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。     

基于稳态空间分辨光谱技术的猪肉嫩度测量方法研究

猪肉嫩度是肉的主要感官和食用品质之一,常规嫩度测试方法费时繁琐,难以达到大批量快速无损检测。基于组织光学原理和稳态空间分辨光谱技术,首先采用多通道可见近红外光谱仪检测猪背最长肌样品,获得样品的约化散射系数;之后每个样品一分为二,其中一块鲜肉用C-LM4型嫩度仪测试,另一块按常规测试方法测试。研究结果表明700 nm波长点处样品约化散射系数与鲜肉剪切力值线性回归R2=0.834 9,鲜肉剪切力值与按常规测试方法剪切力值线性回归R2=0.771 6。因此,可以用鲜肉约化散射系数来得到猪肉嫩度,获得和常规嫩度测试方法同等效果;采用基于组织光学的稳态空间分辨光谱技术直接预测猪肉嫩度,可以实现快速无损检测的目的。     

羊肉嫩度傅里叶变换近红外光谱偏最小二乘法定量分析研究

以从内蒙、宁夏、甘肃、新疆4个肉羊产区筛选的有代表性的98份羊肉样品为试材,应用傅里叶变换近红外光谱技术探讨了羊肉嫩度无损检测的方法。以模型决定系数(r2)、校正标准差(RMSECV)和预测标准差(RMSEP)为模型精度评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对近红外光谱信息与样品的质构仪剪切力值进行了拟合,确定了最佳的光谱预处理方法、主成分数和波段范围。结果表明：所选98个羊肉样品的剪切力值分布范围为1.673～6.631 kg,其中75%以上的样品剪切力值在2～5 kg,基本覆盖了我国现有的肉羊嫩度值分布;在11 995～5 446 cm-1和4 601～4 246 cm-1的波段范围内,最佳主成分数为10,光谱经矢量归一法处理后,建立的羊肉嫩度模型精度最高,r2达到86.2%,RMSECV为0.445;用此模型对预测集29个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数r达到0.87,预测平均偏差为0.385,RMSEP为0.524。     

近红外光谱法快速检测猪肉中挥发性盐基氮的含量

为了实现快速无损地检测猪肉新鲜度的目的,应用近红外光谱法测定猪肉新鲜度重要指标一挥发性盐基氮(TVB-N)的含量.猪肉原始光谱经标准偏差归一化方法(SNV)预处理后,用联合区间偏最小二乘法(siPLS)建立猪肉预处理后光谱和TVB-N含量的校正模型并与经典偏最小二乘法(PLS)模型、间隔偏最小二乘法(iPLS)模型作比较.试验结果表明,利用联合区间偏最小二乘法所建的预测模型最佳,其校正集相关系数(Rc)和交瓦验证均方根误差(fRv)分别为0.8332和3.75,预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(fRP)分别为0.8238和4.17.研究结果表明利用近红外光谱和联合区间偏最小二乘法可以快速地测定猪肉中挥发性盐基氮的含量.     

冰片的近红外光谱法检测

红外光谱技术能够反映样品的综合信息 ,易于在线应用 ,所以若将该技术应用于中成药生产的在线质量监控 ,可以提高中成药的质量控制标准 ,加快中药现代化的进程。冰片作为常用的中药 ,是多种中成药的有效成分之一。文章对冰片在近红外区域的光谱特性进行了实验研究。通过测量 ,得到了冰片在近红外的特征吸收波段。在建模实验中通过建立偏最小二乘法 (PLS)校正模型得到了理想的实验结果 ,2 5个样品冰片含量的预测值和标称值间有良好的线性关系 ,预测标准偏差为 0 2 8mg·mL-1 。实验结果表明红外光谱技术可以用于中成药有效成分的检测和中成药质量控制的研究     

基于近红外光谱检测猪肉系水力的研究

为了快速无损无污染得测定猪眼肌的系水力,提出了用近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的系水力的新方法.采用常规的滴水损失法和压力法标定猪肉的系水力.利用光谱专用分析软件Unscramb-ler9.6,对采集的光谱进行平滑,二阶微分预处理,用偏最小二乘法(PIS)建立其定量检测模型.该实验的样本总数为106,将样品分为校正集和检验集.用校正集建立定标方程,用检验集检验定标方程的预测精度.常规方法与近红外光谱漫反射法的预测植的相火系数为0.73～0.79,结果明显要好于近红外透射法和反射光谱法.该研究验证了近红外光谱漫反射法对真空包装后鲜猪肉的系水力的无损检测的可行性.     

