近红外光谱结合偏最小二乘判别对硫熏浙贝母的无损鉴别

浙贝母(Fritillariae thunbergii Bulbus)是一种常用的化痰止咳中药,为浙江著名的“浙八味”之一。硫熏能够使浙贝母增白、防虫蛀以及延长保质期,然而过度的硫熏不仅会影响浙贝母的品质,还会危害人体健康。因此,进行硫熏浙贝母的无损鉴别分析有利于浙贝母的品质监测,保障中药质量。采用近红外光谱结合化学计量学方法进行六种不同硫熏程度浙贝母的鉴别分析,在近红外(900～1 700 nm)光谱条件下,采用“boxplot”统计分析1 000～1 100 nm内样本间的光谱反射值的差异。同时采用主成分分析(PCA)进行六种样本的聚类分析。应用连续投影法(SPA)进行数据挖掘获得10条特征波段,建立其偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。结果表明,建立的PLS-DA模型可达到与全谱类似的判别结果。近红外光谱技术结合化学计量学方法能够实现不同硫熏程度浙贝母的无损鉴别分析,这为后续进行硫熏浙贝母品质分析以及研发相应贝母便携检测仪提供参考。     

集成线性渐变滤光片和InGaAs焦平面的微型光谱模组及其波长定标（英文）

提出一种集成线性渐变滤光片和InGaAs焦平面的微型近红外光谱模组.作为核心分光元件,线性渐变滤光片被紧密耦合在光敏芯片表面.相比于光栅分光方式,模组具有紧凑的光学结构和稳定的光学特性.对此光谱模组进行波长定标实验,并给出了标定准确性评价.实验结果表明,该光谱模组的波长范围为900~1 700nm,波长准确性优于1.3nm,光谱分辨率小于通道中心波长的1.25%.基于此光谱模组的波长定标方法准确、可行,可以被用于微型近红外仪等在线光谱分析领域.     

SVM自助重加权采样的蚕茧雌雄特征波长选择

使用近红外光谱鉴别蚕茧雌雄设备成本较高,挑选有用特征可以减少成本.雌雄蚕茧的近红外光谱存在着共线性的关系,因此提出了一种包裹式的特征选择方法,基于支持向量机的自助重加权采样(BRS-SVM)的特征选择方法.使用NirQuest512近红外光谱仪采集了蚕茧的漫透射近红外光谱.用试验集的全波段建模得到特征重要度热图,并通过...     

基于光谱分析技术的黄瓜与茎叶识别研究

为了能够快速实时地识别温室中的黄瓜,研究了黄瓜和其茎叶的近红外反射光谱特性。利用近红外光谱仪在室内共采集138个样本(黄瓜46个,茎46个,叶46个)的反射光谱,进行Savitzky-Golay平滑后,抽取光谱中的108个样本作为校正集,采用偏差权重法选择信息量较大的光谱波段690~950 nm进行研究。在主成分分析(PCA)的基础上,结合马氏距离建立识别模型,剔除了7个异常样本。用剩余的101个样本进行偏最小二乘法建模,对校正集之外的30个样本进行预测。结果显示预测值和实际值的相关性达0.994 1,正确识别率达100%。说明黄瓜、茎和叶的近红外反射光谱特性之间有一定差异,可以用近红外光谱技术进行鉴别,为黄瓜识别提供了一种新的方法和思路。     

近红外漫反射光谱法快速无损鉴别阿胶真伪

采用近红外光谱漫反射光谱技术和模式识别技术快速鉴别阿胶真伪.收集来源不同的阿胶(真品8个,伪品6个),采集其近红外漫反射光谱,使用多重散射校正和小波变换对光谱进行预处理后,分别应用相似度匹配和马氏距离方法建立质量鉴别模型.相似度法使用真品谱图作为标准谱图,用样品谱图与标准谱图的相似度值来鉴别阿胶质量;对阿胶样品进行重复扫描得到28张谱图,随机分为3组后应用马氏距离法建立交叉验证鉴别模型.两种模式识别方法均能准确无误的鉴别阿胶真伪,表明近红外光谱和模式识别技术结合可快速、准确、客观地进行阿胶质量鉴别,可推广到其他中成药的质量鉴别.     

