食品检测中近红外光谱分析技术的应用研究

为了实现对食品成分、品质等方面的准确检测,为食品安全监管和质量控制提供有效的技术支持,引入近红外光谱分析技术,开展了该项技术在食品检测中的应用研究。通过样品制备、选择光谱采集设备、设置采集参数,采集食品近红外光谱,引入标准正态变量变换算法和自适应滤波算法,预处理采集的光谱数据,基于预处理后的数据,结合主成分分析法,构建食品成分特征与近红外光谱数据之间的数学模型,实现近红外光谱分析技术在食品检测的应用设计。实验结果表明,提出的研究应用后,食品成分检测结果与真实值更加接近,检测均方根误差较小,食品检测的准确性得到了显著提升。

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用研究进展

玉米是我国重要的粮食作物和动物饲料来源。为实现精准化营养和自动化加工,在玉米种植、仓储、深加工、饲用等领域,玉米的营养品质、安全指标及种子质量等备受关注。传统的化学检测方法会对样品产生破坏,耗时耗力,并且需要专业的技术人才进行操作,难以满足日益增长的玉米检测需求。近红外光谱分析技术具有检测速度快、操作简单、多组分同时分析等优点。本文主要综述近红外光谱分析技术在检测玉米的化学成分、安全指标、种子质量等方面的研究进展,旨在为近红外光谱分析技术在玉米的品质评价、种质选择等方面的检测应用提供参考。

近红外光谱分析技术在玉米青贮饲料检测中的研究进展

玉米青贮饲料因其丰富的营养物质、适口性好、更长的储存时间等优势,已成为反刍动物不可或缺的基础日粮,青贮饲料品质优劣直接影响反刍动物生产性能。近红外光谱分析技术因其快速、准确、非破坏性等特点,广泛应用于青贮饲料质量的检测。本文基于全株玉米青贮质量分级指数(CSQS)的指标,阐述应用近红外光谱技术构建玉米青贮饲料中的营养指标、发酵指标和安全指标预测模型,及其影响模型构建的关键因素,旨在为牧草建立近红外营养成分参数预测模型提供参考依据。

煤质近红外光谱分析中数据挖掘技术的应用

为全面了解煤炭性质,提高煤炭加工利用率,掌握煤炭品质规律显得尤为重要。近红外光谱分析技术应用优势显著,能够为煤质分析提供技术保障。研究发现,近红外光谱分析中数据挖掘技术发挥了重要的作用,进一步为建模提供了数据支撑。基于此,本文主要基于人工智能与灰分反射光谱特征的煤炭质量分析这一项目进行研究,旨在为煤质分析工作的开展提供参照和指导。基于低碳减排、节能环保理念,煤炭能源生产和消费趋势逐渐向低碳、环保方向发展。煤炭作为我国的主体能源,合理开发利用煤炭能源,可以更好兼顾生态效益、经济效益以及社会效益。有研究指出,加强煤质分析,是加快推动煤炭产业转型升级的关键,因此,探寻准确率高、快速高效的煤质分析技术至关重要。

近红外光谱分析技术在线测定颈痛颗粒流化床制粒过程中的水分

目的利用近红外光谱分析技术快速测定颈痛颗粒流化床制粒过程中水分的含量。方法以颈痛颗粒为研究对象,对流化床生产设备的视窗进行改造,采用Micro NIR PAT-U对生产过程进行在线监测,利用偏最小二乘法建立颈痛颗粒流化床制粒过程中水分的定量分析模型。结果最终建立的水分含量PLS定量模型RMSEC、RMSECV、RMSEP、R^(2)_(c)、R^(2)_(cv)、R^(2)_(p)分别为0.2454%、0.2871%、0.2798%、0.9091、0.8806、0.9046,外部验证的平均相对误差为3.0%。结论近红外光谱分析技术可以替代水分测定仪,对颈痛颗粒流化床制粒过程中水分的含量进行在线、快速、准确地测定。

胶州湾沉积物中4种重金属含量的可见-近红外光谱分析

可见-近红外反射光谱技术具有检测速度快、操作简单、无污染等显著优势,已被广泛应用于多个领域并为这些领域的信息化发展发挥了重要作用。在沉积物多参数光谱速测方面,可见-近红外反射光谱技术也显示出巨大的应用潜力。根据胶州湾沉积物中化学成分之间的相关性,发现有机碳和四种重金属(As、Cr、Cu、Zn)之间存在着高相关性。基于该研究成果,对胶州湾沉积物中4种重金属(As、Cr、Cu、Zn)含量进行了可见-近红外光谱分析,比较了不同处理方法对结果的影响。结果显示,利用可见-近红外光谱分析方法,能够准确、快速预测胶州湾沉积物中As、Cr、Cu、Zn的含量,RPD高达2.59,R^(2)高达0.85。

