神经网络模型在LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪上的建立

采用三层反向传播人工神经网络,在LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪上,建立了测定整粒小麦中粗蛋白含量的定量分析模型。给出了LED便携式近红外整粒小麦成分测量仪的结构框图、光路结构图及所采集的整粒小麦样品光谱图。简介了人工神经网络的原理并给出了建模的结果。用人工神经网络建立模型,得到校准集和预测集的相关系数分别为0.90和0.96,相对标准偏差分别为3.77%和4.46%。在所使用的有限个分立波长的测定仪上,由于仪器光路、电路及整粒样品状态的影响,存在着一定的非线性。采用人工神经网络建立的模型,其结果优于线性模型的结果。     

便携式水果内部品质近红外检测仪研究进展

介绍了水果内部品质近红外光无损检测原理,描述了便携式水果内部品质近红外检测仪检测流程,对比分析了几款商品化的便携式水果内部品质近红外检测仪性能特点,总结了国内外最新研究进展,并展望了便携式水果内部品质近红外检测仪的发展趋势.     

便携式中波近红外光谱仪在线无损检测生鲜猪肉胆固醇

应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明：通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative, SG 1stD)、SG平滑(savitzky-golay smoothing, SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下：校正集相关系数(R_c)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration, SEC)=2.5607,验证集相关系数(R_p)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction, SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor, PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation, RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction, RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value, PV)与参比值(reference value, RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p＞0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50～70 mg·(100 g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。     

漫透射近红外光谱的便携式面粉品质安全检测仪的设计

基于近红外漫透射光谱分析技术,设计了便携式面粉品质安全检测仪,该检测仪主要包括光谱采集模块、光源控制模块、处理与显示模块以及电源模块.其中漫透射检测附件不仅可以实现光谱补偿功能,还可以有效避免外界杂散光的干扰,设计了控制光源开关的电路,通过实验确定样品的最佳厚度.选用树莓派4B作为核心处理器,选用可充电锂电池供电,仪器...     

短波近红外光谱的整粒小麦蛋白质PLS方法的定量分析

利用漫反射法获得的整粒小麦短波近红外光谱(833～1111nm),采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波长范围对光谱进行信息提取和分析,给出了不同因子数时PLS方法进行蛋白质分析的结果及其因子数与预测标准偏差平方和(PRESS)关系曲线,确定了最佳回归因子数。并通过选取最佳回归因子和不同波段,对整粒小麦的蛋白质成分进行了定量分析,比较了不同波长范围对分析的影响,并从中获得了较好的预测结果,实验表明,合理选择光谱范围可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,在实际应用中有一定的参考价值。     

近红外漫反射光谱法测定整粒小麦单株蛋白质含量

应用近红外漫反射光谱技术(波长为1 100～2 498 nm,分辨率为2 nm),以整粒小麦为材料建立适合于小麦单株分析的蛋白质含量分析系统。首先选取籽粒蛋白质含量具有梯度差异的小麦样品,然后对样品扫描得到原始光谱信息,通过散射校正及数学处理来消除原始光谱噪声,最后分别采用多元线性回归、主成分分析法和偏最小二乘法法建立回归方程。结果表明,优化各项参数后,光谱经过标准乘性散射校正和一阶导数处理后,回归分析采用修正的偏最小二乘法(MPLS)得到的定标模型效果最佳。最终得到的预测方程定标相关系数(RSQ)、交叉验证标准误差(SECV)、交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.94,0.42,0.87。数学模型经过验证样品集检验,预测相关系数达到0.88。该模型达到了快速、无损分析单株小麦的要求,非常适合于品质育种的早代选择。     

便携式近红外光谱仪器现状及展望

近红外光谱分析技术具有速度快、操作简单等优点,在农业、制药等行业得到了大量应用,其中一些应用需要将仪器携带到分散的分析现场使用,为满足这一需求,很多体积小、便于移动的便携式近红外光谱仪被研制出来。这些仪器的种类较为繁多,采用了很多不同的基本原理,使用了不同的光路结构。文章综述了国内外便携式近红外光谱仪的技术现状,根据光路结构的不同将仪器分成滤光片型、光栅型、傅里叶变换型、声光可调滤波器型以及使用微机电系统(MEMS)的新型光谱仪等类型,重点介绍各类仪器的原理和主要部分的结构,同时简要介绍不同类型仪器的特点,并列举典型产品。也对测量附件、操作、显示等外围部分的设计作简要介绍,这些附件针对便携应用采取了特殊的设计。通过介绍,为新型便携式近红外光谱仪的研制提供借鉴。最后,对便携式近红外光谱仪器的现状作总结,并对未来国内外技术的发展进行展望。     