冷却猪肉表面菌落总数的快速无损检测方法研究

研究了4℃冷链条件下,冷却猪肉在1~14 d贮藏期间,表面菌落总数与400~1 100 nm光谱范围内相应高光谱图像的关系,提出了一种基于高光谱技术的冷却猪肉表面菌落总数的快速无损检测方法。并采用多元线性回归和偏最小二乘回归两种统计分析方法分别建立预测模型,均得到较好的预测结果,其预测集相关系数RV分别为0.886和0.863。实验结果表明,利用高光谱技术可以较好地定量分析冷却猪肉表面的菌落总数,应用该技术对冷却猪肉品质安全进行快速无损评价是可行的。     

牛肉嫩度的近红外光谱法检测技术研究

利用近红外光谱技术研究了牛肉嫩度的检测方法。在波数为4 000～10 000 cm-1范围内测定牛肉样本近红外吸收光谱,然后用沃-布剪切仪测得牛肉样本(背长肌)的最大剪切力值并进行主观嫩度等级评价。把剪切力值小于6 kg的牛肉归为嫩牛肉,等级值定为1;大于9 kg的牛肉归为老牛肉,等级值定为3;介于6和9 kg之间的牛肉归为中等嫩度的牛肉,等级值定为2。研究结果表明,老牛肉吸收的近红外光一般都要比嫩牛肉多,表现为吸光度要大;用多元线性回归法对校正集建立模型,得到相关系数r为0.806;用此模型对牛肉预测集19个样本进行预测,分级正确率为84.21%。该研究说明利用近红外技术对牛肉嫩度进行预测是可行的。     

应用近红外漫反射光谱对猪肉肉糜进行定性定量检测研究

利用傅里叶变换近红外漫反射光谱结合不同数学建模算法对不同部位取样的猪肉肉糜进行定性判别建模,并建立猪肉肉糜品质指标脂肪、蛋白质和水分含量的定量检测模型。结果表明:不同部位取样猪肉肉糜判别分析PLSDA模型性能良好,最优模型校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为96%;比较两种方法结合,不同光谱预处理建立各品质指标的定量模型,LS-SVM模型性能优于PLSR模型,脂肪和水分含量最佳预测模型校正及预测相关系数r均高于0.9,蛋白质含量最优模型校正及预测相关系数r,RMSEC,RMSEP和RMSECV分别为0.722,0.593,1.595,1.550和1.888,模型精度需进一步提高。研究表明利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速判别不同部位猪肉肉糜的方法是可行的,脂肪和水分含量定量分析模型从预测精度、稳定性及适应性考虑均具一定的通用性,具有良好的市场应用前景。     

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。     

可见／近红外漫反射光谱无损检测南丰蜜桔维生素C的研究

应用可见/近红外漫反射光谱对南丰蜜桔维生素C含量进行了无损检测研究.在谱区350～1 800nm,应用主成分分析和偏最小二乘法对经过预处理光谱进行数学建模,主成分数和光谱区间选择分别由完全交互验证和回归系数法确定.定标模型对10个未知样品的预测结果是:预测相关系数为0.813,预测均方差为2.112 mg(100 g)-1,预测偏差为-0.810 mg(100 g)-1.文章表明利用可见/近红外漫反射光谱技术无损检测南丰蜜桔维生素C具有可行性.     

近红外光谱用于盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析

目前常用的盐酸左氧氟沙星注射液含量的测定方法是高效液相色谱法,但此法不能应用于在线分析。文章利用近红外光谱分析技术分别与偏最小二乘(PLS)以及人工神经网络(ANN)的方法相结合,对同一厂家的35个不同批号的针剂样品分别建立了定量校正模型,并对随机抽取的12个样品进行了预测。首先,利用PLS的方法建立模型,得出模型的决定系数 (R2)和预测集样本的标准偏差(RMSEP)分别为0.964和0.242 8,同时利用小波变换技术对光谱变量进行了高效的压缩,并利用了前馈神经网络建立了盐酸左氧氟沙星针剂的定量分析模型, 利用该模型所得的R2和RMSEP分别为0.944和0.572 2。文章详细比较了两种方法的建模过程,相关参数选取的优化方法,实验结果令人满意,从比较结果来看,PLS方法略优于ANN方法,可以快速准确的给出该针剂的含量,具有无损,简单,快捷的特点,为近红外光谱技术应用于针剂的定量检测提供了一个新的有效方法。     