近紫外-可见-短波近红外多光谱成像数据的糯玉米种子热损伤粒的无损快速鉴别

为对糯玉米种子热损伤粒进行无损快速鉴别并探索热损伤过程对糯玉米种子的影响,以糯玉米种子“京科糯2000”为例,用Videometer近紫外-可见-短波近红外多光谱成像仪分别以胚面向上和胚面向下方式采集糯玉米种子对照组及热损伤组多光谱成像数据,分别提取胚面向上胚部、胚面向上胚乳部、胚面向下胚乳部单点多光谱数据,并对胚面向上胚部和胚面向上胚乳部多光谱数据做初级融合;对多光谱数据进行基线校正预处理后计算各光谱数据样本标准差,进而通过光谱数据样本标准差的变化分析热损伤对糯玉米种子各部位的影响;基于多光谱数据采用偏最小二乘-判别分析算法建立糯玉米种子热损伤粒无损鉴别模型,对所建模型进行全交互验证,并与近红外光谱数据模型比较。结果表明,热损伤对糯玉米种子胚、胚乳有不同的影响,多光谱数据和近红外光谱数据表现出一致的变化趋势。采用多光谱数据建立热损伤粒鉴别模型,各模型前3主成分得分3D散点图中,对照组和热损伤组样品表现出一定的分离趋势,校正数据正确率在96%~100%之间,交互验证数据正确率在92%~100%之间,其中,糯玉米种子胚面向上胚部光谱和胚乳部光谱初级融合数据建模效果最好,校正数据正确率100%,交互验证数据正确率在98%~100%之间。作为对比,采用近红外光谱数据建立糯玉米种子热损伤粒偏最小二乘-判别分析模型,胚面向上、胚面向下以及二者初级融合数据模型的前3主成分得分3D散点图中,对照组和热损伤组样品表现出较好的分离趋势,各模型校正数据、交互验证数据正确率皆为100%。本研究表明,采用近紫外-可见-短波近红外多光谱成像对糯玉米种子的热损伤粒进行无损快速识别具有较好的可行性,多光谱成像数据各变量样本标准差和近红外光谱数据各变量样本标准差呈现一致的规律;采用胚和胚乳融合多光谱数据所建模型在各模型中具有更高的正确率。     

FT-NIR与主成分分析在中药贝母鉴别和聚类中的应用研究

近红外漫反射光谱和主成分分析法相结合,选取不同范围内的近红外光谱数据,对川贝、浙贝以及东北平贝共48个样品进行了主成分分析,作二维线性投影图和三维线性投影图,比较了48个样品在红外光谱上的差异程度,发现基于傅里叶变换近红外光谱的主成分分析投影图能够较好的表征48个样品的类别关系.结果表明:应用近红外漫反射光谱法能够鉴别贝母及其近缘物种,具有较好的聚类和鉴别作用,作为一种药材质量检测手段,该方法具有一定的应用价值.     

近红外光谱组织血氧检测结果的定量化方法

近红外光谱组织血氧检测技术可实现生物组织氧代谢的无创、连续、实时监测 ,具有广泛的应用前景。由于光在生物组织中的散射行为 ,近红外光谱组织血氧检测结果的定量问题一直是这一技术能否得到广泛应用的一个关键。文章从近红外光谱组织血氧定量检测技术的理论基础和具体演算方法两方面总结至今所提出的各种算法 ,分析各种算法的特点和相应的局限性 ,并展望今后的研究方向     

鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究

以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。     

基于水稻种子近红外特征光谱的品种鉴别方法研究

本文用MPA傅立叶变换近红外光谱仪研究了单粒水稻种子的漫反射光谱特征,发现颖壳对光谱扫描有影响,为了尽量消除这种影响,保证光谱的代表性,应对其上下表面分别进行多次光谱采集,取它们的平均光谱。本文利用种子品种特有的光谱特性,结合不同光谱预处理方法建立了多个聚类分析模型,比较它们对杂交F1代种子"03S/0412"和其父本种子"0412"的鉴别效果。结果显示:选择4000⁸900cm-1光谱范围,通过"无预处理"、"矢量归一化"、"二阶导数(25点平滑)"和"二阶导数(25点平滑)+矢量归一化"建立的模型校正集正确率分别为52.4%、65.2%、75.2%和100%,可见,相比无预处理,经过各种预处理后正确率都有提高,其中"二阶导数(25点平滑)+矢量归一化"建立的模型最好,用该模型对预测集预测,分类正确率也为100%,具有很好的预测性能。这说明近红外光谱技术可用于单粒水稻种子品种真伪性鉴别。     

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。     

A new approach to optimizing pigmented coatings considering both thermal and aesthetic effects

Pigmented coatings with high reflectivity against solar irradiation can be used to control unwanted thermal heating that occurs as materials absorb sunlight such as heat in buildings that increases cooling loads. However, these surfaces produce glare that is unpleasant to the eye, and the coatings themselves can damage the appearance of the coated object. We introduce a new optimization method that embraces both thermal and aesthetic requirements. Our proposed coatings maximize the reflectivity of the near infrared (NIR) region to reduce thermal heating, while for aesthetic appeal they also minimize the visible (VIS) reflected energy received by human eyes, especially at wavelengths where eye sensitivity is high. The optimization parameter is defined as the ratio of the total reflected energy in the NIR region to that in the VIS region weighted by human eye sensitivity. Titanium dioxide is used as the pigment, and databases of its radiative properties are constructed using the Mie theory. To compute reflectivity, nongray radiative heat transfer in an anisotropic scattering monosized pigmented layer, with independent scattering, including direct and diffuse solar irradiations, is analyzed using radiation element method by ray emission model (REM²). Colors are calculated and optimization parameter is evaluated by using spectral reflectivity. Finally, the optimum values of particle size, volume fraction of pigment, and coating thickness are obtained.     

