近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测中的应用

介绍了近红外光谱分析技术的基本原理与方法,综述了该技术在水果内在成分检测、水果病害及缺陷检测、水果内部品质近红外光谱检测装置等方面的研究,提出了近红外光谱技术在水果内部品质检测中存在的问题,并对其研究前景进行了展望。     

果品-果汁加工中的近红外光谱技术

系统分析了近红外光谱 ( NIR)分析的原理、技术特点、基本分类 ;介绍了实现近红外光谱定性分析常用的几种分析方法 :近红外光谱峰位鉴别法、模式识别法、人工神经网络法 ;定量分析所采用的不同的模型回归方法以及在线分析技术 ;分析了近红外光谱 ( NIR)技术在国内外水果 -果汁加工方面的应用领域和特点 ,提出利用近红外光谱技术检测果品 -果汁品质指标是可行的     

光谱分析技术在水果品质与安全检测中的应用

【目的】对可见光/近红外光谱和拉曼光谱应用于我国水果品质与安全检测领域近年来的研究成果进行总结,并展望其未来发展方向。【方法】文章在纵向梳理基于光谱分析技术检测水果品质与安全研究文献的基础上,深入分析了可见光/近红外光谱和拉曼光谱在我国水果品质(包括内部糖、酸、可溶性固形物、维生素C含量、内部霉变、坚实度及外部缺陷、损伤检测)与安全(农药残留)检测中的研究状况及存在的问题。【结果】在我国,可见光/近红外光谱技术广泛应用于水果各品质指标检测研究,并取得了大量研究成果。拉曼光谱技术在我国水果品质分析领域获得成功应用较少,但在水果农药残留量检测方面比可见光/近红外光谱分析技术更具优势。【结论】可见光/近红外光谱和拉曼光谱在水果品质与安全检测方面应用广泛,但存在较多问题。同时检测指标多、通用性强的便捷式检测系统和痕量检测是未来光谱分析技术在水果质量检测与分级方面的发展方向。     

基于近红外光谱无损检测的水果品质定量分析与预测

针对近红外光谱原理、检测技术及特点,利用近红外光谱检测漫反射技术在水果品质检测方法上的定量分析进行了深入系统研究.在光谱数据预处理上平滑和导数法最常见.建立模型以偏最小二乘法较常见.以遗传算法结合偏最小二乘法、小波分析结合偏最小二乘法等为代表的建模方法,其测量精度有所提高.模型优劣评价指标主要以相关系数(R)、校正集标准偏差(RMSEC)和预测集标准偏差(RMSEP)等参数决定.最后对相关研究进行展望.     

近红外光谱技术在茶叶品质调控中的应用

近红外光谱技术作为一种高效、准确、无损、快速的检测技术,在茶叶生产加工和品质调控方面 具有巨大的应用优势。介绍了近红外光谱技术的工作原理,综述了该技术在茶树鲜叶分级、茶叶加工过程监控、 茶叶智能化审评、茶叶品质成分快速检测和定量分析、茶叶非法添加物鉴定等茶叶品质调控环节中的研究,并 对其研究与应用前景进行了展望,以期促进该技术更好、更快地应用于茶叶标准化加工、品质智能化识别和产 地溯源。     

近红外光谱在转基因农产品检测中的研究进展

简述了近年来近红外光谱分析技术在农产品和食品定量分析中的应用,重点介绍了近红外光谱分析在转基因植株筛选以及转基因和非转基因农产品分类和识别等方面的研究现状,比较和分析了近红外光谱与传统的转基因农产品检测方法的特点,并展望了近红外光谱分析技术在转基因农产品检测研究中的发展前景。     

近红外光谱定量分析技术在烟草和烟气化学成分分析中的研究进展

近红外光谱定量分析技术以其高效和快速的优点已经在烟草行业发挥了重要作用。首先详细介绍了近红外光谱分析技术的特点,包括其优点和应用局限;其次对近红外光谱定量分析流程进行了归纳总结;然后总结了近红外定量分析计量学方法,包括光谱预处理方法和近红外定量分析的化学计量学算法;最后综述了近年来近红外光谱定量分析技术在烟草和烟气化学成分分析中的应用状况并对其进行了展望。     

