近红外光谱技术在食用菌品质检测方面的应用研究进展

食用菌是一类高蛋白、低脂肪且兼具药用价值的大型真菌,因其多营养、鲜风味、低热量、多功效等特点而成为餐桌上常备食材之一。随着消费理念不断转变,食用菌的高品质和高营养需求成为必然。近红外光谱(near-infrared spectroscopy,NIRS)技术因其快捷、无损、多组分同时检测、绿色无污染等优点,被广泛应用于食用菌品质检测研究。本文全面归纳综述了近5年来NIRS技术结合化学计量学方法在食用菌理化组分、活性成分、品种鉴别、产地溯源、病原菌污染、掺假识别等及其他方面的研究及应用进展,同时提出了NIRS技术在食用菌品质检测应用方面的发展策略,以期为完善NIRS技术检测食用菌理论、研发专用食用菌检测设备提供方法参考和思路借鉴。

近红外荧光成像技术实现术中神经成像:应用现状与未来发展

背景:目前主要的神经成像方式,如磁共振成像、计算机断层扫描和高分辨率超声,均无法为医生提供术中实时定位图像。随着近红外荧光成像技术应用于临床,手术目标区域的直接可视化成为现实,这为神经的术中实时识别提供了新的方案。目的:归纳并总结近红外荧光成像技术实现术中神经成像的研究进展。方法:以“近红外荧光成像,光学成像,神经成像”为中文检索词,以“near-infrared fluorescence imaging,optical imaging,nerve imaging”为英文检索词,分别检索万方数据、中国知网及PubMed数据库。检索时间范围重点为2010年1月至2023年7月,同时纳入少数经典远期文献,通过阅读文题和摘要进行初步筛选,排除中英文文献重复性研究、低质量期刊及内容不相关的文献,最后纳入69篇文献进行综述。结果与结论:(1)吲哚菁绿引导下的近红外荧光成像在临床上已被用于术中血管、输尿管和胆管等管状器官以及各种肿瘤的识别与定位,是目前在精准外科手术中应用比较成熟的术中成像方法。(2)在近红外荧光成像技术实现术中神经荧光成像的研究中,吲哚菁绿是目前唯一的一种应用于临床研究的近红外荧光染料。(3)理想神经显影剂应该具有以下特点:在围术期容易给药,logD在pH=7.4时数值为0.5-3.0,分子质量<500 Da,有近红外窗口中的激发和发射波长,能够在神经组织中长时间保留,具有较高的SBR值以及较高的安全性。(4)未来近红外神经荧光显影剂的开发中,研究者们应该将重心放在合成吲哚菁绿与神经特异性靶点的复合物中。(5)在应用前景方面,该技术不仅能使术中神经荧光成像将成为现实,而且在原位监测神经再生以及诊断神经系统疾病方面也将取得巨大突破。

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。

基于近红外高光谱技术的杧果可溶性固形物含量无损检测

【目的】近红外高光谱成像技术(NIR-HSI)在水果内部品质的无损检测方面具有快速、准确和无损的特点。旨在利用NIR-HSI技术分析不同品种杧果的可溶性固形物含量,并探讨400~1000nm波段范围内的光谱差异和可溶性固形物含量的响应。【方法】选择贵妃杧果和台农1号杧果作为研究对象,使用NIR-HSI技术获取杧果样本的光谱数据。采用CARS-PLS模型分析可溶性固形物含量与各波段光谱反射率的相关系数。为了验证模型的性能,计算了建模R^(2)、斜率Slope、截距和RMSE等指标。【结果】得到CARS-PLS模型的性能指标:建模R^(2)为0.8806,斜率为0.8515,截距为12.208,RMSE为0.6366。这些指标表明该模型具有较高的建模拟合度和预测精度。【结论】应用NIR-HSI技术对杧果可溶性固形物含量进行检测具有可行性。为进一步研究不同水果可溶性固形物含量的高精度模型奠定了基础。通过NIR-HSI技术的应用,可以提供一种非破坏性且高效准确的方法,用于水果品质评估和检测。这对农产品质量控制和市场营销具有重要的意义。

