近红外光谱指纹分析在羊肉产地溯源中的应用

为寻求低廉、快速有效地签别羊肉产地来源的方法,对来自内蒙古自治区锡林郭勒盟、呼伦贝尔市和阿拉善盟三个牧区,及重庆市和山东省菏泽市两个农区共99份羊肉样品进行近红外光谱扣描,利用主成分分析结合线性判别分析(PCA+LDA),以及偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对光谱数据进行了分析,建立了羊肉产地来源的定性判别模型.结...     

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...     

基于傅里叶变换红外光谱指纹技术的艾叶产地溯源研究

中药材产地对中药材品质与安全有直接影响。从生物学角度,中药材是物种受特定生态环境的影响,在长期生态适应过程中所形成的。药材生长所需的气候、土壤、水文等生态因素与其生长发育和品质唇齿相关,并带有地域信息的指纹特征。近年来,中医药产业的快速发展带来了中药材资源需求量的激增,但同时也存在诸多安全隐患,药材产地难以区分和溯源已成为制约中医药发展的主要瓶颈之一。以国内4个省份5个主产区的75份艾叶样品为实验材料,采用FTIR法进行红外特征分析和数据挖掘,通过比较多种光谱信号预处理方法(如高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶/二阶导数等)和多种模式识别技术(如BP神经网络、随机森林、 K-最近邻算法、贝叶斯算法、粒子群优化支持向量机模型等),探索适合艾叶产地溯源的计量学方法。结果表明,K-最近邻算法、贝叶斯算法及粒子群优化支持向量机3种模式识别效果最为理想,测试集的正确率均为100%。基于运行时间、鉴别正确率与模型稳定性综合考虑,最终确定K-最近邻算法是艾叶产地鉴别的最优方法。整体来看,红外光谱指纹技术结合适当的化学计量学方法能够用于艾叶的产地溯源,研究结果为艾叶的道地性评价和质量控制提供技...     

基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱数据的金银花产地溯源研究

金银花是清热解毒必备良药,市面上金银花来源复杂,最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。已有的鉴别方法大多耗时长、成本高且操作复杂,亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的一维卷积神经网络(1D-CNN)鉴别模型存在参数量过大、模型效率过于低下、计算复杂度高,同时易产生过拟合问题,对传统1D-CNN结构作出改进。使用效率较高的VD(Very Deep)结构替代传统1D-CNN中隐含层结构,并针对NIRS数据适应性改进,使其可直接应用于一维NIRS数据。改进分为三步：(1)将特征层的设计转为2个约束优化设计：第一约束条件设每个卷积层C值(卷积核与感受野的大小比值)为1/6,可提高网络模型效率;第二约束条件取顶层感受野大小为数据向量大小,实现更深层数据特征提取,并减小过拟合。(2)通过降采样把特征层输出特征向量缩小至较小的尺寸;(3)使用两个1×5大小的卷积层和一个带有Dropout的池化层将数据大小降采样到只有一个矢量的向量替代分类作用的全连接层,进而减小参数量。采集河南、山东、河北、重庆主要产地出产的金银花为样品500份。测试光谱范围...     

近红外光谱技术在中草药分析中的应用

中草药分析与鉴定对中草药质量控制意义重大,传统分析方法由于过程复杂、需要丰富的经验等不利因素,无法满足快速分析和在线分析的要求。近红外光谱技术具有预处理简单、分析速度快、适用于固体漫反射技术和光纤技术等特点,已经在中草药有效组分的快速测定、在线质量控制、药材真伪鉴别、产地及质量鉴定等方面得到广泛应用。文章介绍了近红外光谱技术的基本原理和分析方法,综述了近红外光谱技术在中草药定量及定性分析方面的具体应用。     

基于近红外光谱技术对南阳豌豆产地鉴别研究

近红外光谱检测技术可反映样品内部含氢化学键伸缩振动与合频吸收信息,具有分析速度快、经济、重现性好以及环境友好等优点,常用于食品、药品及材料领域的检测分析之中。豌豆是世界上最重要的栽培作物之一,种植、分布广泛,具有高淀粉、高蛋白、低脂质等营养特性,长久以来受到消费者的喜爱。为了明确不同产地豌豆的近红外光谱建模差异,对不同产地豌豆进行建模分析。研究采集了河南省南阳市不同地区42份豌豆样本,首先测定了豌豆的营养成分(总淀粉、蛋白质、水分、灰分及脂质),再重点采用近红外光谱中的积分球漫反射技术,在12 000～4 000 cm^-1波段对不同豌豆样品进行光谱采集,通过判别分析模型(DA)结合不同的预处理方法得到最优预处理数据,结合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)以及正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等方法,对光谱特征差异进行分类分析,从而构建并验证南阳豌豆的产地识别模型。结果表明,不同区域南阳豌豆的营养组分及含量总体差异较小(总淀粉36.30%～46.93%,蛋白质16.37%～25.50%,水分6.78%～9.16%,灰分2.29%～3.38...     

