基于近红外光谱的卷烟加料均匀性检测

结合近红外光谱分析技术在烟草分析上的应用,通过对加料后的烟丝进行近红外光谱分析,发现近红外光谱分析法可用于卷烟加料均匀性研究。利用扫描谱图及料液的施加比例,初步探索了卷烟加料均匀性近红外光谱分析的数学建模,模型验证误差2%,具有较好的实用价值。     

近红外光谱云计算分析系统构架与实现

传统的近红外光谱分析系统是单机版,建模工作难度大。为了在近红外光谱分析中实现对现有光谱模型资源共享,提出利用云计算中心的高性能服务器代替单机版的主机,然后在云服务器上开发近红外光谱软件分析系统,并详细分析了近红外光谱云分析系统的构架与设计步骤。该系统可以实现近红外光谱数据的预处理、定量分析、定性分析以及光谱模型查找和光谱模型转移等功能。最后以潲水油近红外光谱定性鉴别为例,分析比较了单机版和基于云计算的近红外光谱分析结果。在近红外光谱云分析系统中,对预测集58个样品进行判别,总体鉴别正确率为86.21%,这一结果与在单机环境下的分析结果完全一致。实验结果表明近红外光谱云分析系统具有成本低、建模方便、接入方式灵活、可实现资源共享和远程访问等优点。     

基于NIR和Raman光谱的果蔬质量检测研究进展与展望

主要回顾了可见/近红外光谱分析技术和拉曼光谱分析技术在果蔬品质与安全检测领域的研究进展。可见/近红外光谱分析技术在果蔬品质的定量分析（包括糖、酸等内部成分含量和坚实度等组织物理属性等）、果蔬品质的定性分析（如缺陷检测、成熟度分级、货架期/储藏期判断等）、果蔬生长/加工过程监测、果蔬生长环境条件分析以及果蔬安全检测、果蔬品种与产地溯源等方面获得了广泛应用。拉曼光谱分析技术在果蔬内部成分分析（尤其是类胡萝卜素含量）、品质分级、成熟度辨别、缺陷/损伤检测等方面获得成功应用,在果蔬农残与微生物污染检测方面也比可见/近红外光谱分析技术更具潜力。此外,还分析归纳了光谱分析技术在果蔬品质与安全检测领域的优势与不足,并展望了今后的发展趋势。     

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。     

近红外光谱检测技术在生物生产中的应用

近红外光谱检测技术是一门多学科交叉技术,它的发展既取决于光谱分析技术和化学分析技术的进步,又取决于计算方法和设备的更新。为此,叙述了近红外光谱检测技术的基本原理和技术特点,并对其在生物生产方面的应用进行了综述。     

基于变量选择的堆肥胡敏酸含量近红外光谱分析

为探讨基于选择的近红外光谱变量定量判别堆肥腐熟度的可能性,为堆肥发酵终点判定及开发相应的近红外漫反射光谱控制设备提供理论基础,采集了100份堆肥样本,用湿化学方法分析了堆肥样本中的胡敏酸含量,采集范围为4 000~9 000 cm~(-1)波段的光谱,进而利用该近红外光谱进行预处理方法的优化研究及堆肥胡敏酸感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于近红外光谱分析的堆肥胡敏酸定量模型。结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息;利用C_4小波系数对58个堆肥样本进行建模,对42个预测集样本进行预测,预测集均方根误差和R2分别为0.113 8%和0.926 6,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.834 8。对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了堆肥中胡敏酸的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定堆肥样品中胡敏酸测定的模型。基于小波系数的模型优于传统的近红外光谱全谱模型,对于堆肥胡敏酸的测定取得了较为准确的预测结果。     

加料过程物料混合均匀性数字化表征评价研究

为揭示加料滚筒内复杂系统的内在关系和规律,满足企业自动化生产线的精细化生产需求,选取某规格一类制丝加料生产线,通过对加料设备建模,并建立烟丝、滚筒模型,仿真计算出滚筒内烟丝运动、料液分布状态。通过仿真数据、高速摄像图像处理技术与试验验证,构建了加料过程物料混合均匀性评价指标体系,提出了4项关键评价指标。采用主客观组合赋权法对烟丝混料均匀性评价指标进行赋权,得出烟丝混料均匀性效果,给相关企业制丝线的加香加料过程质量控制提供了参考依据。     

近红外多组分分析中异常样本识别方法

近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。     

饲料中动物源性成分显微近红外光谱检测分析

探讨了应用显微近红外光谱分析技术检测饲料中动物源性成分的可行性.利用12个动物源性成分饲料样品和14个植物源性成分饲料样品建立偏最小二乘定标模型,数学预处理方法为导数+多元散射校正,利用平均光谱来优化模型实现数据压缩,模型的决定系数、交互验证标准差分别为0.969、0.090.4个配合饲料样品作为外部验证未出现误判.结果表明显微近红外光谱分析技术可用于检测饲料中动物源性成分.     

