ICP-MS/ICP-AES测定小麦穗离体培养籽粒营养元素及重金属含量

环境中重金属污染会导致谷物营养缺乏、代谢紊乱.借助ICP-MS/ICP-AES系统和离体穗培养方法,准确测定灌浆期不同浓度铜、镉(0,5,15,45 mg·L-1)处理对籽粒营养元素及重金属元素含量的影响.结果显示,不司浓度铜、镉处理显著降低小麦粒重;外源铜促进了籽粒P,K,Mg,Ca,Na,Mn和Zn含量的增加,抑制了 Fe和B的吸收.镉的加入对小麦籽粒P,K,Ca,Mg和Mn的吸收起促进作用,然而对Na,Fe,Zn和B的吸收起拮抗作用.外源铜、镉抑制小麦籽粒对Hg的积累,但籽粒Cu和Cd含量最高分别超过国家食品卫生标准的55和62倍,存在极大安全隐患.     

INAA for determination of trace elements in bottom sediments of the Selenga river basin in Mongolia

Instrumental neutron activation analysis (INAA) was used for the determination of major, minor and trace elements in samples of bottom sediments of the inflows of the Selenga river basin to assess the impact of the contamination from the industrial complex Erdenet and other industrial enterprises in Mongolia. A total of 42 elements (Na, Mg, Cl, K, Ca, Al, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Br, Sr, Rb, Sr, Zr, Nb, Sb, Cs, Ba, La, Ce, Nd, Sm, Eu, Tb, Dy, Tm, Hf, Ta, W, Au, Hg, Th, and U) was determined by combination of conventional and epithermal neutron activation analysis at the IBR-2 reactor, FLNP JINR, Dubna. For the first time such a large set of elements was used for characterization of the bottom sediments as accumulating media which may reflect industrial contamination of the water basin. The concentrations of heavy metals and other trace elements in the samples from three inflows of the Selenga river basin were compared with data from the previous studies. It was shown that the industrial zone of the Erdenet Mining Corporation (EMC) and gold mining zone Zaamar are the sources of strong environmental contamination. The concentrations of Cu and Sb determined in sediment samples of the River Khangal and Govil near the EMC exceed average crustal rock and soil values by factors of 50 and 15, respectively. In the area of the gold mining zone Zaamar concentrations of Au, As, and Sb exceed crustal rock and soil values by factors of 4, 25, and 6, respectively. The relatively high levels of As, V, Zn, V, and Sr in the sediments of the studied rivers are obviously due to the discharges of untreated wastewater of desalination plant, electrical power station, textile industry and mining activities as well as domestic wastewater.     

基于高光谱成像技术的不同产地小米判别分析

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类，其中东北地区共6份样品，山西地区5份样品，河北、陕西和山东各4份样品。将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900～1 700 nm波段内小米的高光谱数据。为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响，对采集到的高光谱数据进行黑白校正。利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI)，每份小米样品选取9个ROI。计算ROI内的平均光谱值，以此平均值作为该样本的一条光谱记录，最后共收集到2 070条光谱曲线，其中东北类540条，山西类450条，其他河北类、山东类、陕西类各360条。为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象，进而影响小米的真实光谱信息，对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(MSC)。采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集，测试集占的比例为0.3。利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析，将测试集代入训练好的LDA模型，做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix)，结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99，对于东北、河北和山东的预测准确率仅为0.68，0.68和0.40。进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择，去除冗余的信息，提高模型的预测准确率。将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合，对不同产地小米的判别进行对比分析。将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术，以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集。结果表明，LR-RFE选择的波长数为74个，其模型的Micro_F为0.59；SVM-RFE选择的波长数为220，其模型的Micro_F为0.66。将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型，采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法。结果表明SVM-RFE对东北地区、河北、陕西、山东和山西的预测准确率分别为1，0.37，0.72，0和1，其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82，0.92，0.93，0.70和0.99。LR-RFE的预测准确率分别为0.92，0，0.97，0和0.80，其AUC分别为0.72，0.74，0.94，0.66和0.88。从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE，而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE，对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别。这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升。     

