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     

激光全息无损检测实验

本介绍了利用激光全息干涉计量对物体进行检测技术。并给出了实验装置和对物进行检测的图片。     

象面全息无损检测的实验研究

本文对象面全息无损检测方法进行了实验研究,结果表明该方法可用白光再现;同时,对于小缺陷可进行放大成象,从而提高了对小缺陷的判别精度。     

基于浮动基准法的无创血糖检测实验应用研究

近红外无创血糖浓度测量面临着信号微弱、仪器信噪比低、血液中其他成分干扰以及人体生理环境不断变化等因素影响,致使血糖信号难以辨识这一难题。浮动基准法针对葡萄糖浓度变化对吸收和散射效应的影响,选择吸收效应和散射效应相互抵消的位置获得基准光谱,在吸收和散射效应引起最大综合影响的位置获得测量光谱,并采用基准光谱对测量光谱进行修正,从而消减样品背景状态变化以及仪器噪声、漂移等干扰。通过应用实验评估浮动基准法对提高模型预测精度和稳定性的有效性。通过对处理前后的预测结果进行比较分析得出:应用浮动基准法数据处理之后,交互验证均方根误差(RMSEP)最大改进比率34.7%,实验结果表明浮动基准法能够有效消减样品自身状态变化以及仪器噪声、漂移等干扰因素的影响,较大幅度地提高了模型的预测性能和稳定性,以期突破无创血糖浓度测量的障碍。     

基于光声光谱联合主成分回归法的血糖浓度无损检测研究

利用可调谐脉冲激光器激发联合聚焦超声探测器前向探测模式搭建了一套血糖光声无损检测实验装置。为了测试该装置的可靠性,实验中利用532 nm泵浦Nd∶YAG调Q脉冲激光器激发不同浓度的葡萄糖水溶液产生实时光声信号;采用脉冲激光在近红外波段1 300～2 300 nm内固定间隔波长10 nm扫描方式激发不同浓度的葡萄糖水溶液,获取了不同波长下的葡萄糖光声峰峰值,利用差谱方法筛选出了多个葡萄糖的特性波长;然后采用主成分回归算法优选了三个特性波长,并建立了浓度梯度与对应三个优选波长光声峰峰值之间的数学校正模型。实验表明,葡萄糖水溶液的光声信号符合弱吸收介质的柱状光声源模型;利用建立的校正模型对校正集和预测集的葡萄糖浓度预测结果表明,葡萄糖浓度的校正和预测均方根误差均小于10 mg·dl-1,相似系数为0.993 6。     

基于光谱技术的芒果糖度酸度无损检测方法研究

提出了一种用近红外光谱技术结合遗传算法和人工神经网络模型的芒果糖度酸度快速无损检测的新方法。首先用偏最小二乘法计算芒果糖度酸度光谱数据的主成分得分值,以此获取芒果的近红外指纹图谱,再结合遗传算法优化人工神经网络技术(GA-BP)进行检测。PLS分析表明,主因子选取18时对糖度具有较好的聚类作用,而主因子数17个时对酸度的聚类效果好。选取最佳主因子作为芒果糖度酸度的神经网络的输入,建立三层GA-BP人工神经网络模型。用135个芒果样本的糖度酸度用来建立遗传算法优化神经网络的芒果糖度酸度检测模型,对未知的45个芒果样本进行糖度酸度的预测。结果表明,提出的遗传算法和人工神经网络模型相结合的光谱分析方法具有很好的预测能力,为芒果糖度酸度检测方法提供了一种新方法。     

基于近红外反射光谱的无损血糖分析

无损血糖监测是一种方便且无痛的血糖监测方法。目前,大部分的血糖检测方法都是有损的。提出了一种基于近红外反射光谱的无损血糖检测方法。近红外反射光谱是一种安全、简单并且有效的方法,被应用于很多领域。采用口服葡糖糖耐量试验来采集数据,用偏最小二乘回归方法来建模。使用市售血糖仪采指尖血作为参考值,同时用光谱仪提取手掌光谱,共取得42组样本。血糖浓度范围在5~12 mmol·L-1。采用留一法交叉验证,获得所有数据的交叉验证的均方根误差为1.16 mmol·L-1。通过归一化和无关变量消除的预处理方法来减少噪声并消除一些额外因素,优化的均方根误差为0.79 mmol·L-1。基于个人的数据进行建模,得到了远小于整体数据的结果：0.41 mmol·L-1。该方法在个人血糖检测的市场化方面有广阔的应用前景。     

