光程对黄酒金属元素近红外透射光谱分析精度的影响

应用近红外透射光谱分析技术开展了不同光程对黄酒中金属元素(钾、钙、镁、锌和铁)分析结果影响的研究。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪(800～2 500 nm)及不同光程(1,2,5,10 mm),石英比色皿以空气为参比进行了光谱采集,并采用偏最小二乘法进行了数据分析。金属含量采用原子吸收光谱分析法测定。分析结果表明, 5 mm光程的分析结果最优,对于钾、钙、镁、锌和铁的相关系数(r2)分别为0.93,0.85,0.93,0.72,0.66,交互验证误差(RMSECV)分别为26.5,35.6,4.63,0.26,0.64 mg·L-1;而10 mm光程的光谱分析结果最差,其r2分别为0.61,0.65,0.63,0.09,0.25。通过实验说明, 光程对近红外透射光谱分析的影响,不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定。     

液态样本近红外光谱测量中的光程变化误差消减方法研究

以蔗糖溶液为研究对象,利用近红外光谱分别测量4,5和6 mm光程下不同浓度蔗糖溶液的透反射光谱,研究采用矢量归一化、基线偏移校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶导数5种预处理方法消除光程差异的影响,并结合PLS方法建立校正集模型。与原始光谱的PLS模型相比,五种预处理方法均对模型的预测精度有不同程度的提高,其中,多元散射校正结合PLS方法建立的模型最优,使原始光谱的主成分数PC由6下降为3,决定系数R2由0.891 278提高到0.987 535,交互验证决定系数R2_CV由0.888 374提高到0.983 343,校正标准偏差RMSEC由1.704%下降到0.89%,交互验证的校正标准偏差RMSECV由1.827%下降到1.05%,预测集样本的相关系数由0.950 89上升到0.976 22,预测标准偏差由0.014 36下降为0.01。结果表明,五种预处理方法中,多元散射校正法能够消除光程差异的干扰,提高模型的预测精度,改善稳定性。     

基于近红外光谱的腐乳白坯硬度检测研究

考察了硬度与腐乳白坯中水分含量和蛋白质含量的相关关系,探讨了利用近红外光谱技术检测白坯硬度的可行性。通过水分以及蛋白质的相关吸收峰建立预测白坯硬度的数学模型;在建模过程中重点讨论了多元散射校正(MSC)、一阶求导和波段选择等优化处理对建模的影响,利用偏最小二乘法得到的最优模型的建模相关系数r=0.935,建模标准差RMSEC＝0.019 3,预测标准差RMSEP=0.023 6,其分级正确率达到94.72%;利用主成分分析法结合判别分析法建立的定性判别模型,分级正确率也达到了90.12%。上述分级结果均好于感观评价的方法,表明近红外技术可以实现白坯硬度的快速无损检测。     

湿度对近红外光谱检测的影响

光谱的检测过程会受诸如温度等很多条件的影响。本课题的目的在于研究在近红外检测过程中,环境湿度的变化对苹果检测结果的影响。建立一个自制湿度可控箱,通过改变箱内小环境的湿度值,对每个水果在40%～80%的湿度范围内每隔10%进行光谱采集。每个最终光谱是由水果的扫描光谱减去背景光谱获得的,由于不确定湿度随水果和背景的分别影响,光谱试验分两组进行：在不同的湿度下均采集背景和水果的光谱值(组1)和仅在40%的湿度值下采集背景(组2)。由20个苹果的样品集组成40组平行试验数据,运用单因素方差分析和马氏距离等处理方法进行分析。结果显示,无论在不同的湿度值下采集光谱和背景还是仅采集一个背景,其湿度值对近红外光谱的影响都不显著。     

近红外光谱的数据预处理研究

进行了小麦样品近红外光谱数据的预处理研究,一般仪器记录的样品近红外光谱数据中包含有一系列噪声和干扰信号,因此适当的预处理是进行后续光谱定标、建模及模型传递的基础,对可靠地获得准确分析结果具有很重要的作用。结合小麦样品蛋白质含量近红外光谱分析工作,对由近红外光栅光谱仪和傅里叶变换近红外光谱分别记录的66种小麦样品光谱数据,采用高斯一阶、二阶导数小波变换方法进行了预处理。对比常用的一阶差分预处理,证明高斯函数导数小波变换方法是十分有效、实用的,预处理后光谱曲线非常光滑、噪声消除效果明显,富含有用光谱分析信息的区域更加清晰显示,因而非常有助于后续的光谱定标、建模和模型传递工作。     

