近红外光谱分析技术及其在饲料检测中的应用

近红外光谱分析技术(NIRS)应用于饲料分析,不仅能用于常量成分分析,也能用于微量成分的检测,还能用于饲料营养价值评定,以及饲料加工过程的在线分析。综述了近红外光谱分析技术原理、仪器的发展和在饲料检测中的应用。     

近红外反射光谱（NIRS）分析技术及其在农业上的应用

论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术特点,介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程,最后重点论述近红外反射光谱技术的应用现状及其发展前景。     

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。     

近红外光谱在水果内部品质检测中的研究进展

近红外光谱分析以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点成为20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的定量分析技术。综述了NIRS技术在定量分析方面的特点,分析了国内外在近红外光谱技术用于水果内部品质检测的最新研究现状,并对利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的研究前景进行了展望。     

近红外光谱（NIRS）分析技术及其在农业中的应用

论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术发展进程及其应用现状、发展前景。     

近红外光谱技术在水质监测中的应用

近红外光谱技术(NIRS)可通过建立校正模型实现对未知样品的定性或定量分析,在废水总氮、总磷的快速分析和废水综合指标BOD、COD、pH监测分析中,都能获得理想的结果,与国标法具有较高的相关性.综述了近红外光谱分析技术的特点及其在水质监测领域的应用,展望了近红外光谱分析技术在水质监测领域的广阔前景和研究领域.     

植烟土壤中全氮和有机质含量的近红外快速分析

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪(NIRS)对植烟土壤样品中全氮、有机质含量进行检测,通过应用化学计量学方法,建立近红外光谱与土壤样品中全氮、有机质含量间关系的数学模型。结果表明:所建模型稳定性好,NIRS法测定的结果与化学方法测试结果相吻合,可应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪来快速预测植烟土壤样品中的全氮和有机质含量。     

基于PLS算法的生物质秸秆元素分析NIRS快速检测

为探讨利用近红外光谱技术快速检测生物质秸秆中N、C、H、S和O元素的可行性,采集并制备水稻、小麦、油菜和玉米秸秆样本199个,采用近红外光谱(NIRS)分析技术,结合偏最小二乘(PLS)化学计量学算法,在7 400~5 550cm-1波段范围内,比较不同光谱预处理方法的定标效果,建立最优的生物质秸秆中N、C、H、S和O元素的定量分析模型,并用独立的验证集样本对模型进行验证。验证结果表明:所建立的N元素的定量分析模型可用于实际检测;O元素的定量分析模型可进行实际估测;采用近红外技术用于C元素定量分析是可行的,但模型需要进一步优化;H、S元素采用NIRS技术无法进行定量分析。     

近红外光谱技术在家禽养殖领域应用现状

近红外光谱是一种快速光谱分析的新方法,伴随着光谱技术与化学计量法的发展,近红外光谱已广泛应用于农业、食品、医药、石油化工等行业,极大地提高了各行业信息化水平。基于近红外光谱在家禽养殖领域的应用现状,本文总结了近红外光谱技术的发展及其在饲料成分检测和禽肉检测中的应用。在饲料检测和家禽肉类检测方面,通过将禽肉样品的光谱信息与质量指标的参考值相关联,建立了预测饲料和待测肉类高精度、高稳定性的数学模型。与传统方法相比,近红外光谱技术具有信息量大、数据计算速度快等优点。本文还归纳了近红外光谱技术在饲料品质检测和肉类品质检测的应用现状,指出了近红外光谱在家禽养殖领域的大规模应用推广的可能性。同时指出近红外光谱技术存在的问题和未来发展方向,结果表明近红外光谱技术在饲料和畜产品检测领域具有良好的发展前景和应用价值。     

基于NIRS的农业废弃物堆肥检测研究进展

为深入系统地了解近红外光谱技术（Near-infrared spectroscopy,NIRS）在农业废弃物堆肥研究中的研究进展与应用现状,基于Web of Science核心数据库与CNKI数据库,以“近红外光谱”“农业废弃物”“堆肥”和“好氧发酵”等为关键词进行检索,共计筛选出58篇相关文献,并从堆肥基础特性检测、过程监测和质量评估等3个方面对现有研究工作进行归纳总结。结果表明：1）在堆肥基础特性检测中,提高模型精度需增加样本、提取相关波段和适配更多算法;2）NIRS对堆肥进行过程监控实现精细化管理需优化通用模型、加强硬件开发;3）进一步完善堆肥NIRS评价系统可通过迁移学习、多特性同步预测和质量分级提高评价的准确性与可靠性。未来NIRS应与机器学习、深度学习、计算机视觉和高光谱成像等新技术融合,从而为农业领域数据密集型科学创造新的机遇,为农业废弃物堆肥的现场监测与质量控制提供参考。     

近红外光谱仪测定玉米子粒淀粉含量的研究

近红外光谱分析技术(Near infrared reflectance spectroscopy,简称NIRS)具有快速、简便、准确、环保、非破坏性、可同时测定样品多种营养成分的优点。本文利用德国布鲁克(BRUKER)公司研制的M ATRIX-1型近红外光谱分析仪,对2004年吉林省有一定种植面积的131份普通玉米杂交种粗淀粉含量进行测定。结果表明,吉林省推广的玉米杂交种平均粗淀粉含量为71.02%,变化幅度为65.89%～75.95%。     

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。     

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.     