基于紫外光谱法和有监督模式识别技术对氯化钠、氢氧化钠和β-苯乙胺种类的鉴别

β-苯乙胺(PEA)是一种重要的有机合成中间体,在PEA生产过程中,最终的生成物中常常为含有氯化钠(NaCl)、氢氧化钠(NaOH)和PEA三者的混合物。因此,对NaCl,NaOH,PEA和混合物种类进行鉴别,有利于PEA的合成以及定性检测,需建立紫外光谱快速鉴别NaCl,NaOH,PEA和混合物种类的方法。利用紫外光谱法分别测量了NaCl,NaOH,PEA和混合物在190～400 nm范围的吸收光谱。首先,采用偏最小二乘法(PLS)提取紫外光谱的主成分信息,用少数的主成分信息取代原始变量,减少模型的复杂度。用PLS提取NaCl,NaOH和PEA在前三个主成分空间中得分向量值的分布。可知NaCl,NaOH和PEA前三个主成分累计贡献率分别是96.64%,99.44%和99.95%。因此,NaCl、NaOH和PEA的前三个主成分基本包含了大部分的光谱信息。其次,用获得的三个主成分作为输入变量,采用线性判别分析（LDA）,Sigmoid SVM,RBF-SVM,RBF-ANN,BP-ANN和人工蜂群(ABC)优化神经网络(ABC-BP-ANN)等模式识别方法对NaCl,NaOH和PEA种类进行判别,获得总的敏感性分别为95.6%,95.6%,95.9%,95.8%,96.9%和99.6%。由于NaCl和NaOH特征吸收峰很相似,主成分得分向量会出现重叠现象,导致NaCl和NaOH的种类鉴别出现误判。通过对比六种分类方法,可知ABC-BP-ANN效果最优,BP-ANN次之,RBF-SVM和RBF-ANN结果相似,但比BP-ANN稍差,LDA和Sigmoid-SVM效果最差。最后,配制7种不同摩尔分数的混合物(混合物摩尔分数是指PEA物质的量占混合物总物质的量百分比),浓度范围为0%mol·L-1～60%mol·L-1,然后采用RBF-SVM,BP-ANN和ABC-BP-ANN三种方法对混合物种类进行判别。从敏感性和特异性结果可以得知,ABC-BP-ANN分类效果最好,BP-ANN次之,RBF-SVM分类效果最差, 由混合物得到的结果与单组分的结果相一致。结果表明,紫外光谱结合ABC-BP-ANN模式识别方法可以成功区分NaCl,NaOH,PEA和混合物的种类。该方法可作为一种简便、快速、可靠的方法用于NaCl,NaOH,PEA和混合物的种类判别,并为PEA的合成和质量控制提供理论依据和技术支撑。     

基于高光谱技术的酸奶中常见致病菌的快速鉴别及计数

酸奶是一种发酵型乳制品饮料,因其特殊的功能性和良好的口感而广受欢迎。但由于商业链的不正当运行,如奶源非法获取、灭菌不充分等原因,导致酸奶中致病菌大量滋生,酸奶中毒事件频繁发生。酸奶中常见的致病菌主要有大肠杆菌、金黄色葡萄球菌和沙门氏菌,这三种致病菌由人体摄入并达到一定的数量时会产生腹痛、腹泻等严重的消化道疾病,并且会破坏人体肠道内的正常菌群平衡,因此国标对奶制品中这三种致病菌的数量已有明确的限量规定。由于酸奶的主要消费对象为老人和小孩,故其潜在危害不容小觑。传统菌落检测方法虽具有简单,灵敏、可操作性强等优点,但当不同菌落混杂在一起时无法同时进行定性定量的检测,且具有试剂成本高,检测周期长,人为因素影响较大等缺点。因此开发一种快速、简单、准确的混合鉴定计数方法为避免致病菌对酸奶的潜在危害提供了有效的途径。高光谱技术同时包含样本的光谱信息与图像信息,既能够根据化学组分的微小变化进行精确识别（光谱信息）,又能够反映出菌株在外部多层次的变化（图像信息）。因此该研究尝试对比高光谱图像技术和光谱技术,采用模式识别的方法,对比不同的模型识别结果,优选出最佳识别率的识别模型作为计数模型,最后通过最佳鉴别计数模型的识别分类结果来达到对酸奶中常见致病菌鉴定计数的目的。首先,购买酸奶中常见的乳酸菌种（保加利亚乳杆菌、嗜热链球菌、嗜酸乳杆菌、干酪乳杆菌、植物乳杆菌）和潜在污染的致病菌种（金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、沙门氏菌）等标准菌株进行培养,提取经过48 h培养后的菌落图像信息和光谱信息。采用几种不同的预处理方式（SNV,MC,MSC,1stDER,2ndDER）对所提取的光谱数据进行预处理,并应用遗传算法筛除光谱数据中冗余的波段,保留有效波段。利用图像处理技术对图像信息中的菌株与培养基背景进行去除,然后采用主成分分析法从每幅图中优选出3个特征波长,并运用图像处理技术从特征波长所对应图像中提取菌株的18个基于GLCM的纹理特征信息。挑选合适的主成分分别建立不同的鉴别模型（LDA,KNN,BP-ANN,LS-SVM）,通过其最终的鉴别模型的识别率来确定最佳鉴别计数模型。最后从标准菌株中分别挑选出30株进行计数测试,通过比较模式识别的分类数量结果与菌株的实际数量来验证模式识别效果的准确率。研究表明,运用SNV预处理后光谱数据在提高信噪比效果上明显优于其他几种预处理方式。745.790 8,773.098 4和779.207 0 nm为图像信息中方差贡献率最大的三个波长,运用从特征波长所对应的图像中所提取的纹理特征信息建立图像识别模型。通过对比图像信息和光谱信息的模式识别结果发现,光谱特征鉴别模型普遍优于图像纹理特征鉴别模型,且当主成分数为9时,运用光谱特征所建立的LS-SVM模型的校正集识别率为96.25%,预测集的识别率为91.88%,为最优模型。采用优选的最优模型对菌株进行识别计数,大肠杆菌计数的相对误差为3.33%,金黄色葡萄球菌和沙门氏菌计数的相对误差均为0,验证了高光谱技术应用于酸奶中常见致病菌的鉴别计数的可行性。     

