食品检测中近红外光谱分析技术的应用研究

为了实现对食品成分、品质等方面的准确检测,为食品安全监管和质量控制提供有效的技术支持,引入近红外光谱分析技术,开展了该项技术在食品检测中的应用研究。通过样品制备、选择光谱采集设备、设置采集参数,采集食品近红外光谱,引入标准正态变量变换算法和自适应滤波算法,预处理采集的光谱数据,基于预处理后的数据,结合主成分分析法,构建食品成分特征与近红外光谱数据之间的数学模型,实现近红外光谱分析技术在食品检测的应用设计。实验结果表明,提出的研究应用后,食品成分检测结果与真实值更加接近,检测均方根误差较小,食品检测的准确性得到了显著提升。

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用研究进展

玉米是我国重要的粮食作物和动物饲料来源。为实现精准化营养和自动化加工,在玉米种植、仓储、深加工、饲用等领域,玉米的营养品质、安全指标及种子质量等备受关注。传统的化学检测方法会对样品产生破坏,耗时耗力,并且需要专业的技术人才进行操作,难以满足日益增长的玉米检测需求。近红外光谱分析技术具有检测速度快、操作简单、多组分同时分析等优点。本文主要综述近红外光谱分析技术在检测玉米的化学成分、安全指标、种子质量等方面的研究进展,旨在为近红外光谱分析技术在玉米的品质评价、种质选择等方面的检测应用提供参考。

中红外光谱分析技术结合化学计量学方法快速分析酱香型白酒酸酯含量

采用中红外光谱分析技术结合化学计量学方法对酱香型白酒轮次酒中的总酸及总酯含量进行定量分析,采用标准正态变量(SNV)对光谱进行预处理,应用遗传算法(GA)分别结合偏最小二乘法(PLS)及最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立定标模型,并采用独立测试集样品对模型准确度进行验证。结果表明,采用标准正态变量(SNV)对样品光谱进行预处理可提高建模效果,而经遗传算法(GA)对特征变量优化后建立的偏最小二乘(PLS)模型分别将总酸、总酯两项指标模型的变量数降低至38及25个。以GA优选的波长作为输入变量建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型效果更优,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别提升至0.994及0.987,预测均方根误差(RMSEP)分别降低至0.031、0.082,相对分析误差(RPD)值分别为11.94、8.05。验证实验结果表明,总酸及总酯模型的决定系数(R2)分别为0.993、0.985,RMSEP分别为0.036、0.089,表明建立的定标模型准确度及稳定性良好,可快速检测酱香型白酒中的总酸和总酯含量,为液体白酒品质的快速分析方法研究提供技术借鉴。

近红外光谱分析技术在玉米青贮饲料检测中的研究进展

玉米青贮饲料因其丰富的营养物质、适口性好、更长的储存时间等优势,已成为反刍动物不可或缺的基础日粮,青贮饲料品质优劣直接影响反刍动物生产性能。近红外光谱分析技术因其快速、准确、非破坏性等特点,广泛应用于青贮饲料质量的检测。本文基于全株玉米青贮质量分级指数(CSQS)的指标,阐述应用近红外光谱技术构建玉米青贮饲料中的营养指标、发酵指标和安全指标预测模型,及其影响模型构建的关键因素,旨在为牧草建立近红外营养成分参数预测模型提供参考依据。

煤质近红外光谱分析中数据挖掘技术的应用

为全面了解煤炭性质,提高煤炭加工利用率,掌握煤炭品质规律显得尤为重要。近红外光谱分析技术应用优势显著,能够为煤质分析提供技术保障。研究发现,近红外光谱分析中数据挖掘技术发挥了重要的作用,进一步为建模提供了数据支撑。基于此,本文主要基于人工智能与灰分反射光谱特征的煤炭质量分析这一项目进行研究,旨在为煤质分析工作的开展提供参照和指导。基于低碳减排、节能环保理念,煤炭能源生产和消费趋势逐渐向低碳、环保方向发展。煤炭作为我国的主体能源,合理开发利用煤炭能源,可以更好兼顾生态效益、经济效益以及社会效益。有研究指出,加强煤质分析,是加快推动煤炭产业转型升级的关键,因此,探寻准确率高、快速高效的煤质分析技术至关重要。

近红外光谱分析仪在水泥生料质量控制中的应用

介绍了NIR近红外光谱分析技术的特点及发展历史,提出了近红外光谱分析技术应用于出磨水泥生料质量检测控制时需关注的技术要点。近红外光谱分析仪安装于生料出磨斜槽处时,取样器宜为自动取样送样设备,取样点应尽量靠近NIR检测点,保持NIR检测位点为微负压状态,NIR分析仪工作时需进行降温处理,以确保NIR分析结果在误差允许范围内。对比分析了PGNAA中子活化分析技术和NIR分析技术的优缺点,结果表明,NIR分析技术的市场准入更便捷,综合成本优势更明显,后期维护更简易,具有广阔的应用前景。