基于分布式超声无损检测方法的零件内部缺陷检测

超声检测广泛应用于工业检测,比如超声相控阵检测法和超声A扫应用于零件内部缺陷检测。然而,这些方法可以检测出缺陷位置却很难精确地检测缺陷尺寸,缺陷定量成了急需解决并且很有意义的问题。本文提出了一种分布式超声无损检测方法,将超声探头均匀布置在检测表面,每一个超声探头可以同时发射和接收超声信号,通过对接收到的信号进行处理来重构缺陷轮廓。基于分布式超声无损检测方法,重构零件的人造缺陷并建立相应的声学仿真模型。通过多项式拟合法和聚类法分别处理实验和仿真所获得的数据并重构缺陷轮廓。实验结果和仿真结果显示重构的椭圆形缺陷和正方形缺陷具有一定的精度。结果表明分布式超声无损检测方法有潜在的应用价值和理论意义。     

CRDS技术实时检测COIL中O2浓度的实验研究

首次采用ＣＲＤＳ技术对ＣＯＩＬ工作气体中的Ｏ２浓度进行了实时在线检测，得到了基态Ｏ２浓度随ＣＯＩＬ喷气时间的变化关系，并分析了影响检测灵敏度的原因。     

基于拉曼光谱技术的猪瘦肉新鲜度快速无损检测方法研究

猪肉是我国主要肉类消费产品,其新鲜度与居民健康息息相关。目前感官检测、理化检测、微生物检测是其新鲜度的通用检测方法,但感官检测存在可靠性、可比性差,理化检测和微生物检测存在耗时长、操作繁琐、破坏样品等问题,因此建立猪肉快速无损检测方法应用意义重大。拉曼光谱作为一种检测技术,具有快速、无损的特点,仅用激光探头照射样品就可获得样本拉曼谱图,便携式拉曼光谱更是为食品现场检测提供了新途径,有望实现加工业快速实时大批量检测。目前未见拉曼光谱技术快速检测猪肉新鲜度理化指标的研究,因此采用便携式拉曼光谱仪对冷藏猪瘦肉新鲜度进行快速检测。对随时间变化的样本进行拉曼光谱采集并同时监测其对应的新鲜度指标,如挥发性盐基氮(TVB-N)、 pH、颜色L^*值、 a^*值、 b^*值,采用标准正态变量变换(SNV)、曲线平滑(SG)、归一化(NL)、多元散射校正(MSC)、基线校正(BL)、去趋势化处理(DFA)等单方法对拉曼光谱进行预处理,采用偏最小二乘回归(PLSR)建立基于全波段光谱的猪瘦肉新鲜度指标定量预测模型。结果表明,各指标全波段PLSR模...     

基于多模态信号的金属材料缺陷无损检测方法

金属材料缺陷检测对于经济发展具有重要意义.针对现有无损检测技术信号模态单一、检测范围有限等不足,提出了一种基于多模态信号的金属材料缺陷无损检测方法.该方法以光声无损检测方法为主体,首先利用有限元方法分析了缺陷对激光能量吸收量和光声表面波传播的影响,提出了基于激光吸收量和光声表面波的缺陷检测方法;然后搭建了多模态信号检测平台,采集了缺陷的光学、光声和超声三种模态的信号,检测出了裂纹的宽度和分布信息,以及深度和在内部的延伸状况.研究结果表明,本文提出的基于金属材料多模态信号的无损检测方法能够准确、全面地检测出金属材料的杂质和裂纹的尺寸信息,弥补了现有无损检测方法在检测范围上的不足,为缺陷定量检测和全面诊断提供了一个新的思路.     