光谱预处理对近红外光谱预测木材纤维素结晶度的影响

木材纤维素结晶度是木质材料的一个重要性质,它与树木的生长特性、结构与化学组成均有密切关系,并对木材的杨氏模量、尺寸稳定性、密度和硬度等具有重要的影响,文章研究了利用近红外光谱结合多变量数据分析技术对人工林木材纤维素的结晶度进行预测的能力。本研究从人工林湿地松木粉试样的表面采集近红外漫反射光谱,并利用X射线衍射法测定了木材纤维素的结晶度。研究表明,采用一阶导数和二阶导数光谱预处理没有提高近红外模型的预测效果,而采用原始光谱的预测效果最好,预测值与X射线衍射测定值的相关系数r可以达到0.950,各项预测误差值较低, 说明采用近红外光谱结合多变量数据分析方法建立的结晶度预测模型具有理想的预测能力。     

煤粉发热量近红外光谱检测的预处理方法研究

煤炭的发热量是评价煤炭品质的重要指标。首先对比分析了平滑处理、微分处理、多元散射校正(MSC)以及标准归一化(SNV)等光谱与处理方法在改善煤粉近红外漫反射光谱信噪比的效果,然后利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析方法(PCR)分别对采用每种预处理方法处理后的光谱建立煤粉发热量模型,发现采用5点平滑处理、多元散射校正和标准归一化处理可使模型的性能有较明显的改观,5点平滑效果最好,相关系数、校正标准差和预测标准差分别为：0.989 9,0.0004 9和0.0005 2,采用25点平滑处理产生了过平滑现象,导致模型的性能变坏,采用微分预处理后的光谱建立的模型没有明显变化,对模型的性能影响不大。     

应用可见/近红外光谱进行黄酒品种的判别

为了实现对黄酒品种的快速判别,采用可见/近红外光谱对不同品种的黄酒获取光谱曲线,然后采用主成分分析方法对光谱数据进行聚类分析,并将其提取的主成分作为BP神经网络的输入值,建立了黄酒品种鉴别模型。该模型将前6个主成分作为神经网络的输入变量,加速了神经网络的学习速度,提高了模型的预测精度。随机选取每个品种的15个黄酒样本,共45个样本组成预测集,剩余的145个黄酒样本组成训练集建立训练模型,并用预测集样本对其进行验证。将品种鉴别的偏差标准定为±0.1,结果表明,只有1个未知样本超出偏差范围,该方法的品种鉴别正确率为97.78％,获得了满意的结果。说明文章提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为黄酒品种的快速鉴别提供了一种新方法。     

CCD近红外光谱谱图预处理方法研究

研究讨论了多通道电荷偶合器件（ＣＣＤ）检测器测量的近红外光谱谱图预处理方法及处理参数对光谱信噪比及校正模型质量的影响。对７００～１ １００ｎｍ范围内采用２０４８像素ＣＣＤ测定的近红外光谱,为获得较高的信噪比建议平滑一阶微分处理的窗口参数为９,二阶微分的窗口参数为１９。     

近红外光谱的甲醇汽油定量检测与分析方法

甲醇汽油因其辛烷值高、成本低等优势成为新型化石燃料替代物,其甲醇含量的精确检测是决定其品质的重要环节,甲醇汽油组分的精确定量检测与分析对于缓解我国传统石油资源短缺但需求量增多的现状具有重大的现实意义。甲醇汽油中甲醇检测的常规方法如酒醇仪测定法、速测盒测定法等,操作复杂,准确定性低。近红外光谱分析具有测量速度快、灵敏度高、可连续测量等诸多优点,在石油化工领域定性、定量分析中具有巨大应用潜力。为研究甲醇汽油近红外光谱无损定量检测方法,配制了0.5%～30%组分的甲醇汽油标准样品,设计了甲醇汽油近红外光谱数据采集系统并采集60个组分的甲醇汽油近红外光谱数据;利用移动平均平滑法、 S-G卷积平滑法(Savitzky-Golay)和多元散射校正(MSC)对甲醇汽油近红外光谱数据进行预处理分析,研究了BP人工神经网络(ANN)和主成分回归(PCR)模型的决定系数和均方根误差,对两种算法的结果和预测效果进行对比。结果显示：各模型的均方根误差均小于1%, SG平滑-主成分回归预测模型拟合度最好,其决定系数为0.998 98;基于SG卷积平滑算法和神经网络算法建立的模型预测值与真值偏差最小,其均方根误差...     

