基于中红外光谱的土壤矿物表征及其鉴

以3种标准粘土矿物伊利石、高岭石和蒙脱石为材料,研究其中红外光谱(包括透射光谱、衰减全反射光谱和光声光谱)的特征.3种粘土矿物的中红外透射光谱均存在3个主要的吸收区域(3000～3800cm-1,1300～1800cm-1和500～1200cm-1),且吸收特征明显不同;3种粘土矿物的中红外衰减全反射光谱的差异主要表现在800～1200cm-1,其他区域差异不明显;而3种粘土矿物的中红外光声光谱特征与透射光谱相近,但3个吸收区域具有更丰富的吸收特征.应用中红外光声光谱分析表明,海伦黑土为富含蒙脱石的偏中性土壤,长武黄土为富含蒙脱石或伊利石的碱性土壤,而祁阳红壤为富含高岭石的酸性土壤.     

黄酒总糖含量的中红外光谱定量检

利用中红外光谱技术对黄酒中的总糖含量进行了快速检测.实验以3个厂家的共30个样品为研究对象,在1000～1500cm-1和2500～3000cm-1波段范围内建立了多元线性回归、主成分回归以及偏最小二乘回归模型,并比较了微分的光谱预处理方法对模型精度的影响.二阶微分光谱建立的偏最小二乘模型的精度最佳,交互验证的相关系数为0.984,RMSECV为0.765g/L, RPD为5.75,表明中红外光谱技术可以用于黄酒中总糖含量的快速检测.     

猕猴桃糖度红外光谱检测的试验研究

运用DRS回归分析软件对猕猴桃糖度与红外光谱曲线二次微分波峰处对应的吸光值进行了多元回归分析,建立了最佳单波数、最佳双波数组合、最佳三波数组合和最佳四波数组合的回归方程,相关系数R分别为0.637、0.731、0.991和0.67;标准校正误差分别为0.585、0.614、0.0379和0.712;相对校正误差分别为0.039、0.029、0.044和0.03.     

基于傅里叶红外光谱重组技术的食用油检测改进研究

以食用油、无色矿物精油(OMS)、六羰基铬为试验材料,利用二维相关振动光谱技术对FTIR光谱重组(SR)检测中OMS特征吸收峰取代光谱标记物进行评价研究。结果表明在单一菜籽油体系中,有9个相关吸收峰可用于TVF预测定量分析。考虑不同因素影响,相关吸收峰减至4个。最优相关吸收峰测定OMS体积分数相关性好于标记物特征吸收峰,受混合样品极性变化影响较少。在食用油和OMS混合物中既可用光谱标记物也可用OMS溶剂本身相关吸收峰来扣除混合样品光谱中OMS部分。     

食用油反式脂肪酸傅里叶红外光谱重组检测技术

以食用油、反式脂肪酸标样及矿物精油为试验材料,采用傅里叶红外光谱重组(SR-FTIR)技术检测食用油中反式脂肪酸含量,并与标准红外分析方法(SB-ATR-FTIR法)进行比较.结果表明:SR-FTIR模型反式脂肪酸含量预测值与实际加入量高度线性相关,斜率为1.02,标准差小于0.05;SR-FTIR模型的灵敏度要比标准方法模型高20余倍.     

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。     

食品源中可能的致病性因素及食品分子云端数据库

介绍了在医学及卫生环境规范的食品安全中,食品源中可能的致病性因素主要包括食品源病原体、食物过敏、食品添加剂、农药残留、食品源的耕作方式和食品动物源抗生素等。指出利用食品分子云端数据库可使消费者方便地了解食品相关信息。      

红外光谱分析技术在乳及乳制品检测中的应用

近年来,国内乳品行业多次发生质量问题,导致国内乳品消费者的基本权益受到了威胁,国家就此提出了许多解决方法,且相关检测技术的研究也进一步提升,国内乳品行业质量得到了保障.红外光谱分析技术在乳及乳制品的检测过程中起到了重要作用.本文主要就红外光谱分析技术在乳及乳制品检测中的应用展开讨论.     

荔枝在不同红外辐射源下真空干燥优化试验

通过不同红外辐射源真空干燥荔枝试验以及干燥工艺品质试验,表明果肉与辐射源光谱匹配显著影响干燥速率,真空度、辐射热流密度的匹配影响干燥速率及干燥品质;采用辐射源SZ、辐射距离120mm、加热/缓苏时间15min/15min、真空度0.02MPa的干燥工艺,干燥速率与干果品质综合评价最优.     