The energetic balance of the two different electrostatic processes: Electrostatic liquid spraying and electrostatic induction for electrical field measuring

In the specialized literature, two previous studies [S. Zhao, G.S.P. Castle, K. Adamiac, The effect of space charge on the performance of an electrostatic induction charging spray nozzle, J. Electrostat., 63 (2005) 261–272; S. Zhao, G.S.P. Castle, K. Adamiac, Comparison of conduction and induction charging in liquid spraying, J. Electrostat., 63 (6–10) (2005) 871–876] aim to clarify, by theoretical and experimental means, the following aspects concerning the charge through conduction and induction: charging mechanism, distribution of electrical field, conversion of energy and effect of spatial charge. This paper presents the energetic balance of the two systems, namely induction and conduction charge systems, with the purpose of establishing the quantitative energetic aspects of the phenomena that take place and, most of all, establishing the contribution to the energetic value of the drops that end up on the target and come from the high voltage source supplying power to the system and from the air flow that contributes to spraying and transporting particles to the target. At the same time, the energetic balance of a device which uses electrostatic induction for measuring electrical field intensity and high voltage is presented for exemplification. The device scheme, the way of functioning, the equivalent electrical schemes and the expression of the electrical current generated by the device as a consequence of the electrostatic induction are presented, and it is demonstrated that the electrical energy of the generated current does not result from the energy stored in the electrical field which is being measured, respectively of the one generating the electrostatic induction, but from the mechanical energy, by conversion, consumed by the motor which sets in motion the mobile part of this device.     

ICP法和原子吸收光谱法测定褐马鸡羽毛中的10种元素

珍稀濒危鸟类-褐马鸡是中国特有的野生鸟类,是国家一级重点保护动物。采用ICP法和原子吸收光谱法对来自芦芽山、庞泉沟国家自然保护区的野生褐马鸡和太原市动物园圈养褐马鸡羽毛中Mo,Zn,Ni,Fe,Mn,Cr,Cu,K,Pb和Cd等10种元素的含量进行了测定,并对这3个不同地理分布区的样品中10种元素的含量进行了比较。结果表明,在所有羽毛样品中Fe元素含量最高,Mo和Cr含量较低,Cd未检出。动物园饲养的褐马鸡羽毛中除K和Cu外,其余八种元素的含量均低于芦芽山和庞泉沟国家自然保护区野生的褐马鸡羽毛中的含量。生境的不同对褐马鸡机体微量元素有一定影响,野生环境更有利于它们的生长发育。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模...     

Sonolysis of chlorobenzene in aqueous solution: organic intermediates

The ultrasonic degradation of 1.72 mM chlorobenzene was investigated. The sonolysis of chlorobenzene followed first-order kinetics. The influence of the pH of the aqueous solution and the effect of the saturating gás, air or argon, was measured. No pH effect was noticed, and saturation with the monoatomic argon accelerated the degradation. Furthermore, the addition of the radical scavenger benzoate demonstrated that no significant degradation took place in the bulk solution. For air-saturated solutions, the following organic degradation products were identified: methane, acetylene, butenyne, butadiyne, benzene, chlorophenols, phenylacetylene and other chlorinated and non-chlorinated monocyclic and dicyclic hydrocarbons. For argon-saturated solutions, the same products were found, except for the chlorophenols. The presence of the chlorophenols in the case of air-saturation only demonstrated the interaction between the radicals formed and oxygen, and no direct degradation by OH. radicals. The kinetics of several organic degradation products and chloride were determined for the sonolysis of air- and argon-saturated solutions.     

