近红外光谱相关系数法鉴别消渴丸真伪

目的应用近红外光谱相关系数法对消渴丸进行真伪鉴别。方法使用真品消渴丸的近红外光谱图作为参照光谱,选择合适的特征谱段及预处理方法,建立待测样品光谱与参照光谱在该谱段的相关系数阈值,定性判断待测样品的真伪。结果选择谱段:7240～7140/cm;6200～5500/cm;5000～4700/cm,预处理方法为二阶导数化,平滑点数:17,相关系数的阈值为99.0%。结论使用近红外相关系数法可以显著区分消渴丸的真伪,且快速简便,可以作为假劣药品的快速筛查方法。

基于近红外光谱模型转移的牛奶蛋白检测方法研究

目的研究基于近红外光谱模型转移的牛奶蛋白检测方法。方法分别采用实验室与在线检测近红外光谱仪采集生产过程中原料奶样品的近红外光谱,研究斜率截距法(slope/bias,S/B)、分段直接标准化(piecewise direct standardization,PDS)算法、Shenk’s方法在不同仪器测量光谱之间模型转移应用,优化模型参数,提高实验室仪器建立的校正模型应用于在线光谱仪器的预测精度。结果经过Shenk’s算法转移,主从机的光谱平均差异降低为0.0075,光谱校正率达到98.95%。利用模型转移方法与偏最小二乘模型结合,将实验室分析光谱仪建立的模型用于生产在线光谱仪测量光谱预测,显著提高了牛奶中蛋白质含量预测准确度,不同仪器之间模型预测相对均方根误差从5.52%下降到2.03%。结论本研究的方法实现了实验室分析与在线检测仪器测量光谱及定量分析模型转移共享,为近红外在线检测的智能化改进提供了基础。

基于近红外光谱法的血液酒精浓度检测仪

针对解决呼气式酒精检测仪存在飞沫传播风险的问题,提出了一种基于近红外光谱法的便携式无污染血液酒精浓度检测方案。使用硬件完成信号采集、放大、滤波再放大,利用软件完成卡尔曼滤波、三样条插值法去基等算法获取标准的脉搏波信号在上位机中通过呼气式的测量结果与脉搏波信号的幅值建立数学模型,将数学模型写入单片机实现离线测量。通过实验测试验证数学模型精度。结果表明,其满足相对误差小于10%的精度要求,符合实际使用需求。

近红外光谱相关系数法用于快速检测药品的质量

对近红外光谱相关系数法检测药品质量变化的效果进行了研究,并考察了相关系数方法对同一品种药品来自不同厂家生产的样品的区分能力进行了计算,还研究了在不同仪器上、由不同人员测定光谱时相关系数方法的识别能力。本文还对计算相关系数时的光谱预处理方法和谱段等参数进行了探讨,提供了建议性的参数条件,为近红外光谱相关系数方法用于药品质量快速分析提供参考。

近红外光谱峰谷相关系数法的研究与验证初探

目的:建立一种新的正确识别率更高的近红外光谱分析方法。方法:对传统的相关系数方法进行改进。以参考光谱特征性的峰和谷作为计算相关系数的依据,并使用琥乙红霉素片不同批次样品的光谱、在不同仪器上测得的光谱以及不同厂家样品的光谱等进行验证。结果:与传统的相关系数方法以及一致性检验模型相比,峰谷相关系数法的正确识别率更高。结论:峰谷相关系数法作为一种新方法,具有实用性,可以在近红外光谱药品快速检測技术中发挥一定的作用。