基于光纤耦合与相干探测的无损检测方法

提出了一种将空间激光注入光纤与相干探测技术相结合的激光无损检测方法。分析了激光超声信号的传输特征和相干光探测原理,探讨了激光无损检测的信号处理及噪声抑制方法,构建了以激光激励与检测为基础,激光注入与保偏传输为核心,图形化编程语言LabVIEW人机交互为监测手段的实验系统。实验结果表明,该系统能减小背景光的抖动对信号检测的影响;通过控制激光的光斑直径及能量可获得不同超声信号的反射波峰,有效提高了超声回波信号对材料缺陷检测的敏感性和平稳性。检测方法为工程应用提供了新的技术途径。     

丰水梨套网无损在线检测方法研究

表面损伤和可溶性固形物是丰水梨品质的重要指标,为降低丰水梨的在线分选伤果率,探索丰水梨可溶性固形物套网分选的可行性。在运动速度5个·s-1、积分时间80 ms的条件下,采集350~1 150 nm范围内的丰水梨套网前后的近红外漫透射光谱。对比分析了丰水梨套网前后的光谱特征差异,套网检测的光谱有效信息降低。为提高套网检测光谱的有效信息,利用多项式拟合的方法剥离网套光谱。并采用丰水梨套网前后、多项式拟合剥离网套光谱后的光谱建立可溶性固形物在线检测模型。对所建立的模型进行对比分析,其中采用二次多项式拟合剥离后的光谱建模效果最佳,建模集均方根误差为0.328°Brix,相关系数为0.95,最终实现了丰水梨可溶性固形物的套网在线检测。采用未参与建模的36个样品进行在线分选准确性评价,分选准确性为94.4%。试验结果表明,研究可为含水量高、易碰伤、易擦伤的水果提供在线分选策略及理论依据。     

基于空化辐射噪声的检测方法实验研究

空化空蚀严重影响水利设备的正常工作和使用寿命,为此本文研究了基于水听器信号的水泵空化检测方法,从空化噪声辐射基本特性出发,分析并选取强度、脉冲以及频谱结构等特征参数组成最优分类特征向量,使其既有较强的稳定性,也有较好的灵敏度。以此特征向量训练获得的支持向量机(SVM)分类器进行水泵空化状态识别准确率平均能有99.6%。检测其他结构水泵的空化,识别准确率也在96.5%以上。在较高环境噪声单一能量特征无法识别的情况下,依然有较好的识别准确率。表明该方法对不同结构的水泵及较高环境噪声具有一定的鲁棒性,有较好的应用价值。     

基于可见-近红外光谱的植物叶绿素含量无损检测方法研究

叶绿素含量是植物营养胁迫、光合作用能力和生长状况的良好指示剂。实时、可靠的作物营养诊断是进行科学施肥管理的基础,也是实施精细农业的关键技术之一。文章提出了一种应用可见-近红外光谱技术检测植物叶绿素含量的方法。采用透反射测样方式获取了植物叶片的可见-近红外光谱,并对获得的500～900 nm光谱数据进行平滑、一阶微分以及小波变换等预处理,然后采用偏最小二乘法(PLS)建立了植物叶片叶绿素含量与叶片吸收光谱的定量分析模型,最后利用该模型对预测集样本进行预测。预测集中样本的预测值与标准值之间的相关系数为0.93,预测均方根误差为1.1 SPAD。实验结果表明,利用可见-近红外光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,这对今后实现快速无损检测植物叶绿素含量具有重要的指导意义。     