大气湍流像差散焦和像散与高斯涡旋光束焦面光强

分别研究了构成大气湍流波像差中的散焦和像散两个低阶像差对高斯涡旋激光束传输和成像的影响.采用菲涅耳-基尔霍夫衍射积分理论和大气湍流波相位结构函数的平方近似研究了聚焦高斯涡旋光束在大气湍流中散焦和像散影响下焦面光强的分布特性.导出了斜程传输条件下接收面上平均光强分布的积分表达式,并采用数值模拟方法研究湍流强度、传输距离和拓扑电荷对焦面光强的调制规律.结果表明:在弱湍流起伏区域,散焦和像散两类像差对高斯涡旋光束的光强分布影响都很小,可以忽略;在中等湍流区域,随着光束传输距离和湍流强度的增加,两类像差都导致高斯涡旋光束的光强峰值降低、束径扩展、中心暗斑扩大.当单拓扑电荷高斯涡旋光束传输时,在同等传输条件下,像散导致的光强峰值降低比散焦更严重,主亮斑区域外的次级亮环强度更大,光斑和中心暗斑扩展更明显.与单拓扑电荷光束相比较,散焦和像散导致双拓扑电荷光束的扩展更加明显,中心光斑更大,亮环区域外的次级亮环更明显;但是,由于光的相干性的降低和光束的偏折效应,像散导致光束中心的暗斑变为次级亮斑.     

基于可见光谱通道的松树年轮参数获取方法研究

年轮参数是树木生长的重要指标。目前年轮的检测方法主要有人工测量法、扫描仪法和X射线法等。这些方法费时费力、检测成本高、操作难度大。为此,提出采用可见光谱进行年轮参数检测的新方法。首先针对活立木年轮检测需求,设计了木芯专用可见光谱分析装置。装置采用宽光谱对称式光源,封闭式暗箱设计,彩色CCD外置、固定距离采集方式。进而采集样品全彩色图像,分别提取不同光谱通道数据进行分析,最终获得年轮特征光谱参数。以从松树活立木钻取的木芯为例,经打磨后的木芯水平固定于载物台,光源均匀照射样品,CCD采集木芯漫反射RGB图像,基于对木芯全彩色图像的不同光谱通道的分析,分别提取RGB三帧灰度图像的强度曲线,区分早晚材分界线,得到树木年轮各项指标,实现树木年轮参数的快速提取。实验首先将CCD采集的RGB图像转换至NTSC色彩空间,以扩大色彩域。在设置滤波窗滤除背景,截取出木芯图像后,通过提取木芯图像的R,G和B三灰度分量图像,发现木芯B灰度图的早晚材区域差异最分明。基于该特征,可提取出早晚材分界线的位置信息。对木芯B灰度分量图微分,得到灰度沿水平方向的空间梯度。确定灰度变化率极大值对应的各点,鉴于木芯生长特性,灰度变化率极大值对应空间位置首先取为窄像素区域,进而在窄像素区域取中间值,此即木芯年轮各早晚材的中心点。其中,早材中心点对应光谱曲线的极大值,晚材中心点对应光谱曲线的极小值。结合专家经验,建立早晚材中心点与分界线的灰度关系,可得各分界线的位置。通过早晚材分界线与年轮各参数的关系,可进一步得出年轮各项指标。对比3位林木育种专家人工识别结果,本方法检测结果除了在木芯靠近端点处的位置外,都具有极高的准确度。采用可见光谱通道的数据采集与分析方法检测树木年轮参数,检测过程可实现全自动,高效、无损,精度可达到0.1 mm,结果精确。相比于人工测量法、扫描仪法,检测效率更高;相比于X射线法,检测过程更加安全、低耗,操作更方便。是一种具有较强应用性的方法。     

