近红外光谱技术在食品安全检测中的应用

对近红外光谱(NIR)技术在食品安全检测方面的原理及其主要应用进行了综述。作为一种方便、快捷、高效的检测技术,近红外光谱技术在农作物、果蔬、肉制品检测及其他方面都有独到的优势和广阔的发展前景。     

近红外光谱检测技术在塑料分选中的应用进展

近红外光谱检测技术(NIRS)在塑料分选中的应用旨在对塑料种类与组份进行识别,从而提高回收效率最终实现资源的综合利用。本文首先介绍传统塑料分选技术发展;其次概述近红外检测技术原理与其在塑料领域的应用现状;最后对在塑料分选领域应用前景进行了总结与展望。在塑料分选领域,近红外光谱检测技术相比传统的物理和化学检测方法,具有快速、无损、高效等明显的优势,可通过实时、在线检测,定性与定量的方式对未知样品进行识别与分选。尽管该技术在一些实验研究中已经取得了显著的阶段性成果,但在实际工程应用特别是检测的精准度,外延新的应用场景等方面仍需进一步研究和优化。     

支持向量机在仓储物害虫分类识别中的应用研究

仓储物害虫自动分类识别是储粮生态系统中的重要研究课题之一。近年来，支持向量机以其出色的学习性能，已成为机器学习领域的一个研究热点。本文在研究支持向量机理论的基础上，将支持向量机引入仓储物害虫的分类识别中。实验表明，该方法与传统的神经网络方法相比，克服了后者固有的过学习和欠学习问题，并且对复杂模式的识别能力较强，达到了较高的识别率，这为仓储物害虫的快速鉴定和分类研究开辟了新的途径。     

近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用

以近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用为研究对象,在简单介绍近红外光谱技术的原理、特点及分析过程的基础上,详细阐述了该技术在油茶籽粕检测中的建模过程,为后续工作者更好地建立油茶籽粕近红外光谱分析模型提供理论依据和指导。同时,通过分析近红外光谱技术在油茶籽粕检测指标、标准制定以及模型转移技术中的发展,总结出该技术在油茶籽粕检测中的三个研究方向：开拓新项目的模型建立、制定普遍适用的标准、解决台间差并完成模型转移。油茶籽粕广泛应用于动物饲料、特医食品、保健食品等行业,因此大力开拓和推广近红外光谱技术在油茶籽粕检测中的应用是必然趋势。     

LSSVM在酒类近红外光谱检测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机及光谱检测的基本理论,利用最小二乘支持向量机建立了光谱校正模型,对各种白酒进行了实验模拟,测量其酒精度的数值。得到的结果显示最小二乘支持向量机算法比其它算法,如主成份分析、偏最小二乘法等方法的精度更高。     

近红外光谱技术在牛奶及其制品质量检测中的应用

近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,正在获得越来越广泛的应用。本文阐述了近红外光谱技术的基本原理、具体检测步骤和国内近红外光谱技术在牛奶及乳制品质量分析方面应用的最新研究进展。对目前研究存在的问题进行了分析,对以后进一步的研究进行了展望,并提出了一些建议。     

近红外光谱技术在种子硬实检测中的研究进展

近红外光谱分析技术由于其独特的技术优势在许多领域中已得到广泛应用。简要阐述了近红外光谱分析技术的概念及其在无损检测中的应用情况,综述了近红外光谱技术在种子硬实测定中的应用情况,在此基础上介绍了利用近红外光谱分析技术测定种子硬实率的方法,并提出了存在的问题及发展方向。     

