牛肉近红外光谱的地域及饲养期特征分析

 【目的】探讨利用近红外光谱分析技术区分不同地域来源和饲养期牛肉的可行性,为牛肉产地溯源和产地确证等监管措施提供分析方法和理论依据。【方法】利用近红外光谱仪测定在内蒙古太仆寺旗、陕西杨凌区、河南南阳市实施的人为迁徙饲养模型试验中的18头肉牛肌肉样品的光谱,结合饲料和饲养方式,比较地域和饲养期样品之间的光谱特征差异,并利用主成分分析比较样品的空间分布。【结果】牛肉样品近红外光谱特征与地域、饲料种类和饲养方式等因子密切相关;同一地域不同饲养期和同一饲养期不同地域牛肉的近红外光谱特征均有显著差异;利用主成分分析能将不同地域来源和饲养期样品区分开。【结论】地域和饲养期对牛肉近红外光谱均有显著影响,进行牛肉产地溯源和产地确证时必须考虑地域和饲养期等因子;近红外光谱分析技术用于区分不同地域来源和饲养期的牛肉是可行的。     

2015年江油附子病害情况调查

[目的]了解江油附子病害发病情况及规律。[方法]于2015年2~6月调查江油太平镇附子道地产区及种块产区病害发生情况。[结果]不论是太平镇附子产地还是敬元乡种块产区,2015年均以白绢病、根腐病、霜霉病、叶斑病、病毒病5种病害为主。[结论]为制定附子病害综合防治方案提供了参考。     

近红外光谱法快速鉴别真伪平谷大久保桃

［目的］实现对真伪平谷大桃的快速鉴别。[方法］选用65个当地果园的平谷大久保桃和115个其他产地大久保桃进行试验,使用傅立叶近红外光谱仪对样品进行吸收光谱扫描,采用OPUS化学计量学分析软件对样品的光谱进行处理。［结果］通过对光谱全波段的考察,发现在7500-4000cm-1波段范围信息量较丰富,区别较大,选取此光谱区域进行后续处理。经一阶导数＋矢量归一化预处理,利用因子化法、合格性测试和主成分分析法（PCA）建立平谷大久保桃的鉴别模型,结果表明所建立的3种模型都能准确鉴别真伪平谷大久保桃,鉴别正确率高于95%。［结论］采用近红外光谱结合模式识别技术可快速、准确地鉴别平谷大久保桃的真伪。     

茶叶溯源技术研究进展

为对茶叶质量安全进行有效跟踪与追溯,对产地进行快速、准确、简捷地鉴别,探讨利用R．FID技术、铅同位素指纹溯源技术、近红外光谱分析技术、X射线荧光技术以及热分析技术,建立茶叶质量安全跟踪与追溯体系,一旦发现茶叶存在质量安全问题,可结合茶叶产品信息数据库对茶叶质量进行跟踪与追溯,以查出问题的环节并对茶叶的产地进行鉴定。     

江油附子病害情况调研报告

江油附子种植历史悠久,是公认的道地产区.受多年连作、病害爆发,城市扩张和劳动力流失等原因影响,江油道地产区面积和产量严重缩水,道地产区面临被新产区替代的风险.本文介绍了江油附子主要病害以及生产过程中存在的问题,并提出了相应的建议.     

基于近红外光谱技术与独立分量分析鉴别辉南火山岩大米

以吉林省辉南县148个具有代表性的大米为样品,利用波数为12 000～4 000 cm~(-1)的傅里叶近红外光谱仪,采用主成分分析(PCA)、聚类分析(HCA)、独立分量分析(ICA)进行原产地保护(PDO)大米产地鉴别。PCA把68个PDO大米成功从148个大米样品中分出,PDO大米有单独的主簇;HCA在PCA基础上对样品聚类,PDO大米和非PDO大米的波段聚类效果正确率达100%。ICA结合近红外光谱,以大米直链淀粉含量值作为产地鉴别的代表值对水稻的内部品质进行定量建模,对5种不同处理光谱模型进行交叉验证。结果表明:经预处理光谱和交叉验证显著提高校准模型的准确性;一阶导数+SG11点平滑预处理模型为最佳模型;PDO大米通过校准模型进行产地鉴别效果达到100%。这说明独立分量分析方法结合近红外光谱可对辉南县PDO大米产地进行鉴定,具有一定的可行性和商用价值。     

