近红外光谱检测技术在农业与食品分析中的应用分析

近红外光谱检测技术是当前较为常用的光谱分析技术,近年发展速度较快。近红外光谱具有操作简单、速度快、稳定性高、效率高的特点,在实际检测过程中不会对样品造成破坏,被广泛应用于各个领域。虽然我国在近红外光谱检测技术应用方面晚于西方国家,但是在某些方面的发展已经领先于国际水平。本文就如何充分利用现代网络技术,实现中心数据库和终端用户的资源共享,为有效推动近红外光谱技术的应用和发展提供参考。

畜禽肉化学成分近红外光谱检测技术研究进展

和传统的肉品化学成分检测方法相比,近红外光谱分析是一种能够快速、简单、安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。论述了近年来猪、鸡、牛、羊四种动物肉中粗蛋白质、肌间脂肪、脂肪酸、水分、灰分、肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展,并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。从已发表的研究结果可以看出,近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力,特别是用于商业上同步检测多种化学成分。研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选,偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型,交互验证进行预测结果评价。目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。近红外光谱预测结果差异性较大,这与样品集选择、光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。样品选择对近红外预测精度具有重要的意义,非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。总的来说,肌间脂肪、脂肪酸与水分指标预测效果较好,粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之,灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。

近红外光谱检测技术在农业和食品分析上的应用

近红外光谱是 2 0世纪 90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。阐述了近红外光谱的原理、技术特点 ,介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程 ,重点列举了近红外光谱在农业和食品分析中的成功应用实例。资料表明 ,近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点 ,已广泛应用于各个领域。特别是在欧美及日本等发达国家 ,很多近红外光谱分析法被列为标准方法。而我国近红外光谱的应用研究起步较晚 ,虽然某些方面已具国际领先水平 ,但就总体来看与国际水平还有大的差距。文章首次提出了集中优势资源 ,包括人力资源和设备资源 ,利用现代网络技术 ,建立终端用户和中心数据库资源共享的模式 ,以推动近红外光谱技术在我国农业科技和生产中的应用。

沙田柚黄龙病近红外光谱检测研究

2019年从容县各乡镇轻度感病、中度感病、重度感病以及未感病但有其他黄化症状的305株沙田柚树上,采集了590份不同症状的叶片样品,在Nested-PCR检测的基础上,使用广州讯动网络有限公司开发的手持式近红外光谱仪采集光谱,建立标准数据库模型并进行验证。结果表明,以11月307份样品建立的近红外光谱标准数据库模型的检测效果较佳,总识别率81.75%,黄龙病阳性样品和阴性样品的识别率分别为83.41%和78.80%,假阳性率7.62%,假阴性率10.62%。其中,对斑驳黄化叶样品(Nested-PCR检测100%阳性)的识别率最高,达96.72%。在对2月283份样品的验证中,该模型识别能力较差。与Nested-PCR检测相比,近红外光谱检测具有无损、快速的优点,但在对带菌的无症状叶、缺素黄化叶(主要为缺镁)和不带菌的均匀黄化叶和其他黄化叶(主要为烂根、损伤导致的黄化叶)等的检测中灵敏度较低,分别易发生漏检和错检。

奶粉主要营养成分的红外光谱检测与分析

采用红外光谱(FTIR)分析技术,对奶粉进行无损快速定性、定量研究。通过总结添加到奶粉中不同辅料的红外光谱特征峰规律,来确定不同厂家生产奶粉中所添加敷料的类型及所添加辅料量的大致范围。准确称量不同比例的辅料,将其加入奶粉中,建立红外光谱与该已知辅料含量奶粉的相关曲线。随机抽取市售奶粉,通过红外光谱确定辅料类型;当辅料类型一致时,通过建立的标准曲线即可快速、准确地判断出奶粉中所添加敷料的含量。结果表明:通过红外光谱完全可以控制奶粉质量。该方法快速、准确,为奶粉的质量控制提供了一种新的方法和手段。

傅立叶变换红外光谱检测过一硫酸处理羊毛表面的研究

运用傅立叶红外的衰减全反射技术 ,对未处理羊毛样品、过一硫酸处理样品和经过一硫酸处理后再用亚硫酸钠处理的样品进行研究 ,检测羊毛表面胱氨酸的各种氧化产物的特征峰 ,并计算出峰面积 。

