DOSC在花椒挥发油含量近红外光谱分析中的应用

应用近红外光谱分析技术,采用偏最小二乘法,对141份花椒粉末样品近红外光谱建立挥发油含量定量模型,交叉验证测定系数R2为0.936,交叉验证误差均方根RMSECV为0.421,经直接正交信号校正(DOSC)预处理后,相应的交叉验证测定系数R2提高到0.95,RMSECV减小为0.374.使用105份样品近红外光谱所建立的模型对36份样品的预测集进行预测,光谱采用DOSC预处理前后,预测测定系数R2由0.923提高到0.969,RMSEP由0.452减小到0.289,RSD由11.65%减小到7.44%,RPD由3.622增加到5.573.研究结果表明,使用DOSC预处理后的花椒挥发油含量近红外光谱定量模型的预测效果有较大的提高,且具有较好的稳定性和较强的预测能力,可用于实际的花椒挥发油检测.     

基于近红外光谱的花椒品质检测技术

首次提出了建立基于单籽粒红花椒的近红外光谱定量分析模型,用于花椒的挥发油含量检测。由于花椒表面的不规则性,且采用单籽粒花椒扫谱导致光谱信号差异较大,所以采用全谱分析。为此,结合异常样品剔除方法及模型优化方法,共建立了74份红花椒的挥发油近红外模型。实验表明,所建立的单籽粒花椒挥发油的近红外定标模型具有较好的稳定性和预测能力(RSD<10%,RPD>3),从而为花椒育种及品质检测提供了快速和便捷的途径。     

小型西瓜品质近红外无损检测的光谱信息采集

为了实现小型西瓜生长过程中品质的快速无损检测,对其果实测定时的基础信息采集方式进行了定量分析研究.由PLS建模结果可知,无论是组织含水率还是可溶性固形物含量,在瓜顶部位和赤道部位处都可获得较好的效果.针对不同深度的化学基础信息,其建模效果存在一定差异.无论是组织含水率还是可溶性固形物含量,距瓜皮2 ～3 cm的中层信息区域都能取得最佳的效果.其中瓜顶部位和赤道部位组织含水率的模型相关系数分别为0.953和0.924,RMSEP分别为0.510和0.766;瓜顶部位和赤道部位可溶性固形物含量的相关系数分别为0.952和0.929,RMSEP分别为0.666和0.732.整体说明小型西瓜果实(品种京秀)近红外检测的最佳基础信息区域为中层信息区.     

黄瓜叶片叶绿素含量近红外光谱无损检测

为了简化黄瓜叶片叶绿素光谱模型和提高模型预测精度,采用联合区间偏最小二乘法( SiPLS)结合净分析物法( NAS)提取近红外光谱的特征信息,建立了黄瓜叶片叶绿素光谱模型.收集了110片新鲜黄瓜叶片,用近红外光谱仪采集光谱数据后立刻用化学分析方法测定叶绿素含量.原始光谱经过SNV预处理和子区间总数优化后,将全光谱均匀划分为29个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在上述特征子区间的基础上,用净分析物法分离光谱中同叶绿素相关的光谱信息,并结合线性回归法建立了叶绿素光谱模型.模型对应的校正集相关系数Rc、校正均方根误差、预测集相关系数Rp和预测均方根误差分别为0.947 2、0.079 5 mg/g、0.925 0和0.090 6 mg/g.结果表明:联合区间偏最小二乘法结合净分析物法能够有效提取叶绿素的特征光谱信息,提高模型精度的同时降低其复杂度.     

近红外光谱分析技术在果蔬品质无损伤检测方面的应用

介绍了近红外光谱分析技术的测量原理和分析程序,综述了其在无损检测水果内部品质方面的应用现状,指出应注意的问题,并展望其研究发展前景。     

猕猴桃硬度近红外漫反射光谱无损检测

为了给猕猴桃成熟度判定提供一种无损检测手段,进行了基于近红外漫反射光谱定量分析技术检测冷藏期间猕猴桃硬度的试验研究。采用偏最小二乘法对“华优”猕猴桃的近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了4种光谱预处理方法的建模结果。试验结果表明,在全谱范围内,一阶微分光谱所建模型效果最佳,其校正相关系数为0.963,预测相关系数为0.852。     

近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用

近红外光谱技术是一种高新分析技术,被越来越多地应用于农业领域。概述近年来国内外近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用情况,分析近红外光谱技术在苹果质检中的应用方向,为果品无损检测技术的发展提供参考。     

双孢蘑菇硬度的近红外漫反射光谱无损检测

以双孢蘑菇为试验材料,基于近红外漫反射光谱定量分析技术,研究其贮藏期间硬度无损检测模型的建立方法.采用偏最小二乘法对双孢蘑菇的近红外光谱进行分析,并且比较了4种(一阶导数、二阶导数、标准正交变量变换、多元散射校正)光谱预处理方法的建模结果.试验结果表明,在选定的光谱(5000～10000cm-1)范围内,二阶导数光谱预处理方法所建模型效果最佳,其校正决定系数为0.947 1,验证决定系数为0.826 1,说明基于近红外漫反射光谱的检测方法简便易行,可用于无损评价双孢蘑菇贮藏期间硬度的变化.     