基于逆向空间偏移拉曼光谱分析技术的无损药物检测方法研究

发展新型药物检测技术不仅能够杜绝假药对健康和生命的危害,更可以避免假药对社会道德和商业风气等产生不良影响。该研究工作,通过建立逆向空间偏移拉曼光谱（SORS）实验装置,克服了传统拉曼探测深度有限（约几百微米）的应用瓶颈,以无损、非接触的方式,克服不/半透明容器光学背景对光谱测量结果产生的影响,实现多种空间偏移量（Δs）条件下,样品特征光谱信息检测与分析,为开发基于逆向SORS技术的新型药物检测方法奠定实验基础。实验装置搭建过程中,采用785 nm半导体激光器与WITec UHTS300型拉曼光谱仪构建逆向SORS光谱分析装置。通过使用准直光束照射锥透镜形成环形激发光斑,并控制锥透镜与样品之间的距离,实现Δs连续可控变化。利用所搭建的光谱检测装置,分别测量聚乙烯方瓶（厚度为1.5 mm）和聚四氟乙烯离心管（厚度为4 mm）内对乙酰氨基酚和甲硝唑的拉曼特征光谱。利用环形光束照射会抑制容器峰强度这一特点,选取容器拉曼特征峰作为标准峰,分别对点光斑（Spot）和环形（Ring）光斑测量结果进行归一化处理,并将其强度相减（Ring-Spot）,得到逆向SORS光谱测量结果。实验结果表明,逆向SORS光谱检测方法能够克服表层容器光学背景对测量结果产生的干扰性因素,真实反映不/半透明容器内样品的分子指纹光谱信息。在实验测量范围内,当环形光束半径增大1倍时,聚乙烯方瓶内对乙酰氨基酚拉曼特征峰强度增大6倍,而聚四氟乙烯离心管内的甲硝唑各特征峰强度增强1倍。以上实验结果表明,逆向SORS技术能够准确检测不/半透明容器内,或有漫散射介质覆盖的样品深层化学成分的指纹光谱。通过提高系统信噪比并优化系统结构与功能,在建立小型化、集成化检测系统的条件下,逆向SORS技术可与现有的多种药物检测技术相互补充,发展成一种快捷、准确、操作简便的新型药物检测手段。     

基于可见-近红外光谱技术的润滑油含水量无损检测方法研究

研究了基于可见-近红外光谱技术的发动机润滑油含水量快速检测方法。在获取光谱信息的基础上,提出了采用不同的光谱建模方法以提高检测精度和简化分析计算。分别采用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)方法进行模型输入变量的提取。SPA最终选择了476,483,544,925,933,938,952,970和974nm共9个波长为最优变量。基于SPA选择的变量,分别应用偏最小二乘回归(PLSR)和多元线性回归(MLR)建模。效果均优于全波段PLSR模型和PCA-PLSR模型。说明SPA选择的有效变量能够包含最重要的全波段光谱信息,同时可以去除无用的信息变量。为了进一步提高检测效果,采用LS-SVM分别基于SPA选择后的有效变量和全波段光谱进行建模。两个模型的预测确定系数(Rp2)均在0.9以上。SPA-LS-SVM的效果要优于全波段LS-SVM模型的效果。SPA-LS-SVM模型的Rp2达到了0.983,剩余预测偏差(RPD)值为6.963。表明可见-近红外光谱可以用于发动机润滑油含水量的检测。     

基于THz技术的农产品品质无损检测研究

农产品品质备受关注,而由品质变化引发的农产品安全事故频繁,开发农产品品质的快速无损检测技术成为研究热点。太赫兹波(THz)是介于微波与红外之间的电磁辐射,由于其独特的优势,具有重要的科学研究价值。近年来,随着THz辐射源和探测器研究的不断突破,大大丰富了THz的应用研究。与其他检测技术相比,作为一种新型检测技术,THz辐射具有安全和高信噪比等重要特征,能获得传统检测方法无法获得的物理、化学和生物等信息,在质量安全检测与控制、生物医学和通信等领域的应用前景广阔。首先介绍了THz波的概念和主要性质,接着对THz技术在农产品品质检测应用上的研究进展进行综述,分析THz探测技术存在的问题,对THz技术的应用潜力进行展望,最后提出THz技术在储粮品质检测中新的应用和广阔前景。     

基于ESPI技术的压力容器无损检测

在工业生产中对压力容器内部缺陷进行早期检测和诊断具有重要的应用价值。针对含有内部狭长形缺陷的球形薄壁压力容器，采用电子散斑干涉(ESPI）技术测试了容器表面的位移场，分析了其表面应变场。