近红外技术在纸张水分率测量中的应用

为了解决纸张水分率指标的在线测量问题,研究了基于近红外光谱分析的水分率测量技术,阐述了介质对光谱吸收的基本原理,分析了该原理应用于纸张水分率测量时存在的问题,探索了采用两条谱线(测量谱线和参考谱线)的方法实现水分率在线检测的关键技术,设计规划并实验研究了相应的测量方案,论述了方案中各功能模块的作用.基于光谱法和干燥称重法的水分率对比测量实验表明,基于光谱法的测量准确度可控制在0.5％以内.因此该方法可实现在线检测且满足准确度要求.     

Performance of a double sided silicon strip detector as a transmission detector for heavy ions

The performance of a double sided silicon strip detector (DSSSD), which is used for the position and energy detection of heavy ions, is reported. The analysis shows that although the incomplete charge collection (ICC) and charge sharing (CS) effects of the DSSSD give rise to a loss of energy resolution, the position information is recorded without ambiguity. Representations of ICC/CS events in the energy spectra are shown and their origins are confirmed by correlation analysis of the spectra from both the junction side and ohmic side of the DSSSD.     

Objective identification research on cold vortex and mid-summer rainy periods in Northeast China

Considering the differences between the Northeast China Cold Vortex(CV) and the Mid-Summer(MS) rainy period and their corresponding atmospheric circulations are comprehensively analyzed, and the objective identification methods of defining the annual beginning and ending dates of Northeast China CV and MS rainy periods are developed respectively.The annual beginning date of the CV(MS) rainy period is as follows. In a period from April to August, if daily regional mean precipitation ryi is larger than yearly regional mean precipitation R(or 2R) on a certain day, the station precipitation rs is larger than the station yearly mean precipitation r(or 2 r) in at least 50% of stations in Northeast China, and this condition is satisfied in the following 2(7) days, then this date is defined as the beginning date of the CV(MS) rainy period.While the definition of the ending date of the MS rainy period shows the opposite process to its beginning date. With this objective identification method, the multi-year average(1981–2010) beginning date of the CV rainy period is May 3, the beginning date of the MS rainy period is June 27, the ending day of the CV rainy period is defined as the day before the beginning date of the MS rainy period, and the ending date of the MS rainy period is August 29. Meanwhile, corresponding anomaly analysis at a 500-h Pa geopotential height, 850-h Pa wind, Omega and relative humidity fields all show that the definitions of the average beginning and ending dates of the CV and MS rainy periods have a certain circulation meaning.Furthermore, the daily evolution of the CV index, meridional and zonal wind index, etc. all show that these objectively defined beginning and ending dates of the CV and MS rainy periods have climate significance.     

一种测量大型原木内部水分的微型NMR 传感器

木材中的水分对木材的性能有着决定性的影响,目前测量木材水分的方法多适用于小型木材的检测．然而,当树木被砍伐后,在加工前希望了解其内部水分状态,因此需要一种方法来检测大型原木的水分．该文设计了一种微型核磁共振(NMR)传感器,该传感器为圆柱型结构（直径为 28 mm,长度为 60 mm）,测量区域位于传感器外侧,形成与传感器同轴的圆环．测量前,需在被测部位凿一个与传感器直径相当的孔．测量时传感器沿着孔壁测量即可获得对应位置的 NMR 参数信息．初步实验结果表明,该传感器可以分辨被测木材中自由水和束缚水的分布以及各部位水分的相对含量．

     

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。     

光学仪器 其他

TP334．22／／O432．3 2005021583 基于ICC标准的彩色扫描仪色彩检测及标定=ICC stand- ard-based color testing and characterizing for color scanner [刊,中]／张二虎(西安理工大学．陕西,西安(710048)),卞 正中…//仪器仪表学报．-2004,25(5)．-611-614 对彩色扫描仪的ICC Profile文件结构进行了详细的 分析,给出了建立扫描仪ICC Profile文件的矩阵模型和查     

化学发光免疫检测仪涉及的关键技术

为实现化学发光免疫检测方法的临床应用,在深入分析化学发光免疫检测过程的基础上,对其涉及的各项关键技术进行了研究。针对化学发光免疫检测过程的3个关键环节:加样、洗涤和测量,提炼出化学发光免疫检测仪涉及的3项关键技术:微量液体试样精确加样技术、免疫复合物充分无损分离技术、微弱闪光信号精确测量技术。在液体加样方面,通过微升级别液体加注过程的分析及仿真给出加样模块相关参数的优化原则;在免疫复合物分离方面,通过复合物颗粒磁分离过程的分析给出磁场设计原则;在光检方面,给出了测量室设计原则及光电信号数据处理原则。在攻克上述关键技术的基础上,研制出Autolumis 3000化学发光免疫分析仪并成功实现临床应用。测试结果表明,仪器的变异系数 (Coefficient of variance,CV)为5%,最大检测速度为每小时180次,达到国外同类高端仪器的水平,表明所研究的关键技术是可行的。     

