用近红外漫反射光谱无损检测血糖的初步研究

利用近红外漫反射光谱技术研究了无损定量监测血糖的方法。使用BRUKERVECTOR 2 2傅里叶变换光谱仪和GRACEⅡ型血糖仪对一组健康自愿受试者 (两名年轻男子和两名年轻女子 )测试后 ,获得了不同的状态条件下 2 6个样本的光谱及其血糖值 ,选择一部分有代表性的样本作为建立模型使用 ,而被预测的样本来自不参加建模的数据。选择不同的谱区、预处理方法对数据进行处理得到以下结果 :1)谱区选在 90 0 0～12 0 0 0cm- 1 选择MIN MAX归一化预处理方法建模、预测 ,预测结果差值在 36mg·dL- 1 以上 ,选择平滑和二阶导数 ,则建模结果≤ 16mg·dL- 1 ,预测结果≤ 2 5mg·dL- 1 ;另选谱区 4 0 0 0～ 5 0 0 0cm- 1 ,选择平滑和一阶导数 ,建模与预测结果的差值在 2 5mg·dL- 1 以上。 2 )选择 4 0 0 0～ 90 0 0cm- 1 谱区 ,经平滑和二阶导数处理并在此区建模并预测 ,其中建模中预测差值≤ 15mg·dL- 1 ,预测≤ 31mg·dL- 1 ;由OPU 3 0 1自动挑选的谱区6 0 0 0～ 75 0 0cm- 1 和 4 2 0 0～ 4 70 0cm- 1 ,采用平滑、一阶导数和矢量归一化在此区建模和预测 ,其中建模中预测差值≤ 11mg·dL- 1 ,预测≤ 2 2mg·dL- 1 。 3)采用个体自我建模方法 ,在 90 0 0～ 12 0 0 0cm- 1 选择平滑和二阶导数进行预处理 ,建模结果≤ 15mg     

半夏及其伪品天南星的近红外漫反射快速无损鉴别

利用近红外漫反射光谱法,结合聚类分析和相似度计算,对不同产地半夏药材及其伪品天南星进行了快速无损鉴别研究。近红外光谱图的聚类分析和相似度计算结果一致,为中药的产地、真伪鉴别分析提供了一种新的方法,具有较好的应用价值。     

基于近红外漫反射光谱无损检测梨可溶性固形物的光强影响探究

通过设置四种不同的光源强度研究光强对近红外漫反射无损检测梨可溶性固形物的影响,对四种类别光强的光谱定性分析显示四类光谱差异微小,肉眼几乎无法辨别。在进一步的定量分析中,通过主成分分析、逐步线性回归分析以及偏最小二乘法分析的比较,主成分分析(r值跨度：0.253～0.606;RMSEC值跨度：0.549～0.614;RMSEP值跨度：0.455～0.752)与逐步线性回归分析(r值跨度：0.249～0.551;RMSEC值跨度：0.536～0.624;RMSEP值跨度：0.646～0.734)得到的模型较差。通过对光谱进行一阶求导和二阶求导预处理,主成分分析与逐步线性回归分析建模结果仍不理想。通过二阶求导预处理,偏最小二乘法所建的模型得到优化,其中相关系数r值跨度为0.947～0.970,混合模型的相关系数r值达到了0.95 7,分析结果表明光强对梨的近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物的影响差异不大,为光谱仪的田间作业奠定了基础。     

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。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

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.     

涩柿可溶性单宁的可见/近红外漫反射光谱无损检测研究

旨在建立可见/近红外漫反射光谱与涩柿内部可溶性单宁之间的关系,以评价可见/近红外漫反射光谱在测量涩柿内部指标可溶性单宁的应用价值.在可见/近红外光谱区域(570～1848 nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的涩柿可溶性单宁定标模型.结果表明,应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建涩柿可溶性单宁定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.722 7和0.678 5,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.148 4和0.176 3.研究表明,可见/近红外漫反射光谱对涩柿可溶性单宁的快速无损检测具有一定的可行性,但模型精度有待提高.     

玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立

玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源,但目前还没有快速高效的组分分析方法,本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱 (NIRS) 技术,采用偏最小二乘法(PLS),在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型,该模型稳定,适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位。实验结果表明,采用一阶导数+Karl Norris滤波预处理,谱区在4 100～7 500 cm-1,能得到理想的预测模型。该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差(RMSECV)范围为0.090 3～1.45,预测误差(RMSEP)范围为0.256 9%～2.581 9%,预测相关系数≥0.871 1。该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义。     

可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究

对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(R_p)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的R_p分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明, 可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。     

近红外光谱法无损识别林下山参及其生长年限

对不同生长年限的林下山参96支(其中,十五年生24支,十二年生72支)和园参177支。采集近红外光谱后,应用主成分分析-马氏距离法进行判别分析。采用原始光谱,经过预处理后,在全光谱范围内分别选择合适的主成分数,对林下山参和园参以及不同生长年限的林下山参分别建立了判别分析模型。所建立的两组模型对验证集的正确判别率均为100%。表明该方法准确可靠、快速无损,可实际用于林下山参的质量控制。     

