近红外光谱快速检测葡萄酒品质

为实现葡萄酒品质及理化指标的快速检测,在选择最优波段和光谱最佳处理方法的基础上,利用近红外光谱结合偏最小二乘分析法分别建立葡萄酒样品的总糖、总酸、酒精度、总多酚、花色苷的定量模型。结果表明,模型验证的相关系数分别为0.992 7、0.994 8、0.990 2、0.969 8和0.937 5,模型验证效果较好。基于化学计量学方法和近红外光谱数据可实现葡萄酒理化指标的快速检测。     

马铃薯可溶性固形物的近红外光谱快速定量模型及优化

[目的]为了检测马铃薯的饲用品质,用近红外光谱法建立马铃薯可溶性固形物含量(SSC)快速测定模型.[方法]以偏最小二乘法(PLS)建立原始光谱的校正模型为基础,用蒙特卡洛交互验证法剔除异常样本,经比较选择标准正态变量和均值中心化算法进行光谱预处理、光谱-参考值共生距离法划分样本集,然后对所得数据分别以PLS和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定量校正模型,并用竞争性自适应重加权采样法和风驱动-差分进化混合算法完成相应模型的特征波长和参数优化.[结果]优化的PLS模型和LS-SVM模型波长变量分别减至全光谱的8.67％、67.80％,二者的Rc 2、Rp 2、RMSEC、RMSEP、RPD分别为0.9708、0.9542、0.2586、0.2628、5.91和0.9873、0.9830、0.1705、0.1734、8.96,LS-SVM模型的各项性能指标全面优于PLS模型.[结论]2种定量模型均可用于马铃薯SSC的实际检测工作.     

基于近红外光谱技术的保水剂吸水倍率快速测定新方法

[目的]基于近红外光谱技术,研究保水剂吸水倍率的快速测定新方法。[方法]通过近红外光谱技术结合偏最小二乘法,对9种聚丙烯酰胺型保水剂的吸水倍率进行研究.[结果]保水剂样品光谱数据采用一阶导数法预处理后,应用PLS法建模预测效果最佳。真值与预测值的决定系数达99．55％,模型预测准确率都在96％以上,可应用于生产实践。[结论]应用近红外光谱技术结合PLS法可以准确预测出保水剂的吸水倍率,是一种快速、无损、环保的新方法。     

近红外光谱技术快速预测团头鲂新鲜度

采用近红外光谱技术和化学计量学方法,探究团头鲂新鲜度指标快速检测方法。选取不同的季节、产地、规格、贮藏时间的150个团头鲂样品,采集样品1 000～1 799 nm范围的近红外光谱数据,应用偏最小二乘法建立pH、TVB-N、TBA和K值的新鲜度指标定量分析模型,经不同光谱预处理方法优化和CARS挑选特征波长后,模型的相关系数分别为0.961、0.881、0.955和0.946,交叉验证均方根误差分别为0.049、1.659、0.047和2.558,模型具有较好的预测能力,为淡水鱼新鲜度快速无损检测提供了一种有效的方法。     

青花菜中矿质元素的近红外光谱快速测定

青花菜矿质元素含量丰富,传统的青花菜矿质养分评价方法步骤繁琐、耗时费力。通过电感耦合等离子体原子发射光谱法(Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometer,ICP-OES)测定青花菜中钾(K)、硫(S)、磷(P)、钙(Ca)、铁(Fe)、镁(Mg)等矿质元素含量,同时使用近红外光谱仪扫描样品,获取样品光谱文件,拟建立青花菜矿质元素的近红外光谱快速测定的方法。对化学分析结果与光谱文件在偏最小二乘法(partial least square,PLS)分析的基础上,通过Savitzky-Golay卷积平滑处理,采用不同的散射处理方式[多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNV)],以及不同导数处理方式[一阶导数(first derivative, FD)和二阶导数(second derivative,SD)]对光谱进行预处理,从而获得定标方程。结果表明:(1)K、Mg、Ca经过MSC+FD处理的结果最好,校正相关系数(coefficient of determination in calibration, RSQ)分别为0.884、0.944、0.651,验证决定系数(coefficient of determination in valibration, R²)分别为0.893、0.928、0.604,相对分析误差(residual predictive deviation, RPD)分别为2.491、2.710、1.344;(2)P经过SNV+FD处理的效果最好,RSQ、R²和RPD分别为0.733、0.703和1.117;(3)S、Fe经过MSC+SD处理的结果最好,RSQ分别为0.523、0.581,R²分别为0.537和0.416,RPD分别为1.133、1.100。建立的K和Mg的近红外光谱快速检测模型,可以用于实际应用;P可以近似定量预测,但还需要通过增加样品种类提高模型的准确度与稳定度;Ca、S和Fe的近红外模型可以通过建立高浓度和低浓度2个模型来提高模型预测度。     

基于近红外光谱的金鲳鱼新鲜度快速检测技术

挥发性盐基氮(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)是动物性食品的新鲜度指标.传统的TVB-N检测技术工序繁杂,对鱼肉具有不可逆的破坏性.本研究拟用近红外光谱技术进行金鲳鱼肉质新鲜度的检测,采用一阶微分(1st Der)、二阶微分(2nd Der)、多元散射校正(Multiplicat...     

