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。     

近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展

土壤是十分复杂的物质,有机物和无机物共存,土壤所含的信息量巨大。近红外光谱技术具有检测速度快、分析效率高、成本低、操作简单的特点,并且能同时检测多种土壤成分。介绍了近红外光谱技术检测土壤的基本流程和光谱数据处理方法,建模方法。重点是概括近年来近红外技术测定土壤成分的最新研究进展及土壤成分便携式近红外仪器的发展情况,并针对NIR在数字化农业方面的意义和未来发展方向进行了讨论。     

光谱技术在水产品品质检测中的应用研究进展

随着我国水产养殖业以及水产加工业的快速发展,水产品在国民饮食结构中占比越来越大,消费者对于水产品的质量要求也越来越高.为了满足消费者对水产品的质量要求,企业和市场需要在供应链的各个环节对水产品进行检验并公之于众.因此,迫切需要开发一种能够满足对水产品进行快速无损检测的技术.光谱技术可以根据样品特征波长处的波谱特性推算出...     

光谱技术在水产品异物残留检测中的研究进展

十四五期间,我国渔业总产量预计持续增长,水产品进一步成为消费者重要饮食组成,但因销售者与消费者食品安全知识和操作过程存在差距导致的食品安全事件频频发生。光谱技术因快速、无损、测试重现度高的优点,既体现物体的光谱属性,也体现了样品的空间信息,已成为水产品检测技术的热点,但多聚焦于新鲜度检测。该文综述了近10年来光谱技术在水产品异物残留检测的研究进展,分别从鱼骨检测、掺伪分析、寄生虫检测与重金属检测四方面介绍常见光谱技术应用及进展,包括X射线技术（X-Rays）、可见光成像（VIS）、近红外成像（NIR）,高光谱成像（HSI）等,介绍目前存在问题的同时,展望光谱技术在水产品异物残留检测的发展前景：传统检测算法进一步优化,多光谱技术被用于水产品异物残留检测;深度学习在特征提取的巨大优势得以应用,光谱技术在水产品异物残留检测的应用领域研究更加深入;光谱技术与多种检测技术的有机融合成为必然趋势,在线实时检测成为可能。     

近红外光谱技术在食品产地溯源中的研究进展

食品产地溯源是建立食品质量安全追溯制度的重要组成部分,也是保障食品质量安全的有效手段.近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)技术因其快速、无污染、操作简单等优点受到人们的青睐,是用于食品产地溯源的有效技术.对比了几种用于食品产地溯源的技术的优缺点,阐述了近红外光谱技术分析的基本原理...     

可见/近红外光谱技术在液态食品检测中的应用研究进展

可见/近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农产品与食品品质检测领域获得越来越广泛的应用。日本和欧美很多国家在近红外光谱对农产品与食品品质检测方面已经取得了很大的进展,国内在这一领域的研究虽有一定的成果,但与国外相比仍有一定的差距,有待加强。文章从酒类、奶制品、果汁、食用油等方面综述了近几年国内外可见/近红外光谱技术在液态食品品质检测中的最新应用研究进展,分析了可见/近红外光谱技术应用于液态食品品质检测的种种优势,思考了应用中存在的一些问题并尝试提出了相应的解决方法,最后对进一步的研究提出了展望。     

近红外光谱分析技术在蔬菜品质无损检测中的应用研究进展

蔬菜的无损检测技术包括利用其电学特性、光学特性、声波振动特性以及核磁共振技术、机器视觉技术、电子鼻技术和撞击技术等,其中应用最广泛、最成功的检测方法是光学方法。近红外光谱分析技术因分析速度快、效率高、成本低、重现性好,无需样品备制,无污染等特点,已成为一种快速、无损的现代分析技术,在很多领域得到广泛应用。文章介绍了国内外运用近红外光谱分析技术进行蔬菜品质无损检测的研究情况,分析了该技术应用于蔬菜品质检测时尚存在的问题和今后的研究方向。提出因蔬菜多样性和易腐变性等特点,需要加快研制近红外自动分析设备,以提高蔬菜品质检测的速度。指出结合核磁共振技术、图像技术等进行蔬菜品质的无损检测是未来发展的趋势。     