唐卡主色矿物颜料光谱分析

唐卡作为一件艺术品,具有较高的历史价值和艺术价值。对唐卡的矿物颜料进行鉴别分析,对唐卡的鉴定、修复、数字化存档、再现等具有非常重要的意义。该研究对唐卡主色矿物颜料进行体系性的光谱分析,选用唐卡绘制过程中5种主色常用的矿物颜料,深入分析矿物颜料的可见光、近红外、短波红外光谱特征产生机理,总结了不同色系矿物颜料可见光、近红外、短波红外谱段光谱特征。通过分析同一矿物颜料粉末、调和骨胶颜料以及颜料上布色卡光谱特征,发现粉状颜料调和骨胶后,反射率整体下降,在1 447和1 928 nm附近出现两个水的强吸收特征。而当骨胶溶物涂绘上布后,随着膏状颜料中水分的减少,上述两个吸收特征均变弱,个别颜料在1 447 nm处的吸收特征甚至消失。因此,矿物颜料粉末和颜料上布色卡光谱极为接近,可以在后期的唐卡颜料分析中直接利用唐卡矿物颜料粉末光谱进行匹配分析。唐卡红色矿物颜料为朱砂,矿物成分主要为HgS,其光谱在可见光波段先降后升,500 nm附近形成一个较深的吸收特征,且吸收峰较宽（430～530 nm）,红光谱段附近反射率急速升高,近红外波段反射率变化较为平直,在1 940和2 250 nm附近有弱吸收特征。唐卡黄色矿物颜料主要有三种：土黄（雄黄、雌黄）,赭石及金箔,主要成分分别为硫化砷、氧化铁及金。其特征光谱在可见光谱段集中在400～500 nm之间,不同颜料的吸收特征位置和吸收深度均不同。赭石在近红外波段的反射率整体较低,且860 nm附近还出现了吸收特征;而雄黄、雌黄和土黄则在近红外和短波红外谱段表现出反射率较高且波形平直,在1 890和2 230 nm附近有弱吸收特征;金箔在可见光波段的吸收特征窄浅,可作为区分的依据。唐卡蓝色矿物颜料为石青,主要矿物成分为蓝铜矿,其光谱在500～1 000,1 500,2 040,2 285和2 350 nm附近均有较强吸收特征,而在1 885和1 980 nm处有弱吸收特征。唐卡绿色矿物颜料为石绿,主要矿物成分为孔雀石,其光谱在550～1 000 nm有较强的宽吸收特征,在2 270和2 350 nm有明显吸收特征。尽管石青和石绿主要矿物成分皆为碳酸铜,但石绿在900～1 900 nm红-近红外谱段反射率增加较缓,1 500 nm无吸收特征,可以作为区分石青和石绿的依据。唐卡白色矿物颜料为砗磲和白土,主要矿物成分分别为碳酸钙和高岭土。在可见光谱段范围,砗磲在370 nm有弱吸收特征,而白土则在370和730 nm处有两个明显的吸收特征,可作为区分。在短波红外和近红外谱段,白土在1 425,1 930和2 230 nm均具有明显吸收特征,砗磲则在1 930和2 320 nm有明显吸收特征,1 440 nm处吸收特征较弱。且同种矿物颜料粉末,矿物粉末颗粒越大,颜料颜色越深,其光谱特征反射率越低。     

Fluorescence of free complex molecules

A number of phenomena that determine the nature of the fluorescence of free complex molecules and the possibility of its analytical application are considered. Attention is specially paid to the specific features of the energetics of radiationless transitions, the role of statistical factors in the formation of spectral properties and the interrelationship among the luminescence-spectrum characteristics of rarefied vapors of complicated molecules, and the processes of energy transfer in collisions. The properties of polarized fluorescence of hot and jet-cooled vapors, the processes of relaxation of anisotropy in time and during collision reorientation, and transfer of anisotropy in photodisintegration are analyzed. Institute of Molecular and Atomic Physics, National Academy of Sciences of Belarus, 70, F. Skorina Ave., Minsk, 220072, Belarus. Translated from Zhurnal Prikladnoi Spektroskopii, Vol. 65, No. 5, pp. 620–634, September–October, 1998.     