江油附子霜霉病防治研究

为筛选出江油附子霜霉病的有效防治药剂,开展了5种市面常见药剂田间筛选试验,结果表明,50%烯酰吗啉对附子霜霉病防治效果最好,可在江油附子道地产区大面积使用。     

苹果贮藏中水心消失速率的研究

利用可见-近红外光谱和X射线成像技术研究了水心苹果贮藏中水心消失速率.采用PLSDA和平均灰度值法对水心判别,研究120水心苹果贮藏中的光谱及灰度图像的变化规律.结果表明:PLSDA和平均灰度值法对水心判别,判别正确率分别为96.7%和97.43%;水心消失速率在贮藏前期高于贮藏后期;水心苹果平均光谱峰面积与贮藏时间拟合方程为:y=-0.0002x3 0.0733x2-7.405x 342.06;该实验条件下,近红外平均能量谱峰面积和X射线图像平均灰度值的贮藏临界值分别为110.21,143.91.实验结果表明可见-近红外能量光谱和X射线成像技术可以快速、无损、准确鉴别苹果水心及检测贮藏变化规律.     

基于近红外光谱的纽荷尔脐橙产地识别研究

【目的】中国柑橘产区分布广、生态类型复杂,不同产地纽荷尔脐橙果实品质和市场效应具有较大差异。研究基于近红外光谱技术的柑橘产地识别技术,利于不同柑橘产地果品的识别和鉴伪。【方法】从中国南方17个纽荷尔脐橙主要产地选择代表性成年果园,分别采摘成熟鲜果样品100个。利用SupNIR-1500近红外分析仪采集脐橙果实赤道部、肩部表面以及果汁滤液的近红外反射光谱,光谱波长范围为1 000-2 499 nm。采用主成分分析法对原始光谱数据进行预处理,提取近红外光谱的特征信息以降低数据集维度以及噪声。研究人工神经网络理论,构建由一个输入层、一个具有非线性激励函数的隐藏层和一个输出层组成的典型的3层人工神经网络识别模型。研究由径向基函数作为核函数、以光谱主成分作为输入的支持向量机模型,构建由126个分类器组成的一对一扩展支持向量机模型。研究遗传算法优异的自然选择特性,利用遗传算法从光谱主成分中选择出最优的特征基因子集作为支持向量机的输入,构建遗传算法-支持向量机模型。利用3种模型分别对果汁滤液的近红外反射光谱数据进行分类,从而实现产地识别测试,并根据产地识别精度筛选出最优的产地识别模型。进一步对比该最优识别模型对果实赤道部、肩部反射光谱数据的识别精度,从而确定识别精度最高的光谱数据采集源。【结果】利用所建立的3层人工神经网络模型对纽荷尔脐橙果汁滤液的近红外光谱进行产地识别测试,确定当输入神经元数量为11、隐藏神经元数量为13时,模型对果实产地识别的最佳精度达81.45%。采用一对一扩展方式建立支持向量机产地识别模型,研究确定采用径向基函数作为核函数,当主成分数量为20时,脐橙产地识别精度最高可达86.98%。测试利用遗传算法-支持向量机混合模型进行脐橙产地分类识别,确定当种群数量为200、遗传代数为100、交叉概率0.7、突变概率0.01时,遗传算法选择出最优的基因子集进行产地识别,遗传算法-支持向量机模型的产地识别精度最高可达89.72%,优于人工神经网络分类模型和支持向量机分类模型的产地识别精度。进一步利用遗传算法-支持向量机产地识别模型对果实赤道部及肩部的果面反射光谱进行产地识别测试,得到对应的最高识别精度分别为80.00%和69.00%。【结论】遗传算法-支持向量机模型对果汁反射近红外光谱进行产地识别精度最高,优于人工神经网络模型和支持向量机模型。该模型对果实赤道部反射光谱进行分类的精度次于果汁滤液反射光谱但优于果实肩部反射光谱,因此,可利用赤道部的反射光谱实现非破坏性果实产地分类识别。     