玉米细菌性枯萎病和玉米内州萎焉病的红外光谱检测技术研究

本文主要针对玉米细菌性枯萎病和玉米内州萎焉病2种检疫性细菌病害进行红外光谱检测研究,并对其红外谱图进行基线校正和归一化处理,对其谱带归属进行了辨别分析。结果显示,该技术不仅于该2种病害的检测鉴定,还可用于实际样品的检测鉴定。

精煤发热量的近红外光谱检测方法研究

为了检测精煤的低位发热量,采集了150个精煤样品的近红外漫反射光谱,采用主成分分析(PCA)结合不同光谱预处理方法,建立了基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,同时与工业上的检测结果进行对比。结果表明:经过多元散射校正处理后的模型效果最优,相关系数达到0.909,校正集均方根误差为0.001 31,交叉验证均方根误差为0.001 62;之后采取PCA方法对光谱的数据降维,提取了前三个相关样本的主成分,发现其累计方差贡献率为93.786%,表明模型具有较高的稳定性和预测能力,为精煤低位发热量的近红外漫反射光谱分析技术提供了有效的数据处理方法。

红外光谱检测技术在干线公路养护工程沥青质量控制中的应用研究

SBS改性沥青作为优质的路面材料得到了广泛应用,其具有良好的高低温稳定性,优良的抗水损害性能和更好的弹性和抗蠕变性能,可有效防治车辙、裂缝等早期病害。近年来,由于SBS价格昂贵,在生产沥青时往往会减少SBS剂量或使用替代产品,致使SBS改性沥青的质量参差不齐,严重影响路面质量。现通过对红外光谱检测技术在干线公路养护工程沥青质量控制中的应用研究,探讨了SBS改性剂掺量检测和相似度比对的基本原理和质量控制要点,可为类似工程提供参考借鉴。

基于近红外光谱的大豆茎秆化学组分含量检测模型构建与应用

【目的】大豆茎秆化学组分(纤维素、半纤维素、木质素和粗纤维等)与其茎秆抗倒伏能力密切相关,但由于目前大豆茎秆化学组分检测多采用传统的化学分析技术,测定过程操作复杂、耗时耗力、成本昂贵且易造成环境污染,不适合大规模育种应用,因此,通过构建一套低成本、快速、科学、无污染的大豆茎秆化学组分检测方法,为大豆种质资源茎秆组分分布规律及其与大豆生长习性和倒伏性关系的研究提供方法基础。【方法】通过建立一套基于近红外光谱检测技术的大豆茎秆化学组分检测模型,并利用该模型对大豆种质资源茎秆中的中性洗涤纤维(neutral detergent fiber,NDF)、酸性洗涤纤维(acid detergent fiber,ADF)和粗纤维(crude fiber,CF)等化学组分进行检测分析,通过方差分析、多重比较和小提琴图分析,明确大豆茎秆CF含量与其生长习性及抗倒伏性之间的内在关系。【结果】基于构建的大豆茎秆化学组分近红外光谱快速检测模型对茎秆NDF、ADF和CF组分检测数值的校正相关系数(RC)均在0.90以上。利用16份模型外大豆茎秆样本对模型的有效性进行验证发现,常规化学检测与该模型检测结果之间无显著性差异(P>0.05)。利用该模型对2017年和2018年种植的393份大豆茎秆CF含量及其生长习性之间的关系进行分析,结果表明,大豆茎秆CF含量符合正态分布规律,在CF含量50.00%以上的材料中,2年数据均表现出直立型(91.67%和86.14%)显著高于蔓生型(8.33%和13.86%),表明大豆茎秆CF含量与其生长习性呈极显著正相关(P<0.01)。【结论】构建的近红外光谱模型具有低成本、快速高效、无污染的特点。此外,茎秆中CF含量高的大豆品种植株具有更强的抗弯曲度,可作为大豆抗倒伏育种亲本筛选的重要指标。