漫反射光谱技术对文物保护及相关问题的研究

应用自行研制的光导纤维反射分光光度计,研究了漫反射光谱技术在文物保护研究中的应用。主要工作包括： (1)通过比较待测颜料和标准颜料反射光谱曲线的形状和特征反射峰或一阶导数峰的位置,实现对彩绘文物颜料的分析鉴定。(2)用漫反射光谱技术监测金属表面状态的变化。文中通过对铜及其锈蚀产物漫反射光谱的研究得到了铜表面的一些信息,可见漫反射光谱技术对金属表面状态的研究具有特殊的功能。(3)通过研究文物保护修复材料的反射光谱特性,指导人们选择适宜的材料。作者的研究证实了漫反射光谱法是一种新的文物保护研究技术,具有简便、快捷和不损坏文物的特点,该工作使漫反射光谱技术成为文物保护研究的一种新的检测手段,同时也为漫反射光谱分析开辟了新的研究应用领域。     

近红外漫反射光谱无损检测乳粉蛋白质的研究

利用近红外漫反射光谱技术对奶粉蛋白质含量的快速无损检测进行了研究。挑选来自国内不同地区的29种奶粉,以化学分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立奶粉光谱信息和蛋白质含量的定量模型,预测均方根差(RMSEP)为0.687%。采用波长选择对模型进行优化后,波长点从1 558个减为11个,大大加快了运算速度,同时还在一定程度上提高了模型的精度。为了减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响,对光谱数据进行了标准正态变量(SNV)变换和多元散射校正(MSC),结果表明这两种方法是有效的,得到RMSEP减小了约37%。研究结果表明,近红外漫反射光谱测定奶粉中蛋白质含量实时、快速,能满足工业过程分析中的测量精度要求,为提高奶粉质量分析水平提供了新的途径。     

基于多波段漫反射光谱古陶瓷窑口无损鉴定

古陶瓷是历史的遗存, 具有不可再生性，因而理想的古陶瓷分析技术应该是无损的。为客观、有效地对古陶瓷窑口进行无损鉴定，提出了一种基于紫外、可见光和近红外的多波段漫反射光谱无损鉴定方法。针对传统单一波段古陶瓷窑口鉴定对目标特征描述不足的问题，即在可见光波段区域，漫反射光谱数据可反映古陶瓷的颜色特征，但在同一窑口烧制的陶瓷也会有不同的颜色属性，仅仅根据可见光波段的漫反射反射率来鉴定窑口来源是不合理的，在紫外与近红外波段，古陶瓷内部分子与此波段光发生作用后的漫反射光谱数据，可反映古陶瓷携带的丰富样品结构和物质属性信息，结合紫外与近红外光谱漫反射光谱数据可有效提高特征的表达，因此提出利用紫外、可见光和近红外的多波段特征提取方法。在实验过程中，基于多波段线性特征融合窑口平均鉴定准确率为92.9%，相比于单波段的窑口鉴定平均准确率91.1%提高了1.8%，实验结果验证了所提多波段方法相对单波段方法的有效性；在特征提取过程中，常用小波变换对光谱信号进行处理，但由于古陶瓷漫反射光谱波信号在紫外、可见光与近红外波段形波动大，频率变化大，因此，在小波基的选取上存在很大困难，提出利用自适应时频分析特征提取方法，其特点是可自适应分配不同频率子波本征模态函数，通过选择合适的本征模态函数来提取古陶瓷不同波段的光谱特征，但在分解过程中存在过分解现象，即虚假的本征模态函数，将所有样本与分解的本征模态函数的平均相关系数和平均方差贡献率作为选择本征模态函数的标准，实验结果表明，随着分解阶次的递增平均相关系数和平均方差贡献率递减，当分解阶次为4时，相关系数和方差贡献率都为0.30，但当分解阶次为5时，相关系数和方差贡献率仅为0.15和0.18，因此选择4阶分解，用于不同波段的特征提取；所提取的特征给与分类器进行分类时，不同波段的特征对分类的准确率贡献不同，因此在此基础上，计算不同光谱特征的散布矩阵，利用类内与类间散布矩阵的迹，计算特征融合时不同波段特征的权重，自适应分配权重并进行非线性特征融合，权重越大，表明该类特征对鉴别的贡献越大，非线性特征融合时，平均鉴定准确率为94.5%，相比于线性特征融合鉴定平均准确率92.9%提高了1.6%；其中分类器采用k最近邻分类器对来自不同窑口的古陶瓷进行无损分类识别。通过客观定量地将该方法与同类方法进行对比，朱旭峰等利用非线性特征融合方法，窑口平均鉴定准确率为86.97%，该方法比其高7.53%。刘峰等采用基于协方差阵进行特征级融合多波段方法，窑口平均鉴定准确率为89.63%，该方法比其高4.87%。实验结果表明所提方法有效、可行，可作为古陶瓷窑口鉴定的有效辅助鉴定方法。     