基于近红外光谱技术的主产区玉米品质分析

为全面了解我国玉米的品质情况,从全国13个玉米主产省(市)收集了2022年收获的532份玉米样品,利用近红外光谱技术快速检测玉米的容重、粗蛋白、赖氨酸、脂肪酸值、表观代谢能等11项品质指标,采用相关性分析和主成分分析等方法对所测得的数据进行分析与评价。结果显示,按照GB 1353—2018《玉米》判定,一等玉米占比38.53%,二等玉米占比37.21%,基于GB/T 20570—2015《玉米储存品质判定规则》判定,样品均宜存;部分指标间呈明显的相关性,如容重与粗蛋白呈显著正相关,粗蛋白与淀粉呈显著负相关;不同主产区间比较发现,西北地区容重明显高于其他地区,北方地区玉米的淀粉含量较高,黄淮海地区粗蛋白含量仅次于西北地区;基于主成分分析方法,北方地区与黄淮海地区两大主产区的玉米品质上有明显区别。

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。

近红外技术(NIR)在小麦商品粮收购中的应用研究

利用近红外谷物品质分析仪 (Perten DA910 0 ) ,对陕西省某县 6 2 4户农民 2 0 0 0年夏季上缴粮库的公购粮进行现场品质分析。结果认为 :人工主观评定的商品粮等级与其蛋白质含量、水分含量、硬度、沉淀值、烘烤体积无显著相关性 ;近红外谷物品质分析仪 (Perten DA910 0 )完全能够满足粮库验粮的需要 ;小麦籽粒硬度。

基于遗传算法和深度神经网络的近红外高光谱检测猪肉新鲜度

为系统评估基于深度学习的智能辅助高光谱成像系统在猪肉新鲜度指标检测中的效果,采集了猪肉在4℃冷藏12 d中挥发性盐基氮(volatile basic nitrogen,TVB-N)、菌落总数(total viable count,TVC)以及900~2500 nm近红外光谱数据。基于Python的TensorFlow和Keras平台,对高光谱数据进行处理,建立了深度神经网络的定量检测模型。并利用遗传算法(GA)选择与猪肉新鲜度相关的特征光谱波段。结果表明,遗传算法选取波段对光谱模型的性能有明显提升。当光谱波段数达到35和50时,GA+ANN模型预测精度高于全波段的线性回归模型。TVC为预测指标的预测性能优于TVB-N,TVC测试集最佳R_(p)^(2)为0.877,RMSEP为0.575;预测TVB-N的最佳R_(p)^(2)为0.826,RMSEP为1.01。此外,通过研究还发现,遗传算法优选的近红外光谱波段与肉品的O-H,N-H,C=O等分子振动吸收带有较高的吻合度。本研究为处理近红外和高光谱数据提供了新的方法,也为猪肉及其他肉品新鲜度快速无损检测提供了技术参考。

基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化

为进行不同塑料种类的识别,采集了尼龙(PA)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)、聚氯乙烯(PVC)4类塑料的近红外光谱数据,并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题,基于3点Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)进行了预处理组合优化研究,以竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波长提取,并运用支持向量机算法(SVM)建立模型。结果显示:所有预处理方法中,预处理组合S-G+FD+SNV获得的结果最优,S-G+FD+SNV+SVM模型的平均准确率高达96.67%,其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。

近红外光谱技术(NIRS)在草地生态学研究中的应用

近红外光谱技术(NIRS)是一种快速、高效、无损的现代检测技术,已经在许多领域广泛应用。文章阐述了NIRS应用于草地生态学研究的意义,介绍了NIRS用于测定牧草营养成分、矿物质、土壤养分含量,分析了牧草混合物的组成、动物对所采食牧草的反应、牧草病虫害抗性等一些复杂特性,以及进行生化标记、同位素鉴别研究。综合这些研究可以看出,NIRS能够作为一种整体研究工具应用于草地生态学的许多研究领域中,可以检测各种常规化学成分、分析草地生态系统的各种动态指标和系统运行的多项整体特性。希望通过本文的总结分析,推动NIRS在中国草地生态学研究中的应用,加速该领域研究手段的现代化。