基于ATR校正的红茶成分近红外光谱无损检测

采用偏最小二乘(PLS)算法结合衰减全反射(ATR)校正提取近红外光谱的特征信息,建立红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比的预测模型。与原始光谱建模相比,在保证预测精度的前提下,采纳的主成分数更少,降低了预测模型的复杂性。红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比预测集相关系数(R_p)和预测均方差(RMSEP)分别为0.994、0.960、0.944、0.922和0.182、0.523、0.184、0.556。通过配对双边t-检验,该方法与标准法测定结果无显著性差异。结果表明,偏最小二乘法结合ATR校正能够有效地简化红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比的预测模型,实现红茶品质成分的快速检测,为评估红茶质量优劣提供了新的方法。     

近红外技术在自然纺织纤维品种鉴别及成分预测上的应用

近红外光谱技术由于其检测方便、信息量大、无损等特性受到人们越来越多的关注,并且与化学计量学结合时能在一定程度上抵消其光谱峰重叠、信息弱等缺点。在纺织纤维的品种鉴别及化学性质鉴定方面,国家标准中较为常见的主要有电镜目测法及化学溶解法,但这些方法的测试周期长,测试步骤烦琐,不适宜大批量样本的分析,也不适用于在线检测。文章着重就近红外在自然纤维中的应用进行了综述,包括自然纺织纤维的品种鉴别、纤维内杂质检验以及生产过程中染料的鉴别等。     

基于便携式近红外光谱仪的重金属离子定量分析研究

近红外光谱分析技术凭借分析速度快、样品预处理简单等特点,被广泛用于农业、医药、环境、石油化工等领域。为实现高效率的现场检测,便携式的近红外光谱仪越来越备受关注。由于近红外光谱分析技术能够对多组分同时进行测定,因此在该研究中使用便携式近红外光谱仪探索同时对稀溶液中多种重金属离子定量分析的可行性。使用胺基改性聚合淀粉富集水中的镍离子和铜离子,然后使用便携式近红外光谱仪直接采集胺基改性聚合淀粉的近红外漫反射光谱,再借助光谱预处理方法和偏最小二乘回归法建立模型,最后通过交叉验证和外部验证证明所建立模型的稳定性。结果表明,在其他干扰离子存在下,氨基改性聚合淀粉仍能分别以99.5%和99.8%高效率地富集稀溶液中的镍离子和铜离子。便携式光谱仪采集的近红外漫反射光谱分别经连续小波变换和多元散射校正结合卷积求导光谱预处理之后,使用偏最小二乘回归能够得到相关系数分别为0.981 9和0.965 4的稳健模型,实现了对稀溶液中镍离子和铜离子的同时测定,并且检测到的镍离子和铜离子的最低浓度均为3.0 mg·L-1。该方法不仅提高了近红外光谱分析技术的检测灵敏度,同时也表明了便携式近红外光谱仪对多种重金属离子同时定量分析的可行性,是一种拓宽近红外光谱分析技术的有益探索。     

便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究

基于便携式短波近红外光谱技术检测了土壤总氮含量。采集浙江省文城地区农田土壤样本243个,将土壤样本分为三组,一组未经过粉碎、过筛等处理,一组做过2 mm筛处理,一组过0.5 mm筛过处理,采用usb4000便携式光谱获取土壤光谱数据,结合(savitzky-golay, SG)平滑算法,波长压缩算法和小波变换对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权、随机青蛙和连续投影算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归和基于特征波长建立了极限学习机和LS-SVM模型。结果表明过筛处理后的样本模型结果优于未过筛的样本模型结果,过0.5 mm筛处理的土壤样本模型预测结果略优于过2 mm筛处理的土壤样本模型预测结果,最优预测集的决定系数为0.63,预测均方根误差为0.007 9,剩余预测偏差为1.58。表明便携式仪器检测土壤总氮含量,经过过筛处理的土壤样品检测结果优于未过筛土壤样品检测结果,建议土壤样品检测总氮含量时需经过过筛处理,这样得到的结果较为理想,在此基础上采用性能较好的光谱仪器采集数据,以减小原始光谱噪声。     