近红外漫反射光谱分析技术建立青霉素V钾片的一致性检验模型研究

目的研究近红外漫反射的光谱分析技术,建立青霉素V钾片的一致性检验模型。方法收集不同厂家的青霉素V钾片,共30批次,予以扫描和进行高效液相色谱法检测,检验近红外漫反射光谱图,结合高效液相色谱的结果建成一致性检验模型。结果一致性检验模型对测试集中的样品做出准确无误的判别分类,其中29个批次的药物为合格药物,仅有1个批次的药物筛查为假药,无假阳性现象的出现。结论通过近红外漫反射光谱分析技术建立的一致性检验模型检测青霉素V钾片,其方法操作简单,具有较高的准确率,可用于快速检查青霉素V钾片的药品成分,值得推广。

现代近红外光谱分析的信息处理技术

介绍了现代近红外光谱分析技术的要点 ,流程 ,以及建立数学模型的优化层次与建模层次。最后 ,阐明了在我国应用与发展近红外技术的策略 ,即“产业化”与“民主化”相结合。

稻米脂肪含量近红外光谱分析技术研究

应用近红外光谱(NIRS)分析技术和偏最小二乘法(PLS)建立稻米脂肪定量分析数学模型,并比较糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对预测稻米脂肪含量的效果差异。结果表明,当利用糙米粒和糙米粉NIRS数学模型对样品进行预测时,内部交叉验证预测值和真值之间的决定系数(R2)分别为94.44%和95.54%,内部交叉检验的标准差(RMSECV)分别为0.09%和0.08%;外部验证预测值和真值之间的R2值分别为79.51%和87.10%,预测标准差(RMSEP)分别为0.24%和0.26%,平均相对误差(ARE)分别为4.11%和3.30%。内部交叉验证和外部验证结果证明,糙米粒和糙米粉NIRS数学模型均具有较高的预测准确性,可应用于稻米营养品质改良实践。

近红外光谱分析技术进展及其在烟草行业中的应用

对国内外近红外光谱的发展现状、分析技术特点、分析仪器、近红外光谱中常使用的化学计量学方法以及近年来近红外光谱在烟草行业中的应用等几个方面进行了较详细的综述 ,认为近红外光谱与其他方法相比具有简便、快速、无污染、样品无需处理、适合在线分析等独特优点 。

可见/近红外漫反射光谱分析法测定牧草营养成分研究

选用新疆伊犁昭苏草原5～10月份的5种单一品种牧草及混合牧草样品共252份,利用可见/近红外漫反射全谱扫描技术结合实验室检测数据进行粗蛋白（CP）、干物质（DM）、粗脂肪（EE）和磷（P）的定标和检校.结果表明：CP采用改进偏最小二乘法（Modified-PLS）和（SNV＋ Detrend;2,4,4,1）的数学转换方法定标结果最好,其定标决定系数（RSQ=0.960）和交叉验证相关系数（1-VR=0.9836）最高,定标标准分析误差（SEC=0.5155）和交叉校验定标标准分析误差（SECV=0.5859）最小,其交叉验证相对分析误差（RPD=8.5782）和外部验证相对分析误差（RPD=5.0575）均大于3;DM采用ModifiedPLS和（SNV＋Detrend;1,4,4,1）的数学转换方法定标结果最好,其RSQ和1-VR分别为0.904和0.8878,SEC和SECV分别为0.1789和0.1990,其交叉验证和外部验证RPD分别为2.9385和3.0359;EE采用最小二乘法（PLS）和（SNV＋Detrend;1,4,4,1）的数学转换方法定标结果最好,但是RSQ和1-VR值较低,分别为0.192和0.3715,SEC和SECV分别为1.4526和1.5122,其交叉验证和外部验证RPD分别为1.4363和0.5911;P采用Modified PLS和（SNV＋Detrend;2,4,4,1）的数学转换方法定标结果最好,其RSQ和1-VR分别为0.748和0.8213,SEC和SECV分别为0.0168和0.0188,其交叉验证和外部验证RPD分别为2.0179和1.7647.以上结果说明利用可见/近红外光谱结合化学计量学手段对混合或单一牧草的CP进行快速检测是可行的,DM的预测模型需要进一步校正,而EE和P的分析误差较大,需要进一步提高实验室测定的精确度和增加样品含量来进一步校正模型.

