便携式近红外光谱仪器现状及展望

近红外光谱分析技术具有速度快、操作简单等优点,在农业、制药等行业得到了大量应用,其中一些应用需要将仪器携带到分散的分析现场使用,为满足这一需求,很多体积小、便于移动的便携式近红外光谱仪被研制出来。这些仪器的种类较为繁多,采用了很多不同的基本原理,使用了不同的光路结构。文章综述了国内外便携式近红外光谱仪的技术现状,根据光路结构的不同将仪器分成滤光片型、光栅型、傅里叶变换型、声光可调滤波器型以及使用微机电系统(MEMS)的新型光谱仪等类型,重点介绍各类仪器的原理和主要部分的结构,同时简要介绍不同类型仪器的特点,并列举典型产品。也对测量附件、操作、显示等外围部分的设计作简要介绍,这些附件针对便携应用采取了特殊的设计。通过介绍,为新型便携式近红外光谱仪的研制提供借鉴。最后,对便携式近红外光谱仪器的现状作总结,并对未来国内外技术的发展进行展望。     

基于光谱技术和支持向量机的生鲜猪肉水分含量快速无损检测

为实现生鲜肉水分含量的快速无损检测,在波长350～1 700 nm范围内采集生鲜猪肉98个样本的可见近红外反射光谱。经中值平滑滤波、多元散射校正和一阶微分复合预处理方法对原始光谱进行降噪处理。将样本数据随机分为训练集和测试集,以训练集交叉验证网格搜索法确定最佳惩罚参数,利用径向基核函数的支持向量机算法建立了支持向量机预测模型,并与偏最小二乘回归建模法进行比较。用径向基核函数的支持向量机算法所建模型对生鲜肉水分含量进行预测的结果为：训练集的预测相关系数R_c为0.96、标准差SEC为0.32,测试集的预测相关系数R_v为0.87、标准差SEV为0.67。实验结果证实用支持向量机所建模型适合于生鲜猪肉水分含量的无损快速检测。     

猪肉组织色素浓度的近红外无损检测

基于血红蛋白、肌红蛋白等色素在近红外波段的吸收谱,采用近红外光谱(NIRS)技术,通过检测出射光相对入射光的衰减,可解算生物组织中上述色素的浓度。基于稳态空间分辨的NIRS研发了可检测组织中色素浓度的装置,该装置的传感器包括一个可发射3个不同波长的LED光源,以及与LED位于同一直线上且距离分别为30和40 mm的２个检测器。用该装置检测了2块猪肉组织(分别为新鲜的猪背长肌和股直肌)的色素浓度,结果表明,背长肌和股直肌中血红蛋白、肌红蛋白等色素的总浓度分别为(6.42±1.51)μmol·L-1和(15.48±4.54)μmol·L-1,接近于现有报道的经验值。在无损、实时、直接、简便检测猪肉组织的色素浓度方面,上述NIRS方法及装置是可信的。     

基于便携式近红外技术的生鲜乳品质现场评价

生鲜乳作为乳制品生产的基本原料,其质量是保证乳制品食用安全、维护人类健康的基础。可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法,构建生鲜乳品质指标的数学模型,实现生鲜乳品质的现场评价。在不同年份,收集88份来自不同奶牛个体的生鲜乳样品。便携式光谱仪采集生鲜乳漫透射光谱(500~1 010 nm),二阶导数和卷积平滑进行光谱预处理,以消除脂肪球引起的光散射和高频噪声。变窗宽移动窗口偏最小二乘法(CSMWPLS)和遗传偏最小二乘法(GAPLS)用于筛选信息区间,并构建预测模型。CSMWPLS与GAPLS模型的预测性能相当,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖的预测标准误差(RMSEP)分别为0.115 6/0.103 3,0.096 2/0.113 7,0.201 3/0.123 7和0.077 4/0.066 8,相对预测误差(RPD)分别为8.99/10.06,3.53/2.99,5.76/9.38和1.81/2.10。同时构建了生鲜乳品质指标的多元线性回归(MLR)方程,采用的最优变量数分别为8,10,9和7。采用外部数据集检验,MLR预测性能与PLS相近甚至更优,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖模型的RMSEP分别为0.107 0,0.093 0,0.136 0和0.065 8;相对预测误差(RPD)分别为9.72,3.66,8.53和2.13,可用于现场准确测量。结果显示,便携式近红外光谱仪结合MLR模型可实现生鲜乳品质的现场快速评价,为生鲜乳按质论价收购提供了一种新方法,同时为便携式乳品近红外专用仪器设计提供技术参考。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

便携式近红外和可见光光谱仪检测水稻水分含量方法比较研究

使用便携式近红外(901～1 650 nm)和可见光(400～900 nm)光谱仪结合多变量分析方法无损检测水稻水分含量,选用100种不同品种的水稻并采集其光谱信息,其中粳稻52种,籼稻34种,糯稻14种。采用GB 5009.3—2016中的直接干燥法测定每种水稻样本的水分含量。利用蒙特卡洛偏最小二乘法(MCPLS)剔除水稻样本中的异常值,基于近红外和可见光光谱的数据集分别剔除8个和4个异常值。采用基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)按照3:1的比例划分样品,近红外和可见光数据集分别得到69、 72个校正集和23、 24个预测集。采用正交信号校正(OSC)、多元散射校正法(MSC)、去趋势变换(De-trend)、标准正态变换(SNV)、基线校正(Baseline)、 Savitzky-Golay卷积导数(S-G导数)、标准化(Normalize)、移动平均平滑(moving average)、 Savitzky-Golay卷积平滑处理法(S-G平滑)共9种算法对原始光谱数据进行预处理,基于近红外和可见光光谱的OSC、 SNV和OSC、 Moving average预处理效果较好...     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

近红外光谱分析技术在水果品质无损检测上的应用

近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、低成本及同时测定多种成分等特点,在很多领域得到广泛应用。本文简介了近红外光谱技术的检测原理,指出其检测优点和不足。综述了国内外将近红外光谱技术应用于水果品质无损检测方面的研究进展,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望。     

近红外光谱和模式识别的菊花品种无损鉴别

菊花为菊科植物菊的头状花序,滁菊、贡菊、杭菊和亳菊是常见的几类药用品种菊花.不同品种菊花在外观上具有极大的相似性,非专业人员仅凭肉眼难以对其进行准确鉴别分析.常规仪器分析法检测成本较高,分析时间较长,且需要对样品进行破坏性处理,影响了产品的二次销售.近红外光谱技术作为近年来快速发展起来的一种绿色、简单、快速的新型检测技...     

便携式水果内部品质近红外检测仪研究进展

介绍了水果内部品质近红外光无损检测原理,描述了便携式水果内部品质近红外检测仪检测流程,对比分析了几款商品化的便携式水果内部品质近红外检测仪性能特点,总结了国内外最新研究进展,并展望了便携式水果内部品质近红外检测仪的发展趋势.