水果品质近红外检测技术研究进展

从技术功能上来说,近红外检测技术有着高效、无损品质和工作快速的特点。水果品质检测的技术要求严格,应用该技术可以避免损害水果本身的质量。从这一点来说该技术在未来的发展前景上有着可塑的展望和研究发展。本文从近红外检测技术的发展趋势和目前的研究报告着重论述,也针对如今的水果产业发展现状进行了探讨,并将两者结合起来对该技术所存在的问题及可能存在的问题进行全面的分析和研究。     

基于光谱技术的禽蛋内部品质无损检测研究进展

禽蛋品质检测是食品安全和消费者权益的重要保障措施,传统禽蛋品质检测主要依赖人工进行,存在工作强度大、效率低且准确率波动大等弊端。光谱检测技术具有快速、安全、无损等优点,近些年来在禽蛋内部品质检测领域发展迅速。本文基于禽蛋的新鲜度、蛋白含量、脂肪含量、血斑肉斑、受精信息、种蛋性别、胚蛋活性等内部品质指标检测的有关研究,概述了近红外光谱、可见-近红外光谱、高光谱成像及拉曼光谱等光谱检测技术在禽蛋内部品质无损检测中的研究进展,分析总结了光谱检测技术在禽蛋无损检测中的应用特点与难点,并展望了其未来发展趋势,以期为我国蛋品无损检测研究及行业质量安全监管提供参考。     

近红外光谱技术在农作物品质检测上的研究进展

总结了国内外近红外光谱技术在粮食作物、蔬菜、油烟茶糖料和水果等经济作物的品质方面的研究进展,并展望了近红外光谱技术在农作物应用上的努力方向。     

基于近红外光谱的猪肉细菌菌落总数的动力学模型

运用近红外光谱检测猪肉在室温和冷藏贮藏过程中细菌菌落总数,实现无损、快速检验猪肉品质以及预测猪肉的贮藏期.使用傅立叶变换近红外光谱仪测定猪肉样品在贮藏期内的光谱,同时采用常规菌落总数测定方法测定样品的细菌菌落总数,获得了猪肉细菌菌落总数对数值与近红外光谱特征值随贮藏时间的变化规律,建立了细菌菌落总数对数值的零级和一级模型,并采用主成分分析法建立了基于近红外光谱特征值预测初值的猪肉细菌菌落总数对数值的动力学模型.该方法准确、灵敏,可用于生鲜猪肉细菌菌落总数的测定及其安全贮藏时间的预测.     

高光谱成像技术在水果品质无损检测中的研究进展

优质水果的生产和销售离不开水果品质检测,传统的水果品质检测手段精度低、成本高、时效性差、破坏性强。近年来,随着科学技术的不断进步,低成本、高效率的水果品质无损检测技术得到飞速发展。其中,高光谱成像技术逐渐成为研究热点。综述了该技术在水果品质无损检测方面的技术原理、应用和发展现状,探讨其在水果品质无损检测领域的应用潜力、存在问题、发展趋势以及应用前景。整体来看,高光谱成像技术能够实现不同水果种类、多个水果品质指标的无损、高效检测,如成熟度、糖度、酸度、红色指数等;受硬件技术限制,其发展侧重于数据挖掘方向,即在硬件发展有限的情况下,通过不断更新和优化的针对性算法获得精准的解析结果;另一方面,设备昂贵、数据处理复杂、模型普适性较差是该技术需要进一步优化和改进的主要问题;其未来发展将基于云计算和人工智能的高效数据处理、适用范围更广的水果品质高光谱检测设备研发、多源综合无损检测等研究方向。随着技术的不断发展,高光谱成像技术在水果品质无损检测方面的应用前景广阔,未来将成为水果品质检测的重要手段之一。     

近红外光谱法同时分析油菜9种品质参数的研究

应用近红外光谱技术(NIRS)对油菜种子9种主要品质参数进行了分析研究,并建立了数学模型。内部交叉验证结果表明,油菜种子油酸、亚油酸、亚麻酸、芥酸和饱和脂肪酸的决定系数R2分别为98．97％, 93．02％,86．49％,99．53％和84．78％,均方差分别为2．20,1．12,0．46,1．51和0．29;油菜种子含水量、含油量、硫苷和蛋白质含量的R2分别为99．64％,98．91％,82．46％-98．40％和89．32％,均方差分别为0．23,0．39,2．59- 13．50和0．74。对于含量较小而极差较大的硫苷采用分段建模,可提高分析结果的准确性。外部检验结果表明:各参数近红外预测值和标准方法之间的相关系数高达0．883-0．992;平均相对误差较小,为2．62％-8．19％;t测验差异不显著。研究表明NIRS技术具有检测快速、结果准确、制样简便、无污染和无损伤等优点,已经应用于油菜种子品质分析,并且分析参数还可以扩展。     