近红外光谱分析技术及其在饲料中的应用

近红外反射光谱分析技术(NIRS)正在以产业链的方式应用于多个领域,它可以快速高效地测定样品中的化学组分和物化性质。近年来,近红外光谱技术尤其是在线分析的应用有了显著的发展,本文就近红外光谱分析技术的原理及在饲料中的应用研究进行了介绍。

近红外光谱分析技术及其在农业领域的应用

近红外光谱分析技术是一种高效、快速的现代分析技术,已在很多领域得到广泛应用。本文对近红外光谱分析技术的发展历程、技术原理、分析程序、技术特点以及在企业领域的应用作了简要介绍,并对其在农业领域的应用前景进行了讨论。

近红外光谱分析技术定标和预测中的相似样品剔除算法

在近红外仪器的研制和调试过程中 ,需要对实验仪器进行最终的定标分析来验证近红外分析仪器是否正常。然而近红外定标过程中传统的方法往往将所有的样品对仪器进行定标分析 ,定标样品集在采集时为了能够覆盖将来所出现的样品范围 ,其数量往往是很大的 ,对于定标实验人员来说 ,其工作量是巨大的。文章通过采用给出的相似样品剔除算法成功地从 1 78个玉米粉样品中提取出 94个优选样品 ,通过定标实验分析发现 ,经过该算法优选的样品不仅保持了原始样品集的代表性 ,而且达到了和原始样品集参与定标相近的定标精度。经由此算法进行筛选得到的优选定标样品集数量上有了很大程度的减少 ,极大地减轻了实验人员的工作强度 ,而且为进行更多重复的实验提供了条件。

近红外光谱分析技术

介绍了近红外光谱分析技术的工作原理,阐述了其数学模型的建立及分析过程,总结了现有常用的化学计量学方法及各自的优点,最后简单的概括了近红外光谱分析技术的应用,尤其是在制药方面的应用。

基于近红外透射光谱分析技术的小麦蛋白质含量测定

近红外分析技术具有快速、简便、准确、非破坏性的优点,为小麦品质检测提供了一种新的技术手段。笔者首先对光谱数据进行移动窗口平均平滑和马氏距离筛选,在以上光谱预处理基础上,建立了小麦籽粒蛋白的偏最小二乘校正模型。仿真试验结果表明:该模型能够较准确地预测小麦蛋白质的含量,预测相关系数、预测均方误差和平均相对误差分别为0.9809、0.1130、1.973%。与用原始数据所建校正模型相比,预测效果显著提高。

近红外图像和光谱分析技术在农产品品质无损检测中的应用与展望

介绍了现代近红外分析技术的发展及其技术特点 ,并就近红外图像技术和光谱分析技术两方面综合分析了国外利用近红外分析技术在农产品品质检测上的研究 ,以促进我国在该领域的研究。

近红外光谱分析技术在制药领域中的应用研究进展

目的对近红外光谱分析技术在制药领域中的应用进行综述,为药品生产过程质量控制与优化提供参考。方法查阅国内外近年来文献,进行归纳总结。结果与结论近红外光谱分析技术作为一种有力过程分析工具,对于提高药品生产效率,强化对药品的质量控制具有重要意义,随着研究的深入,近红外光谱分析技术将在制药领域发挥更深刻的作用。

应用近红外光谱分析技术检测豆粕中掺杂三聚氰胺和尿素的研究

利用近红外光谱分析技术对豆粕中掺杂的三聚氰胺和尿素进行判别鉴定及三种模式识别方法的比较。本研究收集了30批次的纯豆粕,共180个样品,分别在纯豆粕中添加三聚氰胺和尿素,制备掺假物含量不同的豆粕样本共214个,掺假物的质量浓度范围为0.1%～5%。分别用有监督模式方法簇类独立软模式（SIMCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）建立豆粕的判别模型。结果显示,SVM方法的校正集准确率为100%,验证集准确率为98.1%,是最有效的分类方法;其次是PLS-DA方法,掺入三聚氰胺的模型的校正集准确率为96.9%,验证集准确率为95.3%,掺入尿素的模型的校正集准确率为94.5%,验证集准确率为94.2%;而SIMCA各模型的识别率高,但拒绝率较低,可仅对纯豆粕进行主成分分析,其识别率达到92.2%,拒绝率为88.5%。因此,近红外光谱法能用于掺杂三聚氰胺和尿素的豆粕的快速筛选。

近红外光谱分析技术在大米检测中的应用

近红外光谱分析技术作为一种高效、快速、无损的可多组分分析的检测技术,在食品、农产品的检测中得到广泛应用。为此,综述了近红外光谱分析技术在大米品种鉴别、品质检测、矿物质元素分析中的应用研究现状,并对其应用前景进行了展望。