基于可见/近红外漫透射光谱的马铃薯黑心病及淀粉含量同时在线无损检测

我国马铃薯采后储运销售过程中黑心病发病率较高,内部品质也参差不齐,检测分选技术滞后,严重制约了马铃薯主食化产业发展进程。马铃薯黑心病及淀粉含量等内部品质的同时在线无损检测,对推进我国马铃薯主食化战略具有重要意义。基于可见/近红外漫透射光谱原理,利用实验室自行搭建的无损在线检测系统(检测速度约为每秒4个),以马铃薯黑心病和淀粉含量为内部品质检测指标,进行了黑心病和淀粉含量同时在线无损检测研究。先将121个健康马铃薯和116个黑心马铃薯600~1000 nm波段范围的原始光谱分别进行了平均处理,发现600~900 nm波段内黑心马铃薯样品的吸光度数值明显高于健康马铃薯样品,而且黑心组织影响健康马铃薯在663 nm附近叶绿素的特征吸收峰和760 nm附近水的特征吸收峰,强度明显高于黑心马铃薯。基于健康马铃薯和黑心马铃薯原始光谱建立了马铃薯黑心病偏最小二乘判别模型(PLS-DA)。同时对121个健康马铃薯光谱分别采用SG卷积平滑(SG-Smoothing)、标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)、SG平滑结合一阶导数(SG+FD)等不同预处理方法,并结合竞争性自适应加权重采样CARS算法筛选特征波长后,建立了淀粉含量(SC)偏最小二乘(PLS)定量预测模型。结果表明:黑心马铃薯偏最小二乘定性判别模型校正集和验证集判别正确率分别为97.74%和98.33%,总判别正确率97.89%;原始光谱经SG平滑加一阶导数预处理,再结合CARS算法筛选特征波长建的马铃薯淀粉含量偏最小二乘定量预测模型结果最优,其校正集和预测集相关系数分别为0.928和0.908,均方根误差分别为0.556%和0.633%。最后,将所建模型植入在线检测系统,利用50个未参与建模的样品进行了外部验证。马铃薯黑心病的判别正确率为96%,淀粉预测值与标准理化值相关系数为0.893,均方根误差为:0.713%。说明基于马铃薯漫透射光谱可以实现马铃薯黑心病及其他内部品质同时在线无损检测,为马铃薯采后品质检测分选以至推进马铃薯主食化产业发展提供了一定技术参考。

可见/近红外漫透射光谱结合CARS变量优选预测脐橙可溶性固形物

可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较。最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测。研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量。CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347%和0.394%。因此,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度。

近红外漫反射光谱联合IL-17A在2型糖尿病患者牙周炎中的早期预测价值

目的 探究近红外漫反射光谱联合白介素17A(IL-17A)对2型糖尿病(T2DM)患者并发牙周炎的预测价值。方法 将2020年1月-2021年1月在我院就诊的T2DM患者分为牙周炎组与非牙周炎组。采用近红外漫反射光谱检测患者的牙龈血流动力学相关指标,分析患者血流动力学指标与IL-17A的相关性。结果 相比于非牙周炎组,牙周炎组患者的牙龈组织相对血流量(rGBF)降低,IL-17A、牙菌斑指数(PLI)、牙龈指数(GI)及龈沟出血指数(SBI)升高;rGBF与IL-17A呈负相关(r=-0.200),PLI与IL-17A呈正相关(r=0.201),均P <0.05。IL-17A联合红外漫反射光谱各项指标对T2DM患者牙周炎发生的预测效能明显优于各项指标单独预测的效能(P <0.05)。结论 红外漫反射光谱能够无创检测牙龈组织的相对血流量,其与IL-17A联合预测有望成为T2DM患者牙周炎早期预测和疗效、预后评价的方法之一。