雪莲花产地鉴别的近红外光谱分析方法

以青海、西藏、云南和新疆4个不同产地的雪莲花为研究对象,利用K-最近邻域（KNN）模式识别方法建立雪莲花产地鉴别模型,模型参数K和主成分因子数（PCs）通过交互验证的方法优化;同时比较了标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数和二阶导数4 种预处理方法对模型结果的影响。试验结果显示,通过SNV光谱预处理后,在K为3和PCs为5时,所得到的模型最佳,模型交互验证识别率和预测识别率均为100%。研究表明,近红外光谱技术结合KNN方法可以成功鉴别雪莲花产地。     

土壤速效磷含量近红外光谱田间快速测定方法

为实现对土壤速效磷含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤速效磷含量测定方法。首先用便携式近红外频谱仪在不同采样高度下,采集土壤样本900~1 700 nm波长范围的漫反射光谱,采用3倍标准差准则和主成分分析得分图对异常样本进行判别和剔除,然后对比分析4种波长选择方法对建模效果的影响,发现基于稳定的竞争性自适应加权抽样法的结果最佳,最后通过分析不同非线性建模方法对预测结果影响实验,探明最小二乘支持向量机方法的预测结果最好。实验结果表明,采样高度为10 cm时本文建立模型的土壤速效磷含量预测决定系数为0.858 1,均方根误差为10.880 1,具有较高的精度,可对土壤速效磷含量进行快速预测。     

雪莲花产地鉴别的近红外光谱分析方法

以青海、西藏、云南和新疆4个不同产地的雪莲花为研究对象,利用K-最近邻域(KNN)模式识别方法建立雪莲花产地鉴别模型,模型参数K和主成分因子数(PCs)通过交互验证的方法优化;同时比较了标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数和二阶导数4种预处理方法对模型结果的影响.试验结果显示,通过SNV光谱预处理后,在K为3和PCs为5时,所得到的模型最佳,模型交互验证识别率和预测识别率均为100%.研究表明,近红外光谱技术结合KNN方法可以成功鉴别雪莲花产地.     

不同预处理可见-近红外光谱对农作物秸秆热值预测的影响

热值是反映农作物剩余物作为燃料利用潜力的重要参数。运用氧弹方法测试热值费时费力。基于可见-近红外光谱分析技术,分别对采用了不同预处理方法处理的光谱建立了5种农作物秸秆的偏最小二乘法（PLR）和主成分回归方法（PCR）热值模型,分析了预测模型的准确性与稳定性。结果显示,10点平滑的PLR模型效果最好,预测相关系数R2和预测标准差RMSEP分别为0.853 7和0.443 4。过多的平滑点处理产生了过平滑现象,导致模型性能变坏,采用了微分处理和多元散射校正（MSC）处理的光谱预测模型性能未见明显提高。研究结果可为热值快速测试设备的研发提供基础数据和数学模型优化支持。      

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。     

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.     

霉变板栗的近红外光谱和神经网络方法判

利用近红外光谱检测了带壳板栗的品质.在波数为12000～4000cm-1范围内采用近红外漫反射法采集了合格板栗和霉变板栗的光谱,用6种光谱预处理方法分析数据,比较了板栗近红外光谱在不同预处理方法下所建模型的识别率.试验结果表明经矢量归一化预处理所建模型识别效果最好,对预测集中的合格板栗、表面霉变板栗、内部霉变板栗的预测正确率分别为94.74%、94.44%、92.31%.     

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。     

基于吸收特征参数的有机质含量光谱估算模型研究

连续统去除法是简便、准确而有效地提取光谱吸收特征参数的方法之一.为此,研究利用ASD FieldSpec Pro地物光谱仪在自然环境条件下对不同有机质含量的土壤样本进行光谱测量,提取特征吸收面积来评价与有机质含量的关系,发现基于包含有机质含量敏感波段在内的450～580nm波段范围特征吸收面积建立的有机质含量对数诊断模型预测精度较高.结果表明,土壤有机质吸收特征参数估算模型为土壤肥力的快速测定提供了新的途径.