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。     

基于漫反射光谱的红层色素实验研究

大陆红层的红色色素主要来自其内的微粒赤铁矿。地质方面的最新研究成果表明,红层的色素起源于成岩阶段而非沉积阶段,是成岩过程中的高地温导致沉积物中铁的含水化合物脱水所致。本文采用对现代黑色淤泥沉积物进行不同方式的加热实验,并使用Perkin-Elmer Lambda 950紫外-可见-近红外分光光度计,用漫反射光谱法测定实验样品针铁矿和赤铁矿特征峰的变化,同时计算样品的红度值,以定量实验样品的染色程度等方法,模拟沉积物变红、亦即红层色素生成的过程。实验结果表明,现代淤泥沉积物中的铁主要以铁的水化物(针铁矿)形式出现;针铁矿脱水转化为赤铁矿的初始温度约为150 ℃,温度升高或加热时间延长,均可造成针铁矿含量减少和赤铁矿含量增加,样品的红度值与赤铁矿特征峰高度呈正相关关系。实验结果为红层色素热起源的认识提供了重要支持。     

近红外光谱技术实时测定土壤中总氮及磷含量的初步研究

及时、准确探测土壤中的氮、磷含量,有利于精准施肥决策,提高肥料利用率。研究表明近红外技术能够探测土壤的物理和养分状况。针对不同土地利用类型,在北京大兴地区采集85份土壤样品,测定土壤氮、磷养分及其近红外漫反射光谱,并利用傅里叶变换光谱技术和偏最小二乘回归法建立了土壤总氮(N)和总磷(P)的近红外光谱校正模型。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)分别为0.862 6(N),0.668 5(P)。用未参与建模的10个样品对模型进行外部检验,总N、总P的预测相关系数(r)分别为0.969 8,0.830 7,预测标准误差(RMSEP)分别为0.009 5%(N),0.008 6%(P),RPD值(检验集样品化学测定值标准差/预测标准误差)分别为3.78(N),1.69(P)。结果表明,采用适当的光谱分析方法可以实现用近红外技术对土壤总N的精确探测及对土壤总P的粗略估测。     

近红外漫反射光谱检测赣南脐橙可溶性固形物的研究

研究了应用可见-近红外漫反射光谱技术快速检测赣南脐橙可溶性固形物的方法。以40个赣南脐橙为标准样本,利用漫反射光谱测定法获取完整赣南脐橙的可见-近红外光光谱(350～2 500 nm),采用多种光谱校正算法,选取不同的光谱波段范围对水果样本的漫反射二阶光谱进行有效信息的提取和分析,并结合偏最小二乘法和主成分回归等定量校正方法,建立了赣南脐橙可溶性固形物的定量数学模型。实验结果为: 在361～2 488 nm波段范围内,偏最小二乘法校正模型的预测精度最好,校正模型的相关系数为0.929,校正标准偏差和预测标准偏差分别为0.517,0.592,其预测集样本的预测值与真实值的相关系数为0.791。实验结果表明：应用近红外漫反射技术对赣南脐橙可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

漫反射光谱技术快速无创检测皮肤胆固醇

针对皮肤胆固醇无创检测的迫切需求,设计了一种基于微型光谱仪的便携式和智能化的皮肤漫反射光谱实时测量系统。配制毛地黄皂苷—辣根过氧化物酶共聚物溶液,利用毛地黄皂苷可与皮肤胆固醇分子中的羟基特异性结合和辣根过氧化物酶能与TMB试剂(主要成分为3,3’,5,5’-四甲基联苯胺)反应显色的特性,实现皮肤胆固醇的高灵敏和高特异的识别与指示,并通过测量反应后颜色的变化程度来定量皮肤胆固醇的浓度。以与人体皮肤结构相近的猪皮肤为实验对象,采用萃取法获得梯度浓度的胆固醇样本,利用上述光谱测量系统检测样本内的胆固醇浓度来验证该方法的可行性。实验结果显示,相对漫反射率能够区分不同浓度的胆固醇样本,在特征单波长(442,450和463 nm)处和特征波段442~500 nm内,漫反射率强度因子均可以定量反映样本内的胆固醇浓度,经线性拟合,判定系数R2分别为0.960,0.959,0.958和0.958。研究结果表明,使用漫反射光谱技术可以实现皮肤胆固醇的快速无创检测,将其应用于动脉粥样硬化性疾病风险评估,对于该类疾病的防控具有重要意义。