基于近红外漫射光谱的离体血氧测量技术研究

基于近红外漫射光谱技术(Near-Infrared Diffuse Optical Spectroscopy,NIRS)和修正的比尔朗伯定律(Modified Beer-LambertLaw,MBLL)提出了一种适用于离体血液的新型氧含量测量方法,同时开发了血氧实时监测系统以实现体外循环血氧参数的连续监测。NIRS利用脱氧血红蛋白和氧合血红蛋白对两种波长近红外光吸收率的差异来计算组织的吸收和散射系数,朗伯-比尔定律是表征光强衰减与光子传输路径关系的数学表达式,将二者结合可估算血红蛋白的吸收系数;与传统的测量方式不同,本文所提出的透射式测量方法,通过双波长(660~904 nm)光源探头交替切换可获取多参数的光学信号,信号实时上传至采集界面(LabVIEW),经过对数化处理,并结合创新的血氧算法得到血液吸收系数、血氧饱和度与光信号的线性模型。为了验证本文研究方案的可行性,开展了液态仿体实验和离体血溶液实验,以滴入溶液墨水体积(仿体实验)和酵母溶液体积(血溶液实验)为变量,通过调控溶液浓度改变光密度变化幅度,证实二者均与光密度(DO)具有良好的线性关系(r^(2)>0.95,p<0.01)。本研究所提出的新型血氧测量方法和血氧实时监测系统适合于离体血液的血氧测量,数据准确可靠、重复稳定性好。

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。

西红柿成熟度的近红外漫透射光谱无损检测

为了证实以近红外漫透射光谱技术结合化学计量学方法能有效实现西红柿成熟度的检测,采用美国海洋光学公司的QE65000光谱仪取得了西红柿的漫透射光谱数据,采用日本柯尼卡美能达CR-10反射式色差计取得了亮度、红绿色相、黄蓝色相和总色差颜色数据;通过标准数学建模方法建立了颜色模型,并通过偏最小二乘回归校正算法建立了近红外光谱模型。结果表明,两组模型都是以红绿色相指标建模时效果最佳,在99个未知样品数据中,预测模型的颜色模型误判情况分别为未成熟0%、半成熟33.33%、成熟0%;而近红外预测模型的误判情况分别为未成熟32.14%、半成熟50%、成熟0%。该研究验证了近红外光谱技术对西红柿成熟度进行无损检测的可行性,这对实现西红柿的快速、批量分选具有一定的实际意义。

基于近红外透射-漫反射光谱掺杂牛奶判别

将近红外透射和漫反射光谱数据进行融合,并结合偏最小二乘法建立了掺杂牛奶的判别模型。分别准备蒙牛、三元和完达山纯牛奶样品各40个、三个品牌掺杂尿素牛奶样品各40个。室温下,采集所有样品的近红外透射光谱和漫反射光谱。在此基础上,分别建立了三个品牌掺杂牛奶的透射、漫反射和透射-漫反射融合偏最小二乘判别模型,三个模型对未知样品的判别正确率分别为85.9%,91%和93.6%。研究结果表明:相比于单一的近红外透射和漫反射光谱,融合近红外透射-漫反射光谱所建立的模型可以减弱不同品牌牛奶对模型预测能力所造成的干扰,能提供更好的判别结果。

近红外透射光谱应用于黄酒酒龄的定性分析

应用近红外光谱透射技术,结合化学计量学方法,开展了黄酒酒龄定性鉴别的研究,并对不同光谱预处理方法(未处理、平滑、二阶微分)对酒龄鉴别结果的影响进行了对比分析。试验采用傅里叶变换近红外光谱仪,以86瓶绍兴黄酒为标准样品,并结合不同光谱预处理方法及判别分析法,建立了黄酒酒龄定性鉴别模型。光谱平滑处理对酒龄鉴别结果影响不显著,而微分光谱分析结果最差,近红外原始光谱结合判别分析法的分析结果最优,其校正集正确分类的百分比达98.1%,预测集达90.6%。研究表明,近红外光谱透射技术结合原始光谱及判别分析法可作为一种可靠、准确、快速的检测方法用于黄酒酒龄定性鉴别分析。

