利用VIS/NIR反射光谱快速检测柿饼加工中水分含量

水分是柿饼的重要组成成分,也是影响柿饼制作过程的重要因素。利用可见/近红外反射光谱对柿饼制作过程中的水分含量进行检测。首先,获取柿饼在不同加工阶段的可见/近红外反射光谱(400~1000 nm),采用烘干法测定柿饼水分含量。然后,对光谱进行Mean smoothing(MS)平滑、多元散射校正(MSC)和一阶导数(1-D)预处理。最后,对不同预处理光谱,结合样本水分含量,使用Samples set partitioning based on joint x-y distance(SPXY)方法划分校正集和验证集,基于SPA方法选择特征波长,建立多元线性回归(MLR)预测模型。结果表明,反射光谱经过MS处理后,确定的9个最优波长组合建立水分检测模型的预测结果最好:预测相关系数(Rp)为0.9690,预测标准残差(SEP)为3.4729%,可见/近红外反射光谱技术可以较好地预测柿饼制作过程中的的水分含量。研究可为柿饼加工过程中的品质快速检测提供一定的技术支撑。

玉米秸秆组分近红外漫反射光谱(NIRS)测定方法的建立

玉米秸秆是我国产量最大的秸秆生物质资源，但目前还没有快速高效的组分分析方法，本研究利用傅里叶变换近红外漫反射光谱（NIRS）技术，采用偏最小二乘法（PLS），在国内首次建立了NIRS测定玉米秸秆中灰分、半纤维素、纤维素、Klason木质素、酸不溶灰分和水分含量的校正模型，该模型稳定，适合不同地区、不同品种的玉米秸秆及其不同部位。实验结果表明，采用一阶导数＋KarlNorris滤波预处理，谱区在4100-7500cm^-1，能得到理想的预测模型。该模型对玉米秸秆各组分的交叉验证均方差（RMSECV）范围为0．0903～1．45，预测误差（RMSEP）范围为0．2569％～2．5819％，预测相关系数≥0．8711。该研究对加速我国秸秆生物质的工业转化具有重要意义。

仿植被可见光-近红外反射光谱特征的分散染料印花织物制备及其性能

针对传统仿植被印染伪装织物易出现“同色异谱”现象、印染工序复杂的问题,通过分散染料直接印花方法制备了可精确模拟常见绿色植被可见光-近红外(Vis-NIR)反射光谱特征的印花织物。研究了染料种类及含量、染料复配种类及比例、织物规格及含水量对涤纶印花织物Vis-NIR反射光谱特征的影响。通过计算印花织物与叶片反射光谱间的欧氏距离、光谱角和光谱相关系数,分析其仿植被Vis-NIR伪装性能,并测试其色牢度性能。结果表明:以240 g/m^(2)机织本白涤纶织物为基布,分散蓝NP-SBG、分散橙30、分散深蓝HGL复配质量比为2.5:2.0:1.1,含水量为120.9%时制备的印花织物,其光谱反射率曲线与绿色植被Vis-NIR反射光谱相似,与万年青叶片光谱曲线的欧氏距离为0.346,光谱角在400~780 nm波段为0.169°、在780~1350 nm波段为0.009°、在1450~1780 nm波段为0.094°、在2000~2350 nm波段为0.107°,光谱相关系数为0.997,达到一级高光谱伪装要求;同时该印花织物的褪色牢度、沾色牢度、耐干摩擦色牢度、耐湿摩擦色牢度均为5级,色牢度性能优异。

血糖无创监测中近红外漫反射光谱技术的研究

将近红外漫反射光谱技术应用到血糖无创监测中。实验使用Nexus 870傅里叶红外光谱仪及其光纤附件采集了6名不同年龄健康志愿受试者大拇指指尖的近红外漫反射光谱。对光谱进行了平滑、基线校正和一次求导预处理,采用偏最小二乘(PLS)方法在含有葡萄糖吸收峰的75 0 0～85 0 0cm- 1 波段建立同一个体、相同年龄段的不同个体以及不同年龄段的不同个体的校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在75 2型紫外光栅分光光度计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行了比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0 90 4 71以上,均方差小于0 171。

近红外漫反射光谱在人体血糖无创检测中的应用

采用近红外漫反射光谱技术对人体血糖进行了无创检测。实验使用Nexus-870傅立叶红外光谱仪及其光纤附件,采集了 6名不同年龄健康志愿受试者手腕处的近红外漫反射光谱。对光谱进行了平滑、基线校正和二次求导预处理,采用偏最小二乘 (PLS)方法在含有葡萄糖吸收峰的 7500~8500cm-1波段建立同一个体、相同年龄段的不同个体、以及不同年龄段的不同个体的校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在 752型紫外光栅分光光度计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行了比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到 0. 99980,均方差在≤0. 346,误差分布在±0. 8mmol/l之间。对部分不参与建模的样品进行了预测,结果表明个体建模的自我预测结果好于该模型对其它个体样品的预测结果,预测误差≤0. 89544mmol/l。