HPLC指纹图谱在附子药材道地性鉴别中的应用研究

[目的]研究附子药材的HPLC指纹图谱,并采用该方法作为区分附子道地和非道地药材的参考,建立附子药材的质量控制方法。[方法]色谱条件为:色谱柱为Waters XB-C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),柱温30℃,流动相为40 mmol/L醋酸铵(氨水调节pH10.0)-乙腈梯度洗脱,流速1.0 ml/min,检测波长为240 nm,分析时间为70 min,进样量20μl。[结果]道地产区6批附子药材样品的化学成分比非道地产区要复杂,共确定出了22个共有峰,相似度较高,均在0.926以上,但从共有峰的峰面积比值来看,不同产地附子所含成分的含量有一定差异;非道地产区6批附子药材样品中存在15个共有峰,药材化学成分比道地产区要简单,相似度相对较差,均小于0.879,说明各非道地产区药材差异明显。[结论]HPLC指纹图谱稳定性和重复性较好,能很好地区分道地和非道地附子药材,为更好地控制附子药材内在质量提供科学依据。     

输电线路下行林区优势树种的冠层光谱特征分析

通过对安徽省池州市青阳县输电线下行通道的优势树种进行光谱测量与分析,以建立优势树种光谱库,为输电线通道下行林区的树种精细分类提供理论和技术支持。利用便携式光谱仪对研究区6个优势树种的冠层光谱数据进行采集,并生成平均冠层反射光谱曲线,经过导数变换、植被特征参数(蓝边、黄边和红边)分析及冠层光谱的可分性研究,进而分析出不同树种的不同波段光谱特征差异。结果表明,在原始光谱可见光波段毛竹冠层反射率高于其他树种;而在近红外波段,栎树的冠层反射率高于其他树种。6个树种的蓝边位置、黄边位置及红边位置存在差异较小,毛竹的蓝边斜率最大;杉木的黄边斜率最大;栎树的红边斜率和红边面积均为最大。通过可分性研究可知,原始光谱在550 nm、900 nm及一阶导数光谱在718 nm处,有助于精细区分不同树种类型。     

X射线荧光光谱分析粉末样品制备方法的改进

ARL9800X荧光光谱议可用于块状金属固体和粉末样品的X射线荧光光谱分析。介绍了ARL9800X荧光光谱议在使用过程中样品制备方法。     

近红外反射光谱（NIRS）分析技术及其在农业上的应用

论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术特点,介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程,最后重点论述近红外反射光谱技术的应用现状及其发展前景。     

小波去噪对近红外光谱鉴别转基因菜籽油的影响分析

【目的】建立基于近红外光谱的转基因菜籽油定性鉴别模型,研究小波去噪对光谱的预处理对鉴别准确率的影响。【方法】利用前期已收集的鲁花、金龙鱼等6种品牌的瓶装或桶装的菜籽油共计117份样品,其中转基因菜籽油样品53份、非转基因菜籽油样品64份,采用德国BRUKER公司的MATRIX-F型傅里叶近红外光谱仪对这些样品进行全谱段的光谱采集;利用小波分析对菜籽油光谱数据进行预处理,选用db3小波对光谱进行软阈值去噪;在菜籽油样品近红外光谱数据的基础上,采用判别偏最小二乘法(DPLS)建立转基因菜籽油定性鉴别模型。【结果】对比小波去噪预处理前后转基因菜籽油鉴别的准确率,DPLS鉴别模型的准确率从96.43%提升到了100%。【结论】小波去噪预处理可以有效地提高近红外光谱转基因菜籽油鉴别模型的准确率。     

近红外光谱技术在农产品检测中的应用研究进展

近红外光谱技术作为一种快速、高效、无损的分析技术,已被广泛应用于农产品检测领域.近红外光谱技术结合化学计量学方法,可有效实现农产品营养成分和质量安全的检测,亦可用于农产品产地溯源和作物育种.该文综述了近红外光谱技术在农产品检测中的应用现状,并对其今后的发展进行了展望.     

