苹果早期瘀伤的近红外光谱和多波段相机成像检测

苹果早期轻微瘀伤是影响苹果品质的重要因素。早期轻微瘀伤在可见光下肉眼无法识别,为寻找一种高效的苹果早期轻微瘀伤识别方法,以红富士苹果为研究对象,通过倒立摆装置人为制造不同程度的苹果瘀伤。首先采用傅里叶变换近红外光谱仪采集80个无损样品、60个轻度损伤样品以及60个重度损伤样品各自在损伤后0、10、20和30 min的近红外漫反射光谱;采用SNV作为光谱数据预处理方法,谱区范围选择4000~9000 cm^(-1);主成分个数为9,采用偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)两种方法建立“无损-有损”二分类模型,预测集的平均识别率分别为85.00%和89.80%,模型识别效果有待提高。在以上实验结果的基础上,使用波段范围为1000~2350 nm的近红外相机采集无损、轻度瘀伤、中度瘀伤和重度瘀伤的100个苹果样品的近红外图像,相机加装1150和1400 nm的滤光片后分别再次采集这些苹果样品的近红外图像,所有图像均在瘀伤产生后立即采集。共采集3个波段、4种瘀伤程度的苹果样本图像共1200张。提取图像吸光度信息并分别建立KNN、SVM和DT分类模型,DT法“无损-损伤”二分类模型和“无损-轻度-重度”三分类模型的识别率最高,分别为99.00%和94.67%。相比基于近红外光谱的苹果早期外部瘀伤识别方法,近红外相机多波段成像法在苹果表面早期瘀伤和瘀伤程度分类的应用中都有更高的识别准确率。与此同时近红外相机成像方法方便确定瘀伤的位置,这为苹果表面瘀伤的实时在线检测与分类提供了一种快速高效的新思路。

近红外Ⅰ/Ⅱ区荧光成像技术在肝胆胰外科中的应用现状与展望

近红外荧光成像技术是临床应用的热点,主要用于血管成像、神经成像、细胞示踪、肿瘤手术导航。近红外Ⅰ区荧光成像技术在肝胆胰外科中已广泛使用,与之相比,近红外Ⅱ区荧光成像技术在活体层面具有更高的清晰度和更深的组织穿透能力,较低的组织吸收性,对位于身体深部肿瘤如胰腺肿瘤成像效果更佳。近红外荧光成像技术为肿瘤早期诊断、术中切缘阴性、微小转移灶识别等带来了新方向、新希望。本文就近红外Ⅰ/Ⅱ区荧光成像技术在肝胆胰外科中的应用现状与展望进行讨论。

近红外荧光成像技术实现术中神经成像:应用现状与未来发展

背景:目前主要的神经成像方式,如磁共振成像、计算机断层扫描和高分辨率超声,均无法为医生提供术中实时定位图像。随着近红外荧光成像技术应用于临床,手术目标区域的直接可视化成为现实,这为神经的术中实时识别提供了新的方案。目的:归纳并总结近红外荧光成像技术实现术中神经成像的研究进展。方法:以“近红外荧光成像,光学成像,神经成像”为中文检索词,以“near-infrared fluorescence imaging,optical imaging,nerve imaging”为英文检索词,分别检索万方数据、中国知网及PubMed数据库。检索时间范围重点为2010年1月至2023年7月,同时纳入少数经典远期文献,通过阅读文题和摘要进行初步筛选,排除中英文文献重复性研究、低质量期刊及内容不相关的文献,最后纳入69篇文献进行综述。结果与结论:(1)吲哚菁绿引导下的近红外荧光成像在临床上已被用于术中血管、输尿管和胆管等管状器官以及各种肿瘤的识别与定位,是目前在精准外科手术中应用比较成熟的术中成像方法。(2)在近红外荧光成像技术实现术中神经荧光成像的研究中,吲哚菁绿是目前唯一的一种应用于临床研究的近红外荧光染料。(3)理想神经显影剂应该具有以下特点:在围术期容易给药,logD在pH=7.4时数值为0.5-3.0,分子质量<500 Da,有近红外窗口中的激发和发射波长,能够在神经组织中长时间保留,具有较高的SBR值以及较高的安全性。(4)未来近红外神经荧光显影剂的开发中,研究者们应该将重心放在合成吲哚菁绿与神经特异性靶点的复合物中。(5)在应用前景方面,该技术不仅能使术中神经荧光成像将成为现实,而且在原位监测神经再生以及诊断神经系统疾病方面也将取得巨大突破。