Raman spectroscopy at different excitation wavelengths (1064, 785 and 532 nm) as a tool for diagnosis of colon cancer

Raman spectroscopy is structure sensitive non‐destructive method that allows observing the status of biological tissues with minimal impact. This method has a great potential in the diagnosis of various types of degenerative diseases including cancer damages. Near‐infrared Fourier transform (NIR‐FT)‐Raman (λ_ex ~1064 nm), NIR‐visible (Vis)‐Raman (λ_ex ~785 nm) and Vis‐Raman (λ_ex ~532 nm) spectra of normal and colorectal carcinoma colon tissue samples were recorded in macroscopic mode at 10–20 randomly chosen independent sites. In the cases of NIR‐Vis‐ and Vis‐Raman spectra, enhanced resonance effects were observed for tissue chromophores absorbing in the visible area. Evident spectral differences were noticed for Raman spectra of normal colon tissue samples in comparison with abnormal samples. The average Raman spectra of colon tissue samples were analysed by principal component analysis (PCA) to discriminate normal and abnormal tissues. PCA of combined dataset containing Raman intensities of chosen NIR‐FT, NIR‐Vis or Vis‐Raman bands led to discrimination of normal and abnormal colon tissue samples. Therefore, combination of these three Raman methods can be helpful for recognizing cancer lesions in colon for diagnostic purposes. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

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。     

基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究

叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500～900 nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1 SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。     

The use of apatite fission track thermochronology to constrain fault movements and sedimentary basin evolution in northeastern Brazil

An apatite fission track study of crystalline rocks underlying sedimentary basins in northeastern Brazil indicate that crustal blocks that occur on opposite sides of a geological fault experienced different thermal histories. Samples collected on the West block yielded corrected fission-track ages from 140 to 375 Ma, whereas samples collected on the East block yielded ages between 90 and 125 Ma. The thermal models suggest that each block experienced two cooling events separated by a heating event at different times. We concluded that the West block moved downward relative to the East block ca. 140 Ma ago, when sediments eroded from the East side were deposited on the West side. This process represents the early stage of sedimentary basin formation and the opening of the South Atlantic Ocean in the region. Downward and upward movements related to heating and cooling events of these crustal blocks at different periods until recent times are proposed.     

“稳态对比法”测量不良导体的导热系数

以稳态法的实验装置为基础,通过调节加热源的电压保证待测样品及标样的散热盘的散热温度(电压)相同,记下加热盘和散热盘的温度(电压),根据傅里叶导热方程,以及标准样品的导热系数直接获得待测样品的导热系数.该方法避免了传统方法因散热盘散热过程的理论处理及数据读取引入的误差.     

基于二次迭代Monte Carlo的羊肉硬度定量检测研究

随着居民生活水平的提高和对健康饮食结构的重视,羊肉作为一种高蛋白且低脂肪和胆固醇的畜肉,需求量逐年上涨。根据国家统计局统计,2012年-2019年我国畜肉产业中羊肉产量占比从6.27%上升到9.02%。研究提出了一种基于二次迭代Monte Carlo（MC）算法剔除异常样本的羊肉硬度定量检测PLSR模型。采用GaiaSorter高光谱分选仪的Image-λ-V10E-H相机采集羊肉样品400~950 nm的高光谱数据,Image-λ-N17E相机采集羊肉样品900~1 650 nm的高光谱数据。首先,对比分析了S-G平滑、二阶求导、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等光谱预处理方法在消除噪声影响,提高光谱分别率等方面的能力,选取最佳光谱预处理方法。然后,在第一次MC抽样中,计算所有样本预测误差均值和标准差的平均值,以该平均值的2.5~3倍作为可疑样本阈值,3倍作为异常样本阈值;剔除异常样本,保留并标注可疑样本,进行第二次MC抽样,以样本预测误差均值和标准差的3倍值为阈值进行异常样本二次剔除;对第一次MC抽样中标注可疑样本进行二次检测。最后,对比分析了基于全波长建立的偏最小二乘回归（PLSR）模型和基于回归系数法（RC）提取的特征波长建立的PLSR模型。研究结果表明,所提出的二次迭MC算法可以准确判别可疑样本是否为异常样本,有效优化样本集,为建模提供良好的数据基础。以MSC作为光谱预处理算法基于400~950和900~1 650 nm两段高光谱数据建立PLSR模型的R2_P分别为0.947 2和0.978 3,RMSE_P分别为47.789 9和30.590 1 g,优于其他三种光谱预处理算法。另外,基于900~1 650 nm建立的PLSR模型明显优于基于400~950 nm波长样本集建立的模型。通过RC算法选取出羊肉硬度在400~950和900~1 650 nm波长范围的特征波长分别为14个（410,438,450,464,539,558,612,684,701,734,778,866,884和935 nm）和10个（915,949,1 085,1 156,1 206,1 262,1 318,1 384,1 542和1 580 nm）。其中,基于900~1 650 nm波长建立的PLSR模型的R2_P为0.985 0,RMSE_P为24.397 0 g,为羊肉硬度预测的最佳模型。结果表明,所提出的融合二次迭代MC算法的PLSR模型可以有效预测羊肉冷藏过程中硬度特性变化趋势,为羊肉品质无损检测相关研究提供参考。