复合近红外光谱法在牛奶测定中的应用

研究了用于快速测定牛奶主要成分含量的近红外透射光谱法和漫反射光谱法,分析了两种方法在实际测量中的差异,并提出将两种方法结合形成复合光谱法用于牛奶成分含量的检测。结果表明:复合光谱法的应用有效地提高了多变量回归分析中牛奶成分含量的预测精度。

棉及涤棉混纺织物近红外迷彩伪装

分别采用还原和分散染料对棉及涤棉混纺织物进行染色生产近红外迷彩伪装。研究表明：还原蓝L-MG和汽巴能蓝83962属于同一类染料；随着还原蓝L-MG染料浓度的增加，近红外反射光谱产生红移，可见光波段反射率峰值与红移量有关；当染料质量分数为1％～2％时，染色织物反射光谱和树叶反射光谱曲线最为接近；除蜂巢和缎纹组织外，染料浓度对可见光反射光谱没有影响，对近红外反射光谱曲线影响很小；近红外反射光谱与产生红移量最大的染料密切相关。

基于近红外光谱的玉米秸秆捆包青贮饲料的品质测定研究

以112个玉米秸秆整杆捆包方式青贮的饲料为试验材料,利用近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法,对捆包青贮饲料的pH值、粗蛋白(CP)、粗灰分(CA)、干物质(DM)和可溶性碳水化合物(WSC)含量进行测定和分析。结果表明,pH值、CP、CA和DM的校正模型决定系数(R2)以及外部验证决定系数R2V均大于0.85,且pH值、CA和CP的相对分析误差RPD(SD/SECV)均大于2.5。WSC的RPD大于2,外部验证决定系数RV2为0.72。近红外漫反射法可以很好地测定捆包青贮样品的pH值、CA和CP含量。测定DM含量时,需进一步扩大样品含量变异范围。该方法也可对WSC含量进行粗略估测,但精度有待提高。

UV-Vis-NIR反射光谱表征粉体材料的能隙值的方法

运用涂膜法和UV-Vis-NIR反射光谱,提出了表征粉体材料能隙值的新方法。结果表明,当Vcoloed/VTiO2(有色粉体与钛白的体积比)小于5%时,通过反射光谱可得到表征材料在该波段吸波特性的Kubellka-Munk函数F,即F=(1-R∞)2/2R∞(R∞是涂层无限厚时的反射率)。将Kubellka-Munk函数F对波长(以电子伏特表示)作图,就可以得到表征材料能隙值的曲线。该方法操作简单,节省原料,同时由于去除了有色粉体粒子间的相互干扰,在实际研究中具有普遍性。

[M(C_5H_4NCOO)_2(H_2O)_n]的水热法合成及漫反射光谱研究

采用4-氰基吡啶和Co(Ⅱ)、Ni(Ⅱ)、Fe(Ⅲ)离子进行溶剂热反应,合成了两种由配合物形成的超分子化合物[Co(C5H4NCOO)2(H2O)4](1)[、Ni(C5H4NCOO)2(H2O)4](2)及一种配位聚合物[Fe(C5H4NCOO)2](3),并对其晶体结构和紫外-可见-近红外(UV-Vis-NIR)漫反射光谱进行了研究。结果表明,化合物1的晶体结构属于三斜晶系,空间群Pī,a=0.63340(13)nm,b=0.68904(14)nm,c=9.2428(18)nm,α=96.0791(3)°,β=104.6394(3)°,γ=113.2359(3)°;化合物2的晶体结构属于三斜晶系,空间群Pī,a=0.62878(7)nm,b=0.69008(8)nm,c=0.92240(10)nm,α=96.500(10)°,β=105.130(10)°,γ=113.320(10)°;而化合物3的晶体结构属于单斜晶系,空间群P21/n,a=0.49562(3)nm,b=1.31293(9)nm,c=1.06436(8)nm,α=90°,β=101.307(1)°,γ=90°。UV-Vis-NIR漫反射光谱结果表明化合物1和2的能隙值均为3.5 eV,属于绝缘体;化合物3的能隙值为2.5 eV,属于半导体。

血糖浓度无创监测的建模与预测

将近红外漫反射光谱技术应用到血糖无创监测中,实验使用傅里叶近红外光谱仪及其光纤附件采集志愿者指尖的近红外漫反射光谱。并对光谱进行平滑,基线校正和一次求导预处理,采用偏最小二乘法建立校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在分光计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0.891以上,均方差小于0.122。

基于反射光谱的宅基地复垦区土壤养分元素含量估算研究

随着新型农村居民区建设的不断发展,农民搬离原有居住区或遗弃村中旧房,导致村内大量旧宅基地闲置,荒草丛生,形成了大量废弃地坑窑洞。宅基地复垦改变了原有地形地貌,对已经熟化的土壤耕层进行了翻动。但目前,对生土在耕作后磷、钾等营养元素的含量变化研究较少。由此,本研究对原始反射光谱进行NOR、MSC、SNV处理后,分别进行一、二阶微分、反射率倒数对数变换,并采用偏最小二乘回归法分别建立了P、K两种重金属元素的最优高光谱估算模型。研究表明,研究区土壤中P较为丰富,K为丰富;进行微分变换可以提高土壤中养分元素与反射光谱的相关性,使用其形成相关性较高的组合波段,使模型的稳定性和预测能力提高。