花生含油量全基因组选择及近红外光谱筛选的育种技术探究

花生含油量对单位面积产油量至关重要。该性状受多个微效基因控制,但可用的紧密连锁标记十分有限,传统的分子标记辅助选择育种准确性不高。全基因组选择作为一种新的育种方法,可实现对数量性状的早期预测;近红外光谱分析可对作物品质性状(如含油量等)进行无损检测。通过两者优势互补,建立花生含油量全基因组选择和近红外光谱筛选联合的育种技术,探讨影响花生含油量全基因组选择预测准确性的因素,为花生分子育种奠定理论基础。本研究以216个重组自交系为材料构建训练群体;分别以139、464和505株F_(2)、F_(3)和F_(4)为材料构建育种群体;利用自主开发的“PeanutGBTS40K”液相芯片进行基因分型,开展含油量全基因组选择育种模型分析;通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选技术,开展花生含油量性状的育种应用,并评价其育种效果。结果显示,对训练群体进行基因分型后,总共获得30,355个高质量SNPs,并用于11个全基因组预测的模型选择分析。含油量预测准确性最高的模型为rrBLUP,其次是randomforest和svmrbf。以重组自交系为预测群体,F_(2)、F_(3)和F_(4)各世代含油量的预测准确性分别为0.116、0.128和0.119;以重组自交系叠加上一轮的育种群体为预测群体,各世代含油量的预测准确性分别为0.116、0.131和0.160。全基因组选择联合近红外筛选要比单独的全基因组选择对各世代的含油量选择效果提高1.8%、2.7%和3.4%;与单独的近红外筛选相比,差异不显著(0.10%、0.06%和0.07%);而近红外筛选与全基因组选择相比,含油量可显著提高1.7%、2.6%和3.3%。通过联合全基因组选择和近红外光谱筛选育种,F_(3)和F_(4)分别比F_(2)的含油量提高1.2%和1.0%。F_(4)总共获得16个入选改良株系,有10个株系含油量≥55.0%,其中2个株系(SF_(4)_201和SF_(4)_379)的理论产量分别比对照增产7.0%和11.1%。本研究通过建立花生含油量性状的全基因组选择-近红外光谱筛选联合育种技术,可有效实现花生含油量性状的遗传改良。

近红外光谱法快速检测花生籽仁主要品质指标定量模型的研究

建立花生籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸含量的近红外光谱快速测定方法。利用波通DA7200型近红外分析仪采集近红外光谱,采用凯氏定氮法、索氏提取法分别测定粗蛋白、粗脂肪的含量,采用气相色谱法测定油酸、亚油酸的相对含量,采用偏最小二乘法,构建花生籽仁主要品质指标含量的近红外预测模型。结果表明,模型对花生籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸含量的决定系数分为0.9270、0.9647、0.9915、0.9915,均方根误差分别为0.8702、0.5631、1.6671、1.4040。经外部验证,独立测试集决定系数分别为0.9608、0.9460、0.9605、0.9492。该模型对花生籽仁粗蛋白、粗脂肪、油酸、亚油酸含量的预测准确,可实现花生籽仁主要品质指标的快速、无损测定,提升高品质花生新品种的育种效率。

近红外光谱技术在食用菌品质检测方面的应用研究进展

食用菌是一类高蛋白、低脂肪且兼具药用价值的大型真菌,因其多营养、鲜风味、低热量、多功效等特点而成为餐桌上常备食材之一。随着消费理念不断转变,食用菌的高品质和高营养需求成为必然。近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术因其快捷、无损、多组分同时检测、绿色无污染等优点,被广泛应用于食用菌品质检测研究。本文全面归纳综述了近5年来NIRS技术结合化学计量学方法在食用菌理化组分、活性成分、品种鉴别、产地溯源、病原菌污染、掺假识别等及其他方面的研究及应用进展,同时提出了NIRS技术在食用菌品质检测应用方面的发展策略,以期为完善NIRS技术检测食用菌理论、研发专用食用菌检测设备提供方法参考和思路借鉴。