木材种类的近红外光谱和模式识别

木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。     

浸入式可见/近红外光谱技术的藻种鉴别研究

对藻类的识别分类及其生化分析已成为海洋生物学的研究热点之一。以普通小球藻、蛋白核小球藻、微绿球藻、莱茵衣藻为样品,通过便携式USB4000微型光纤光谱仪、Y形光纤和探针,卤素光源构建的光谱采集系统对不同浓度梯度的120个微藻样本进行浸入式可见/近红外透射光谱的原位采集,比较去基线、卷积平滑等光谱预处理方法的效果,并基于连续投影算法(SPA)筛选特征波长,通过偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)进行建模,探讨采用透射光谱原位快速鉴别四种不同藻种的可行性。结果表明：卷积平滑的处理效果较为理想,有效波长可用于代替原始光谱建立微藻种类判别分析模型。SPA-LV-SVM和SPA-ELM的预测效果显著高于SPA-PLS,三者的平均预测正确率分别是80%,85%,65%。浸入式可见/近红外光谱技术和便携式光纤探针结合的藻种鉴别方法,有效实现了对四种微藻的鉴别,为藻种鉴别和藻种分类研究领域提供了一种新思路。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

大白桃糖度的近红外漫反射光谱无损检测试验研究

该研究应用近红外(near infrared, NIR)漫反射光谱定量分析技术开展了金华大白桃的糖度检测试验研究。用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)方法在800～2 500 nm光谱范围建模,通过比较果汁和不同部位果肉所对应的相关模型的预测结果发现：用水果3个部位(顶部、中部、底部)共9个检测点的果肉平均光谱和糖度平均值建立的模型的结果比果汁或单独某个部位果肉(3个检测点)所建立的模型的结果要好。在此基础上,分析了光谱微分和散射校正预处理对建模结果的影响,结果显示微分光谱建立的模型不如原始光谱建立的模型的结果好,光谱的散射校正处理(用多元散射校正MSC和标准正态变量变换SNV两种方法)有助于提高模型的预测性能。最终建立桃子果肉平均光谱经MSC和SNV散射校正后与糖度的相关模型,MSC和SNV对建模结果的影响基本一致,MSC-PLSR和SNV-PLSR模型的相关系数Rcal和交互验证相关系数Rcross-v分别为0.997和0.939。该研究表明近红外光谱检测技术可用于金华大白桃糖度的定量分析。     

近红外漫反射光谱法快速鉴别石斛属植物

通过采集15种石斛171份样品的近红外漫反射光谱,结合化学计量学统计分析方法建立预测模型,对不同种石斛进行快速无损鉴别。应用Hotelling T2对随机抽取的5份样品的近红外光谱进行稳定性分析,结果表明,样品的近红外光谱具有较好稳定性。设计正交试验L24(2×4×3×8),对光程类型、光谱波段、导数和平滑四个因素进行优化处理。利用主成分分析对正交试验结果进行分析,结果显示,选择6 500～4 000cm-1的光谱波段,采用多元散射校正、二阶导数和Norris平滑对光谱预处理,提取的主成分数为7时,光谱判别正确率为100%。将正交试验优化条件作为偏最小二乘法判别分析的输入值,随机选取123份样本作为校正集建立预测模型,其余48份样本为预测集,评估预测模型的性能。结果表明,该模型前3个主成分累积贡献率为99.36%,设定鉴别标准偏差为±0.1时,该方法的正确识别率为97.92%,获得满意的结果。该方法的建立为不同种石斛的快速鉴别提供了一种新的方法,同时为药用植物的鉴别提供参考。     

近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究

茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500～5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。     

纺织纤维及其制品非破坏性快速鉴别的研究

纺织纤维的快速鉴别对我国纺织品生产过程质量控制、贸易和市场监督具有重要实际意义。文章收集了的12种纺织纤维共214个样品,研究了各种形态样品的近红外光谱测量方法。采用多元光散射校正方法消除噪声和基线漂移对光谱的影响。对样品总集光谱进行系统树分析,发现组成接近的纤维样本能均够聚类在一起,有些不同种类纤维之间有交叠。结合近红外光谱和簇类的独立软模式方法(SIMCA),可以实现化学组成非常接近的不同纤维种类的区分。该研究结果表明,采用近红外分析技术,实现非破坏性地快速鉴别纺织纤维是可行的。     

木材不同切面的近红外光谱信息与密度快速预测

用近红外光谱对木材密度进行了研究。发现木材三个不同切面(横切面、径切面、弦切面)的近红外光谱有较大的差异;结合偏最小二乘法(PLS),根据三个切面采集到的光谱数据与木材密度建立了校正模型,横切面预测集的相关系数r为0.94,径切面和弦切面分别为0.85和0.81。结果表明,从横切面采集到的光谱建立的预测模型效果最好。用该模型对随机抽取、未参与建模的15个样品的密度进行了预测,r2=0.977, 标准偏差：STDEV=0.006。     

生鲜乳中还原乳的近红外光谱法鉴别

探讨了利用近红外光谱技术快速、准确地进行生鲜乳中是否含有还原乳鉴别的可行性,并对还原乳检测过程中多元散射校正(MSC)的适用性进行了讨论。文章利用SIMCA判别分析方法,建立了掺入还原乳之生鲜乳的定性判别模型,结果表明：当掺入比例为10%时,正确率达到96.7%,当达到20%以上时,该方法的正确判别率可以达到100%;另外,利用偏最小二乘法(PLS)还建立了还原乳掺入量的定量检测模型(r＝0.971,RMSEP=7.76%,RPD=5.13),双尾T检验表明,定量模型预测值与样品真实值间无显著性差异。上述2种方法充分说明了近红外技术可以实现生鲜乳中是否含有还原乳的快速鉴别。