近红外光谱定性分析中的特征波长筛选研究

提出了一种以样品光谱类间相关系数之和最小为准则进行光谱波长逐步筛选的方法(stepwise selection basing on minimum sum of correlation coefficients, SMCC),以类间距离与类内距离和的比值最大化(符合分析者主观预期目标)作为定性分析中特征波长筛选效果的评价依据,并使用红塔集团提供的2012年17种不同类型工业分级烟叶作为试验样品,以验证筛选方法的有效性。研究表明,采用CO1分级烟叶光谱作为参照类别,筛选出10个特征波长点：采用特征波长计算得到的类内欧氏距离的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的1.69倍,采用特征波长计算得到的类间欧氏距离的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的3.70倍,采用特征波长计算得到的类间欧氏距离与类内欧氏距离和的比值的平均值为采用全部波长计算得到的平均值的2.21倍。特征波长的类间与类内欧氏距离和的比值增大,说明筛选出来的特征波长能更加有效的表达不同类间的远近关系以及同一类内的离散度,SMCC算法是一种有效的、可应用于近红外光谱定性分析中的特征波长筛选方法。     

茶叶定性和定量近红外光谱分析方法研究

分别采集了茉莉花茶、苦丁茶、龙井和铁观音4个种类茶叶共120个样本,利用NIRSystems6500型近红外光谱分析仪对样本进行光谱测量,应用近红外光谱分析技术对茶叶进行定性和定量分析。采用主成分分析法,结合聚类分析法,对4种类别的茶叶进行定性鉴别,通过对不同光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立了最优定性判别定标模型。同时,采用修正的偏最小二乘法,比较不同光谱预处理方法对定标模型的影响,建立了茶叶中水分、茶多酚和咖啡碱含量的定量分析模型,并对未知样本进行预测。定性分析模型的种类识别准确率达到100％,定量分析模型的决定系数均大于0.91,相对分析误差RPD均大于3。结果表明,利用NIRS分析技术可以快速定性和定量分析鉴别茶叶的类别和成分含量。     

藏药冬虫夏草的近红外光谱分析及品质鉴定

近红外技术具有快速、准确、无损等优势,已在较多领域中得到广泛的应用,如水果品质检测、农产品和食品成份检测,还用于定性分析药材中的化学成分等。该研究采集30个来自不同产地、品级的虫草样品(那曲、玉树、林芝各10个),利用多种光谱预处理方法,结合化学计量法,对冬虫夏草进行了红外光谱分析,从而实现了对样品的快速测定。最终建立了“SG平滑+2阶求导”和“1 001～1 500 nm”组合的虫草分析模型,结果表明,那曲和林芝的虫草品质相近。     

基于遗传算法的近红外光谱橄榄油产地鉴别方法研究

提出了一种应用近红外光谱技术快速无损鉴别橄榄油产地的新方法。采用近红外光谱仪获取三种不同产地的橄榄油各30个样本的光谱漫反射特征曲线,利用全局搜索算法-遗传算法提取特征波长,即从光谱751个波长数据提取9个特征波长数据,并将其作为主成分分析法的输入变量,运用主成分分析法建立分析校正模型。结果表明,主成分1和2累计可信度已达99.130%,对不同产地的橄榄油有很好的聚类作用,同时也说明遗传算法抽取特征波长方法正确。将提取到的六种主成分作为BP神经网络的输入变量,品种类型作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络模型,对30个未知橄榄油产地进行预测,预测结果准确率达100％。该方法能快速无损地检测橄榄油产地,同时也为其他油类产地鉴别提供了一种新方法。     

近红外光谱技术鉴别花椒产地

采集四川、重庆、云南、贵州、陕西五省市8个不同产地205个花椒样品的近红外光谱,使用主成分分析(principal component analysis, PCA)、判别偏最小二乘法(discriminant partial least squares, DPLS)分析了花椒产地的分类鉴别。结果表明：在12 500～3 800 cm-1波数范围内,采用不同的光谱预处理方法可以建立较为稳健的DPLS模式识别模型,对不同产地的花椒有较好的分类鉴别。其校正集交叉验证除了经一阶微分预处理的模型识别率为99.39%外,其他预处理方法识别率均为100%,独立验证集总体识别正确率在85.37%~97.56%之间,其中经标准正态变量变换(standard normal variate, SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction, MSC)预处理后的DPLS判别模型效果最好,误判数仅分别为1个,表示该方法在花椒产地识别中具有可行性。     