近红外光谱法结合偏最小二乘法预测生物柴油中甲醇的含量

生物柴油中甲醇的定量分析对其品质监控具有重要科学意义与实用价值,因此进行了题示研究。制作44个含不同体积分数甲醇的生物柴油样品,采集了相应的近红外光谱。采用Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和标准正态变换(SNV)相结合的方法对原始光谱进行预处理,并采用协同区间偏最小二乘法(SIPLS)提取特征变量,确定在6270~6640 cm^(−1)和10900~11240 cm^(−1)波段内采用偏最小二乘法(PLS)建模。结果显示,所建SG-SNV-SIPLS-PLS模型的留一交叉验证决定系数R2 cv为0.9994,均方根误差RMSECV为0.0488,预测集决定系数R_(p)^(2)为0.9996,均方根误差RMSEP为0.0563,变量数为207,优于PLS模型以及单变量线性回归模型的。

基于近红外光谱法对不同黄芩中有效成分含量及质量评价

目的探究近红外光谱法对不同黄芩中有效成分含量及质量评价。方法收集不同产地58个样品黄芩进行黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素的检测,有效成分通过高效液相色谱法含量测定法进行验证。采用近红外光仪对样品近红外光谱进行采集,样品经内部交叉验证建立预测模型,选择其中6个样品进行外部验证,来预测黄芩药材中黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素的含量。结果高效液相色谱方法线性好、精密度好、回收率高,可用于黄芩中黄芩苷、黄芩素、汉黄芩素3种活性成分的含量分析。建立的最优校正模型校正模型内部数据如下:黄芩苷R^(2)=0.994,RMSEC=0.438,RMSECV=2.257;黄芩素R^(2)=0.992,RMSEC=0.452,RMSECV=2.234;汉黄芩素R^(2)=0.995,RMSEC=0.447,RMSECV=2.310。提示建立的黄芩中3种有效活性成分定量校正模型性能较高。58个样品经内部交叉验证建立预测模型。黄芩苷、黄芩素及汉黄芩素预测值的平均回收率为99.40%、99.85%、100.40%。结论近红外光谱法用于测定不同黄芩中有效成分(黄芩苷、黄芩素和汉黄芩素)具有检测迅速方便、费用低、污染小、结果准确等优势。

近红外光谱法典型模型快速检测纤维含量的研究

为了更好地通过近红外光谱法快速检测服装的纤维含量,有效保护消费者的合法权益,选取校正模型稳定性较高的棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶、棉/聚酯纤维模型作为研究对象,通过与常规试验法进行分析比较,分析样品的差异对近红外光谱法试验结果的影响。结果表明:棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶模型试验结果不受颜色影响,而棉/聚酯纤维模型深颜色样品试验结果有偏离,建议近红外光谱法与常规试验法相结合;棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶、棉/聚酯纤维模型受厚度影响,透光的样品按4层进行试验,得到的结果更准确;棉/氨纶、聚酯纤维/氨纶模型试验结果不受织物组织结构影响,而棉/聚酯纤维模型分布均匀的样品可采用近红外光谱法,对两面组织结构不同、分布不匀的样品不建议采用近红外光谱法;覆膜或含黏合剂的样品,不适用于快速检测,均需先去除膜或黏合剂,再进行试验。

近红外特征谱段相关系数法快速鉴别真伪龙骨

目的：利用近红外特征谱段相关系数法建立定性模型对真伪龙骨进行快速鉴别。方法：使用近红外光谱仪的光纤附件测定光谱,以正品龙骨的近红外光谱为参照光谱,选择特征谱段,设定合适阈值,建立真伪龙骨定性鉴别模型,通过模型快速判断待测龙骨样品的真伪。结果：选定7 300-6 900、4 600-4 400、4 300-4 200 cm-1谱段为特征谱段,设定阈值为69.45%,用16批验证集样品进行验证,预测正确率为87.50%,说明所建立的模型具有一定的适用性。结论：利用近红外特征谱段建立的相关系数模型具有较好的预测能力,可作为快速鉴别真伪龙骨的方法。