近红外光谱结合化学计量学快速测定阿里红饮片中齿孔酸含量

传统的阿里红中齿孔酸含量测定采用高效液相色谱法(HPLC),但该方法前处理复杂,操作繁琐。为了实现对中药阿里红饮片中齿孔酸含量的快速无损监测,尝试建立基于近红外光谱(NIR)的偏最小二乘(PLS)回归模型。用来预测阿里红中齿孔酸的含量,采用传统的HPLC方法对阿里红中的齿孔酸含量进行测定,其结果作为指标值。采集近红外数据后使用五种光谱变换方法对光谱数据进行预处理,即多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNV)、Savitzky-Golay平滑(7点)、一阶导数变换(FD)和二阶导数变换(SD)。通过竞争自适应重加权法(CARS)进行波长选择并对PLS模型进行优化,大大减少了光谱变量的数量,并显著提高了PLS模型的性能,尤其是SNV-CARS-PLS模型,仅占总光谱波长的5.53%,预测集的R2值为0.9823,预测均方根误差(RMSEP)值为0.1037%,残差预测偏差(RPD)值为5.34。通过t检验表明:该最优模型与传统HPLC法在预测阿里红中齿孔酸含量上没有显著差异。研究结果表明:近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法对波长筛选后建立偏最小二乘回归模型对阿里红饮片中齿孔酸含量的无损检测可行。

近红外光谱联合化学计量学在柑橘类水果质量无损检测方面的最新研究及应用进展

柑橘类水果以其诱人的风味和高保健作用而备受消费者青睐。面对日益增长的市场份额,以及对口感、质量的双重需求,高品质柑橘类水果成为消费偏爱。快速检测技术的研发应用可为柑橘类水果的安全生产和消费保驾护航。近红外(near-infrared,NIR)光谱技术作为一种无损、便捷、高效的绿色检测技术,已被广泛用于水果质量检测研究。文章全面归纳综述了近5年来NIR光谱技术结合化学计量学在柑橘类水果内部成分、外部缺陷、活性物质、病害、品种、分类、产地等方面的检测研究及应用进展,阐明了NIR光谱技术在柑橘类水果质量检测应用方面的发展趋势并提出了相关建议,为完善光谱技术检测柑橘类水果理论和研发专用水果检测设备提供方法借鉴。

近红外二区宽谱段光学成像系统设计

针对近红外二区活体小动物荧光成像需求,解决宽谱段内多种波长同时复用问题,研究成像镜组的光学设计方法。以像差校正为设计出发点通过像差曲线的判读逐步迭代镜组结构;通过合理的光焦度分配加大后工作距离;通过玻璃材料选择优化兼顾宽谱段色差控制与能量透过率。最终获得光学系统焦距为40mm的光学结构,在工作距离范围内(200~600 mm),近红外二区波段(0.9~2.3μm)均可保证MTF>0.6@34 lp/mm,RMS点斑尺寸小于像元尺寸15μm,全视场畸变小于1%。经分辨率靶标实拍测试能够达到50μm的分辨能力。该光学设计方案提供了一种全玻璃球面透镜的解决方案,可以满足低探测阈值高质量活体小动物荧光成像需求。