探究近红外反射光谱分析在土壤肥料学的应用及发展方向

近红外光谱(NIRS)为一种无损、快捷,并可实现同时进行多组分析的检测新型技术。首先对NIRS的检测原理进行技术层面的分析,并对近年来NIRS在土壤肥料检测分析中的应用进行进一步探讨,近红外反射光谱分析法近年来被广泛应用于各种样品中有机成分和其他性质的分析中,在土壤肥料及植物营养科学领域具有广阔的应用前景,因此为进一步分析其应用价值,文章除上述研究外,还对近红外反射光谱分析在土壤肥料及植物营养学科中的应用,以及存在问题展开了较为深入的探讨,以此分析其发展方向。随着NIRS技术的不断发展与成熟,其应用范围也在随着不断扩展,对于其应用与发展的研究也将更为细致深入。通过本次研究,希望能引起相关人士关注,并为今后相关领域研究提供参考。     

冰糖橙果实品质无损伤在线检测分级技术的建立与应用

【目的】冰糖橙果实外观分级与内部品质不一致极大地影响了其市场声誉,建立冰糖橙果实品质分级标准和果实快速规模化无损伤品质检测分级技术,并进行在线应用,为快速分选不同糖酸度冰糖橙产品提供技术支持。【方法】在利用常规果实品质分析方法对主产区的冰糖橙果实进行多年品质分析的基础上,找出果实外观和内在品质的相关性,确定不同果型横径与糖酸度含量的关系,形成冰糖橙果实分级标准。在此基础上,采集710-960 nm波段近红外透射光谱建立果实无损伤检测模型,利用常规品质分析数据对原始光谱反复进行校正并验证,确定无损伤检测的准确性,并在分级线上进行应用;调查统计应用无损伤检测生产线分级后各级冰糖橙的产量、销售单价和销售额。【结果】（1）根据果实横径大小进行初选分级,68-74 mm为大果型,62-67 mm为中果型,56-61 mm为小果型,再按果实的糖度（可溶性固形物Brix度）和酸度不同将冰糖橙划分为4个等级：糖度≥14、酸度≤0.4%为特级果;12≤糖度＜14、酸度≤0.4%为一等果;糖度≥14、0.6%≥酸度＞0.4%为二等果;糖度＜12、酸度≤0.4%为合格果。通过反复矫正,建立了冰糖橙果实品质分级标准。（2）通过多次进行单果糖度和酸度的分析矫正,建立了冰糖橙果实糖度和酸度的检验线。第1次建立的冰糖橙糖度检量线检测范围为10.1-14.9 Brix,再利用常规品质分析验证无损伤检测结果,合格率仅为26%。第2次建立的糖度检量线延长高糖检测范围,为10.1-16.2 Brix,经验证后合格率达90%。第3次建立的糖度检量线扩大低糖检测范围,为9.8-16.2 Brix,经验证后合格率为90%。第1次建立的冰糖橙酸度检量线检测范围为0.1%-1.26%,再利用常规品质分析验证无损伤检测结果,合格率仅为64%。第2次建立的酸度检量线延长高酸检测范围,为0.1%-1.37%,经验证后合格率达94%。第3次建立的酸度检量线继续扩大高酸检测范围,为0.1%-1.53%,经验证后合格率为92%。（3）新建立无损伤糖酸度校正和验证模型,糖度有效检测范围为8.7-15.1 Brix,酸度有效检测范围为0.14%-2.0%,经验证后糖度合格率达到98%,酸度合格率为98%。应用该分级技术,分选速度达到10个冰糖橙/秒,品质分级后最高单价48元/kg,年产量4 500 t,实现产值9 122万元。【结论】研究结果预测糖酸度准确,测量范围全面涵盖冰糖橙商品果的糖酸度,能大批量、快速、高质量和无损伤在线鉴别冰糖橙果实内在品质,结合外观品质分级标准,分选出内外品质均一的产品。     