近红外光谱法与化学分析法对常见二组分纤维含量检测的对比研究

为了分析近红外光谱法在实验室实际操作中与经典化学分析法的差异性,以纺织品市场上占比最高的4种二组分织物样品为实验对象,利用近红外光谱分析技术对常见的二组分混纺织物进行定量分析,并将分析结果与现行标准中的经典化学分析法进行对比。研究表明,剔除影响测试结果的异常光谱仍然是近红外光谱法检测中最难解决的问题,为了提高该方法的测试准确度,仍需进一步深入研究并细化不适用于该方法的纺织品。

基于近红外光谱法和FPGA的纺织物成分检测系统

在纺织品检测中,纤维成分定量检测是一项重要的检测项目,其要求拥有准确、快速、环保的检测手段和检测仪器,以满足市场对纺织物纤维成分检测的需求。提出了一种基于近红外光谱法和FPGA的纺织物成分检测系统,通过滨松光子MEMS-FPI传感器采集近红外光谱数据,利用一维卷积神经网络建模,使用知识蒸馏缩减网络规模,最终部署在FPGA上。实验结果表明,该方案的检测效果较好(R^(2)>0.82),可以以较低的功耗及延时(<1 ms)实现良好的表现。

近红外光谱法测定聚乙烯醇的醇解度

建立了一种基于近红外光谱法测定聚乙烯醇(PVA)醇解度的方法,首先采用核磁共振法对37个PVA试样的醇解度进行测试,然后选取其中29个PVA试样作为校正样品集,选取合适的波长区间和最佳主因子数,先后用二阶导数和标准正则变换对各个试样的近红外光谱进行处理,并采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型,模型性能采用留一法交叉验证进行评价;剩余的8个PVA试样作为验证样品集,比较分别采用核磁共振法与近红外光谱法测试所得醇解度的差异。结果表明:基于近红外光谱法的PVA醇解度测试方法建模样本数低、操作简单、实验效率较高,醇解度的检测范围较宽(72%~99%),准确度较高,相对偏差最高仅为0.56%,且具有较高的精密度,相对标准偏差最高仅为0.07%;该方法可较好地满足高端PVA产品的开发与质控要求,具有极好的应用前景。

基于近红外特征谱段相关系数法鉴别真伪龙齿

目的：利用近红外特征谱段相关系数法建立定性模型对真伪龙齿进行快速鉴别。方法：在传统性状鉴别的基础上，使用近红外光谱仪的光纤附件采集光谱，以正品龙齿的近红外光谱为参照光谱，选择特征谱段，设定合适阈值，建立真伪龙齿定性鉴别模型，通过模型快速判断待测龙齿样品的真伪。结果：选定5000~4200 cm-1谱段为特征谱段，计算训练集样品中真伪龙齿的相关系数，设定阈值为92.67%，用10批验证集样品对模型进行验证，预测正确率为90%。结论：利用近红外特征谱段相关系数法建立的定性鉴别模型具有较好的预测能力，可以做为快速鉴别真伪龙齿的方法。

近红外光谱法测定双烯选择加氢油品组分的试验研究

双烯选择加氢油品是脱氢装置的中间产物,其主要组分为烷烃、单烯、双烯和芳烃。液相色谱法是实验室应用成熟的测定方法,而近红外光谱法是一种新型测定方法,需要进行验证。试验采用近红外光谱仪采集不同反应阶段的双烯选择加氢油品光谱,初步建立待测组分烷烃、单烯、双烯和芳烃含量的测定模型,验证近红外光谱仪实时监测双烯选择加氢油品组分含量的可行性。结果显示,与成熟的液相色谱法相比,近红外光谱法测定误差较小,精密度高,能够快速准确地测定烷烃、单烯、双烯和芳烃含量。经F检验和t检验,两种方法的精密度没有显著性差异,各组分测定结果无显著差异。相比液相色谱法,近红外光谱法具有诸多优势,值得推广应用。