基于近红外光谱不同波段的红松木材含水率预测分析

运用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),对所采集光谱进行一阶导数和二阶导数处理,并对未处理原始光谱、一阶导数处理光谱和二阶导数处理光谱分别在7个不同波段范围内建立红松含水率预测模型.结果表明红松样本近红外光谱经一阶导数处理,波段在1 000～2 100nm范围内所建模型最优,其校正集相关性系数为0.992 5,校...     

基于近红外光谱茶叶种类的快速识别

分别应用2种不同型号近红外分析仪测定4个不同种类茶叶的光谱曲线,对不同的光谱数据预处理方式和不确定因子系数进行比较,确立最优定性判别定标模型.结果表明,NIRsysterns6500型分析仪对不同种类茶叶的准确识别率达100%,效果较好.这种利用近红外光谱的判别技术可对茶叶的种类进行快速识别.     

应用近红外光谱分析技术定量检测植物油脂肪酸含量的研究

[目的]建立一种简单、快速、准确且无损的脂肪酸含量的定量检测方法。[方法]应用近红外光谱分析技术快速准确定量检测植物油中3种脂肪酸含量,采用偏最小二乘法PLS建立植物油中3种脂肪酸(油酸、亚油酸、亚麻酸)含量的近红外定量分析模型,并对比分析了10种光谱预处理方法对植物油中3种脂肪酸含量定量分析校正模型结果的影响。[结果]一阶导数(FD)结合多元散射校正(MSC)法的光谱预处理效果最优,经FD+MSC法预处理后采用PLS建立的植物油脂肪酸含量检测的校正模型,对油酸的验证决定系数R2为0.969 3,预测标准差RMSEP为1.3%;对亚油酸的验证决定系数R2为0.960 6,预测标准差RMSEP为1.66%;对亚麻酸的验证决定系数R2为0.973 1,预测标准差RMSEP为0.479%。[结论]研究表明,所建模型可较好地检测植物油中油酸、亚油酸、亚麻酸含量。     

小波消噪及其在小麦蛋白质含量近红外光谱分析中的应用

利用在小波变换下奇异信号和噪声在多尺度空间中的模极大值传递特性的不同,对33个小麦样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用小波消噪后重构光谱信号对小麦蛋白质含量进行偏最小二乘法交叉验证(PLS-CV).计算实例表明,在最大分解层数不同时,PLS-CV效果各不相同,但大多数的小波消噪重构光谱进行PLS-CV,相关系数R及测定系数R2都有提高,交叉校验预测均方差RMSPCV都有减小,特别在最大分解层数为6时,PLS-CV效果最好,较使用原始光谱进行PLS-CV,相关系数R从0.9222提高到0.9698,交叉校验预测均方差RMSPCV从0.8014减小到0.4983.因此,使用小波消噪方法有消除原始光谱的噪声的作用,从而使最终的PLS模型更有代表性、稳定、稳健,也提高了品质检测时模型预测精度.     

近红外光谱的主成分分析——马氏距离分类法应用于品牌卷烟烟丝的快速鉴别

 研究了对成品卷烟烟丝进行快速分类鉴别的一种方法。利用傅里叶变换近红外光谱对国内部分不同品牌的卷烟烟丝主成分进行分析,应用主成分分析——马氏距离法分类建模,结果建立了两个不同的近红外光谱判别分类模型,一个用于同一厂家生产的3个品牌成品卷烟的分类鉴别,另外一个用于云南省某知名品牌卷烟同省外同一价位的6个知名品牌卷烟的判别分类鉴别。两个模型对校验集烟丝的类归属的正确率为100%,该研究方法对成品卷烟烟丝能够进行快速、准确的定性鉴别。     

基于近红外光谱法的藜麦脂肪含量快速检测

为了探索一种快速测定完整藜麦(Chenopodium quinoa Willd)子粒脂肪含量的方法,采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱法建立数学模型并进行预测。结果表明,在10 000~4 000 cm-1波长范围内,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗脂肪近红外光谱定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗脂肪近红外定量模型的交叉验证决定系数(R2cv)为0.939 3,外部验证决定系数(R2val)为0.9235。建立的脂肪近红外光谱模型,可以用于藜麦脂肪含量的快速检测。     