近红外光谱分析的实木板材节子形态反演

节子影响着实木板材力学性能,如何准确刻画出节子在实木板材内部的形态,进而计算出实木板材力学性能是一个具有应用价值的科学问题。目前,基于机器视觉的缺陷检测方法实现了实木板材表面缺陷检测与识别,超声波检测方法可以判断出实木板材中缺陷的存在,X-ray虽然可以全面的掌握实木信息,但其检测成本较高。近红外光谱分析具有结构丰富,测试方便、无损快速的特点,但是,光谱中存在的冗余与非线性信息影响建模精准度,提出一种基于Isomap和小波神经网络融合的节子倾角辨识方法,利用Isomap完成光谱信息非线性降维,运用小波神经网络建立节子边缘的物质成分与倾角间的非线性关联,通过边缘多点倾角反演出节子在实木板材内部的形态。首先,采用Pablo提出的节子斜圆锥模型,并结合图像处理提取实木板材表面的节子缺陷区域,计算出相应中心位置;提取节子边缘的多点位置,采集光谱信息并完成基线漂移和去噪处理;然后,利用K-S划分校正样本集,运用主成分与马氏距离结合剔除异常光谱;接着,运用Isomap方法设定降维数和邻近数,通过PLS完成不同光谱维度的快速建模,进而迭代出理想光谱特征;最后,应用具有局部信息优化能力的小波神经网络建立节子边缘光谱与该点倾角间的非线性关系,构建出1个12输入、1输出的网络模型,并运用梯度修正网络参数;将节子倾角预测结果输入Solidworks软件完成节子椎体形态的三维呈现。实验采用落叶松实木板材作为对象,选取并采集了40个节子的160组光谱数据,通过测量上、下表面节子的相对空间位置,计算出边缘点倾斜角数值并进行建模分析,实验结果表明：采用S-G平滑与一阶导数进行光谱预处理,得到的光谱轮廓更清晰、吸收峰更明显;采用Isomap特征降维方法,选取非线性降维数d=12、近邻数k=19时,SECV最小,可以消除光谱信息的冗余数据;采用小波神经网络建立的节子倾角非线性模型,其预测相关系数为0.88,预测标准差为7.65,相对分析误差为2.14;可以实现节子在实木板材内部的形态反演,可以为力学性能预测提供定量化分析手段。     

土壤矿物对松嫩平原主要土壤类型反射光谱特征的影响机理

尽管纯矿物的反射光谱特征分析与数据库建设工作已经开展,但土壤中各原生矿物、粘土矿物的测试主要是定性的,即能测定土壤中含有何种矿物,但难以测定准确的矿物组分含量。土壤矿物是土壤学与地质学的交叉点,易被忽视,特别是已有研究忽略了土壤矿物对土壤反射光谱曲线的影响。探讨了土壤矿物在可见光-近红外光谱部分(400~2 500 nm)对土壤反射光谱特征的影响,明确影响土壤反射光谱特征的主要机理。土壤样本于2014年采集于松嫩平原黑龙江部分,包括4个土类和7个土属,共54个土壤样本。土壤样本通过研磨、过筛后,在室内暗室中测得反射光谱数据,土壤矿物的反射光谱数据在2017美国地质调查局(USGS)最新矿物光谱库Spectral Library Version 7中获得,对反射光谱数据进行九点平滑、10 nm重采样和去包络线处理。土壤矿物含量测试采用荷兰Philip X’ Pert Pro 型X射线衍射仪分析样品的矿物组成,测试了土壤中石英、长石、方解石和闪石等原生矿物和蒙脱石、伊利石和高岭石等粘土矿物的含量。首先分析7个土属的反射光谱特征,明确每个土属反射光谱曲线的形状特征和吸收位置,其次分析土属的矿物含量情况,找出不同土属各矿物含量的共性和差异;再次分析不同粘土矿物和原生矿物的反射光谱特征,确定不同土壤矿物反射光谱曲线的形状特征和特征吸收的位置;最后将不同土属的反射光谱特征、不同土属的矿物含量情况和土壤矿物的反射光谱特征结合,得到如下结论：(1)土壤矿物决定了土壤反射光谱的骨架特征,土壤矿物对土属的反射光谱影响最明显,由于土类存在多种反射光谱特征,土壤矿物对土类的影响不明显。(2)粘土矿物对土壤反射光谱特征的影响大于原生矿物,主要受蒙脱石和伊利石等粘土矿物的影响,但砂性土受部分原生矿物的影响,主要是长石类矿物和高岭石的影响。(3)蒙脱石和伊利石分别决定土壤反射光谱的第一个吸收谷和第二个吸收谷特征,高岭石决定1 400和1 900 nm前的两个小吸收谷特征,钾长石和钠长石决定了砂性土的前两个吸收谷特征。(4)蒙脱石含量足够高时,会完全掩盖高岭石和长石类的反射光谱特征,部分掩盖伊利石的反射光谱特征;随着蒙脱石含量降低,伊利石的反射光谱特征逐渐体现;蒙脱石和伊利石的含量降到很低时,高岭石和长石类矿物的反射光谱特征逐渐体现出来。研究结果揭示了不同土属反射光谱特征差异的原因,可以为土壤反射光谱分类、土壤精细制图和基于高光谱图像的矿物分布研究等提供理论依据。     

