采用CARS特征波长提取能够简化模型,去除无关变量和共线性变量,从而提高模型的精度和稳定性,尤其是对低含量组分还原糖的预测模型效果显著。最后,为验证马铃薯各品质参数预测模型的精度及稳定性,选取30个不同批次马铃薯样品对所建预测模型进行了外部验证。马铃薯干物质、淀粉、还原糖含量的模型预测值与标准理化值决定系数分别为0.849 9, 0.867 1, 0.877 6,均方根误差分别为0.660 9, 0.480 9, 0.016 9,平均相对误差分别为2.03%, 1.77%, 7.58%。研究表明,局部透射光谱携带了马铃薯的内部信息,与干物质、淀粉、还原糖含量有显著相关性。该可见/近红外局部透射检测系统可以实现马铃薯多品质参数的快速无损预测,特别是干物质含量及淀粉含量的预测效果较好,但是对个别还原糖含量非常低的样品出现预测相对误差较大现象,下一步研究中需要进一步优化完善。     

SPXY算法的西瓜可溶性固形物近红外光谱检测

可溶性固形物(SSC)是一种综合参数,主要包括糖、酸、纤维素、矿物质等成分,对评价果实成熟度和品质具有重要意义,影响果实口感、风味及货架期。西瓜可溶性固形物含量的无损快速检测对西瓜成熟度的确定、贮藏及运输过程中西瓜内部品质监控具有十分重要的意义,有助于提高西瓜生产效益和市场竞争力。在西瓜可溶性固形物含量的快速无损近红外光谱检测中,近红外漫透射的方式所需光源的能量大,同时大功率透射会对水果的内部品质产生影响;采用近红外漫反射方式的研究较少,但漫反射采集所需的能量小,有助于实现仪器小型便携化,成本低,同时避免透射引起的水果品质变化。以小型西瓜为研究对象,利用JDSU便携式近红外光谱仪采集西瓜样品瓜梗、瓜脐、赤道部位的近红外反射光谱,在976,1 186和1 453 nm附近有明显的吸收,利用偏最小二乘回归定量分析方法建立西瓜可溶性固形物的近红外光谱无损预测模型。首先,采用光谱-理化值共生距离(SPXY)算法对西瓜不同检测部位的样品集进行划分,以可溶性固形物含量为y变量,光谱为x变量,利用两种变量同时计算样品间距离,以保证最大程度表征样本分布,有效地覆盖多维向量空间,增加样本间的差异性和代表性,提高模型稳定性。将西瓜样品划分为51个校正集和15个预测集,校正集样本的SSC含量涵盖了预测集样本的SSC含量范围,且变异系数均小于9%,样品集划分合理,有助于建立稳健可靠的预测模型。其次,对比分析西瓜瓜梗、瓜脐、赤道检测部位的近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的定量模型的预测精度,结果得出西瓜赤道部位的反射光谱与可溶性固形物含量相关性较高,预测效果较好,预测集相关系数为0.629,预测集均方根误差为0.49%。对于不同检测部位获取的光谱信息所建立的近红外光谱SSC预测模型的精度问题,一方面与光谱的采集方式有关,另一方面与西瓜的产地、品种、成熟期等因素引起的其性状上的差异有关。在模型建立过程中根据实际情况确定西瓜的检测部位。最后,为提高西瓜赤道部位近红外反射光谱与可溶性固形物含量之间的预测模型精度,采用光谱预处理方法进行优化,结果得出经标准归一化预处理后,建立的偏最小二乘回归预测模型效果最佳,预测集相关系数为0.864,预测集均方根误差为0.33%,模型相关性较好,预测精度得到了很大提升。研究结果表明,近红外反射光谱检测小型西瓜赤道部位能很好预测其可溶性固形物含量,为实际生产中近红外光谱无损快速检测西瓜可溶性固形物含量及小型便携式仪器研发提供了技术储备。     

杏贮藏期间可溶性固形物和硬度的近红外光谱检测

以杏为材料,研究其贮藏期间可溶性固形物和硬度的近红外漫反射无损检测模型的建立方法。研究发现,定标建模最少样品量为100个。对于可溶性固形物,刚收获样品的校正模型对各贮藏阶段的预测效果均较好,决定系数(r2p)接近0.9、预测均方根误差(RMSEP)在0.6左右及相对分析误差(RPDp)达2.5以上;而且混合阶段模型的预测效果均优于采收及不同贮藏阶段的独立模型,r2p和RPDp分别达0.9和3.0以上、RMSEP在0.3—0.5之间。对于硬度,各阶段独立模型仅能粗略预测相应贮藏时期的样品,而混合阶段模型对各贮藏时期的样品均能实现快速分析,rp2和RMSEP分别在0.8和1.0左右、RPDp达2.0。结果表明近红外漫反射光谱可用于及时评价杏贮藏期间可溶性固形物和硬度的变化。     