红外光谱分析中几种常用样品制备方法简介与应用实例

介绍了红外光谱(IR)分析过程中常用的测试方法以及与之匹配的样品制备方法,总结了常用的样品制备方法的操作注意事项和优缺点。选取了5种常用的固相或液相的炼化原料及产品作为分析对象,比较采用不同的IR测试方法和样品制备方法所带来的谱图结果上的差异,以寻求谱图质量更高、操作更简单、成本更低的样品制备方法。实验表明:衰减全反射(ATR)测得的IR谱图基线更为平整,能很好地保留高密度聚乙烯的原始结晶形态,满足对样品定性分析的需求;对于易吸湿的硬脂酸钙,石蜡油研磨法操作简便,能有效阻隔样品与水气的接触,有利于获得高质量的IR谱图;有挥发性的丙酮用液膜法制样,采用双片一次性KBr压片替代费用较高的KBr窗片,既减小了样品挥发对IR谱图质量的影响,又降低了分析成本,是很实用的液体制样改进方法。

近红外光谱分析技术在线测定颈痛颗粒流化床制粒过程中的水分

目的利用近红外光谱分析技术快速测定颈痛颗粒流化床制粒过程中水分的含量。方法以颈痛颗粒为研究对象,对流化床生产设备的视窗进行改造,采用Micro NIR PAT-U对生产过程进行在线监测,利用偏最小二乘法建立颈痛颗粒流化床制粒过程中水分的定量分析模型。结果最终建立的水分含量PLS定量模型RMSEC、RMSECV、RMSEP、R^(2)_(c)、R^(2)_(cv)、R^(2)_(p)分别为0.2454%、0.2871%、0.2798%、0.9091、0.8806、0.9046,外部验证的平均相对误差为3.0%。结论近红外光谱分析技术可以替代水分测定仪,对颈痛颗粒流化床制粒过程中水分的含量进行在线、快速、准确地测定。

基于红外光谱分析与改进CNN的智能道路质量检测技术

为了精确、快速地识别道路表面的质量情况,及时进行维保,文中提出了一种基于红外光谱分析与改进CNN的智能道路质量检测技术。该方案根据路面图像的红外光谱特征,通过红外光谱识别技术来判断路面是否存在裂缝。为了精准地检测出路面上的裂缝,同时还对CNN模型的ResNet34进行改进,提出了一种编码器-解码器体系结构的检测网络。在仿真实验中,所提出的道路质量检测方法得到的准确率为98.70%,召回率为99.00%,F1值为98.34%,mIoU为76.24%,其检测所需的时间消耗仅为0.51 s,优于SegNet、U-Net和DFN等深度学习方法。

近红外光谱分析在食品检测中的主要应用

本文围绕红外光谱的区分、近红外光谱分析技术的发展、近红外光谱分析技术的应用原理,对红外光谱分析技术进行了介绍。在此基础上,本文对近红外光谱分析技术在食品检测中的具体应用方式进行了分析,希望为相关从业人员提供一定的参考,全面提高对食品安全性、原产地的检查准确度,为保障我国食品市场的稳定性做贡献。

现代近红外光谱分析在食品检测中的应用

随着国民经济的不断发展以及国民生活水平的提升,人们越来越重视食品安全问题,这也使得食品检测成为了国民的关注重点之一。现代近红外光谱技术是一种新型食品检测技术,本文主要对现代近红外光谱技术的应用价值与应用措施进行了简要分析。

喷气燃料近红外光谱分析的整体不确定度评定

针对喷气燃料近红外光谱分析是仪器本身与分析模型两部分共同作用的一种间接校正分析,提出对喷气燃料近红外光谱分析方法误差应采用测量不确定度来评定。以喷气燃料20℃运动粘度近红外光谱分析为例,从整体测量不确定度的角度,充分考虑近红外光谱分析方法中各种不确定度来源,将近红外光谱仪、标准数据测定和NIR定量分析模型3个方面的不确定度确定为NIR测量结果整体不确定度的3个分量,并分别计算各分量的相对不确定度,其中对NIR定量分析模型引入的不确定度分量采用基于验证数据的β-CTI不确定度评定方法进行评定。得到的近红外光谱仪、标准数据测定和NIR定量分析模型引入的不确定度分量分别为0.11%、0.36%和0.683%,各自在整体不确定度中所占权重分别为10%、31%和59%。最后得到喷气燃料近红外光谱分析的整体相对合成不确定度为1.56%。从不确定度分量的大小可以看出,NIR定量分析方法的准确性在很大程度上依赖于所建分析模型。喷气燃料的近红外光谱分析整体不确定度的评定可有效评价该类分析方法的准确性和可靠性,并可为其他物质近红外光谱分析测定的不确定度评估提供借鉴。