近红外漫反射光谱法用于不同人参种子的鉴别

目的建立近红外漫反射光谱法鉴别不同种类的人参及西洋参种子。方法利用近红外光谱(NIRS)法对不同产地和种类的人参及西洋参种子样品进行聚类分析并建立了鉴别分析模型。结果聚类分析结果良好,所建立的鉴别分析模型能有效地判别人参及西洋参种子的类别。结论近红外光谱法能够实现人参及西洋参种子的快速无损分析,为区分不同种类的人参及西洋参种子提供了一个客观的评价方法。     

PLS回归法建立适应温度变化的近红外光谱定量分析模型

研究了近红外光谱定量分析模型对于样品温度的适应性。以42个不同品种的大豆为实验材料，用2台光谱仪分别独立测定了样品在5种温度下的近红外光谱。对于2台光谱仪测定的光谱，均依据光谱信息选择部分光谱，采用PLS回归法对大豆样品的粗蛋白质和粗脂肪含量分别建立了近红外光谱定量分析模型。并以剩余样品对模型进行预测检验。4个模型的预测结果均表明：超过94％的检验样品的预测相对误差小于5％．说明了预测样品处于5～40℃时，模型都有较好的预测效果。     

苹果近红外光谱采集影响因素研究

[目的]对不同影响因素条件近红外光谱信息的准确性进行研究,优化嘎啦苹果近红外光谱采集试验条件。[方法]以嘎啦苹果为试材,使用ASD公司的FieldSpec3光谱仪在常温条件下进行近红外光谱采集,探索了环境杂散光、仪器稳定性、不同测距、不同色差、不同部位、不同货架期等条件对采集光谱的影响。[结果]杂散光对近红外光谱的可见光区域有明显影响;固定光谱阵列检测器型光谱仪器在9h内重复测量的稳定性高;裸光纤在除0mm外的2.5～12.5mm测距上吸光度保持重复稳定;同一苹果的不同色差对光谱的影响在可接受区间内;苹果赤道面上的光谱稳定性较果柄和果鄂部好;常温条件下,不同货架期对苹果样品的近红外光谱产生显著影响。[结论]该研究可为苹果近红外研究人员和分析工作者提供参考。     

基于LS-SVM的烤烟烟叶产地判别

为了探索一种快速有效的烤烟烟叶产地鉴别方法,利用近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)对烤烟烟叶的产地进行了判别。选择云南、湖北、河南三地不同等级烤烟烟叶作为研究对象,对原始光谱数据进行平滑和附加散射校正(MSC)预处理后再进行主成分分析,选择4～12个主成分作为输入变量进行LS-SVM建模。结果显示,该LS-SVM模型预测效果较好,预测相关系数rp≥0.990 7,预测标准误差(SEP)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.755 1和1.737 3,优于偏最小二乘回归(PLS)的预测结果,基于LS-SVM的近红外光谱技术能够很好地对烟叶产地进行判别。     

基于近红外光谱法的玉米钾营养快速测定研究

本文利用近红外漫反射光谱对玉米叶钾营养含量进行快速测定的研究。以农大265玉米为材料,采用偏最小二乘回归法(PLS)建立玉米叶片中钾含量与光谱数据的校正模型,其决定系数Rc2=0.9783,交叉验证决定系数Rv2=0.9133,交叉验证均方差RMSECV=1.6499,模型因子数Factor=12。结果表明,利用近红外漫反射光谱法快速测定玉米叶片中钾营养含量是可行的,为近红外光谱仪快速测定玉米叶钾含量提供了理论依据。