Tripartite continuous-variable entanglement of NOPA system

We investigate the fundamental limits to the achievable tripartite continuous-variable(CV) entanglement criterion of a generalized V_1 criterion. Our numerical simulation results show that the non-degenerate eigenvalues do effect the performances of the estimated minimum variances. From below the threshold to above the threshold, with the increase of the pump parameter, the tripartite CV entanglement gradually disappears. The different off-diagonal elements seriously distort the weights for entanglement. We can obtain a good tripartite CV entanglement by appropriately controlling the values of off-diagonal elements ε_(ij).     

火焰原子吸收光谱法测定6种动物鲜肉中的微量元素的含量

采用HNO3-HClO4(体积比为4∶1)消化体系,在常压微沸消解条件下,用火焰原子吸收光谱法(FAAS)测定了天水市市售6种鲜肉(猪、鸡、牛、羊、鲤鱼、牛蛙)中Zn、Cu、Fe、Mn的含量.结果表明,Zn、Cu、Fe、Mn在6种鲜肉中的含量均差异极显著(P＜o.01);将6种鲜肉按动物类别分为3类:即单胃动物(猪、鸡)鲜肉、反刍动物(牛、羊)鲜肉和水产动物(鲤鱼、牛蛙)鲜肉,结果显示:不同动物类别鲜肉中Zn含量差异极显著(P＜0.01),Cu、Fe含量差异显著(P＜0.05);相关性分析表明,6种鲜肉中Zn和Cu含量呈极显著负相关(P＜0.01); Zn与Mn含量呈显著正相关(P＜0.05);Cu与Mn含量呈显著负相关(P＜0.05);Fe和Mn含量呈极著正相关(P＜0.01).     

基于微激励光学相干弹性成像的角膜固频在体测量

非侵入式角膜在体弹性测量具有重要临床意义却尚无金标准。提出了基于光学相干层析(OCT)的光学相干弹性成像方法(OCE),实现了微气体(压强为10～40 Pa)脉冲激励下软组织的亚纳米-微米级振幅力学响应的高分辨观测。结合时域恢复曲线拟合模型(R-Model)和频域单自由度振动模型(SDOF-Model),测量了浓度(质量分数)为1.0%～2.0%的琼脂仿体和两名志愿者角膜的固有频率。测量结果表明：固有频率值不受激励压强大小的影响，且与杨氏模量的平方根正相关(皮尔逊相关系数为r≥0.98);SDOF-Model具有更好的可重复性，其平均离散系数(CV)为0.9%(琼脂仿体)和1.7%(人眼角膜),而R-Model的平均CV则高达8.4%(琼脂仿体)和42.6%(人眼角膜),即基于SDOF-Model的微激励OCE方法更适合人眼角膜固有频率的在体测量。     

样品物理方法前处理提高猪肉中Pb元素的LIBS分析精度研究

农产品基体复杂,为了减弱水分和有机质对其痕量重金属元素LIBS检测能力的影响,以期提高目标元素LIBS分析灵敏度和预测精度。以实验室含Pb溶液污染处理的新鲜猪肉样品为例,对猪肉样品进行烘干、粉碎、压片处理,比较样品简单的物理方法前处理提高目标元素LIBS探测效果的可行性。通过采集猪肉鲜样和干样的LIBS谱线信息发现,鲜样受水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大;对于10个浓度梯度的样品,目标元素特征谱线Pb Ⅰ 405.78的LIBS强度信息在鲜样中无明显的差异性,而在干样样品中差异明显并表现出一定的梯度关系。说明LIBS缺乏对鲜样样品低浓度Pb污染的探测能力,干燥处理削弱了水分的影响、浓缩了样品浓度范围,提高了LIBS的检测灵敏度。通过目标元素Pb的真实浓度与其特征谱线LIBS强度线性定量模型分析,干样样品的线性相关系数远大于鲜样样品,此时猪肉干样样品检测限为5.13 mg·kg-1,说明干样样品具有一定的预测精度。整个工作证明猪肉等农产品在经过合适的、简单的物理方法前处理后,有望在LIBS分析灵敏度和检测精度方面发挥应有的潜力,且该物理方法前处理同样适用于其他肉类的LIBS检测分析。     

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.     

