葡萄糖漫反射近红外光谱研究

首先采用一维漫反射近红外(NIR)光谱开展了葡萄糖的结构研究,实验发现:葡萄糖一维漫反射NIR光谱包括3种红外吸收模式(ν1-一维,ν2-一维和ν3-一维).进一步开展了葡萄糖的二阶导数漫反射NIR光谱研究.选择不同的数量平滑点(包括:5个平滑点、9个平滑点、13个平滑点、19个平滑点、25个平滑点、37个平滑点、49个平滑点和149个平滑点)进行实验,结果发现:37个平滑点是适合的选择,而葡萄糖二阶导数漫反射NIR光谱包括4种红外吸收模式(ν1-二阶导数,ν2-二阶导数,ν3-二阶导数和ν4-二阶导数).研究葡萄糖一维漫反射NIR光谱和二阶导数漫反射NIR光谱的吸收频率及标准差,实验发现:葡萄糖二阶导数漫反射NIR光谱的谱图分辨能力及数据平行性要优于相应的一维漫反射NIR光谱.

基于可见光/近红外光谱技术的倒伏水稻识别研究

运用可见光/近红外光谱仪获取正常的和受稻飞虱、穗颈瘟危害而倒伏的水稻冠层光谱反射率,采用主成分分析(PCA)方法对反射率光谱进行降维处理,提取2个主分量光谱.其中,第一主分量PC1代表了水稻冠层的光谱特性,第二主分量PC2反映了倒伏水稻的冠层光谱变化信息.将前2个主分量作为支持向量分类机(SVC)的输入向量,建立分类模型.结果表明,对受稻飞虱危害倒伏的水稻验证数据的识别精度为100%,对受穗颈瘟危害倒伏的水稻验证数据的识别精度为90.9%.研究表明可见光/近红外光谱可能是一种有效的倒伏水稻识别方法.

近红外反射光谱在冬小麦抗旱性鉴定中的应用

为评价近红外反射法对冬小麦抗旱性的测定效果,通过2 a冬小麦抗旱鉴定材料的近红外分析与相应抗旱指数比对,建立了线性回归模型。初步认为,不同水处理方法、不同地点的小麦种子,近红外图谱较为稳定;不同抗旱性差异的种子,近红外反射图谱有明显特异性差异。通过建立回归模型,可以用近红外技术预测抗旱指数,决定系数为0.632,低于田间鉴定决定系数(0.804),预测抗旱指数与田间鉴定的平均误差为0.06,可用于亲本鉴定与后代选择。

近红外光谱在淀粉糖生产中的应用

本文论述了采用近红外光谱漫反射技术检测葡萄糖浆中主要成分含量的方法。讨论了采用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型过程中样品预处理及利用常规吸收峰优选波长的方法。经验证:DE、DP分布测量值同浓度参考值具有良好相关性(相关系数大于0.9),测量重复性变异系数(CV)优于2%。结果表明:近红外光谱法可以满足葡萄糖浆中主要成分的实际测量要求,为玉米深加工企业提供了淀粉糖生产过程控制的参考方法。

用于食品成分分析的双探测器近红外光谱仪

研制了双探测器结构的滤光片型漫反射近红外光谱仪。用分束镜将单色光分成两束,一束光直接被一个探测器接收,另一束光经过积分球后照射到样品上,样品的漫散射光被积分球上的另一个探测器接收。将两个探测器的测量值相比较,计算出样品的吸光度。应用该仪器检测了漫反射标准板的漫反射率,测量值与标称值的相关系数平均为0.995,标准偏差平均为0.01。另外,使用该仪器测定了奶粉、牛奶及酱油相关成分含量,近红外光谱与奶粉的蛋白质和脂肪含量的相关系数>0.9,与酱油及原奶的相关成分含量的相关系数>0.8。检测结果表明,自制的双探测器结构滤光片型近红外光谱仪可以准确获得样品的漫反射率。

近红外漫反射光谱法快速测定天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量

针对天然纤维素清洁制浆新型连续生产工艺,提出了采用近红外漫反射光谱测定天然纤维素(棉、木浆粕)清洁浆料中α-纤维素含量。收集了142个天然纤维素清洁浆料样品,采用GB/T 9107—1999方法(化学分析方法)测定其α-纤维素含量。通过粉碎预处理提高样品的均匀性,继而压入旋转杯采集光谱。采用簇类独立软模式(SIMCA)方法建立了有效的棉浆粕和木浆粕的分类模型,模型识别率达到100%。基于偏最小二乘(PLS)法分别建立的全部样品以及分类棉、木浆粕的α-纤维素含量定量校正模型相关系数分别为0.954,0.911和0.839,SEP分别为2.4%,1.2%和1.6%,模型预测精密度与GB方法的允差接近,表明该方法是可行的,且操作简单,分析速度快,对提高天然纤维素清洁浆料α-纤维素含量分析效率和指导其连续生产具有积极意义。

近红外漫反射光谱法测定天然纤维素浆粕聚合度

提出一种采用近红外光谱测定天然纤维素(棉、木)浆粕聚合度的方法。实验收集了195个天然纤维素浆粕样品,采用GB/T 9107-1999方法测定了其聚合度,对样品进行粉碎预处理后,放入旋转杯中采集相应的近红外漫反射光谱。通过化学计量学偏最小二乘方法(PLS)将聚合度数据与近红外光谱关联,分别建立了棉木浆粕混合样品、棉浆粕样品和木浆粕样品的聚合度定量模型。最优模型相关系数分别为0.980,0.993,和0.886,预测均方根误差(RMSEP)分别为147,143和53。研究了近红外方法精密度和准确性。结果表明棉浆粕和木浆粕分类模型预测准确性优于混合模型,且其预测精密度符合国标(GB)方法要求。另外,采用主成分分析方法建立了棉浆粕和木浆粕的识别模型,结果表明该模型可以有效识别棉浆粕和木浆粕。该方法操作简单、分析速度快,能够满足天然纤维素浆粕聚合度在线检测要求,为实现清洁制浆新工艺聚合度在线监控目标提供了理论和技术依据。

现场收购冻玉米中各成分含量的近红外光谱（NIR）分析

论述了采用近红外光谱漫反射技术检测冻玉米中主要成分含量的方法。讨论了采用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型过程中样品预处理及利用常规吸收峰优选波长的方法。经验证：水分、淀粉、蛋白测量值同浓度参考值具有良好相关性(相关系数大于0．9)，测量重复性变并系数(CV)优于2％。结果表明，近红外光谱法可以满足冻玉米中主要成分的实际到量要求，为玉米深加工企业提供了冬季原料玉米按质收购的参考方法。