近红外低能量激光调节血小板活性氧水平对防止冷藏损伤的研究

目的探究近红外低能量激光(Low Level Laser,LLL)照射处理对冷藏血小板保存期间活性氧的调节作用,进而对减少被巨噬细胞和肝细胞识别吞噬的影响。方法将白膜来源的浓缩血小板分为室温保存组(RTP)、冷藏保存组(CSP)和LLL照射组(CSP-L)。LLL照射组为血小板冷藏12 h后,采用1 J、5 J、10 J不同辐照强度的LLL单次照射并继续冷藏保存。各组保存5 d后,流式细胞仪检测血小板ROS生成、活化指标表达、糖基蛋白及其残基的暴露情况并进行比较。佛波酯诱导的THP-1细胞和HepG2肝细胞用于检测对各组血小板的吞噬作用。结果保存5 d后,CSP组血小板胞内ROS(cyto-ROS)水平较RTP组显著升高(RTP vs.CSP,3960±259.6 vs.5846±757.4,P<0.01),而线粒体ROS(mito-ROS)水平则低于RTP组(RTP vs.CSP,595±47.1 vs.416±50.2,P<0.05)。经低强度LLL(1 J)照射后,CSP-L1组血小板较CSP组显著降低了cyto-ROS水平(5846±757.4 vs.3945±459.4,P<0.01),CD62P、PS表达和GPⅠb/ɑ糖蛋白残基的暴露程度均显著减少(P<0.05),且与RTP组均无显著性差异。THP-1和HepG2对CSP-L1组血小板的吞噬率也显著低于CSP组(P<0.05)。同时,LLL照射对冷藏血小板的计数、pH值和MPV均无明显影响。结论低强度LLL照射处理可显著降低冷藏血小板胞内ROS水平并维持线粒体ROS的低水平生成,并能有效的抑制血小板活化和GPⅠb/ɑ去唾液酸化,减轻冷藏损伤,进而减少冷藏血小板被巨噬细胞和肝细胞识别吞噬。

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。

发酵玉米芯多糖、还原糖含量近红外模型的建立

本实验旨在应用近红外光谱技术(NIRS)结合化学计量学法快速预测发酵玉米芯中多糖、还原糖含量,为定量检测发酵玉米芯多糖、还原糖含量提供理论依据以及为玉米芯深加工利用提供技术支持。以105份微生物发酵的玉米芯为供试材料,采用苯酚-硫酸法和DNS法分别测定多糖和还原糖含量。利用偏最小二乘法(PLS),通过不同预处方式和不同波长建立发酵玉米芯多糖、还原糖含量的近红外分析模型。结果表明:多糖模型采用标准正态变量变换(SNV)+1阶导数的方法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型决定系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)、校准标准差(SEC)分别为0.82、9.28、9.34,其相对分析误差(PRD)为2.37;还原糖模型采用1阶导数+标准正态变量变换(SNV)+去趋势化(Detrend)的方法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型决定系数(R2)、校正均方根误差(RMSEC)、校准标准差(SEC)分别为0.84、4.03、4.04,其相对分析误差(PRD)为2.48;预测集决定系数分别为0.85、0.88。本研究构建的NIRS模型校正和交互验证决定系数均较大,相对分析误差均大于2,说明模型预测性能较好,建立的模型有助于发酵玉米芯多糖、还原糖含量活性成分的筛选。