近红外光谱法测定丙三醇中微量水含量

使用近红外光谱法,结合卡尔费休法测定的丙三醇中微量水含量数据,运用化学计量学方法建立了丙三醇中微量水含量近红外定量分析模型,其内部交叉验证决定系数为0.997 5,内部交叉验证均方差为0.001 77,测量范围为0.015 6%~0.151 2%。经过模型外部样品验证,发现该模型预测的水含量结果与卡尔费休法测定的水含量结果无显著性差异,且其精密度与稳定性良好。以通过外部验证评估后的模型为基础,完成了丙三醇中微量水含量近红外光谱测定法的建立。该测定方法操作耗时短,结果可靠,使用成本低,无废液产生且可实现实时无损测定,用以代替卡尔费休法后,显著提高了工作效率。

《次氯酸钠过碱量及有效氯测定方法 近红外光谱法》

近日,由中国氯碱工业协会组织无锡迅杰光远科技有限公司、天津渤化化工发展有限公司、福建省东南电化股份有限公司、福建环洋新材料有限公司、宁夏瑞泰科技股份有限公司、广东永恒化学制剂有限公司、华东理工大学、北京邮电大学等8家单位编制的团体标准《次氯酸钠过碱量及有效氯测定方法近红外光谱法》(T/CCASC 0036—2024)发布实施。

基于近红外光谱法的河南省苜蓿青贮品质综合评价

用近红外光谱法对河南省内苜蓿加工企业的苜蓿青贮产品进行测定,了解掌握河南省苜蓿青贮品质,分析评价河南省内苜蓿青贮整体质量状况,为科学饲喂提供依据,推动提升饲草饲料品质,促进养殖业综合高效发展。

近红外光谱法测定豆粕粗蛋白含量

通过近红外光谱技术建立快速检测豆粕粗蛋白含量的方法。收集240个豆粕样品为研究对象,随机分成定标集(n=222)和验证集(n=18)。利用近红外分析技术,采用10种导数预处理光谱,定标方法选用偏最小二乘法(PLS),建立了豆粕的粗蛋白预测模型。粗蛋白含量的预测决定系数(RSQ_(V))为0.922,外部验证相对分析误差(RPD_(V))为3.479,预测值与化学值之间无显著性差异(P>0.05),能够达到精准预测的效果。结果表明,近红外光谱法适用于豆粕粗蛋白含量的快速检测。

近红外光谱相关系数法测定野木瓜片中异性有机物

目的:利用近红外特征谱段相关系数法对野木瓜片中是否含有异性有机物进行快速定性分析。方法:使用近红外光谱仪的光纤附件测定光谱,以不含有异性有机物的野木瓜片的近红外光谱为参照光谱,选择特定谱段,建立待测样品光谱与参照光谱在该谱段的相似系数阈值,定性判断待测样品是否含有异性有机物。结果:选定6022～5587 cm-1谱段为特征谱段,设定阈值为65%,用54个含异性有机物的样品进行验证,相关系数小于65%的有49个,占样品总量的90.74%。结论:此方法具有较好的预测能力,可用于药品检测车现场的快速筛查。

基于近红外光谱特征的国产绿茶产地溯源研究

目的研究我国多省出产绿茶近红外光谱特征,探索以近红外光谱差异进行绿茶产地溯源研究的可行性。方法运用傅里叶变换红外光谱仪漫反射法扫描我国多个产区的169份代表性绿茶样本,谱图分别采用一阶导数(first derivative,1st)、最大最小归一化(max-min normalization,Max-min)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)4种预处理方式处理,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选产地差异波段,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对光谱降维处理,建立茶叶产区判别模型。结果采用Max-min、SNV、MSC处理的数据前3个主成分的累计方差贡献率均达到95%以上。分别建立基于主成分的线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)、K-最近邻算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN)判别模型。经交叉验证和测试集验证,确定最佳处理路线为卷积平滑(Savitzky-Golay,S-G)+MSC+SPA+PCA,结合KNN和SVM建立非线性模型,其光谱测试集判别正确率均达到94%以上。结论近红外光谱结合判别模型可以用于绿茶产地溯源,本研究为绿茶溯源及模型参数选择提供了一定的参考。