基于PDS算法的不同光照下模型传递研究

针对在室外光照对样品使用近红外光谱检测带来误差的问题,提出基于模型传递来减少检测误差的方法。以圆黄梨为样品,分析样品在室内、室外阴影下的近红外光谱,建立室内光谱的PLS模型。采用分段直接校正(Piecewise Direct Standardization,PDS)算法,减小室内外光谱差距,使得室内PLS模型能预测室外光谱。结果表明,在室内建立的模型能预测经PDS算法传递后的室外光谱,预测决定系数(R2)和标准差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)分别为0.64和0.565 27,能有效地解决室外光照对光谱检测影响的问题。     

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.     

近红外反射光谱法测定厚朴酚类物质

为了建立厚朴Magnolia officinalis药材品质快速有效的评价方法,采用近红外反射光谱技术测定厚朴酚及和厚朴酚的质量分数。通过在全波长条件下,运用不同数学预处理、光谱散射校正和统计方法对来发展定标回归方程,其中统计方法包括偏最小二乘法(PLS)、修正的偏最小二乘法回归分析法(MPLS)和主成分回归法(PCR)。在对比分析的基础上,得到最佳的数学方法为"3,6,6,1"组合,光谱散射校正方法为SNV D或SNV,统计方法为MPLS,厚朴酚类物质的定标决定系数RSQ均达到了0.97以上。该定标模型的外部独立检验相关系数也均达0.95以上。用近红外反射光谱技术测定厚朴药材酚类物质质量分数具有与化学法相近的准确性,可在实践中应用。图2表5参11     

复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红含量的近红外光谱检测模型研究

[目的]提出一种用近红外光谱技术快速检测复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红含量的新方法。[方法]首先应用光谱仪获得6种复方板蓝根颗粒的光谱曲线,用主成分分析法进行聚类分析,再结合人工神经网络技术建立模型进行检测。在主成分分析的基础上,以每一个样品的前7个主成分作为神经网络的输入节点,成分类型作为神经网络的输出节点,建立一个7（输入节点）-7（隐含层节点）-2（输出节点）的3层BP人工神经网络模型。[结果]复方板蓝根颗粒中靛蓝和靛玉红2项指标人工神经网络模型预测值的平均相对误差分别为4．14％和4．72％,与高效液相色谱法测定值的符合程度很高,该模型具有很好的预测能力。[结论]新模型可用于复方板蓝根颗粒的质量检测和生产加工过程中的质量控制。     

近红外漫反射光谱法(NIRS)分析稻草纤维及硅化物组成

 水稻稻草硅质化是影响稻谷生产与稻草营养品质的主要因素之一 ,对水稻稻草硅化特点的化学分析费时、耗资、准确度较低。利用近红外漫反射光谱法 (NIRS)具有分析速度快、精度高、结果稳定的优点。对同年采自福建省不同种植地、不同季节、不同品种的稻草及稻叶、叶鞘、茎秆共 92份样品进行半纤维素、纤维素、木质素、可溶及不可溶性硅化物成分的近红外光谱分析。研究利用改进最小偏差 (改进最小二乘法回归技术 )回归法 (ModifiedPLS)进行定标建模 ,并进行交叉验证 (cross validation) ,探讨了用近红外漫反射光谱技术建立稻草纤维及硅化物组成快速预测模型的可行性 ,以及影响NIRS技术在建模应用中的主要因素。     

Prediction of Fiber Composition and Silicification for Rice Straw with Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) Technique

The silicification of rice straw is a factor that affects the grain production and straw nutritive quality. The procedure of chemical analysis for silicon in straw is, however, time and labor consuming, and slightly poor in accuracy. The study has attempted to apply near infrared reflectance spectroscopy (NIRS)technique as an advanced alternative to predict the fiber composition and silicification in rice straw. Ninetytwo samples from different seasons and varieties were collected over the Fujian Province. Their chemical analyses were carried on the aspects of hemicellulose, cellulose, lignin, extractable and non-extractable silicon,and the results were used as a database for NIRS analyses. The prediction model was developed through modified partial least square regression (MPLS) for a calibration program. The factors that may affect the calibration, cross-validation and the prediction for the application of NIRS on rice straw were also discussed.