近红外光谱技术对人参药材人参皂苷含量测定及产地识别的研究

以东北三省6个产地的74份人参样品为研究对象,采集其近红外光谱,以多元散射校正原始光谱;采用超高效液相色谱技术,建立样品中人参皂苷Rg₁,Rb₁,Re的含量测定方法,以样品中这三种皂苷的总量作为参考值,在6 001～4 007和10 000～8 786 cm-1建模区间,采用偏最小二乘法建立了人参样品中人参皂苷近红外定量模型,交叉验证均方根误差为0.115,预测均方根误差为0.167,相关系数分别为0.947 7和0.915 3。同时对近红外原始光谱进行多元散射校正和Savitzky-Golay平滑处理,以8 531～7 559 cm-1谱段对人参样品进行产地识别,结果表明,74份样品可分为3类,分别对应辽宁、吉林和黑龙江产区,校正模型判正率为96%,预测模型判正率达90%。2010版《中国药典》以人参样品中人参皂苷Rg₁,Rb₁,Re的总量作为评价人参质量的化学指标,该工作所建立的近红外预测人参样品三种皂苷总量的方法快速、准确,可用以评价人参样品的质量。     

基于显微聚焦拉曼光谱技术的丹参产地鉴别研究

产地是影响中药材质量的重要因素,产地差异导致中药材质量参差不齐,为维护市场秩序,有必要建立中药材产地鉴别方法,以便更加精准地判别和分析中药材品质。以多产地临床大宗药材丹参为研究对象,收集不同产地丹参样品150份,采用显微聚焦拉曼光谱技术在无损条件下对每份丹参样品的每根药材表面随机扫描1～n次,求每份样品扫描1～n次的平均光谱。分析原始光谱数据发现丹参表面光谱信号同时包含了丹参酮类成分的拉曼光谱和杂质的荧光光谱,主要表现在特定波长范围内不同产地丹参存在各自的聚集区和丹参表面光谱信号强度明显弱于或强于丹参酮类对照品的拉曼光谱信号强度。对扫描1～n次的平均光谱数据进行预处理后运用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和随机森林分类算法[不筛选（RF）或筛选重要变量（RF-VS）]建立扫描1～n次的丹参产地分类模型。结果随机扫描1次所得最优模型训练集和测试集预测准确率分别为88%和87%,且对质量差和质量优的丹参样品区分准确率高达97%;随机扫描2次和3次所得最优模型训练集和测试集预测准确率均分别为89%和87%,结合模型运行效率和成本,选择随机扫描1次所得光谱,经一阶导数（1ST-D）预处理和RF-VS计算所得模型为丹参最终产地鉴别模型。综上,在无损伤条件下显微聚焦拉曼光谱技术能建立快速、准确的丹参产地鉴别预测模型,为该技术进一步用于贵细中药材的产地和真伪鉴别提供参考。     

基于卷积神经网络和近红外光谱的太平猴魁茶产地鉴别分析

太平猴魁茶因其特有的“喉韵”深受广大消费者喜爱,不同产地太平猴魁茶市场价格相差较大,如何实现产地精准鉴别是目前促进绿茶产业发展的关键因素。依赖于人工经验的感官评审方法主观性强、稳定性差,无法应用于实际生产检测过程。作为目前主要的检测分析方法,化学分析方法周期长、检测成本高,而且目前没有用于茶叶产地鉴别的统一标准。近红外光谱（NIR）作为一种无损检测分析方法,具有快速、非破坏性、无污染等特点,但是不同产地太平猴魁茶主要内含成分及其含量基本相同,不同产地样本光谱特征峰分布相似,导致常规分析方法无法有效选择特征变量。卷积神经网络（CNN）作为经典深度学习网络模型之一,具有强特征提取和模型表达能力。采用太平猴魁茶产地光谱特征分析,利用一维卷积神经网络模型（1-D CNN）提取太平猴魁茶NIR特征,提出一种基于1-D CNN和NIR的太平猴魁茶产地鉴别分析方法。试验以6个不同产地共120个样本为研究对象,分析10 000~4 000 cm-1范围内的光谱信息;将样本随机划分为训练集（84,占70%）和测试集（36,占30%）,分别讨论不同间隔采样、网络结构、卷积核大小及激活函数对产地鉴别结果的影响,并引入Dropout方法对比分析模型过拟合现象;最终建立一个具有9层结构的1-D CNN模型。蒙特卡罗试验结果表明,相比于基于原始光谱数据（40.57%,7.06）和PCA方法（31.93%,6.96）的太平猴魁茶产地预测模型准确率和标准差,基于1-D CNN的太平猴魁茶产地鉴别模型预测精度和稳定性更高,其测试集预测准确率平均值和标准差分别为97.73%和3.47。因此,1-D CNN可有效提取太平猴魁茶不同产地NIR特征,提高太平猴魁茶产地鉴别精度,为太平猴魁茶精准产地鉴别及溯源分析提供参考。     

