共焦显微拉曼光谱法快速检测食用油掺假的研究

食用植物油掺假是危害消费者健康和安全的热点问题。为此,采用共焦显微拉曼光谱技术对食用植物油的掺假进行快速检测。在90～3500 cm-1范围内,分别采集掺有5%～20%的花生油、大豆油和玉米油的芝麻油的拉曼光谱,将采集的原始光谱进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立芝麻油中花生油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,用内部交互验证法进行验证。3种植物油的PLS交互验证模型的相系数分别达到96.2%,96.7%,95.2%,内部交互验证的均方根误差RMSECV分别为1.4%,1.2%,1.5%。实验表明,共焦显微拉曼光谱技术可用于掺假植物油的快速检测。     

微量有机磷农药残留近红外光谱快速检测方法

以滤纸作为农药载体,在波数4000～10000cm-1范围内获取其近红外光谱曲线。分别采取偏最小二乘回归法和最佳波段差值回归法建立农药质量比的预测模型。偏最小二乘回归法在经过多元散射校正和变量标准化预处理后得到的预测结果较好,预测相关系数为0.954,通过最佳波段差值回归法得到的预测相关系数为0.904。两种建模方法都得到了较好的预测结果。     

基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法

为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了三种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm ^-1范围更弱,而在大于1206cm ^-1范围更强,其下降的斜率（绝对值）相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性：920cm ^-1,1160cm ^-1,1289cm ^-1,1331cm ^-1和1529cm ^-1。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm ^-1、1396cm ^-1、1446cm ^-1、1601 cm ^-1和1622cm ^-1具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm ^-1、1160cm ^-1、1191cm ^-1和1529cm ^-1位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱三种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、98.17%和94.75%。进一步计算三种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。     

基于GSA的厌氧发酵原料碳氮比NIRS快速检测

在以预处理后玉米秸秆、秸秆粪便混合物为原料进行厌氧发酵生产沼气时,为了对厌氧发酵原料碳氮比进行快速检测,将近红外光谱(NIRS)与偏最小二乘(PLS)回归相结合构建快速检测模型,并基于遗传模拟退火算法(GSA)构建遗传模拟退火区间偏最小二乘算法(GSA-iPLS)和双重遗传模拟退火偏最小二乘算法(DGSA-PLS)分别用于特征谱区优选和特征波长点优选,以提高回归模型的检测精度和效率。全谱1844个波长点经GSA-iPLS进行谱区优选后,得到641个波长变量,再经DGSA-PLS进行特征波长点优选后,得到628个波长变量。DGSA-PLS回归模型验证集的决定系数(R2p)为0.920,预测均方根误差为7.178,相对分析误差为3.805。与全谱建模相比,DGSA-PLS模型的RMSEP减小了15.87%。通过波长优选,参与建模的波长点数量显著减少,有效降低了变量维度和模型复杂度,提升了预测精度和预测能力。本文通过优选碳氮比的敏感波长变量,有效提高了预测模型的鲁棒性,为直接、快速、准确测量厌氧发酵原料的碳氮比提供了新途径。     

基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测

利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。     

采用表面增强拉曼光谱技术快速检测脐橙果皮中抑霉唑残留

由于采后处理过程中脐橙保鲜剂抑霉唑易通过果皮渗进果肉中残留,不慎食用后会对人体产生危害。因此,本研究探索一种基于表面增强拉曼光谱技术（Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS）的脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测方法。首先对SERS检测条件进行优化,分别确定了最优的检测条件为反应时间2 min,金胶加入量400 μL,NaBr作为电解质溶液且加入量为25 μL。基于以上最优检测条件,以自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares,air PLS）、air PLS+归一化、air PLS+基线校正、air PLS+一阶导数、air PLS+标准正态变量（Standard Normal Distribution,SNV）和air PLS+多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）处理后的6组光谱数据为研究对象,分别采用这6种光谱预处理法建立支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型并对预测性能进行比较后发现,air PLS方法所建立模型的预测集相关系数（Coefficient of the Determinant for the Prediction Set,R_P）最大,预测集均方根误差（Root-Mean-Square Error of Prediction,RMSEP）最小。对光谱数据进行主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）特征提取,选择前7个主成分得分作为SVR预测模型的输入值。采用SVR、多元线性回归（Multiple Linear Regression,MLR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）三种建模方法分析比较其对应的预测性能,其中SVR模型的预测集R_P可高达0.9156,预测集RMSEP为4.8407 mg/kg,相对标准偏差（Relative Standard Deviation,RPD）为2.3103,表明基于SVR算法对脐橙表面抑霉唑残留的预测值越接近实测值,越能有效提高模型预测准确性。试验结果表明,利用SERS结合PCA及SVR建模,可实现对脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测。     