近红外/吲哚菁绿荧光成像技术联合纳米炭在甲状腺癌全切术中识别甲状旁腺中的应用

目的:评估近红外/吲哚菁绿荧光成像(near-infrared fluorescent/indocyanine green, NIRF/ICG)技术联合纳米炭在甲状腺癌全切术中对甲状旁腺的识别效果。方法:选取在我院行甲状腺癌全切手术的100例患者临床基本资料,根据患者入院时间分为单独使用纳米碳组50例和近红外/吲哚菁绿荧光成像技术联合纳米炭组50例。联合组术中联合近红外/吲哚菁绿荧光成像技术同时术中注射纳米炭识别甲状旁腺,并通过术中甲状旁腺试纸快速检测确诊是否为甲状旁腺。比较两组患者甲状旁腺识别率、准确率及暂时性、永久性甲状旁腺功能减低发生率。根据荧光强度分析术后发生暂时性及永久性甲状旁腺功能减退风险,单因素分析探索影响荧光强度的因素,探索荧光强度与暂时性甲状旁腺发生风险相关性。结果:两组患者的性别、年龄、身高、体重、体质量指数(body mass index,BMI)(P=0.384 1)、术前甲状旁腺激素(parathyroid hormone,PTH)(P=0.964 1)、术前血清钙(P=0.356)差异均无统计学意义。联合组甲状旁腺识别率88%(176/200),纳米炭组识别率63%(126/200),比较差异有统计学意义(P<0.01);联合组准确率为96.59%(170/176),纳米炭组准确率为87.30%(110/126),比较差异有统计学意义(P<0.01)。联合组术后常规病理1枚误切的甲状旁腺,单独纳米碳组术后发现5枚误切的甲状旁腺。联合组术后第一天有10例患者出现暂时性甲状旁腺功能减低,单独纳米炭组共22例患者出现暂时性甲状旁腺功能减低;联合组术后1天血钙为(2.15±0.07)mmol/L,纳米碳组为(2.09±0.10)mmol/L,差异有统计学意义(P=0.002 438);术后6个月联合组患者出现1例永久性甲状旁腺功能减低,纳米碳组出现5例永久性甲状旁腺功能减低。单因素回归分析结果显示性别(β=-0.383 541 6;95%CI:0.2~2.35;P=0.538 595 3);身高(β=-0.044 147 54;95%CI:0.89~1.03;P=0.233 478 2);BMI(β=-0.173 074 1;95%CI:0.66~1.04;P=0.125 803 6);年龄(β=-0.008 371 99;95%CI:0.94~1.04;P=0.742 1);甲状旁腺分型(β=18.460 56;95%CI:0.94~1.04;P=0.233 478 2);术前血钙(β=-1.765 215,95%CI:0~328.74;P=0.650 233 9);术前PTH(β=0.022 139 24;95%CI:0.91~1.14;P=0.690 276)对FI没有影响。荧光强度FI与术后发生甲状旁腺功能减退风险负相关。结论:近红外/吲哚菁绿荧光成像联合纳米炭技术识别甲状旁腺安全有效,可以提升甲状旁腺识别率,减少误切,并且缩短了误切的甲状旁腺组织离体时间,提升了甲状旁腺组织自体移植的成活率,降低了术后发生暂时性甲状旁腺功能减退的风险,减少术后永久性甲状旁腺功能减退发生率。

轻量级Transformer的双向交互近红外手指静脉图像识别

针对现有手指静脉识别算法速度慢、复杂度高以及Transformer架构在小数据集上效果不佳的问题,提出轻量级Transformer的双向交互识别方法 .利用轻量级卷积神经网络与改进的Transformer架构组成并行主干网络,用于近红外手指静脉图像的局部和全局特征提取;设计交互结构,在并行结构的基础上,以交互方式融合两条分支上不同尺度的特征.为最大程度地保留近红外图像的局部特征和全局表示,将两条分支提取的信息拼接融合,通过输出层得出识别结果 .结果表明,该算法在多个数据集上的最高识别率可达99.77%,参数量仅1.33 MB.相较于其他指静脉算法,以及改进的Transformer架构,在保持高准确率的同时进一步降低了算法的复杂度.

近红外光谱检测润滑油运动黏度方法的建立及应用

在石化炼油厂日常检测中引进近红外光谱技术,将近红外透射光谱与间隔偏最小二乘法(iPLS)相结合,建立一种装置机组润滑油试样运动黏度的快速检测方法。收集140个石化炼油厂各装置的机组润滑油试样的近红外透射光谱,利用iPLS方法进行建模变量选择。全波长建模的决定系数(R^(2))为0.815,预测均方根误差(RMSEP)为0.26 mm^(2)/s;iPLS变量选择后的R^(2)为0.898,RMSEP为0.17 mm^(2)/s。结果表明:通过变量选择可以良好地提升模型的检测精度,相对于全波长来讲通过iPLS法进行建模变量的选择可以更大地降低检测误差,提高检测精度。

