近红外光谱分析技术在农产品方面的应用研究

近红外光谱分析技术作为近几年发展最为迅速的高新分析技术之一,具有快速、无损、操作简单等优点,受到人们越来越多的关注。文章论述了近红外光谱分析技术的原理和发展历程,介绍了近红外光谱分析技术在小麦、玉米、水稻等品质、育种方面的应用现状,并展望该检测技术的应用前景。     

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。     

近红外光谱分析技术及其在农业研究中的应用

介绍了近红外光谱分析技术原理、特点及发展概况,论述了该技术在作物品质育种、品种资源鉴定与分类、生物样品的非破坏测定、作物抗虫性鉴定等方面的应用。并对近红外分析技术的应用前景进行了展望。     

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。     

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。     

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     

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。     

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。     

近红外光谱分析技术在畜禽粪便堆肥研究中的应用

针对近红外光谱分析技术在畜禽粪便堆肥组分含量测定及其品质评价中的应用问题,结合近红外光谱分析技术原理,对国内外相关研究进展进行综述,就其存在的问题进行了分析。研究结果表明:应用近红外光谱分析技术可对畜禽粪便堆肥产品的含水率、粗灰分、碳素、氮素、钾、纤维素等组分进行定量分析,但在具体应用过程中尚存在诸如相关研究多局限于科研院所、缺乏广泛的在线应用、非专业人员适用性较差等问题,有待于在全国范围内建立良好的协作关系,对该技术的深入应用进行系统研究与完善,并制定统一的测定标准,以指导和规范我国正在兴起的生物有机肥行业的生产过程监控及该行业的良性发展。     

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。     

近红外光谱技术及其在农业和食品检测中的应用

近红外光谱检测技术是一种高效、简单、无损伤、无污染的现代分析技术。本文综述了近红外光谱检测的基本原理、发展历程和国内外在农业和食品检测中的应用。分析了目前应用过程中存在的问题并提出相应的解决办法,展望了今后该领域的研究和应用前景。     

NIRS法同时测定小麦种子水分、粗蛋白、赖氨酸和粗淀粉含量研究

通过对近红外光谱分析（ＮＩＲＳ）同时测定小麦种子水分，粗蛋白，赖氨酸和粗淀粉含量的比较研究，结果表明，该法与实验室化学相关性高，误差小，对４６，４６，４６和３６份样品定标，上述４项指标的复合相关系数（ＭＲ）分别为０．９８９４，０．９９８４，０．９９６８和０．９７４２；标准误差（ＳＥ）分别为０．１０４２，０．２２２２，０．０５１９和０．５５５１。４５，３３，３０和５５份样品检验结果，相关系数（ｒ）分     

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.     

小波变换在提高油菜籽脂肪酸近红外分析精度中的应用

利用小波变换预处理结合偏最小二乘回归建立光谱定量分析模型,比较其与传统建模结果的差异。采用db4小波9层分解光谱,保留部分中间层细节系数,其他细节系数软阈值处理,低频逼近系数舍去处理,最后重构光谱用于建模。结果表明,该方法与传统误差校正方法相比,具有预处理简单,预测精度高的优点。     

近红外反射光谱在冬小麦抗旱性鉴定中的应用

为评价近红外反射法对冬小麦抗旱性的测定效果,通过2 a冬小麦抗旱鉴定材料的近红外分析与相应抗旱指数比对,建立了线性回归模型。初步认为,不同水处理方法、不同地点的小麦种子,近红外图谱较为稳定;不同抗旱性差异的种子,近红外反射图谱有明显特异性差异。通过建立回归模型,可以用近红外技术预测抗旱指数,决定系数为0.632,低于田间鉴定决定系数（0.804）,预测抗旱指数与田间鉴定的平均误差为0.06,可用于亲本鉴定与后代选择。     

蔗汁品质成分的傅里叶变换近红外分析数学模型

 应用傅里叶变换近红外光谱技术 ,采用透射测定方式和PLS算法建立蔗汁蔗糖定量分析数学模型。蔗汁蔗糖分和转光度预测数学模型的决定系数 (R2 )分别为 0 .9980和 0 .9979,均方根差 (RMSECV)分别为 0 .14 3%和 0 .15 5 % ,预测误差与常规分析方法的误差接近。内部交叉证实和外部验证结果表明近红外定量分析有很高的准确度。近红外光谱法完全可以替代甘蔗糖分常规分析方法。傅里叶变换近红外光谱法作为一种快速而准确的定量分析手段 ,在糖厂甘蔗品质管理、原料蔗按质论价体系建立和甘蔗品种选育中有广阔的应用前景     

基于近红外光谱的反刍动物饲料营养指标的检测方法研究

收集了151个反刍动物饲料,应用偏最小二乘(PLS)定标方法,建立了基于近红外光谱的反刍动物饲料化学成分定标模型。定标集化学分析值与预测值之间的决定系数R2和标准差(RMSEC)分别为:0.927 3和0.265(水分)、0.928 9和0.682(粗蛋白质)、0.950 5和0.228(粗脂肪)、0.906 0和0.542(粗灰分)、0.919 8和0.558(粗纤维)。验证集化学分析值与预测值之间的决定系数r2和标准差(RMSEP)分别为:0.920 6和0.284(水分)0、.919 4和0.690(粗蛋白质)、0.926 4和0.312(粗脂肪)、0.943 4和0.437(粗灰分)、0.903 5和0.616(粗纤维),相对分析误差(RPD)均大于3,具有较高的预测精度。结果表明,利用近红外光谱反射光谱分析技术可以定量检测反刍动物饲料中水分、粗蛋白质、粗脂肪、粗灰分、粗纤维的含量。