小麦品质近红外检测系统的设计与试验研究

为实现快速无损地检测小麦品质设计了基于光栅技术的近红外检测系统,测试了该系统的准确性、重复性和稳定性,选取MPA光谱仪为参比仪器,分别采集56份小麦样品的光谱,建立偏最小二乘回归模型并验证。该系统的四个模型的决定系数R2分别为92.38%,93.48%,93.16%,94.44%,交叉验证标准差RESECV为0.405,0.374,0.383,0.346,相对分析误差RPD为3.62,3.39,3.82,4.24;预测集验证模型的R2为96.97%,94.22%,96.62%,96.34%,预测标准差RMSEP为0.221,0.305,0.233,0.243。MPA光谱仪的建模结果R2 为95.99%,RESECV 为0.293,RDP为5;预测集验证模型的R2为98.31%,RMSEP为0.165。实验表明：小麦品质近红外检测系统所得模型具有良好的预测性,稳定性和重复性;所得光谱波长与吸光度具有重现性;其模型对平均光谱的预测效果优于单张光谱;该系统工作稳定,性能优良,可应用于小麦品质质量检测。     

基于便携式近红外技术的生鲜乳品质现场评价

生鲜乳作为乳制品生产的基本原料,其质量是保证乳制品食用安全、维护人类健康的基础。可见/近红外光谱技术结合化学计量学方法,构建生鲜乳品质指标的数学模型,实现生鲜乳品质的现场评价。在不同年份,收集88份来自不同奶牛个体的生鲜乳样品。便携式光谱仪采集生鲜乳漫透射光谱(500~1 010 nm),二阶导数和卷积平滑进行光谱预处理,以消除脂肪球引起的光散射和高频噪声。变窗宽移动窗口偏最小二乘法(CSMWPLS)和遗传偏最小二乘法(GAPLS)用于筛选信息区间,并构建预测模型。CSMWPLS与GAPLS模型的预测性能相当,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖的预测标准误差(RMSEP)分别为0.115 6/0.103 3,0.096 2/0.113 7,0.201 3/0.123 7和0.077 4/0.066 8,相对预测误差(RPD)分别为8.99/10.06,3.53/2.99,5.76/9.38和1.81/2.10。同时构建了生鲜乳品质指标的多元线性回归(MLR)方程,采用的最优变量数分别为8,10,9和7。采用外部数据集检验,MLR预测性能与PLS相近甚至更优,脂肪、蛋白质、干物质和乳糖模型的RMSEP分别为0.107 0,0.093 0,0.136 0和0.065 8;相对预测误差(RPD)分别为9.72,3.66,8.53和2.13,可用于现场准确测量。结果显示,便携式近红外光谱仪结合MLR模型可实现生鲜乳品质的现场快速评价,为生鲜乳按质论价收购提供了一种新方法,同时为便携式乳品近红外专用仪器设计提供技术参考。     

基于近红外漫反射测量的便携式土壤有机质测定仪的开发

开发了一款基于近红外漫反射测量的便携式土壤有机质测定仪。测定仪主要由光学单元和电路单元组成。光学单元包括光源、入射和反射光信号传导光纤、光电转换器件等。电路单元包括光源驱动电路,放大电路、A/D转换电路、液晶显示和U盘存储电路等。工作时探头部分插入土壤形成密闭空间,光源发出的光通过入射光纤传送到探头的顶端,并照射顶端周围的土壤;来自土壤的漫反射光沿反射光纤被传送到光电转换器件,产生的电流再被送至电路单元进行放大、滤波、A/D转换、显示和存储。分别针对自然土样和烘干土样的性能试验结果表明,反射率和SOM含量之间具有很高的相关性,在土壤有机质实际含量大于2%时,平均相对误差率低于5%。开发的仪器能够满足农业生产需要。     

基于MEMS微镜技术的近红外光谱仪的研究

针对传统近红外光谱仪的不足,设计了基于MEMS微镜技术的近红外光路,并对其电路和处理软件做出简要描述,最后用标准样品进行实验,实验结果表明,该光谱仪在重复性和稳定性得到保证的前提下可以做到小型化、便携化.     

便携式光谱仪在现场材质分析中的应用

讨论了便携式光谱仪 ,准确、快速地对已成型的金属材料化学成分的无损现场分析应用