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。     

便携式中波近红外光谱仪在线无损检测生鲜猪肉胆固醇

应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明：通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative, SG 1stD)、SG平滑(savitzky-golay smoothing, SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下：校正集相关系数(R_c)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration, SEC)=2.5607,验证集相关系数(R_p)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction, SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor, PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation, RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction, RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value, PV)与参比值(reference value, RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p＞0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50～70 mg·(100 g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。     

基于近红外技术快速测定不同鲜肉中脂肪含量

随着畜禽肉和肉制品食用量的迅速增长,人们对肉品质量提出了更高的要求;对于肉制品,消费者最为关心是肉品质量, 当前中国对肉品品质在线检测方面的研究和应用则相对较少,尚无针对肉品品质在线无损检测开发的设备。也没能真正投入到肉品的生产加工过程。研究不同肉品脂肪的近红外快速检测模型。并采用标准化学方法进行差异分析。通过近红外技术对猪肉、牛肉、羊肉进行扫描,采用国标法(索氏提取法)对鲜肉脂肪含量进行化学值的测定,以PLS(偏最小二乘法)作为建模方法,并通过不同的光谱预处理手段分别建立了猪牛羊肉的近红外光谱参数与样品的脂肪含量之间的对应关系模型。结果表明,对于猪肉来说,选择4 260～6 014 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.955 6和0.961 6;对于牛肉来说,选择5 226～7 343 cm-1波段+一阶导+S-G所建的模型效果最好, 其校正相关系数和预测相关系数分别为0.923 5和0.942 7;对于羊肉来说,选择5 207～7 362 cm-1波段+一阶导+Norris所建的模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.915 7和0.939 6;对于鲜肉来说,选选用波段为5 156～6 065 cm-1+二阶导+S-G所建模型效果最好,其校正相关系数和预测相关系数分别为0.916 3和0.919 4。以上所有模型的校正相关系数均大于0.91,模型都具有较高的精密度,符合不同肉制品在实际生产的需求,具有分析速度快、检测成本低、分辨率高、无损的优点。     

Research on meat species and freshness identification method based on spectral characteristics

This paper proposed a method of meat recognition method based on the artificial neural network of wavelet denoising. In this study, visible reflected spectra (from 380 nm to 780 nm) of beef and pork with different freshness were measured with fiber sensor spectrometer. The wavelet multi-resolution analysis was employed and the ideal way of decomposing layers was selected to eliminate the burr noise or abnormal data caused by absorption and scattering spectra signals in optical fiber. Then a kind of with a double-hidden layer was applied to analyze meat spectral reflectance data, and the back propagation-artificial neural network (BP-ANN) was trained by Polak–Ribiere conjugate gradient learning algorithm. The experimental results show that the method can analyse the complex spectrum signals and achieve a good identification on the species and freshness of meat.     

基于FISS成像光谱数据的鲜-解冻肉识别研究

基于自主研制的地面成像光谱辐射测量系统(field imaging spectrometer system,FISS),利用获取的可见/近红外波段成像光谱数据进行鲜猪肉和解冻猪肉的识别研究,同时对鲜猪肉的新鲜度在类别和等级上分别进行识别研究.通过最小噪声分离变换和一阶微分处理,消除数据高频随机噪声和基线偏移,改善多重共...     

基于高光谱成像的生鲜猪肉细菌总数预测建模方法研究

生鲜猪肉中细菌总数(TVC)超标会直接危害大众,为此研究验证高光谱成像技术结合相应的建模方法预测生鲜猪肉中TVC的可行性。针对非线性、小样本问题, 以及光谱维和空间维的大数据量问题,在综合比较偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANNs)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)3种建模方法的基础上,最终选取了LS-SVM方法组建模型。3种建模方法综合比较的结果表明,LS-SVM同时兼顾了训练精度和泛化能力两方面的性能,使其都能做到最优,与标准平板菌落计数法所检测TVC的决定系数分别为0.987 2和0.942 6,校正均方根误差和预测标准均方根误差分别为0.207 1和0.217 6,其建模性能优于其他方法。研究结果表明,高光谱成像技术结合LS-SVM预测建模方法可作为快速、非破坏预测生鲜猪肉TVC的有效手段。     

挥发性盐基氮的光谱分析方法

报道了一种挥发性盐基氮(TVB-N)测定方法。通过奈斯勒试剂处理的分子筛吸收挥发性盐基氮,形成NH₂Hg₂IO固相显色体,采用漫反射光谱装置直接测定。探讨了测量原理、条件及影响因素,表明该方法具有操作方便,灵敏度高,试剂用量少等优点。方法的线性范围为1～8 μg·mL-1,检测限达0.1 g·mL-1。用于鱼、肉食品新鲜度的监测,发现鱼肉随放置时间的延长,挥发性盐基氮迅速增加,表明鱼肉的腐败变质是一个加速过程,并且鱼的变质速率相对猪肉更快一些。