近红外光谱技术在食用油掺伪检测中的研究进展

食用油是日常饮食的必需品,可以为人体提供热能和脂肪酸,是促进脂溶性维生素吸收的重要有机物。随着人们生活水平的提高,高档食用油已走进大众百姓的餐桌,并深受欢迎和喜爱。由于高档食用油市场售价高,一些不法厂商为牟取暴利,在高档食用油中掺入廉价食用油进行出售,导致食用油掺伪事件时有发生,已引起政府和民众的广泛关注。为保障消费者的合法利益和维护正常的食用油市场秩序,快速有效地检测食用油掺伪已刻不容缓。近红外光谱技术以其简便、快速、无损、无需样品预处理的特点,被广泛应用于食用油掺伪分析。概述了近红外光谱技术的基本原理,综述了近十年来近红外光谱技术在橄榄油、山茶油、芝麻油、核桃油等食用油的掺伪检测研究进展,包括采用不同的试验装置与试验方法、数据处理方法包括预处理、特征波长选择及建模方法,对二元、三元及多元食用油掺伪进行检测研究,从试验方法及数据处理等角度提高食用油掺伪检测的精度与适用范围,以期建立较为有效的食用油掺伪定量检测与定性鉴别模型。总结了食用油掺伪近红外光谱检测目前存在的问题,包括食用油掺伪检测机理不明晰,制备的掺伪食用油样本难以满足实际的复杂掺伪形式,采用取样方式的掺伪检测仅能实现现场部分...     

畜禽肉化学成分近红外光谱检测技术研究进展

和传统的肉品化学成分检测方法相比,近红外光谱分析是一种能够快速、简单、安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。论述了近年来猪、鸡、牛、羊四种动物肉中粗蛋白质、肌间脂肪、脂肪酸、水分、灰分、肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展,并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。从已发表的研究结果可以看出,近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力,特别是用于商业上同步检测多种化学成分。研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选,偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型,交互验证进行预测结果评价。目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。近红外光谱预测结果差异性较大,这与样品集选择、光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。样品选择对近红外预测精度具有重要的意义,非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。总的来说,肌间脂肪、脂肪酸与水分指标预测效果较好,粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之,灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。     

近红外光谱技术在肉品检测中的应用和研究进展

近红外光谱(NIRS)作为新型光学检测技术在食品行业中得到广泛应用。该技术能实现肉品在线、快速、无损检测,是肉和肉制品品质分析的重要技术之一。文章综述了近红外光谱技术在肉类行业中的重要应用以及近年来的研究进展,主要包括蛋白质、脂肪及水分等影响肉类品质的化学组成成分分析,肉品感官品质如嫩度、保水性、肉色及新鲜度等指标的评价以及肉品的产地、品种等方面的鉴定。同时列举了近红外光谱技术在几种常见肉制品品质检测中的应用实例,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景：近红外光谱技术在进一步深入研究提高肉品检测精度的基础上,通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的融合以实现全面评价肉类品质的目标。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模...     

近红外反射光谱快速测定四种大豆制品中寡糖含量的研究

试验探讨了近红外反射光谱测定大豆制品中寡糖(蔗糖、棉籽糖及水苏糖)含量的可行性。2012年—2014年,从国内20个代表性大豆制品加工厂收集并筛选了160个大豆制品(包括去皮豆粕、膨化豆粕、发酵豆粕及膨化大豆各40个),同时为使样品集中的寡糖含量均匀分布,采用发酵豆粕和普通豆粕混合的方法,配制人工混合豆粕样品40个,使用偏最小二乘法,采用不同导数或去散射方法对光谱进行预处理并建立近红外定标模型。在光谱预处理中,针对不同寡糖,导数处理、多元散射校正及矢量归一化方法得到良好的预测效果。所建立的近红外定标模型的蔗糖、棉籽糖和水苏糖的定标决定系数(R2_cal)分别为0.99,0.95和0.98,交互验证决定系数(R2_cv)分别为0.98,0.94和0.97,交互验证RPD_cv值分别为7.24,4.13和5.98,表明适用于大豆制品(除发酵豆粕外)中寡糖的日常检测。     