近红外光谱技术在快速鉴别南蛇藤品种中的应用

提出了一种利用近红外光谱技术对南蛇藤品种进行快速无损鉴别的方法。收集了6种南蛇藤样本,并用光谱仪获得了它们在12493～4000 cm^-1范围的光谱曲线。通过用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析,获得了10个主成分。再结合不同的化学计量分析方法建立了品种鉴别模型。由于主成分1和2上的得分分布对不同样本的聚类效果明显,可根据得分分布定性地区分南蛇藤品种。从220个样本中随机抽取165个样本作为建模集,并将其分别用于建立线性鉴别分析、人工神经网络和支持向量机模型。剩下的55个样本用于预测验证。经过主成分数的优化,鉴别精度均达到了100%。结果表明,本文提出的方法对南蛇藤的品种具有很好的分类和鉴别作用。     

近红外光谱技术在纺织布料聚类分析中的应用

以棉涤、棉氨、粘涤、棉锦、羊腈、锦涤六种纺织布料为研究对象,采集近红外光谱数据,进行一阶求导和矢量归一化预处理后,采用标准算法计算样品间的光谱距离,并利用Ward氏算法对样品进行聚类分析.试验对三种、四种、五种布料分别进行了聚类,所有不同种类的样品都得到了正确的分类,验证了近红外光谱检测法应用于纺织品聚类分析中的可行性.通过对聚类算法的分析,提出了局部回归算法在纺织品聚类分析中的应用,为进一步研究近红外光谱技术在纺织布料聚类分析中的应用提供了建议.     

近红外光谱分析在食品药品检测中的应用

近红外光谱分析技术能提供快速、精确的定性和定量分析而不损伤样品,使其相对传统的化学实验方法更具优势,因此在食品药品检测方面更具有应用价值。     

显微拉曼技术在翡翠检测中的应用

本文翡翠检测使用in Via Reflex型显微拉曼光谱仪,其具有两个波长(785nm和514.5nm)可切换的激发光源。运用激发光源(514nm)对天然翡翠和漂白充填翡翠进行测定,得到表征天然翡翠结构的拉曼峰有1036cm-1、986cm-1、696cm-1和374cm-1,而漂白充填翡翠中存在充填物环氧树脂的拉曼峰777cm-1、1123cm-1、1611cm-1、2930cm-1和3065cm-1,显微放大也观测到翡翠经漂白后产生微裂纹及裂纹中存在充填物;运用激光光源(785nm)对天然翡翠的绿色、白色部位和染绿色翡翠进行测定,并进行谱图对比分析,得到天然绿色翡翠中致色离子Cr3 会产生极强的荧光,而染料荧光相对较弱,相同测试条件下染色翡翠产生的拉曼强度远弱于天然绿色翡翠;结合两个波长激发光源的优点,拉曼技术能有效、快速、无损地鉴定处理翡翠。     

近红外激光拉曼技术在体探测胃癌腹膜播散

以腹膜接种人胃癌细胞SGC-7901的裸鼠为胃癌腹膜播散的动物模型,进行模拟外科手术,在体探测不同种植期的裸鼠腹膜癌结节及正常腹膜组织的激光拉曼光谱,对比光谱差异,采用支持向量机(SVM)算法对光谱进行分类和分期判决。结果表明,癌结节和正常组织拉曼光谱差异显著,用支持向量机算法进行分类的灵敏度、特异度和诊断准确度分别为95.73%、70.73%和90.73%;不同生长期的癌结节组织拉曼光谱也存在明显差异,用支持向量机算法进行分期的结果分别为98.82%、98.73%和98.78%。从分类结果可以看出,此方法对指导外科手术中癌变组织的识别有重要的意义。     

发酵液中甘油和丁醇含量的近红外快速检测方法

为了提高生物发酵过程的控制与优化水平,试对发酵底物甘油和目标产物丁醇的含量进行快速无损检测进行研究.首先对80份甘油与丁醇的单体系样本进行近红外扫描并进行光谱分析.为提高模型的预测能力,分别采用了偏最小二乘法、间隔偏最小二乘法、向前间隔偏最小二乘法、向后间隔偏最小二乘法和窗口移动最小二乘法5种定量校正方法建立甘油和丁醇含量的近红外检测模型并对模型进行分析与比较.结果表明,向后间隔偏最小二乘法建立的模型效果较好,甘油和丁醇的单组份溶液的检测模型相关系数分别达到0.99932(甘油)和0.98843(丁醇).为测量真实的甘油发酵液中甘油和丁醇含量,搭建并建立了甘油和丁醇浓度监测平台,验证得相关系数分别达到0.99074(甘油)和0.99261(丁醇).结果表明建立的近红外快速检测模型在检测的准确性和快速性上均有优异的性能,为发酵行业快速检测提供了新的检测手段.     