基于红外光谱分析的玻璃钢强度监测技术试验研究

为了解决在用玻璃钢制品力学性能评估问题,开展了不同温度下玻璃钢材料老化试验,测试了不同老化阶段玻璃钢材料的拉伸强度、弯曲强度等力学性能与红外光谱透过率等光谱特性,分析了不同老化阶段力学性能与红外光谱特性的相关性。结果表明,所选玻璃钢在90℃下,不同老化阶段拉伸强度变化率与特定波数(2352 cm^(-1))红外光谱透过率相对变化率负线性相关,其他力学参数变化率与红外光谱透过率相对变化率相关性较差;在150℃老化条件下,力学性能与红外光谱特性无明显相关性。根据上述规律,建立了基于红外光谱分析方法的在用玻璃钢力学性能监测技术,对玻璃钢预留样品开展红外光谱性能测试即可评估在用玻璃钢拉伸力学性能。

傅里叶变换红外光谱分析技术在预防医学领域的应用

本文从环境污染、生命科学、应用开发及最新红外分析方法四方面阐述了傅里叶变换红外光谱分析技术在预防医学领域的具体应用 :在环境污染领域主要叙述了气红联用 (GC/FTIR)技术在环境复杂有机污染体系分析中的优势、局限性及解决途径 ;在生命科学领域主要叙述了红外光谱分析技术在蛋白质二级结构、膜蛋白、脂、核酸及细胞、组织等复杂体系研究中的具体应用 ;另外 ,还介绍了近红外光谱分析技术在食品、化妆品及保健药品等领域的具体应用及几种最新红外分析方法。

在线近红外光谱分析技术在催化重整中型试验装置上的应用

采用我国自行研制的NIR-6000型多通道在线近红外光谱分析仪同时检测8套催化重整中型试验装置,实时测量重整生成油的RON和芳烃组成等5项物化指标。结果表明,该分析系统能够快速、准确地为催化剂评价提供数据,完成8个通道的全分析时间仅需6.5min。该系统的投用显著提高了催化剂评价技术水平和工作效率。

泌尿系统结石行红外光谱分析结石成分的作用及预防指导的意义

探讨泌尿系统结石行红外光谱分析结石成分的作用及预防指导的意义。方法 选取2022年7月~2023年7月本院收治的泌尿系统结石患者92例纳入研究,经手术治疗后,实施红外光谱分析,评估结石成分,之后随机分对照组(46例)常规护理,观察组(46例)依据分析结果实施预防指导。结果 经红外光谱分析结石成分,占比最高86.96%的为一水草酸钙,其次41.30%的碳酸磷灰石,再次为二水草酸钙23.91%,最后分别为无水尿酸(10.87%)、水合磷酸铵镁(4.35%);观察组术后6个月、12个月的复发率低于对照组(P<0.05)。结论 对泌尿系统结石,开展红外光谱分析,从而针对结石成分实施预防指导,能有效降低复发风险。

便携式掺假山茶油近红外光谱分析检测仪设计

山茶油是我国特有的木本油脂,它含有丰富的油酸、亚油酸和少量的饱和脂肪酸,被誉为"东方橄榄油"。由于山茶油价格高于其他植物油,一些食用油厂家为赚取高额利润,常在山茶油中掺入玉米油、葵花籽油和大豆油等低质或低价位油脂。

现代近红外光谱分析的信息处理技术

介绍了现代近红外光谱分析技术的要点 ,流程 ,以及建立数学模型的优化层次与建模层次。最后 ,阐明了在我国应用与发展近红外技术的策略 ,即“产业化”与“民主化”相结合。

稻米脂肪含量近红外光谱分析技术研究

应用近红外光谱(NIRS)分析技术和偏最小二乘法(PLS)建立稻米脂肪定量分析数学模型,并比较糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对预测稻米脂肪含量的效果差异。结果表明,当利用糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对样品进行预测时,内部交叉验证预测值和真值之间的决定系数(R2)分别为94.44%和95.54%,内部交叉检验的标准差(RMSECV)分别为0.09%和0.08%;外部验证预测值和真值之间的R2值分别为79.51%和87.10%,预测标准差(RMSEP)分别为0.24%和0.26%,平均相对误差(ARE)分别为4.11%和3.30%。内部交叉验证和外部验证结果证明,糙米粒和糙米粉NIRS数学模型均具有较高的预测准确性,可应用于稻米营养品质改良实践。

近红外光谱分析中异常值的判别与定量模型优化

介绍了利用马氏距离、Cook距离、光谱特征异常值、光谱残差比、化学值绝对误差等指标结合数理统计检验来判断光谱和化学值的异常 ,并利用这些方法进行近红外光谱定量分析中模型优化 。