不同贮藏期水蜜桃硬度及糖度的检测研究

糖度和硬度作为水蜜桃的两个重要指标,决定其内部品质。在运输或售卖期间,水蜜桃果内水分流失,表面开始松软进而腐烂,内部品质发生变化。研究旨在探讨可见/近红外光谱预测水蜜桃不同贮藏期糖度和硬度的可行性,进一步预测水蜜桃的最佳贮藏期。采用漫透射和漫反射方式采集4个贮藏阶段的水蜜桃光谱,并测量糖度和硬度。分析了4个阶段水蜜桃的平均光谱,光谱强度随着贮藏天数增加而不断提高,且在650～680 nm区域内受果皮颜色及色素的变化产生波峰偏移。同时,分析了糖度和硬度的变化,糖度在贮藏期间逐渐提高,硬度在贮藏期间快速下降,最终糖度增加了3.31%,硬度下降了58.8%。采用多元散射校正、S-G卷积平滑、归一化处理及基线校正等预处理方法来减少噪声和误差对光谱的影响,并使用无信息变量消除(UVE)和连续投影算法(SPA)筛选特征波长,最后利用偏最小二乘回归(PLS)分别建立糖度和硬度的预测模型。分析糖度、硬度的PLS回归系数与平均光谱的波形发现,糖度的高回归系数分布在光谱多处,而硬度的该系数均在波峰波谷附近。SPA和UVE筛选的特征波长建立的糖度模型效果不佳,而硬度模型效果良好。结果表明,漫透射和漫反射检测方式下,糖度的最佳预测相关系数(R_p)及预测均方根误差(RMSEP)分别为0. 886,0.727和0.820,1.003,预处理方法分别是多元散射校正、平滑窗口宽度为3的S-G卷积平滑。此外,漫透射建立的硬度SPA-PLS模型,选用15个光谱变量,得到的R_p和RMSEP为0.798和0.976;而漫反射建立的UVE-PLS模型,选用113个光谱变量,得到的R_p和RMSEP为0.841和0.829。可以看出,漫透射方式预测水蜜桃贮藏期间的糖度更佳,而漫反射预测硬度更佳。利用可见/近红外光谱所建立的糖度和硬度预测模型,能够可靠地预测水蜜桃贮藏期内糖度和硬度的变化,对指导采摘、售卖时间和减少腐烂具有一定的参考价值。     

利用近红外光谱技术建立土壤水分含量定标方程

应用近红外漫反射光谱技术（波长为1100—2498nm,分辨率为2nm）,以温县和郑州市郊的土壤为材料建立土壤水分含量分析系统。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准正态变换校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法（M PLS）得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数（RSQ）、交叉验证标准误差（SECV）、交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.98,0.92,0.97。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.96,达到了快速、准确分析土壤水分含量的要求。     

基于反射率模拟模型的黑土有机质含量估测

定量分析了黑龙江省黑土室内高光谱反射率曲线特征,确定了影响反射光谱曲线的主要特征控制点,建立了黑土光谱反射率模拟模型并对其进行评价,分析比较反射率数据、模拟后的光谱数据与土壤有机质含量的关系,建立了土壤有机质含量光谱预测模型。结果如下：有机质是小于1 000 nm范围黑土反射光谱特征的决定因素,随有机质含量变化,黑土光谱反射率在该范围呈现单/双吸收谷特征;黑土反射光谱曲线在450～930 nm范围内有５个主要特征控制点;黑土反射率模拟模型能较准确地描述黑土反射光谱曲线,直线模型的模拟效果更好;以反射率模拟模型系数为自变量的有机质含量预测模型优于基于反射率及其一阶微分的模型,说明反射率模拟模型的曲线控制点选择合理且有代表性,反射率曲线模拟方法能够准确描述黑土的实际光谱反射率。     

近红外光谱检测不同贮藏期磨盘柿的内部品质

建立了近红外漫反射光谱检测不同贮藏期磨盘柿的内部品质的数学模型,并评价其应用价值.本文采用可溶性固形物和硬度作为评价指标,在全光谱范围内（400-2500nm）分别建立了常温贮藏期、冷藏期和常温与冷藏结合的定标模型,使用最优模型对35个未知样品进行预测.结果显示,应用改进偏最小二乘法和一阶导数处理的常温模型定标性能最优,可溶性固形物和硬度的预测均方根误差（RMSEP）分别为0.498和1.399,预测值与化学值的决定系数（R2）分别为0.831和0.911,相对分析误差（RPD）分别为2.15和2.75.本研究表明,近红外漫反射技术对不同贮藏期磨盘柿内部品质的快速无损检测具有可行性.     