农产品近红外光谱分析系统综述

近红外光谱分析系统是农产品品质检测的重要研究内容。为此,主要介绍了近红外光谱分析系统的研究现状,分析总结了建立数学模型、预处理方法、光学系统设计、光源控制系统设计和温度控制系统设计等近红外光谱系统的关键问题,旨在对近红外光谱分析系统的研究、设计提供新的思路与建议。     

在线近红外饲料品质监测平台设计与试验

为实现在线近红外技术在饲料生产线上的有效应用,设计了一种针对非接触式近红外探头的在线饲料监测平台,该平台安装于斗式提升机与旋转分配器之间的下料溜管处,通过平台内部加入挡板结构、形成集料空间,影响饲料颗粒的运动轨迹,降低料流速度,提高料流的均匀稳定性。基于平台的几何结构参数构建了EDEMRecurdyn耦合仿真模型,以在线近红外饲料监测平台的方管长度、方管宽度、固定挡板角、固定挡板长度为试验因素,以饲料颗粒在平台内的平均速度和变异系数为评价指标,进行了四因素三水平正交试验。试验和极差分析表明,方管宽度对饲料料流速度和均匀度特性的影响最显著;平台结构参数的最优方案为:方管长度850 mm、方管宽度250 mm、固定挡板角20°、固定挡板长度180 mm,此时饲料颗粒的平均速度为0.87 m/s,变异系数为5.32%。通过样机试验验证了仿真优化结果的有效性,该平台可持续获得满足在线分析要求的近红外光谱曲线。     

基于近红外光谱的山核桃的品种鉴别

为实现对山核桃品种的快速鉴别，采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱，对光谱数据进行了标准正态变量变换（standard normal variate transformation，SNV）预处理后，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）法实现了光谱的差异可视化，基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率，采用主成分分析降维后数据结合线性判别（PCA-LDA）的分类方法，该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明，近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。      

航空双喷嘴静电喷头的设计与试验

针对航空静电喷雾装置采用的双喷嘴静电喷头进行了结构设计,从理论上分析了双喷嘴环状电极诱导的空间电场对雾滴粒径及荷电效果的影响。建立了泵-喷头-粒径分析-荷质比测量系统,对双喷嘴静电喷头的喷雾特性进行了试验分析。试验表明,当充电电压为10kV时静电喷雾可以产生分布均匀、平均体积中径为81.8μm的小雾滴,并可获得2.65mC/kg的最大荷质比。     

香根草叶片铅含量的近红外光谱快速检测

提出了一种应用近红外光谱技术快速检测香根草叶内重金属铅含量的方法,采用多种预处理方法建立偏最小二乘法(PLS)模型并对建模效果对比分析,得出最优预处理方法。结合不同波段选择方法优化PLS模型参数,建立了香根草叶内重金属铅含量定量分析模型,预测决定系数R2为0.87,预测均方根误差RMSEP为0.18。研究结果表明,利用近红外光谱技术快速定量检测香根草叶内重金属铅含量具有可行性。     

基于近红外光谱的烤烟精准水分管理研究进展

概述了近红外光谱分析技术的原理及其应用于作物水分实时监测的研究进展,综述了烤烟精准水分管理的研究现状,分析了近红外光谱技术在烤烟精准水分管理上的可行性及其难点,以期为推动近红外光谱技术在烤烟精准水分管理上的应用提供参考。     

近红外图像处理技术在国外农业工程中的应用

介绍了近红外图像应用原理和发展特点，并综合分析了近红外图像处理技术在国外农产品品质检测、杂草识别、病虫害检测、作物生长状态监测等多个方面的应用和研究现状，并对近红外图像处理技术在农业中的应用前景做了展望，以促进我国在该领域的研究。     

基于近红外光谱的活性米品质检测研究

选取105份具有代表性的活性米样品,研究光谱范围在918~1 045nm内12个波长点的近红外反射光谱与其品质的相关性。利用近红外光谱技术和多元线性回归、主成分回归和偏最小二乘法3种校正方法对活性米中γ-氨基丁酸、水分、蛋白质、淀粉、明度值、红度值及黄度值进行定量分析;选出最优校正模型,模型的预测决定系数分别为0.903、0.964、0.953、0.951、0.949、0.961、0.916,预测标准偏差分别为0.598、1.367、1.367、2.688、0.996、50.144、0.952。研究结果表明:应用近红外光谱技术检测活性米品质是可行性的。     

测试部位对猕猴桃近红外光谱响应特性的影响

应用近红外光谱漫反射技术,采集猕猴桃赤道附近不同测试部位的近红外光谱,对不同测试部位的平均吸光度和噪声进行差异性分析,对不同测试部位的近红外光谱波峰位置、不同波长处的吸光度以及近红外光谱糖度定量分析模型的预测精度进行了单因素方差分析.同一猕猴桃在赤道附近的不同测试部位,其近红外光谱平均吸光度及噪声的波动性较小,波峰位置差异不显著;同一猕猴桃在相同的波峰位置处,不同测试部位的吸光度差异不显著.越是靠近长波近红外区,吸光度的相对标准偏差越大,但是从总体上看,不同波长位置、不同测试部位吸光度的离散度都不大;用不同测试部位的光谱所建立的糖度定量分析模型检测精度差异不显著.猕猴桃赤道附近不同测试部位的近红外光谱都可以用来分析整个猕猴桃的品质.