基于近红外光谱检测不同产地石榴的糖度

基于可见/近红外漫透射光谱技术,探讨了对不同产地石榴的品质进行快速无损检测的可行性。首先,利用能够有效抑制杂散光影响的动态在线检测装置采集石榴的近红外光谱,测试石榴糖度的真值;然后结合主成分分析法对不同产地的石榴进行聚类分析,大致将样品分为两类;最后建立不同产地石榴的偏最小二乘判别分析模型,模型的判别准确率为97%以上。采用多种预处理方法(S-G平滑、归一化、基线校正、MSC等)建立了两类石榴的单一模型,结果表明:基线校正的效果明显优于其他方法,所建立的四川石榴模型的预测集相关系数R_p为0.82,预测集均方根误差(RMSEP)为0.37,建模集相关系数R_c为0.90,建模集均方根误差(RMSEC)为0.31;云南石榴模型的R_p为0.81,RMSEP为0.33,R_c为0.87,RMSEC为0.27。在后期采用未参与建模的样品的分选验证实验中,两个产地石榴的判别率为95%,糖度的分选准确率可达92.5%。结果表明,近红外光谱在石榴产地的判别和糖度的分选上具有重要意义,可为以后的石榴在线分选研究提供依据。     

红外光谱技术在石材检测中的应用

在石材检测中,准确判断石材的种类对石材的正确选用具有重要的意义。目前,选用标准主要根据石材的种类和经验来判断。当难以判断石材的种类时,人们常选用x射线衍射仪或化学分析方法进行判断。这些方法主观性较强或是有损检测。本文采用傅里叶变换红外光谱仪测量石材的红外光谱。根据特征吸收峰判断石材的种类。该方法具有方便、快捷、准确和无损检测等优势,对以后石材检测试验方法的标准制定具有参考意义。     

基于近红外光谱法的棉/氨纶混纺织物纤维含量快速检测研究

为了实现纺织纤维测定的高效化和无害化并将快速检测方法提供给纺织企业、市场监管部门,将281个棉/氨纶混纺样品作为研究对象,分析了样品颜色和织物结构的影响,并采用偏最小二乘法建立了棉/氨纶混纺织物中纤维含量的近红外定量模型.为验证该模型的准确性,对23个棉/氨纶样品进行了预测.通过对该方法与标准方法SN/T 0464-2...     

激光诱导等离子体光谱法在土壤检测中的应用

激光诱导等离子体光谱法可用于检测土壤中重金属离子的有效含量。概述了等离子体受激发射光谱的基本原理,设计了实验仪器。激发光源采用半导体固体激光器,采用光谱仪做接收,得出所选取的土壤中金属离子谱线,对照标准金属离子谱线图,比较出土壤所含的重金属离子含量,从而判断土壤是否受到污染。实验证明了该方法对于土壤检测的可行性。     

用近红外分析方法测定重质馏份油的化学族组成

测定了扬子公司不同厂的重质馏份油的近红外谱图,以偏最小二乘方法为数学工具,通过色-质连用法取得基础数据,建立重质馏份油的近红外光谱族组成模型。采用该模型测定未知样品与色-质连用法的测定结果相比,饱和烃中正构烷烃、异构烷烃、环烷烃的质量分数和芳烃质量分数的相关系数分别为0．9857、0．9854、0．9968 和0．9984。分析结果表明,两种分析方法的结果一致。近红外方法重现性好,分析速度快,结果准确,且不消耗有机溶剂。