近红外光谱结合极限学习机的榛子蛋白质含量检测

以毛榛与平榛作为研究对象,将去壳后的毛榛与平榛分别制成90组与60组试验样本,获取波长范围为900 nm~1700 nm的原始光,同时,通过凯氏定氮法测得其中蛋白质含量真实值,并通过对比研究一阶(1-der)导数、二阶(2-der)导数、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)以及标准变量变换(standard normal variate,SNV)等预处理方法对模型精度的影响,确定适合榛子光谱的预处理方法。并通过反向间隔偏最小二乘法(backward interval partial least squares,BiPLS)分别选出适用于蛋白质预测的特征波段,达到精简模型的效果。以极限学习机(extreme learning machine,ELM)为建模方法建立蛋白质含量预测模型,最终可以得出两种榛子的预测集的相关系数R与预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.8806和0.5993,0.8823和0.5984,模型精确度较高。

伴和不伴焦虑症状的抑郁症患者脑功能性近红外光谱成像频谱特征

目的探讨伴和不伴焦虑症状的抑郁症患者脑功能性近红外光谱成像频谱特征,以为其临床诊断和鉴别诊断提供帮助。方法对30例伴有焦虑症状的抑郁症患者(A组)、28例不伴有焦虑症状的抑郁症患者(B组)分别进行功能性近红外光谱成像检测,分析功能性近红外光谱成像前额区和双侧颞区频谱S积分值、K斜率值、T重心值,并和正常对照组(C组30名)进行对比。结果A组、B组前额区、双侧颞区S积分值较C组降低,差异有统计学意义(P<0.01),但A组和B组之间差异无统计学意义(P>0.05);A组较B组和C组前额区、双侧颞区K斜率值变小,前额区T重心值变大,差异有统计学意义(P<0.01)。Pearson相关分析显示,A组、B组前额区S积分值与其汉密顿抑郁量表中的阻滞因子分呈负相关(P<0.05);A组、B组双侧颞区S积分值与其汉密顿抑郁量表中的认知障碍因子分呈负相关(P<0.05);A组前额区T重心值与其汉密顿抑郁量表中的焦虑/躯体化因子及汉密顿焦虑量表评分呈正相关(P<0.05)。结论伴和不伴有焦虑症状的抑郁症患者具有相对特征性的功能性近红外光谱成像频谱,并与其临床症状呈现一定的相关性,功能性近红外光谱成像检测可作为其诊断和鉴别诊断的重要手段。

SBS改性沥青红外光谱定量分析影响因素探究

为了探究傅里叶变换红外光谱技术在SBS改性沥青定量分析中的影响因素及试验误差,结合工程实际对六种基质沥青、四种SBS改性剂,利用BRUKER TENSOR II红外光谱分析仪对不同原材、不同制样和涂膜工艺制备的标准样品进行分析。结果表明:利用S_(863 cm^(-1))/S_(1376 cm^(-1))、S_(1376 cm^(-1))/S_(1459cm^(-1))和S_(700 cm^(-1))/(S_(910cm^(-1)))+S_(966cm^(-1))可对基质沥青油源品质和SBS分子结构类型进行初步判定;溶剂法与生产实际差别较大,不适用于红外光谱定量分析,建议采用剪切法进行标准样品制备;结合工程实际(4.3%~4.5%)掺量要求,红外光谱定量分析方法试验误差允许在-0.23%~0.23%以内;不同品牌、相同嵌段比的SBS改性剂及同一油源、不同批次基质沥青对定量分析结果影响小,不同油源基质沥青对定量分析结果有显著影响,不同稀释比例、涂层厚度均对结果有影响。

热成像技术与近红外光谱技术结合无损检测西拉葡萄叶片水分含量

西拉是一个古老而优质的酿酒葡萄品种,改良其种植技术与方法越来越受到人们的关注。其中,葡萄植株水分含量的测定与控制对其种植与收获有很重要的影响,因此,寻找其快速简便且非破坏性的测量方法十分重要。为了探究实现对葡萄藤叶水分含量的无损且简便快捷的测量方法,用热成像技术与近红外光谱法结合对叶片水分进行检测,并找出其与叶片含水量之间的相对应关系。结果表明,使用热成像技术和近红外光谱技术分别测量葡萄藤叶片水分含量参数CWSI与IG,可以通过计算得出二者均与叶片水分丢失有明显的线性关系。热成像技术与近红外光谱法结合可以用来较为精确地测量叶片水分含量,同时做到快速无损。