光谱关键变量筛选在农产品及食品品质无损检测中的应用进展

农产品及食品的品质与安全一直以来都是人们关注的焦点,不仅关系着人们的身体健康,而且关系着社会稳定甚至国家安全。由于农产品及食品的品质不合格引发的安全事件备受社会各界的广泛关注。对农产品及食品的品质的监管长久以来都是分析检测领域的重点和难点。我国人口众多,对农产品和食品的消费量非常大。面对如此大量农产品及食品品质的无损快速检测需求,光谱法以其快速、无损、高效、环境友好、可现场检测等诸多特点,为农产品及食品品质的无损快速分析提供了良好的解决方案。然而,传统的光谱法在检测过程中所使用的数据量十分庞大,不仅在建立校正模型过程中会消耗大量时间,而且难以完成大量农产品及食品的品质在线高通量无损快速检测。大量数据的计算成为限制光谱类分析仪器工作效率的主要瓶颈之一,并且大量数据的计算对仪器设备的硬件配置也提出了非常高的要求,从而间接地提高了光谱分析技术的应用成本。近年来,关键变量筛选技术脱颖而出,并成为光谱分析的一个新热点。通过筛选,采用少量关键变量建立校正模型即可得到和全谱数据建模准确度相差无几的分析结果,从而可以有效提高分析仪器的工作效率并间接地降低光谱分析技术的应用成本,进而为农产品及食品品质的高通量检测提供了可靠的技术支持、为满足人民日益增长的美好生活需要提供科技保障。针对光谱关键变量筛选在粮食及粮食作物、蔬菜、水果、经济作物、肉类、食品品质与安全领域的无损检测应用进行综述,对光谱关键变量筛选技术的应用从筛选方法、应用范围、应用效果等方面进行了分类总结归纳,并就光谱关键变量筛选技术在农产品及食品品质无损检测中的应用从变量筛选方法特点及趋势、所选变量的稳定性和可靠性、所选变量的实际意义等方面进行了展望。     

电网智能单元加密算法效率评估

随着智能电网发展和电力终端设备智能化和网络化的提升,基于TCP/IP协议的数据通信面临着传统的网络安全隐患;智能电网单元是电网控制的关键组成部分,负责电网业务数据的采集处理、控制指令的收发和执行等工作,涉及大量数据传输,如何保证数据的机密性,是电网系统正常运作的关键因素之一;针对智能单元的传输规约和传输数据的特点,通过模拟智能单元计算环境,在保密性需求的基础上,结合智能单元计算资源的实际情况,综合分析电力行业和国内常见密码算法,包括对称算法和非对称算法,从运算时间及稳定性,数据长度相关性,密钥长度相关性和加密模式几个方面对算法的性能进行综合性评估;为不同智能单元的机密性保护尤其是加密算法的选取提供理论基础和实验数据。     

高功率高重复频率多波长飞秒激光系统的研究

以大模场面积光子晶体光纤飞秒激光系统为基频光源,利用非线性频率上转换的方法,获得了高功率高重复频率多波长的飞秒激光脉冲.理论分析并实验验证了聚焦透镜的焦距对倍频光横向模场分布的影响,透镜焦距越长,模场质量越好.在基频光平均功率为218 W,脉冲宽度为110 fs,重复频率为50 MHz的条件下,经过二倍频、三倍频和四倍频获得波长分别为520,347和261 nm的飞秒激光,其平均功率分别达105,47和214 W.二倍频和三倍频的转换效率分别为482%和216%,二倍频到四倍频的转换效率为20 关键词： 超快光学 紫外飞秒激光 频率上转换 光子晶体光纤激光器     

