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。     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程(定标和预测),而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

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。     

近红外光谱分析技术在烟草领域的研究进展及应用

近红外光谱分析技术因其可以快速准确地检测烟草中化学成分含量而在烟草领域具有广泛应用前景。概述了近红外光谱分析技术基本原理,综述了近红外光谱分析技术在烟草领域的主要应用对象,探讨了近红外光谱分析技术针对烟草分析的主要建模方法,展望了近红外光谱分析技术在烟草领域的未来发展方向。     

近红外光谱建模法在中药质检中的应用

近红外光谱技术近年来应用广泛,发展极快,本文简要介绍了近红外光谱技术的原理和快速、无损、可在线分析等特点,对近红外光谱分析模型的建立过程进行了阐述,分析了近红外光谱技术在中药质量检验方面的应用情况。     

近红外光谱分析技术(NIR)的研究现状及其在饲料检测中的应用

近红外光谱分析技术可应用于饲料的检测分析。主要介绍了近红外光谱分析技术的原理和特点、光谱的预处理、多元校正方法等,以及近年来,近红外光谱技术在饲料研究中的应用进展。     

Reseatcb Status and Application of Near-Infrared Spectroscopy in Feed Detection

近红外光谱分析技术可应用于饲料的检测分析.主要介绍了近红外光谱分析技术的原理和特点、光谱的预处理、多元校正方法等,以及近年来,近红外光谱技术在饲料研究中的应用进展.     

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。     

近红外光谱分析技术在茶叶中的应用

近红外光谱分析技术(NIR)是目前发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一,已广泛应用于各个领域。阐述了近红外光谱分析技术的原理和特点,重点介绍了近红外光谱分析技术在茶叶及茶制品中的应用情况。     

近红外光谱技术在茶叶中的研究进展

传统的茶叶品质感官审评方法和湿化学检测方法具有结果评价主观性强、测定费时、费力等局限性,而近红外光谱技术作为一种新型的分析技术手段,具有快速、无损、结果客观等优势,在茶行业上得到应用。本文在概述近红外光谱技术原理基础上,主要综述了近红外光谱技术在茶鲜叶品质分析、成分检测、茶叶等级识别、茶种类鉴别、茶地理溯源和茶叶深加工产品分析等方面的应用进展,分析了近红外光谱技术在应用过程中存在的问题,并针对性地提出了应对策略,以期为近红外光谱技术在茶行业的广泛应用提供参考。     

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。     

苹果梨单果重的近红外无损检测研究

[目的]探究应用近红外技术进行相关性状分析。[方法]以苹果梨为试材,利用近红外透射光谱仪扫描完整苹果梨的短波近红外透射光谱,光谱经预处理后,采用偏最小二乘法(PLSR)建立单果重的数学模型。[结果]光谱经归一化处理后建立的模型稳定性最好,相关参数为:SEP=18.01,RC=0.70,RMSEC=18.68,PC=5。[结论]利用近红外技术可以预测苹果梨的单果重,若增加建模集样本数,模型的相关系数可能有所升高。     

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。     

基于机器视觉和近红外光谱的壶瓶枣无损检测

以壶瓶枣为对象探讨用机器视觉和近红外光谱技术检测壶瓶枣内外品质。通过图像处理技术获取壶瓶枣投影面的边缘提取图像,然后使用最小外接矩形法求得图像的像素点个数,以此求得壶瓶枣投影面的面积。采用MSC对壶瓶枣近红外光谱进行预处理,然后分别采用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和偏最小二成支持向量机(LS-SVM)3种建模方式对壶瓶枣可溶性固形物的含量进行预测。结果表明,使用LS-SVM模型获得了最优的预测结果,其预测集的相关系数和均方根误差分别为0.9901和0.328。研究表明,机器视觉结合近红外光谱技术能对壶瓶枣内外品质进行综合检测。     

中草药大黄小波变换的近红外光谱的聚类分析

[目的]采用近红外漫反射光谱法对41种大黄进行图谱扫描,为大黄的生药鉴定提供一种新方法。[方法]采用小波变换技术对近红外光谱进行压缩,减少训练时间,再采用近红外光谱法结合聚类分析方法对不同产地的大黄药材进行鉴别。[结果]NIR光谱经小波变换压缩后,将光谱变量从700减少到44个,用小波压缩的NIR光谱输入到聚类树鉴别模型,通过聚类分析的方法,对大黄正伪品进行了分类,识别正确率达到82.93%。[结论]近红外漫反射光谱法是一种快速、简便的鉴别分析技术,可用于大黄中药的质量控制。     

基于近红外光谱的果树残枝纤维组分含量分析

【目的】研究运用近红外光谱技术结合化学计量学实现快速检测新疆南疆果树残枝中纤维素、半纤维素和木质素含量。【方法】以150个从新疆南疆各地采集的果树残枝样本为材料,利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（PLS）,采用不同的预处理和特征波段筛选方法优化各纤维组分含量的预测模型。【结果】SG卷积平滑法预处理结合竞争性自适应权重取样法（CARS）优选特征波段建立的3种纤维组分近红外检测模型效果最优,相关系数r分别为0.950 3、0.948 7和0.937 1,决定系数R²分别为0.900 8、0.896 5和0.875 1,校正标准偏差RMSEC分别为0.007 0、0.005 4和0.005 1,预测标准偏差RMSEP分别为0.011 8、0.008 9和0.008 8。【结论】采用近红外光谱技术能够实现新疆南疆果树残枝纤维素、半纤维素和木质素三组分的快速定量检测。     

不同波长选择方法在土壤有机质含量检测中对比研究

由于近红外光谱数据的多重共线性，特征波长选择一直是近红外光谱分析技术的重要研究内容。以108个土壤样本光谱数据和土壤有机质(SOM)含量为研究对象，以连续投影算法（SPA）、间隔偏最小二乘法（IPLS）、竞争自适应重加权采样法（CARS）三种典型的特征波长选择算法进行近红外光谱波长选择和土壤有机质含量建模。研究结果表明，基于上述三种方法提取的特征波长所建立的模型预测能力均优于全谱模型。其中，基于SPA算法的MLR预测模型精度最优，预测集相关系数（Rp）和均方根误差（RMSEP）分别为0970 2和1.214 4，模型参数只有6个。因此，SPA-MLR可以有效地应用近红外光谱的建模，并且简化模型的复杂度，提高模型的计算效率。     

不同近红外光谱仪在茶叶品质检测中的应用研究

分别应用NIRSystems 6500和InfraXact Lab两种不同型号近红外光谱仪对茶叶中茶多酚和咖啡碱含量进行定标建模,确定了在改进偏最小二乘法定标技术下的最优光谱数据预处理方式,分别建立了茶多酚和咖啡碱的优化定标模型.NIRSystems 6500和InfraXact Lab两种型号近红外光谱仪所建立茶多酚的最优定标模型目标函数f值分别为96.07%和95.96%,咖啡碱的最优模型目标函数f值分别为95.32%和91.47%,定标效果良好.利用验证集样本对模型进行了检验,茶多酚和咖啡碱的预测相对分析误差(RPD)均大于3.结果表明,两种仪器所得到的模型定标效果均良好,预测精度高,都可用于实际检测.NIRSystems 6500型近红外光谱仪的定标效果和稳定性优于InfraXact Lab型近红外光谱仪.     

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。