应用近红外光谱法定量检测牛奶中尿素氮的研究

【目的】建立牛奶中尿素氮的快速、无损检测方法,为牛奶中尿素氮的快速检测提供支持。【方法】对200个牛奶样品进行近红外扫描,并用多功能乳制品分析仪对牛奶样品中尿素氮的含量进行测定;剔除20个异常样品后,得到由180个牛奶样品组成的得分样品,将得分样品分为定标集(144个)和验证集(36个),将正交试验设计与主成分回归法(PCR)、偏最小二乘法(PLS)、改进偏最小二乘法(MPLS)3种定量校正方法和多种光谱预处理方法结合,建立牛奶中尿素氮的近红外检测模型,利用目标函数法对模型预测效果进行评定。【结果】建立了定量检测牛奶中尿素氮的最优模型,其定标相关系数(R2)和定标标准差(SEC)分别为0.986 4和0.238 4。用验证集对所建模型进行验证,其校正相关系数(RSQ)和预测标准差(SEP)分别为0.976 0和0.360 0。利用所有得分样品对预测结果进行监控,并绘制尿素氮测定值与模型预测值的线性相关曲线,相关系数r2为0.980 5。【结论】利用近红外光谱法建立的尿素氮定量检测最优模型具有很好的适用性和准确性,可用于牛奶尿素氮的快速定量检测。     

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。     

基于近红外网络的小麦品质监测

[目的]利用自行建立的中国谷物主产区的近红外分析网络,研究小麦的品质分布监测、品种鉴别及种植省份的区域划分.[方法]应用FOSS公司的Infratec 1241型近红外分析仪构建谷物品质近红外分析网络,该网络主要由网络主机、参比实验室、网络管理中心和分布于中国粮食主产省区的网络子机构成.利用该近红外分析网络并结合GPS定位采样技术和GIS技术,对2009年的冬小麦品质分布进行监测:采用软独立建模分类法(SIMCA)对获取的近红外光谱进行分析,建立小麦品种、所在省份的识别模型.[结果]通过网络中心建立和管理模型,可以有效节约成本并具有统一的准确度和精度,该网络的一致性较好,子机与主机的相关系数高于0.92.基于该网络可构建不同尺度区域下的小麦品质分布图,从而获得不同地区小麦品质的分布信息.根据近红外网络提供的光谱数据,可进一步对小麦的品种和所在省份进行区分,对山东省5个小麦品种的识别正确率>80%,对北京、山东、江苏三省所种植的小麦的区分准确率>90%.[结论]近红外网络在小麦的品质区划分布、品种鉴别及种植省份识别方面具有较大应用潜力,可提供大范围的小麦品质数据支撑,从而为优质优价收购和政府决策提供技术支撑.     

基于近红外透射光谱及神经网络的大豆油质量分析

提出了一种基于近红外透射光谱及最速下降BP算法识别大豆油质量的方法。光谱采集范围是10 000~4 000 cm-1,将得到的近红外光谱数据作为网络的输入神经元,利用主成分分析方法得出8个变量指标数,该变量指标对样品累计贡献率达到99.9%以上;将8个主成分的特征值作为BP网络的输入向量,建立BP神经网络模型。该模型对预测样品集能正确判别,判别正确率达到100%。     

掺伪食用植物油气相色谱测定方法研究

采用正己烷提取,ＫＯＨ－ＣＨ３ＯＨ甲酯化,１０％ＤＥＧＳ填充柱气相色谱法检测,同时测定Ｃ１２：０～Ｃ２２：１十种脂肪酸甲酯,并根据不同油种其脂肪酸的特征组分和含量以及其特征组分的绝对量的不同来鉴别食用植物油的掺伪,方法安全、快速、准确、从而为植物油中掺伪检验提供了科学依据。     

青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的近红外光谱快速测定

【目的】青花菜是硫代葡萄糖苷含量非常高的十字花科蔬菜,大量医学和营养学研究表明,青花菜具有防癌抗癌的显著功效,其防癌抗癌特性主要与硫代葡萄糖苷的多种降解产物有关,尤其是4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)的降解产物。本研究拟建立青花菜抗癌硫代葡萄糖苷的近红外光谱快速测定方法。【方法】采用高效液相色谱法(HPLC)测定青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的含量,将近红外光谱仪扫描样品所获得的光谱文件与化学分析结果在偏最小二乘回归法(partial least squares,PLS)分析的基础上,采用不同的散射处理方式(SNV、Detrend、SNV+Detrend)和导数处理方式(FD、SD)对光谱数据进行预处理,从而得到定标方程,再进一步对模型进行验证。【结果】4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)是青花菜中存在的主要硫苷,占总含量的60%以上。90份青花菜的硫苷组分含量结果表明RAA平均含量最高,含量变化范围最大,平均含量为6.20μmol·g-1,变化范围为0.66—14.54μmol·g-1;GBC平均含量为4.43μmol·g-1,...     

中草药大黄小波变换的近红外光谱聚类分析

采用小波变换技术对近红外光谱压缩,减少训练时间,并以聚类法定性,以鉴别不同产地的大黄(Rheum palmatum L.).该方法可有效鉴别不同产地的大黄,与传统鉴别结果基本一致.结果表明,近红外漫反射光谱法作为一种快速简便的分析技术,可用于大黄等中草药的质量控制,为大黄的生药鉴定提供参考.     

近红外光谱技术在烟草成分分析中的应用进展

对国内外近红外技术在烟草成分分析中的应用和发展进行了较详细的综述,认为近红外光谱分析技术在烟草分析方面发挥着重大作用,而且具有广阔的应用前景.