盐浴复合热处理技术氮化盐研究与测定

盐浴复合热处理技术是一种新型表面处理技术,能增强工件的耐磨性、耐腐蚀性和耐疲劳性,在金属表面处理中得到广泛的应用。氮化盐中氰酸根、氰化物和铁离子的含量对该热处理技术的质量控制十分重要,因此需要准确测定该三成分的含量以保证金属表面处理的质量。针对目前业内所采用的化学滴定法难以满足自动化分析的技术要求,基于分光光度法,采用510,620和697 nm三个不同波长的单色LED光源、耦合光纤、光电二极管搭建了一台半自动氮化盐三参数分析实验装置,实现氰酸根、氰化物和铁离子的快速准确测试。该半自动实验装置除了光路系统外,还有搅拌控制系统、恒温控制系统、数据采集电路系统。氰酸盐检测采用间接检测方法,先通过化学方法把氰酸根转变为铵根,再根据标准GB 7481-1987水质铵的测定-水杨酸分光光度法,通过对铵离子的测定（检测波长697 nm）间接测量氰酸根。氰化物检测依据标准HJ484-2009水质氰化物的测定-异烟酸-巴比妥酸分光光度法（检测波长620 nm）。铁离子含量的检测依据标准HJ345-2007水质铁的测定-邻菲啰啉分光光度法,光谱检测特征波长为510 nm。对LED光源光强稳定性进行了测试,LED光源一开始工作光强即达到稳定值;测试了耦合光纤对LED光源的光谱影响,单色光源通过耦合光纤和单光纤的光谱没有发生变化,只是通过耦合光纤后光强值有所降低;测试了搅拌对LED光源光强稳定性影响,搅拌系统对光学系统没有影响。利用实验装置测量出不同浓度氰酸根标准样品氰酸钾、氰根标准样品氰化钾、铁离子标准样品硫酸亚铁的吸光度,基于朗伯比尔定律,建立氰酸根、氰化物和铁离子标样的拟合曲线,其线性相关度R2分别为0.990 7,0.999 6和0.998 1,线性度高;氰酸根、氰根和铁离子的预测样品均值最大相对误差和最大相对标准偏差RSD分别为4.53%和1.04%,2.29%和0.79%,4.2%和0.7%,说明三样品测试结果准确性高、重复性好;氰酸根、氰根和铁离子的最低检出限LOD分别为0.017,0.009和0.005 mg·L-1。比较了用设计的氮化盐三成分半自动检测装置与传统化学滴定法测得的氮化盐样品中的氰酸根、氰化物和铁离子含量,设计的检测系统测试结果优于传统的化学滴定法,其中测试的氮化盐样品的氰酸根、氰化物和铁离子均值相对误差和相对标准方差RSD分别为4.17%和0.69%,1%和0.58%,4%和0.29%。各项测试结果均达到设计要求,为盐浴复合热处理技术氮化盐三成分半自动分析仪提供了理论和技术支持。论文搭建的氮化盐三成分半自动检测装置的光路系统采用单色LED光源、多进一出耦合光纤对光源分光,实现多参数的快速准确检测,整套光学检测系统无任何活动部件,大大降低了光学检测系统带来的系统误差,保证了测试的准确度和重复性。     

高光谱图谱融合检测羊肉中饱和脂肪酸含量

为探究高光谱成像(400~1000 nm)对羊肉中饱和脂肪酸(SFA)含量检测的可行性,提出一种基于特征光谱信息和图像纹理特征融合的SFA含量预测模型,实现对羊肉中SFA含量的快速检测及分布可视化。利用分段阈值法构建掩膜图像,获取羊肉样本感兴趣区域(ROI),结合SPXY法对样本集进行划分并对相关光谱信息进行预处理,分别采用连续投影算法(SPA)、变量组合集群分析法(VCPA)和β权重系数法提取特征光谱;通过获取羊肉样本主成分图像,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法提取图像纹理信息;分别对特征光谱、图像信息及图谱融合信息建立的偏最小二乘回归(PLSR)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型进行对比分析。利用5种不同对原始光谱数据进行预处理,经SNV法预处理后的光谱其校正集与预测集相关系数分别为0.921和0.875,较原始光谱分别增加了0.001和0.04,均方根误差模型分别为0.244和0.268,较原始光谱模型分别减少了0.003和0.06;对SNV法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,SPA法、VCPA法及β权重系数法分别提取出12,10和9个特征波长;获取羊肉样本的前5个主成分图像,选择所含信息量最多的第一主成分图像进行纹理特征提取,依次提取0,45°,90°和135°方向下的能量、熵、同质性和相关性共4个主要纹理特征。利用SPA法提取的特征波长建立的PLSR与LS-SVM模型性能较好,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.8849和0.8807,均方根误差分别为0.3001和0.2606;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.8987和0.8926,均方根误差分别为0.2767和0.2476;图谱信息融合模型中,PLSR模型校正集与预测集相关系数分别为0.9071和0.9078,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.03,均方根误差分别为0.3269和0.2992,较特征光谱模型分别增加了0.03和0.04;LS-SVM模型校正集与预测集相关系数分别为0.9206和0.8946,较特征光谱模型分别增加了0.02和0.002,均方根误差分别为0.2519和0.2458,较特征光谱模型分别减少了0.02和0.002。光谱预处理中经SNV法处理后的光谱所建模型性能优于其他预处理方法;采用SPA法提取的12个特征波长简化了光谱模型,提高了模型性能,特征光谱建模的最优方法为SPA-LS-SVM;图谱信息融合模型较特征光谱模型,模型相关系数增加较少,表明图像纹理信息虽携带了部分有效信息,但这些信息与羊肉中SFA含量之间的相关性有待进一步研究。基于图谱信息融合模型的预测性能最优,其次为光谱信息模型。择优选取SPA-PLSR模型计算羊肉样本中每个像素点的SFA含量,利用伪彩色图直观表示了羊肉样本中SFA的含量分布。实现对羊肉样本SFA含量的无损检测及分布可视化表达。