近红外光谱快速分析技术及其在动物饲料和产品品质检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。主要介绍了近红外光谱技术的基本原理和发展, 包括近红外光谱预处理技术如微分处理、信号平滑等技术的发展和近红外光谱分析模型如多元线性回归、主成分分析、偏最小二乘法和人工神经网络等的发展。综述了国内外近几年来此技术在动物饲料和产品品质检测中的应用。文献调查显示, 近红外光谱分析技术以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在国内外饲料和动物产品检测方面得到广泛应用。在饲料分析方面,近红外不仅能用于其常量成分干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等的测定,而且能用于微量成分、有毒有害成分的测定。在动物产品分析方面,该技术已用于禽蛋、牛肉、羊肉、猪肉等的各种物理和化学指标的测定。文中详细给出了已经报道的利用近红外光谱技术测定饲料和动物产品测定指标和光谱处理以及模型建立的情况, 并讨论了近红外光谱快速检测技术的在饲料分析和动物产品分析领域的应用新趋势和局限性。     

近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用

牛奶及其制品作为一类营养全面的理想食品,已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。但与此同时人们也越来越关注乳制品的质量和品质,实时、快速、准确地检测牛奶及其制品成分和其他物质含量是提高乳制品质量,进行牛奶及其制品质量控制的首要条件。近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,由于其快速、准确、无损的特点在乳及其制品产品检测和生产监控中有着巨大的应用潜力和前景。文章介绍了近红外光谱技术的原理、优点以及在牛奶及其制品营养成分含量测定、质量评定、在线检测等方面的研究进展,综合阐述了近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用现状,并对其前景进行了展望。证明近红外光谱技术可以有效地对乳及其制品的营养成分含量以及掺假物、残留物和防腐剂等进行快速、准确、无损的测定,从而实现对牛奶及其制品质量的检测和评定,以及生产过程的有效控制。随着近红外技术的不断发展,近红外检测技术将更加广泛地应用于牛奶及其制品的品质检测。     

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。     

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。     

近红外漫反射光谱检测梨内部指标可溶性固性物的研究

旨在建立近红外漫反射光谱与梨水果内部可溶性固形物之间的关系,以评价近红外漫反射光谱在测量梨水果内部指标可溶性固形物的应用价值。应用近红外光谱(350～1 800 nm),采用多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)三种不同的数学校正方法对梨水果的可溶性固形物(SSC)进行了定量分析,并且对梨水果不同位置的吸光度原始光谱,一阶微分和二阶微分三种不同预处理情况下的模型进行了最优化分析。在梨水果赤道部位预测结果较为理想,采用一阶微分预处理方法下应用PLS方法。研究结果为预测集的相关系数为0.851 7, 预测样本均方根误差为0.879 3。研究表明,近红外漫反射光谱可以作为一种准确、可靠和无损的检测方法用于评价梨水果内部指标可溶性固形物。     

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。     

近红外光谱检测技术在聚合物领域的应用研究进展

近红外光谱(NIR)检测技术能够提供样品丰富的结构和组成信息,且具有分析速度快、样品无需处理等突出特点,在聚合物领域有了越来越广泛的应用。综述了该技术在聚合物合成到成型加工再到回收利用整个生命周期过程中各个环节的应用研究进展。在聚合物的合成和加工过程中,近红外光谱检测技术可用于材料参量的定量测量,且由于光纤良好的化学和热稳定性,使其能够在强腐蚀、高温、高压等危险环境下进行在线实时监测。对于聚合物合成,选择聚合反应转化率、聚合产物粒径和聚合物组成三个关键参量,概述了近红外光谱在线测量上述参量的相关研究进展;对于聚合物加工,主要讨论了反应性挤出加工过程中近红外光谱在线测量聚合物分子量、残余单体含量、接枝率等反映材料加工状态参量的应用研究。在聚合物的回收利用过程中,近红外光谱可用于废旧塑料制品的定性分类识别,围绕该应用分析了其国内外的研究现状。指出了近红外光谱检测技术在应用中存在的问题,并提出几点建议,最后对该技术在聚合物领域的发展方向进行了展望,并认为随着研究工作的深入和在线测量仪器的发展,近红外光谱检测技术将在聚合物领域有着更加广阔的应用前景。