采用红外光谱技术检测反刍动物甲烷排放

反刍动物甲烷排放监测一直难以建立起精确的评估体系,其中一个重要原因是常用检测反刍动物甲烷排放的方法不够完善,另外检测仪器受外部环境的影响,难以保证其准确度和灵敏度。目前,红外光谱检测技术正在被广泛应用于反刍动物甲烷排放检测,一些基于红外光谱检测技术的最新检测方法,如甲烷激光检测(LMD)、傅里叶变换红外光谱检测(FTIR)、Green Feed(GF)系统和便携式自动开路气体量化系统(GQS)也得到广泛运用。与以往常用方法相比,红外光谱检测技术具有一定优势。本文根据现有文献,从红外光谱检测的原理、可靠性及与其他常见方法对比,论述了红外光谱检测方法在反刍动物甲烷排放中的应用现状和应用前景,旨在为精确检测反刍动物的甲烷排放提供参考。

近红外光谱技术在HIE患儿脑氧饱和度检测的临床应用研究

目的:研究近红外光谱技术在新生儿缺氧缺血性脑病(Hypoxic ischemic encephalopathy,HIE)脑氧饱和度(regional oxygen saturation,rSO2)检测的临床应用价值。方法:收集我院2006年至2009年HIE患儿70例(包括轻度HIE组46例及中、重度HIE组24例),同时收集产科同期的足月健康儿30例作为对照组,分别在12h、24 h、72 h用近红外光谱检测技术(near infrared spectroscopy,NIRS)测定安静状态下的rSO2,并使用脉搏血氧仪监测SpO2,进行组间比较。结果:NIRS数据显示3组不同时间rSO2组间差异有显著统计学意义(P<0.05),在轻型HIE组,各时间的rSO2差异有统计学差异(P<0.05);而SpO2监测分析,中、重度HIE组,轻度HIE组与对照组之间差异无统计学意义(p>0.05)。结论:在新生儿HIE时,NIRS能准确监测rSO2,客观评价脑组织的氧合状态,为评价HIE患儿脑损伤程度提供客观、量化的依据。

近红外光谱检测猪血浆蛋白粉影响因素的探究

近红外光谱检测方法具有快速、准确的优点。为建立猪血浆蛋白粉快速准确的实时检测方法,文章主要探究了样品杯漏光度、样品结块、松紧度、水分等因素对近红外光谱检测猪血浆粉结果的影响。结果显示,样品结块、样品压紧及样品杯漏光会使近红外光谱扫描蛋白值结果降低;水分总体上会影响蛋白含量扫描值,水分降低会导致蛋白含量扫描值偏高。

近红外光谱技术在检测转基因油菜籽中芥酸和硫甙上的应用研究

转基因食品是利用现代分子生物技术,改变目标生物遗传物质,使其趋向人们所需目标转变得到的。虽然转基因技术可以改变生物的原有特性,使其更加符合人们需求,但由于技术不确定性较大,其食品安全问题一直是人们关注的重点。笔者通过对比红外光谱技术和通用检测技术,

近红外光谱技术检测蔬菜品质的研究进展

近红外光谱无损检测是随着高科技发展应运而生的一门新技术，在不破坏样品的情况下对上述内部品质进行评价。该技术不同于传统的化学分析方法，它利用分子选择性地吸收辐射光中某些频率波段的光，产生的吸收光谱，来判定其对应物质的含量，对样品不产生破坏。本文介绍了国内外运用近红外光谱技术进行蔬菜品质检测的研究情况，分析了目前该技术运用于蔬菜品质检测还存在的问题和今后的研究方向，提出了可从建立单一指标的模型逐步完善形成综合模型等方法，提高预测模型的通用性和准确度。

近红外光谱快速检测技术在纺织行业的运用探讨

纺织行业的安全环保,有赖于通过检验以确保产品质量。产品质量检验技术除依靠质检员等人工努力外,有必要借助技术手段,实现对生产设备、原材料、成品等进行综合检验。通过设计建模和实际应用,以一种新的检验技术(近红外光谱快速检测技术)快速、准确、无污染、不破坏成品结构和高效、低成本的检验技术犯法,有必要为纺织行业的快速发展提供契机。