高效稳定的Cr^(3+)离子激活石榴石型宽带近红外荧光粉的发光特性及应用研究

近红外荧光粉转换型发光二极管(NIR pc-LEDs)作为一种紧凑型光源,在近红外光谱技术领域具有广泛的应用前景。然而,开发高效稳定的近红外荧光粉一直面临巨大挑战。本研究报道了一种高效且热稳定优异的Cr^(3+)离子激活Gd_(3)Ga_(5)O_(12)(GGG∶Cr)石榴石近红外荧光粉。在450 nm蓝光激发下,其近红外发射覆盖620~1100 nm范围,最高峰位于740 nm,半高宽为97 nm,内量子效率达54.6%。同时,该荧光粉表现出优异的热稳定性,即在425 K温度时,其近红外发射光谱积分强度为室温的106%(106%@425 K),呈负热猝灭特性。此外,通过Nd^(3+)-Yb^(3+)稀土离子共掺策略,成功实现了材料近红外发射谱带的有效拓宽和热稳定性增强(115%@425 K)。最后,将目标材料与蓝光芯片结合,封装成近红外LED器件,在320 mA电流驱动下,近红外最大输出功率可达55.5 mW,光电转换效率约为6%。以上结果表明,GGG∶Cr,Nd,Yb石榴石荧光粉是一种潜在的高功率近红外LED光源用近红外发光材料。

基于生成对抗技术的可见光到近红外人脸图像转换技术

在光照条件不佳的情况下,红外图像可以更加清晰的显示人脸信息。针对现实中经常出现跨域人脸识别的情况,论文对可见光到近红外跨域的人脸识别技术进行探索和研究,提出了一种改进的基于对抗生成网络的近红外到可见光人脸图像转换技术。对循环对抗生成网络的生成器部分进行改进,增加人脸类别鉴别分支,从而添加人脸鉴别属性约束,使其生成的图像能够更加有效的保留人脸鉴别信息,同时在生成器网络末端引入了非局部算法,使得模型自动关注人脸关键部位,提高跨域人脸识别图像的生成质量。为保证训练得到有效映射,在网络规模较大时,提出了循环一致性损失。实验表明,文中方法在公开的数据集上的性能有所提升。

基于近红外成像的舱内摄像头补光技术

汽车舱内摄像头DMS和OMS是对车内人员的精神状态、生命特征、肢体表达等进行识别的,为了保证算法识别的成功率,对图像中人脸或肢体的亮度有一定要求。针对近红外成像需要主动光源补光的特点,提出了一种汽车舱内摄像头近红外补光的技术方案,依据红外辐射光源空间通量分布、人体表皮的近红外特征、几何光学的折反射规律、Sensor的光电转换能力等方面的理论,建立计算模型,推导出补光LED的功率与图像中人脸亮度DN值之间的关系公式。在数据模型中通过该公式推算应用5.2W近红外补光LED对人脸进行补光后,图像中所拍摄的人脸的亮度DN值进行模拟计算。同时搭建了舱内摄像头的验证系统,通过对试验车内人员实际补光后拍摄图像数据进行亮度DN值分析,并与理论推算结果进行比对,实验结果与计算结果误差小于±5%,满足算法要求,验证了舱内摄像头近红外补光的技术方案的可行性。

近红外激光雷达低噪声光电二极管探测方法

光电二极管探测方法由于受暗电流、热噪声等因素的影响,其噪声水平较高,导致信噪比较低,为此研究近红外激光雷达低噪声光电二极管探测方法。深入分析光电二极管的频率响应特性,了解其响应速度、带宽以及噪声特性是优化探测性能的关键。设计合理的探测阵列编码策略,确定探测阵列的排布方式,确保信号完整性和提高空间分辨率。在光电二极管探测接收过程中,关注其灵敏度、动态范围以及暗电流性能等参数以确保实现探测。试验结果表明,近红外激光雷达低噪声光电二极管探测方法的探测信噪比为8,检测灵敏度较好。

面向油品参数快速计量的高精度傅里叶近红外光谱仪

针对油品现场检测中实时性和准确度的需要,研制了一种面向油品参数快速计量的高精度傅里叶近红外光谱仪。该光谱仪采用相干长度扩增方法,可快速定位有效信号;通过驱动采集控制系统对傅里叶近红外检测光路进行100 nm等间隔的干涉调制,最终由傅里叶逆变换解析出的吸收光谱分辨力可达3.25 cm^(-1)。用该光谱仪对汽油样品进行质量检测的结果表明:该光谱仪可在短时间内对汽油中5种物质含量进行快速计量,其最大体积误差不超过0.7%,可以满足油品参数现场计量的需求,对市场中成品油质量的监管具有重要意义。