黄酒的荧光光谱研究

黄酒有5000多年的悠久历史,是中国特色的酒类,被称为“国酒”,绍兴黄酒在中国黄酒中具有代表性。实验发现,绍兴加饭系列黄酒在适当的紫外波长激励下产生荧光光谱,文章运用三维等高线和二维荧光分析方法给出了整体和细部的比较分析。得出三种陈年黄酒在波长400～680 nm范围内存在较宽荧光峰的荧光光谱。3年陈、5年陈、8年陈酒的荧光峰分别在504, 488, 505 nm,最佳激发波长都在370 nm附近。初步阐述了其产生荧光的机理,解释了三种年份黄酒荧光图谱的相似与区别,并分析了产生较宽荧光峰的原因, 为黄酒的特征标识、品牌鉴定、年代鉴别、黄酒食用安全等研究提供了有科学意义的参考。     

基于特征波段的黄酒近红外光谱检测模型递归更新方法

近红外光谱是一种快速、无损的定量分析工具。为了提高黄酒关键参数的检测水平,采用近红外光谱法进行定量分析。检测过程中,由于受环境波动、仪器老化、原料变化等因素的影响,基于旧样品所建的模型的精确度逐渐下降。为保持模型的预测精度,引入递归偏最小二乘(recursive partial least square, RPLS)对模型进行更新。以往此方法多使用全谱信息扩充建模集并进行递归计算,光谱的变量多,且包含环境影响等干扰信息,更新计算量大,且精度的提升效果不明显。考虑到黄酒生产过程中特征波段变化小的特性,提出了一种基于特征波段的黄酒近红外光谱检测模型递归更新方法。先采用相关系数法提取特征波段建立低维模型,在采集到新样品理化值后,再利用其特征波段光谱信息,使用递归偏最小二乘对低维模型进行更新。此方法被应用于黄酒总酸的近红外检测模型更新。模型评价使用相关系数r,预测标准偏差RMSEP和预测相对分析误差RPD三个指标。结果表明：采用本方法后,模型稳定性显著优化,计算效率有所提升,模型预测效果良好,三个评价指标分别达到0.965 7,0.184 3和3.736 2,较全谱PRLS时分别提高3%,24%和31%,在实际应用中有一定的参考价值。     

SVDD的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法

近红外光谱属微弱信号,其质量易受被测物体自身状态及各种外界因素干扰,具体而言,在近红外光谱定性分析中,影响光谱质量的因素主要有光谱仪状态改变、光谱采集人员错误操作、奇异样本干扰等。建模时若混入质量较差的光谱易影响所建模型的稳健性与适用性,因此光谱质量判定是确保模型预测能力的一项重要工作。目前用于定量分析的光谱质量判定研究较多,而用于定性分析的光谱质量判定研究较少,为此,提出一种基于支持向量机数据描述的近红外光谱定性分析光谱质量判定方法,采用自制漫透射近红外光谱装置采集单籽粒玉米光谱,以正常状况下采集的某品种玉米单籽粒漫透射光谱作为正常样本,而人为漏光、近红外探测器窗口覆盖玉米表皮碎屑、光源强度改变、光源与被测玉米籽粒距离改变、相近品种玉米籽粒混入等几种情况下所采集光谱作为异常样本,在此数据集基础上研究了基于支持向量机数据描述的定性分析光谱质量判定模型建立的原理与方法,其后将支持向量机数据描述方法与常用的马氏距离法、局部异常因子法等光谱质量判定方法进行了对比,并以正常样本正确识别率与异常样本正确拒识率的均值作为评价标准,对实验结果进行分析,由实验结果可以看出相比其他两种方法,基于支持向量机数据描述的光谱质量判定方法具有最优判定能力,建模集正常样本数目会影响光谱质量判定能力,在实际使用光谱质量判定方法时,建模集应包含足量样本。在近红外定性分析时可以将该方法作为剔除异常光谱的手段,在预处理、特征提取,模式分类等近红外光谱定性分析步骤前首先进行基于支持向量机的光谱质量判定步骤,并剔除异常光谱,可有效提高近红外光谱定性分析模型的可靠性,亦为近红外光谱定性分析光谱质量判定提供新的方法参考。     