基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法

针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。     

银杏叶总黄酮含量近红外光谱检测的特征谱区筛选

通过区间偏最小二乘法(iPLS)谱区筛选方法、反向区间偏最小二乘法(biPLS)谱区筛选方法和联合区间偏最小二乘法(siPLS)谱区筛选方法优化光谱特征区间,建立黄酮含量分析模型,并与波数范围为4 000～8 000 cm-1的全光谱偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,采用siPLS谱区筛选方法将全光谱均匀划分21个子区间,选择两个子区间(7、12区间)联合时,建立的siPLS谱区筛选模型预测效果最佳,其交互验证均方根误差和预测均方根误差分别为2.950 0和3.000,校正集和预测集相关系数分别为0.938 4和0.943 7。因此采用siPLS谱区筛选方法可以有效选择光谱特征区域,提高建模预测能力,实现银杏叶总黄酮含量的快速检测。     

基于高光谱成像技术的菜心铜胁迫快速检测

重金属污染已经成为影响农作物生长的重要环境因素,而铜是我国农业三大重金属污染物之一.农作物受到铜胁迫后,生长发育会受到极大的影响,如何实现对农作物铜胁迫的检测对于农业生产有着极大的意义.传统检测农作物铜胁迫的方法存在分析时间长、准确性不高、易对农作物造成损害等问题.本文提出一种基于高光谱成像技术的农作物铜胁迫的快速检测...     

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。     

基于CARS-PLS的食用油脂肪酸近红外定量分析模型优化

采用CARS波长变量挑选方法优化建模,对食用油中4种主要脂肪酸（棕榈酸、硬脂酸、油酸和亚油酸）进行近红外定量分析。应用预测浓度残差法剔除奇异样本后,对样品集光谱进行标准化预处理,通过CARS优选出的波长变量分别建立4种脂肪酸的偏最小二乘法（PLS）模型。与采用OPUS软件自动优化建模相比,CARS法所建模型的决定系数（R2）、交叉校验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都优于后者所建模型。CARS法有效地简化了模型,且所挑选出的特征波长较少。     

芝麻油掺伪的近红外透射光谱检测技术

采用近红外光谱技术结合间隔偏最小二乘法分别建立芝麻油中掺入大豆油、玉米油和花生油的定量检测模型。实验配制不同比例的掺假芝麻油混合样品,采集样品在4 000～12 000 cm-1范围内的近红外透射光谱,把数据分为校正集与预测集。将4 420～12 000 cm-1波段的光谱进行各种预处理,最佳方法为平滑预处理,并利用间隔偏最小二乘波长筛选法(iPLS)选取光谱特征波段,最后采用偏最小二乘法建立掺假芝麻油的定标模型。结果显示:3种掺假芝麻油的PLS模型预测相关系数分别达到0.998、0.999、0.999,预测均方根误差分别为0.24%、0.24%和0.19%,具有较高的预测精度。实验证明近红外光谱技术对芝麻油掺假的快速检测具有可行性。     

基于近红外光谱的淀粉掺杂滑石粉检测方法研究

实验运用近红外光谱分析技术检测淀粉中掺杂滑石粉的含量;收集了国内常用的不同品牌不同种类的淀粉样本共32个,将滑石粉按不同浓度掺杂到淀粉中制备实验样本;选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用近红外光谱分析中的偏最小二乘法(PLS)进行定量分析研究。结果表明,采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关性较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测淀粉掺杂滑石粉是可行的。     

食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.583 6 mg/g和15.801 0 mmol/kg降低到了0.167 0 mg/g与9.989 3 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。     

基于太赫兹光谱的土壤重金属铅含量检测初步研究

探索应用太赫兹时域光谱用于农田土壤重金属含量检测的机理和可行性,尝试发展一种新的检测方法和手段。研究了样品制备测量方法,确定了最佳的制备参数为：聚乙烯样品盒尺寸为35mm×3.5mm×35mm,中间空隙1.5mm;压片法样品质量220mg,2.5t压力;分别制作一定浓度梯度（30~900mg/kg）的含铅土壤样品30组,使用Z-2型太赫兹时域光谱仪采集相应的土壤样品太赫兹透射光谱数据,对光谱数据进行预处理,包括平滑处理、多元散射校正、基线校正,采用全谱-偏最小二乘法、区间-偏最小二乘法和遗传算法-偏最小二乘法建立土壤样品中重金属元素铅含量的定标模型并对预测集样本进行预测。实验结果表明,采用样品盒法制作土壤样品并且基于遗传算法进行特征波段选择、结合偏最小二乘法的建模效果最佳,含重金属铅的土壤样本模型的标定集和预测集的相关系数分别为0.86和0.81,标定均方根误差和预测均方根误差分别为23.55mg/kg和39.52mg/kg。本研究通过分析土壤样品的太赫兹透射光谱吸收系数与重金属元素铅含量的相关关系,建立了较好的预测模型。     

利用表面增强拉曼光谱定量检测植物激素脱落酸

植物激素脱落酸(Abscisic Acid,ABA)在调控植物生长和发育方面具有重要作用.然而,ABA在植物组织中含量较低,迫切需要快速灵敏的检测方法.本研究建立了一种基于适配体识别和表面增强拉曼光谱(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)检测的ABA快速、定量检测方法.AB...