利用近红外透射光谱技术测定小麦品质性状的研究

为了研究小麦品质性状的快速测试方法,本试验以2002年来自全国各地的426个小麦品种为材料,利用近红外光谱透射仪(NITS)分析了小麦籽粒水分、蛋白质含量、硬度和面粉的干、湿面筋含量、灰分含量、SDS及Zeleny沉淀值等8项指标,根据定标集样品化学分析数据和吸收光谱建立了定标模型,并获得了较高的预测集决定系数(0.70～0.97)和较低的标准误差(0.05～11.18)。同时,选用了一批有代表性的预测集样品对模型进行了预测,结果表明,近红外光谱技术用于测试小麦品质是可行的,能够用于育种的早代选择。

基于近红外漫反射光谱的香梨类别定性分析

基于近红外（near infrared,NIR）漫反射光谱分析技术对库尔勒香梨中的脱萼果和宿萼果进行了自动化判别试验研究。用对不同波段范围、不同光谱预处理方法（MSC、SNV、微分光谱）和不同主成分因子数对香梨类别判别结果的影响进行了对比分析,建立了香梨类别的定性判别模型。研究结果表明：用判别分析（discri mant analysis,DA）方法在9091~4000cm-1范围结合原始光谱建立的DA判别模型最优,该方法对校正集正确分类率达100%,预测集正确分类率为95%。

应用近红外透射光谱法测定水稻种子直链淀粉含量的初步研究

以124份水稻种子为样本,利用FOSS-Tecator公司的Infratec1255型近红外谷物品质分析仪,对样本进行光谱扫描,并利用化学法测定了直链淀粉含量。借助于近红外定标软件(WinISI),采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较,得到了小样本量水稻种子直链淀粉含量测定的近红外分析定标数学模型。其定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差(SECV)和定标决定系数(RSQ)分别为1.489、1.761和0.885。

近红外漫反射光谱法测定黄芩中总黄酮及黄芩苷的含量

文章建立了近红外漫反射光谱技术快速测定中药黄芩中主要活性成分黄芩苷和总黄酮含量的方法。对黄芩苷含量在12．24％～21．34％，总黄酮含量在16．08％～26．52％范围内的61个不同产地的黄芩，选择在8000-4000cm^-1范围内的近红外吸收光谱，采用偏最小二乘算法（PLS）比较不同光谱预处理方法建立的校正模型，结果表明一阶导数和最小最大归一化的数据预处理方法分别为黄芩苷和总黄酮最优预处理建模方法。黄芩苷校正集相关系数（r）为0．9024，校正集标准偏差（SEC）为1．01，预测集标准偏差（SEP）为0．8764；总黄酮校正集相关系数（r）为0．9527，校正集标准偏差（SEC）为0．785，预测集标准偏差（SEP）为0．5211，该方法快速简便，适合于黄芩中主要活性成分的快速分析。

用近红外漫反射光谱检测肉品新鲜度的初步研究

挥发性盐基氮一直以来是评定肉品新鲜程度的重要指标,通常其测定依据是半微量凯氏定氮法,这难以满足当前肉品快速非破坏性的检测要求。文章通过近红外漫反射光谱法(NIRS)建立了挥发性盐基氮(TVB-N)的预测模型,并通过聚类分析方法对光谱数据进行了分类处理。结果表明当猪肉样品中TVB-N含量超过11.6 mg.(100g)-1时,可以判定该肉品为次鲜肉,采用近红外漫反射光谱法建立预测模型,能够实现对肉品的新鲜程度非破坏性、快速检测。

芦丁和维生素C的近红外漫反射光谱技术定量分析研究

首次利用近红外漫反射技术和偏最小二乘法定量分析了复方芦丁片的主组分芦丁和维生素C混合样品的含量 ,所建立的预测方程对样品的预测值和真实值之间的相关系数为 99 75 %,芦丁和维生素C定标标准差分别为 0 3 63 %和 1 0 78%。该方法快速、准确。