基于近红外漫反射光谱技术的芒果糖度无损检测方法研究

近红外光谱分析技术是近年迅速发展的一门绿色分析技术,具有快速、准确、无损伤检测的特点,正越来越广泛地应用于水果内部品质的无损检测。为此,应用近红外漫反射光谱技术无损检测芒果糖度,光谱数据经一阶微分和Savitzk-Golay预处理后,分别采用主成分回归法(PCR)和偏最小二乘法(PLS)建立芒果糖度近红外分析模型,当主成分数为10时,预测相关系数R分别为0.838 69,0.976 59,RMSEC分别为1.628 4,0.205 8,MEP为1.235 0,0.738 3;采用BP神经网络对70个样品光谱进行训练,建模集相关系数达到0.983 3,而对36个预测样品集的相关系数只有0.663 9;调整建模集和预测集样品,相关系数增大到0.683 6,平均相对误差由10.336 9%降到8.057 6%。研究结果表明,利用近红外漫反射光谱技术对芒果糖度进行无损检测是可行的。     

赣南脐橙叶片SPAD值可见近红外光谱无损检测

为了提供果树精准肥水管理参考数据,进行了果树叶片SPAD值近红外光谱无损检测研究。采用反射方式,采集100片赣南脐橙叶片的可见近红外光谱;利用移动窗口偏最小二乘法结合遗传算法、连续投影算法筛选光谱变量,并建立偏最小二乘回归校正模型。采用移动窗口偏最小二乘法和连续投影算法组合筛选的39个光谱变量建立的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.898,模型预测SPAD值均方根误差为2.116。试验表明,应用可见近红外反射光谱技术结合化学计量学算法进行赣南脐橙叶片SPAD值无损检测是可行的。     

龙眼表面农药残留的无损检测研究-基于近红外光谱分析

为进一步探索水果农药残留的快速无损检测技术,利用近红外反射光谱分析技术,对常用的高残留农药敌百虫和敌敌畏在龙眼表面残留的无损检测进行了研究.首先在500～1000nm波段范围内,将采集到的漫反射光谱数据进行主成分分析,利用主成分1和主成分2的得分值对样本进行聚类分析,得到较好的聚类结果;然后用各类样本的主成分得分作为神经网络的输入,建立了三层的BP人工神经网络模型,并进行了农药残留检测.结果表明,对敌百虫农药残留的检测正确率为93%,对敌敌畏农药残留的检测正确率为80%,为水果表面的农药残留快速无损检测探索了一条可能的新途径.     

基于近红外光谱的核桃仁蛋白质含量检测分析

为了实现核桃仁蛋白质的快速无损检测,采用近红外光谱技术,建立了核桃仁蛋白质含量预测模型,并对近红外光谱波段筛选方法进行了研究。首先针对3种不同粒度核桃仁样本,采集了1040~2560nm范围全波段信息,采用多元散射校正法和标准正态化方法对原始光谱进行了预处理。然后,采用间隔偏最小二乘算法筛选了光谱特征波段,并建立了全波段和特征波段下核桃仁蛋白质含量偏最小二乘算法预测模型。通过对不同粒度核桃仁样本近红外光谱分析表明,核桃仁粒度大小对核桃仁蛋白质含量预测效果并无显著影响。采用间隔偏最小二乘算法的波段筛选,核桃整仁样本验证集的均方根误差和相关系数分别为0.021和0.913, 表明该方法能够优化模型质量并降低模型复杂度。     

近红外光谱法快速检测大米蛋白质含量

采用不同粒度的大米样品，用近红外光谱分析方法建立了其蛋白质含量的模型。大米蛋白质含量的模型预测值与化学测定值之间的相关系数达到0．94，预测标准差、平均相对误差及平均绝对偏差分别为0．43、2．1％和0．21。解决了传统的蛋白质化学测定方法检测时间较长的问题。     

水果糖度近红外光谱在线检测装置

采用短波近红外光谱仪,进行机械传送、光谱采集处理、自动控制等系统的设计和集成,研制水果糖度近红外光谱在线检测装置。在550~850nm范围,采用偏最小二乘法,建立了苹果糖度近红外光谱在线检测数学模型。经比较,标准正交校正和一阶导数处理后的光谱建立的数学模型预测效果最优,模型的相关系数为0.78,模型预测均方根误差为0.67°Brix。实验表明:水果糖度近红外光谱在线检测装置可准确地检测苹果糖度含量。     

近红外光谱技术检测溶液中毒死蜱含量试验

用近红外光谱(NIR)方法对溶液中极微量毒死蜱进行了测定,通过模拟蔬果成分背景,配制了47个混合液样本,其中37个样本为含有质量比为0.005～0.100mg/kg毒死蜱的混合液样本,用于定量分析,同时10个不含农药的混合液样本,用于聚类分析.结果表明,近红外光谱法对混合溶液中质量比在0.008～0.090mg/kg之间的毒死蜱取得良好的检测效果.     

近红外光谱分析技术在大米检测中的应用

近红外光谱分析技术作为一种高效、快速、无损的可多组分分析的检测技术,在食品、农产品的检测中得到广泛应用。为此,综述了近红外光谱分析技术在大米品种鉴别、品质检测、矿物质元素分析中的应用研究现状,并对其应用前景进行了展望。     

秸秆和煤混燃物中秸秆含量近红外光谱测定

实现秸秆和煤混燃物中秸秆含量快速检测对制定生物质混燃发电补贴方法具有重要意义.收集我国不同地区、不同品种秸秆样品81个,煤样品9个,样品粉碎后,按不同秸秆质量分数(1％ ～ 30％)制备样品90个,其中60个为校正集,30个为独立验证集.用傅里叶变换近红外光谱仪进行光谱扫描,分别采用间隔偏最小二乘法(iPLS)和遗传算法(GA)进行波长选择,用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型.研究结果表明,采用GA - PLS方法,最优模型建模数据点从3 001个减少到33个,独立验证集决定系数为0.89,预测标准差为2.87％,相对分析误差为3.06.近红外光谱技术结合GA - PLS建模用于快速检测秸秆和煤混燃物中秸秆含量具有可行性.