土壤水分去除算法的田间原位光谱反演棉田有机质

田间原位可见-近红外光谱(VIS-NIR)能够有效的提高土壤属性的检测效率,但由于原位土壤中水分因素的影响,土壤属性的预测精度很难达到预期。如何有效去除土壤中的水分对土壤其他属性光谱预测的影响,是利用田间原位光谱高精度预测土壤属性所面临的难题,也是土壤光谱技术由室内转向田间的突破口。该问题的有效解决,可减除土壤样品的采集与室内预处理等过程,实现土壤属性的田间原位光谱测定。以新疆南部地区阿拉尔垦区十二团棉田为研究区,采用网格采样法共采集了116个0～20 cm深度的表层土壤样品,剔除1个异常值样品,得到115个有用样品,利用SR-3500型便携式地物光谱仪采集了231个样点的田间原位光谱数据,土样经风干、研磨和过筛等处理后测定其室内光谱和有机质含量。利用Kennard-Stone算法将115个土样分为69个转换子集及46个预测集,采用外部参数正交化法(EPO)、光谱直接转换法(DS)及光谱间接转换法(PDS)三种去除水分算法结合原位光谱反射率(R)、反射率一阶微分(R′)、反射率对数(LOG(R))以及反射率倒数(1/R)四种数学变换方式,运用随机森林(RF)模型进行不同组合模型的构建及精度评价。结果表明：(1)土壤有机质含量越高,土壤光谱反射率越低。土壤田间原位光谱反射率低于土壤室内光谱反射率;(2)室内光谱反射率与土壤有机质含量之间的相关性大于田间原位光谱,室内光谱经一阶微分变换后与土壤有机质含量之间的相关性显著提升。(3)土壤室内光谱反射率模型预测精度(R2=0.86, RPD=2.08, RMSE=1.55 g·kg-1, MAPE= 0.14)高于田间原位光谱反射率模型(R2=0.71, RPD=1.49, RMSE=2.17 g·kg-1, MAPE=0.20)。在去除水分算法模型中,以EPO一阶微分模型去除水分效果最好,决定系数R2由0.71提高到0.83,RPD由1.49提高到2.04,RMSE由2.17 g·kg-1降低至1.58 g·kg-1,MAPE由0.20降低至0.14。本研究实现了去除土壤水分因素的影响,提高了田间原位光谱预测土壤有机质的精度,为南疆棉田大尺度土壤有机质的预测及土壤肥力的评价提供了重要的参考。     

发动机润滑油品质的可见-近红外光谱快速检测

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油品质的快速检测方法,包括粘度与含水率的预测。在获取可见-近红外光谱信息的基础上,采用广义回归神经网络分别建立了粘度与含水率的预测模型。预测集样本的确定系数分别达到了0.9818和0.9999。说明可见-近红外光谱技术能够用于发动机润滑油的含水率与粘度的预测。     

三维漫射光谱法检测猪肉嫩度的初步研究

猪肉是光的强散射物质,嫩度是评价猪肉品质优劣的重要标准之一,提出一种基于三维漫射光谱法的猪肉嫩度检测方式。将猪肉样本更多的散射信息引入光谱分析中。利用实验室搭建的数据采集系统,通过采集距光源入射点不同距离处的样本漫反射光信号构建了64个猪肉样本的三维漫射光谱。经过小波消噪处理后,利用多维偏最小二乘法(NPLS)建立了三维漫射光谱与猪肉嫩度之间的分析模型,模型的校正决定系数R2_Cal是0.883 1,校正标准差RMSEC是3.685 0N,预测决定系数R2_Pred是0.874 7,预测标准差RMSEP是3.9756N。实验结果表明, 与常规的漫反射光谱法相比,三维漫射光谱法所建立的猪肉嫩度NPLS模型具有更高的校正精度和预测稳健性,有望为猪肉嫩度及其他品质的快速检测提供一种新的途径。     

基于BP-ANN和PLS的近红外光谱无损检测李果实品质的研究

可溶性固形物(SSC)和可滴定总酸(TA)含量是影响李果实品质的重要指标,经典的破坏性检测方法不适用于果实按品质分级,近红外光谱(NIRS)检测方法具有速度快、操作简便、可无损检测果实品质。为实现NIRS无损快速检测安哥诺李果实可溶性固形物和可滴定总酸含量,利用NIRS采集李果实的漫反射光谱,同时采用糖度计测定安哥诺李果实的SSC,采用滴定法测定了李果实TA含量,使用杠杆值和F概率值剔除异常样品,采用软件优化结合人工筛选光谱波段,使用了消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化(SNV)、最大-最小归一化、多元散射校正(MSC)、一阶和二阶导数结合平滑处理、一阶导数结合减去一条直线和平滑处理、以及一阶导数结合SNV或MSC校正等光谱预处理方法,分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)建立李果实SSC、 TA的定量分析模型。结果表明,李果实SSC和TA的最佳PLS建模效果波段范围分别为4 000～8 852和4 605～6 523 cm^-1。SSC的PLS模型的最佳光谱预处理方法为MSC校正,最佳模型校正相关系数(R_...