基于近红外光谱技术的白酒酒醅在线监测研究

为实现白酒生产过程中出窖酒醅智能化配粮,该文开发了一套在线近红外光谱监测系统,实时在线检测出窖酒醅配粮前的水分、淀粉及酸度,实时检测结果转化为4~20 mA电控输入信号,解决酒醅智能配粮问题。通过将在线近红外分析系统与台式近红外分析仪相结合,在四川宜宾六尺巷酒厂开展酒醅在线监测与配粮智能化应用。结果表明,台式仪器检测水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.25%、0.38%和0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的预测标准差(SEP)分别为0.60%、0.75%和0.18 mmol/10 g;在线仪器检测酒醅水分、淀粉、酸度的平均误差分别为-0.75%、0.48%、0.29 mmol/10 g,检测水分、淀粉、酸度的SEP分别为0.66%、0.97%、0.22 mmol/10 g。相比台式近红外分析结果,在线结果的平均误差及ＳＥＰ均有所放大,但在线分析的准确度能满足酒醅在线配粮控制的精度要求。     

基于近红外光谱技术的电子烟油烟碱含量快速检测研究

烟碱是电子烟烟油中的主要成分,其含量决定了电子烟油的风味口感及产品的安全性。为了提高电子烟油烟碱含量的测量效率,该文采用近红外光谱技术和极限学习机回归(ELMR)建立了电子烟油烟碱含量的定量预测模型。实验结果表明：相比于传统的主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型,所建立的ELMR预测模型的决定系数R2为0.926 2,远高于PCR预测模型的0.859 0和PLSR预测模型的0.860 4;同时,使用ELMR模型的预测均方根误差(RMSEP)为0.026 8,小于PCR预测模型的0.043 1和PLSR预测模型的0.040 9。以上结果说明该文所建立的近红外光谱定量模型能够应用于烟碱含量的快速准确测量,为实现电子烟油烟碱含量的实时在线监测和其它质量参数的快速测量奠定了良好的基础。     

近红外光谱快检技术在口岸安全监管领域的应用展望

近红外快速检测技术在全球范围内作为一项新兴的快速检测手段,已在农业、食品、饮料、石油、材料、制药、医学、动植物检疫及其工业化过程等领域得到了广泛应用。该文结合近红外光谱快速检测原理及其应用现状,针对口岸安全监管中的商品智能归类、材料成分快速鉴定、动植物产品快速检疫鉴定、商品装卸载过程的在线监测等需求,提出引入近红外光谱检测技术应用于口岸安全监管领域的设想,力求为实现口岸贸易安全与贸易便利化双重目标奠定科技基础,并给出了近红外在口岸安全监管研究方面的应用展望。     

基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法

针对近红外图像彩色化过程中存在近红外与可见光图像间模态差异较大、图像域样式不佳而导致其彩色化结果出现色彩纹理不吻合的问题,提出一种基于空洞循环卷积的近红外图像彩色化方法。改进CycleGAN网络,利用级联结构和空洞卷积块的优势设计了一种名为空洞级联模块,该模块采用编解码级联结构,代替原模型残差网络中的单向连接结构,进行特征通道的级联。在编解码级联层中引入空洞卷积模块,利用空洞卷积不损失图像纹理细节的优势,进一步提取不同尺度的近红外图像特征信息,最后通过解码将近红外灰度图像上色成彩色近红外图像。算法在生成网络中采用空洞级联方式改善误着色问题;在判别网络中引用感知损失函数改善网络收敛速度慢的问题。并且在NIR＿VIS数据集上开展验证和分析。实验结果表明,所提方法提升效果明显,更好地保持了原目标的结构及色彩纹理特征,有效地提升了近红外图像的可视化效果。     

基于遗传算法的波长选择方法在绿茶近红外光谱分析模型中的应用

利用遗传算法(GA)提取茶叶的近红外吸收特征波长的方法,研究建立了绿茶水分和氨基酸的近红外分析模型,并对波长选择前后两种成分的模型进行了比较分析。结果表明,经遗传算法波长选择后,简化了分析模型,同时模型的稳健性增强。氨基酸预测集的均方根误差(SEP)减小82.1%,水分预测集的均方根误差减小(SEP)76.6%,它们在波长选择前后对应的分析波长数之比分别为995∶7和1990∶33。     

Double beam near-infrared spectrometer for compensation of background water absorption and instrumental drift in intensity

A double beam near-infrared spectrometer is developed to compensate the water absorption and instrumental drift in intensity. The spectrometer may be used for both single and double beam measurements,and the two operation modes are compared. The results show that the double beam technique eliminates instrumental drift in the single beam measurement and therefore the stability of the system increases by more than 20%. The compensation of the double beam system on water absorption is verified by the measurement of fat content in milk. The results show that the spectrum data based on double beam mode get better calibration model and lower prediction error than traditional single beam mode.     

近红外光谱分析技术

介绍了近红外光谱分析技术的工作原理,阐述了其数学模型的建立及分析过程,总结了现有常用的化学计量学方法及各自的优点,最后简单的概括了近红外光谱分析技术的应用,尤其是在制药方面的应用.     

基于人工神经网络的肉类光谱识别

利用自组的光纤探头式光谱仪对载体肉类表面进行光谱测量,采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)对肉类可见光谱进行识别,分析了隐层神经元、期望误差、判别输出范围等网络参数的调整对识别功能的影响.基于大量实测数据样本,优化网络结构参数选择,建立了良好的人工神经网络,对肉类光谱识别率达到97.5%.     

用近红外光谱分析转基因抗虫棉根际全氮和有机质含量

随着转基因植物的普及推广,人们越来越关心其生态安全性。以转基因棉花及其对照为实验材料,借助于近红外光谱仪对转基因棉花及其对照根际土壤和非根际土壤中的全氮和有机质进行了分析测定,扫描区间为12 000～4 000 cm-1,分辨率为4 cm-1,扫描次数为64次;同时用标准方法进行对比测定。结果显示近红外检测样品的结果与标准方法结果无明显差别,说明通过扫描光谱加上数学和计算机软件分析,非常准确、方便地测定了转基因作物根际土壤中的全氮和有机质。结果显示,转基因棉花根际土壤中的全氮和有机质含量显著高于对照中的含量,分析原因主要可能与转基因抗虫棉向根际土壤分泌毒蛋白所致,毒蛋白会结合在土壤颗粒上,降解较慢,增加了全氮和有机质的含量,有机质又会增加土壤微生物的繁殖,进一步增加了土壤有机质含量。     

局部偏最小二乘回归建模参数对近红外检测结果的影响研究

报道了在局部加权(LWR)回归方法基础上,自主改进的更简单、实用的局部偏最小二乘回归(LPLS)的原理和方法。并以云南优质烤烟为实验材料,在国产光栅漫反射型近红外仪器上,研究了主成分数以及局部建模样品数对检测结果的影响。结果表明：应用交叉验证方法推荐的尼古丁组分模型主成分数并不是最优,通过适当降低主成分数可提高检测效果;局部建模样品数为30～50个时总糖、总氮、尼古丁预测准确度的提高幅度可分别达7%,14%,10%以上。该方法能有效提高近红外数学模型的预测准确度,是建立具有高度适应性近红外数学模型的有效方法。