噪声对近红外光谱分析的影响及相应的数学处理方法

以玉米籽粒的粉末样品为例,对噪声较高近红外光谱分析仪进行近红外分析的可行性进行了分析。结果表明,采用四次平均光谱,不采取其他数据处理,使用PLS算法,自编软件CAU-NIR可以得到很好的预测模型。通过与其他噪声较低近红外分析仪预测结果的对比,噪声较高的光栅型近红外光谱分析仪预测样品的相关系数高达98%,变异系数为6.2%。因此当近红外光谱分析仪器的信噪比低于105时,借助一定的软件技术,仍然可以用于定量分析。     

中草药大黄的近红外光谱和人工神经网络鉴别研究

大黄是我国最常用的中草药之一。对正品和非正品大黄的快速、准确鉴别对于大黄及其中草药产品的质量控制具有重要的意义。将近红外漫反射光谱分析技术与人工神经网络方法相结合,对52种大黄样品进行了测定和鉴别,正确率可达96%。并对神经网络的隐含层个数和动量因子的影响做了讨论。由于近红外光谱法具有样品前处理少,测定快速和非破坏性等特点,因而特别适合于中草药的鉴别。     

优化Savitzky-Golay滤波器的参数及其在傅里叶变换红外气体光谱数据平滑预处理中的应用

对傅里叶变换中红外光谱数据的平滑预处理中,通常采用Savitzky-Golay滤波器的方法进行光谱数据的平滑预处理,然而Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的合理选则始终是一个难题,并无统一的选择依据,通常在一定数值范围内,采用多组数据进行遍历尝试,最终选择一组相对较优的数据作为Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽参数。文中探索了Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的优化选取这一问题,并对其主要频率指标参数与多项式拟合阶次和窗宽等参数进行了定性定量分析,得出了截至频率、阻带起始点频率、第一旁瓣峰值频率及第一旁瓣峰值幅度与窗宽和阶次之间具体的计算方程表达式。随后,根据采集的中红外气体组分的光谱数据特征,依据上述计算方程式,优化计算选取多项式拟合阶次和窗宽分别为8和11时,其Savitzky-Golay滤波器的中红外气体组分的光谱数据平滑效果最优。最后通过实际采集的0.1%, 0.2%, 0.5%, 1%, 2%, 5%浓度的CH₄光谱数据进行平滑预处理,在次吸收峰区域,原始光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为17.230 5%和0.243 0%, 平滑处理后的光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为0.088 0%和0.020 6%。可见经过Savitzky-Golay滤波器进行所探索的光谱数据预处理之后其相对误差基本稳定,并且相对较低,为后期光谱数据的准确定性和定量分析奠定了基础。     

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。     

温度对叶片近红外光谱的影响

近红外光谱分析技术是发展最快的定性和定量分析技术之一,在各个领域得到了广泛应用。但近红外谱区自身信息的特点决定了其吸收强度弱、信噪比低、谱峰严重重叠等缺点,这使得近红外光谱易受样品来源、样品种类、样品状态、装样条件和样品温度等的影响,造成光谱的不确定性。文章以温度对叶片近红外光谱的影响为研究内容,详细考察了不同温度下样品的叶绿素的校正和预测模型。结果发现温度对模型精度有一定的影响,样品的温度在10和20℃下模型的精度较高,10℃下模型精度效果最好,但是所用的主成分也较多。当实验温度达到25℃时,模型的校正和预测精度都相对较差。利用判别分析对各个温度下的光谱进行分类。发现20℃下采集的光谱没有分到其他温度区外,其他的都有不同程度的跨区,这说明除20℃外,其他温度下测得的光谱差异不明显。试验对叶片近红外检测的条件和应用做了初步的探索性工作,为今后提出温度修正模型提供理论基础。     

人参总皂甙近红外光谱及定标建模分析

采用近红外光谱分析技术对人参进行了光谱及定量分析。对人参的原始漫反射吸收光谱采用二阶导数、散射校正、相关分析等多种光谱解析手段,研究了人参中的主要成分总皂甙的光谱吸收特性,并结合偏最小二乘回归法对人参总皂甙进行了定标建模分析。分析结果精度高,定标标准差(RMSEC)为0.154％,相关系数为0.982 8。