激光诱导击穿光谱和人工神经网络的青白色软玉产地溯源

建立基于激光诱导击穿光谱仪技术获取的半定量青白色软玉的微量元素含量的人工神经网络模型,以促进人工神经网络技术在宝石产地溯源方面的应用。以我国新疆、广西、江苏、青海,以及韩国和俄罗斯六个产地的青白色软玉为样品,利用激光诱导击穿光谱仪在颜色均匀干净的部分获取元素含量数据。使用数据筛选原则对数据进行了筛选和Al的归一化处理之后,以因子分析和线性回归分析讨论了数据间的共线性,在数据间不存在明显多重共线性的情况下建立了三层人工神经网络的判别模型。结果表明,所选取的每个变量的VIF值小于5,数据间不存在明显的多重共线性,因子分析的KMO值小于0.6,表明变量间无明显关系。同时利用软玉t-SNE图对数据进行降维和可视化处理,t-SNE图显示大部分数据点都重叠在一起,表明对此数据进行简单聚类和相关分析是无法区分产地的,因此选择人工神经网络的方法对六个产地的数据进行产地判别分析。经人工神经网络模型迭代判别之后,模型对我国新疆、广西、江苏、青海,以及韩国和俄罗斯六个产地的青白色软玉判别的精度达到0.933,其中韩国软玉的数据判别结果精度最高,达到0.995,误差为0.028,青海软玉的数据判别结果最低为0...     

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。     

三维荧光光谱在蓝宝石成因及产地指示作用中的研究——以斯里兰卡和老挝蓝宝石为例

判别蓝宝石成因及产地是宝石学研究中的重要内容,区分蓝宝石属于变质岩型或玄武岩型通常需要使用光谱学分析、内含物分析、化学成分分析结合的方法.选取斯里兰卡变质岩型蓝宝石和老挝玄武岩型蓝宝石进行研究.两地蓝宝石的紫外-可见-近红外吸收光谱测试、化学成分分析结果分别符合变质岩型和玄武岩型蓝宝石的基本特征.三维荧光光谱测试表明,...     

基于波长选择方法Modeling Power的黑木耳产地判别研究

应用近红外光谱技术结合波长选择方法(modeling power,MP)实现了黑木耳产地的快速准确判别。共收集4个产地240个黑木耳样本,通过光谱扫描,建立了最优的偏最小二乘(PLS)判别模型。同时应用MP选择对黑木耳产地判别的有效波长,作为输入变量,建立最小二乘-支持向量机(MP-LS-SVM)模型。比较了3种MP选择波长的阈值方法,分别为MP值大于0.95,0.90和(0.90+Peak),并建立了相应的MP-LS-SVM模型。以预测集样本的准确判别率作为模型评价标准,分别设定预测的残差绝对值标准0.1,0.2和0.5。预测结果表明,MP-LS-SVM(0.90+Peak)模型在残差标准为0.1,0.2和0.5时的判别效果均为最优,正确判别率分别为98.3%,100%和100%。说明ModelingPower是一种非常有效的波长选择方法,应用近红外光谱技术结合MP-LS-SVM进行黑木耳产地判别是可行的,并获得了满意的判别精度。     

基于太赫兹谱分析中药材鉴别

中草药分析与鉴定对中草药质量控制意义重大,以飞秒激光为基础的太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)是一种新型相干远红外光谱测量技术。为了研究基于太赫兹谱的中药材鉴别可行性,应用THz-TDS研究了室温下黄芪、当归、杜仲及三种掺杂的黄芪在0.2~2.2 THz范围内的光学特性,得到了对应的时域谱、频域谱和吸收谱。结果表明在此波段三种中草药的时域谱、频域谱及吸收谱存在显著差异;三种掺杂黄芪的频域谱、吸收谱虽相似但也有明显不同。利用太赫兹时域光谱技术鉴别中药材是可行的,它可为中草药质量控制提供一种新的方法。     

不同产地茯苓皮药材红外光谱的识别

采用红外光谱、二阶导数光谱和二维相关红外光谱对大别山地区和云南省两大道地主产区的茯苓皮进行鉴别分析。结果表明,不同产地茯苓皮的红外光谱都有1 149,1 079和1 036cm-1等表征糖类成分的特征吸收峰,其中大别山产区(湖北省、安徽省)的茯苓皮中1 619,1 315和780cm-1等表征草酸钙的特征吸收峰比较显著,云南产区的茯苓皮中797,779,537和470cm-1等表征硅酸盐的特征吸收峰更加明显。比较450~1 650cm-1波数范围内的二阶导数红外光谱可知,两个产区茯苓皮所含糖类物质有所不同。在二维相关红外光谱中,不同产地茯苓皮所含糖类物质的差异更加直观显著。红外光谱法直观、简单、方便、快速,可以作为鉴别不同产地茯苓皮,诠释产地与药效之间关联性的一种有效准确的新方法。