水果品质电特性检测技术应用研究进展

电特性检测技术作为一种果品无损检测技术,正引起越来越多学者的关注。从果蔬介电特性影响因子和介电特性与水果品质检测2个方面对其研究现状进行了阐述,并对该技术的未来应用提出了一些建议。     

Near infrared spectroscopy as a tool for intensive mapping of vineyards soil

The wine industry has always been particularly interested in the influence of the terroir characteristics on the features of a wine. Over the past few years, a growing interest has spurred on the mechanisms by which a particular soil influences the vine’s growth, grape variety characteristics and ultimately wine quality. Near-infrared spectroscopy (NIRS) is a rapid, non-destructive, low-cost and robust analytical method for chemical and physical property determination. Its use for soil characterization, discrimination and compound determination is rapidly increasing. In this work, NIRS data were collected in two vineyards, one in the Dão Wine Region (centre of Portugal) and one in the Vinhos Verdes Wine Region (North of Portugal) previously characterized in terms of soils. Wet, dried and dried-ground soil samples collected from specific vineyard locations were scanned on a Fourier-transform near infrared spectrometer (FTLA 2000, ABB, Quebec, Canada) in diffuse reflectance mode. Spectra were analysed with chemometric tools, namely principal component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). Results revealed that dried, ground soil samples gave better results, but not substantially so when compared with wet or dried samples. Discriminant models showed that the NIRS method is able to discriminate the different vineyard soil types, reproducing very accurately the mapping generated by pedology methods. Variations within the same soil type (present at different locations in the vineyard) were also detected by NIRS. The NIRS technology was shown to be suitable for correlating, complementing and perhaps eventually replacing costly, time-consuming vineyard soil mapping methods.     

近红外光谱和纸层析法分析单粒油菜籽脂肪酸的研究

油菜脂肪酸组分含量的高低受胚基因型控制,而不受母本基因型控制,因此对性状优良的油菜育种材料进行早期低芥酸的单粒选择意义深远.我们通过试剂及试剂浓度等的优化研究,建立了高效实用的分析半粒油菜籽芥酸的纸层析技术.研究表明,单粒油菜籽芥酸与油酸 亚油酸的相关系数高达-0.9693,选择低芥单粒油菜可以达到同时科学有效地选择高的油酸和亚油酸的育种目的.同时,通过对扫描次数、分辨率和光谱数据预处理等的系统研究,对照气相色谱法,建立了单粒油菜籽芥酸品质的NIRS分析技术.单粒油菜籽芥酸(扫描次数128,分辨率4 cm-1)模型是最佳工作曲线,其决定系数R2为0.79,均方差RMSECV为4.81.半粒纸层析技术结果准确,但操作繁琐,又损伤种子,不利于出苗;而NIRS为无损伤检测方法,快速高效,无污染较准确.两者都能科学有效地应用于品质育种中间材料和早世代材料的选择.     

脐橙果实发育过程中果肉质地与水解酶活性的变化(英文)

以四川井研县的纽霍尔、罗脐、丰脐为研究材料,进行了定点、定位和定期的观测、取样;首次用NIRS法对脐橙果实生长发育过程中果肉质地组成的WSP、HP、ADF、NDF、SDFI、DF、HC和CEL含量进行了优化建模和定量分析;对影响脐橙果肉质地的果胶甲酯酶、多聚半乳糖醛酸酶、β-葡萄糖苷酶的变化进行了研究。结果表明:①用NIRS法定量分析果肉质地主要的8个指标,优化模型交差检验的结果基本接近化学分析精度,能够用于预测脐橙新样品各质地组成的含量;②3个不同品种脐橙果肉质地组成的变化分析表明,质地组成在数量上化渣的纽霍尔较不易化渣的罗脐和丰脐有更低的CEL而WSP和SDF更高,果实发育过程中纽霍尔WSP和SDF含量的变幅较后二者大;③果实动态变化中,水解酶PE和PG的活性纽霍尔比罗脐和丰脐强、变化幅度较大,影响脐橙果肉质地的关键水解酶是PE和PG,而β-葡萄糖苷酶是PE和PG作用的补充。