近红外漫反射光谱法测定川产黄柏中小檗碱含量

提出了用近红外光谱技术快速测定川产中药黄柏中指标成分小檗碱含量的方法。对小檗碱含量在2.155%-8.245%范围的不同来源的黄柏,根据其在12 500-3 600 cm^-1的近红外吸收光谱,采用偏最小二乘算法（PLS）建立了校正模型,比较了光谱不同预处理方法对校正结果的影响。当采用二阶导数处理方法时能最有效地提取光谱的信息,此时校正集相关系数（r2）为0.922 1,校正集标准偏差（SEC）为0.337,预测集标准偏差（SEP）为0.251。该方法快速简便,适合于中药指标成分的快速分析。

单粒活体稻谷种子直链淀粉含量的近红外透射光谱分析

利用FOSSTecator公司的Infratec 12 5 5型带单粒定标器的近红外谷物分析仪 ,对 2 2 2粒单粒稻谷进行扫描并测定了直链淀粉含量的参比数据。借助于功能强大的近红外定标器软件 (WinISI) ,采用多种计量数学处理方法和不同的回归统计方法进行定标曲线的开发和比较 ,优化得到了单粒水稻种子直链淀粉含量测定的近红外定标方程。其定标标准偏差(SEC)、交叉检验标准误差 (SECV)、检验工作标准误差 (SEP)和定标相关系数 (RSQ)分别为 2 .82 8、3.0 88、2 .792、0 .848。

应用近红外漫反射光谱快速测定土壤锌含量

采用近红外漫反射光谱和偏最小二乘法（PLS）建立了土壤锌快速分析的定量模型，并进行了波段优选。首先，基于单波长模型预测效果将全体样品划分为定标集和预测集；然后，采用多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay（SG）平滑方法对光谱进行预处理。选取全谱400～2500nm，400～1100nm，1100～1900nm，1900～2500nm，580～900nm等5个波段，每个波段分别采用原谱、一阶导数谱、二阶导数谱，共建立了15个定标模型。同时调整SG平滑点数和PLS因子数，每个模型分别进行PLS数值实验，按照预测效果进行优选。结果显示，采用1900-2500nm波段一阶导数谱的模型效果最好，预测相关系数（RP）、RMSEP、RRMSEP分别为0．806，31．0mg／kg和19．96％。这些结果表明，1900-2500nm波段可以代替全谱波段得到更好的预测效果，可为设计专用土壤近红外光谱仪提供依据。

近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状的研究

【目的】研究利用近红外漫反射光谱法(NIDRS)测定青贮玉米的体外干物质消化率(IVDMD)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗蛋白(CP)和粗脂肪(EE)含量的可行性。【方法】以普通、高油和超高油玉米全株和秸秆的青贮样为材料,采用光谱的主成分空间技术和偏最小二乘回归法(PLS)。【结果】所建立的IVDMD、NDF、ADF、CP和EE的校正模型的交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.9133、0.9764、0.9789、0.9254和0.7294,外部验证决定系数(R2val)分别为0.8879、0.9455、0.9635、0.9387和0.7333,各项误差(RMSEE、RMSECV和RMSEP)为0.24(CP)～2.23(NDF)。【结论】利用近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状是完全可行的,该结果可满足畜牧业对青贮饲料品质快速分析的需要,对青贮玉米育种材料的快速鉴定筛选具有重要的意义。

近红外漫反射光谱法在羊蹄类生药分类中的应用

目的 用近红外漫反射光谱法对部分羊蹄类生药进行鉴别 ,为生药鉴定提供一种新的方法和手段。方法 采用聚类分析和判别分析方法进行定性鉴别。结果 可以有效地对部分羊蹄类生药进行鉴别 ,所得分类结果与传统植物分类学结果基本一致。

基于主成分分析的苹果霉心病近红外漫反射光谱判别

为了探讨利用近红外漫反射光谱技术判别苹果霉心病的可行性,将健康苹果和霉心病苹果的近红外光谱经不同光谱预处理方法处理,将主成分分析提取的主成分作为自变量,对苹果霉心病进行了判别研究。结果表明,光谱经矢量归一化处理后提取到的20个主成分建立的Fisher判别函数判别率最高,性能稳定,建模集正确判别率为89.9%,对检验集正确判别率为87.8%。