近红外光谱(NIRS)技术快速测定湖泊沉积物营养组分研究

湖泊沉积物保存了湖泊环境演化的重要信息,但目前还没有建立起快速、准确的湖泊沉积物营养组分组合分析方法。该文利用近红外光谱(NIRS)技术,采用一阶导数、小波滤噪、正交信号校正、小波滤噪+正交信号校正、一阶导数+正交信号校正、正交信号校正+小波压缩6种光谱预处理技术和偏最小二乘(PLS)法相结合在国内建立了NIR光谱测定湖泊沉积物柱芯样品中总碳(TC),总氨(TN),总有机碳(TOC)和总磷(TP)的校正模型,结果表明虽然NIR光谱校正模型对TOC的预测效果不理想,但一阶导数+正交信号校正光谱校正模型对TC和TN,正交信号校正光谱校正模型对TP的预测效果较好,预测相关系数分别为0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),预测误差(RMSEP)分别为0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP)。该研究对于推动我国湖泊沉积物的光谱学特性研究具有重要意义。

近红外光谱技术(NIRS)在检测牧草霉菌毒素中的应用

具有快速、高效、无损、在线等优势的近红外光谱技术(nearinfrared reflectance spectroscopy technique,NIRS)已经在农业、食品、化工、医学等领域获得广泛应用。牧草在加工贮藏过程中,受多种真菌的侵染,引起霉菌毒素在牧草中积累。霉菌毒素会通过动植物产品进入人畜的食物链,引起人畜中毒。牧草中霉菌毒素的常规检测不但需要粉碎、浸提、层析等繁琐的样品前处理过程,还需要酶联免疫吸附法、高效液相色谱法、溥层色谱法等后续检测过程。通过发展高精度、低检出限的光谱仪器,建立相应霉菌毒素检测的软件技术与校正模型,能够在牧草利用中达到快速准确检测霉菌毒素的含量和性质,从而为牧草的合理加工与利用提供依据,促进NIRS技术在健康畜产品生产领域的应用。

近红外光谱技术(NIRS)在干草品质检测中的研究与应用

干草品质对动物的生产性能、牧草价值和最终盈利有着最直接的影响,检测干草品质的方法也在不断改进,近红外光谱技术(NIRS)这种快速、高效而无破坏性的现代检测技术已在饲草料中广泛应用。文章阐述了应用NIRS分析干草品质的可行性和高效性,详细介绍了NIRS用于检测牧草营养成分、真菌侵染程度、内生真菌产生的有毒物质以及一些难于用化学方法检测的微量成分等重要指标的研究成果。指出NIRS用于分析干草品质突破了过去常规化学方法的复杂、耗时、成本高等缺陷,是干草品质分析方法的一个重大进步,并期待着NIRS在牧草品质中的应用研究工作继续完善和发展,建立更精确的定标模型以及更系统的分析软件,促进畜牧业的快速发展。

近红外光谱技术(NIRS)在反刍动物营养研究中的应用现状

近红外光谱技术（NIRS）分析样品时以其方便、快捷和准确等诸多优点在动物营养研究中得到了广泛的应用；用NIRS技术预测家畜日粮中有机物消化率时所产生的标准偏差（SECV）在1．6％～2．8％之间，而预测干物质的消化率时所产生的SECV在1．6％～3．5％之间。NIRS能够准确地预测饲料中的化学成分和生物学组分以及反刍家畜十二指肠微生物蛋白的流量，但对于预测饲料在瘤胃降解率的动态特性时与实际相差很大。NIRS技术预测舍饲家畜采食量与体内法得到的结果相似，但在预测放牧家畜采食量时其预测误差为14％左右。上述结果表明，NIRS技术在预测反刍家畜消化代谢、日粮营养评价、采食量等方面已取得了很大的进展，并在反刍动物营养研究领域中有着广阔的应用空间。

近红外光谱技术(NIRS)在牧草领域中的应用研究进展

牧草是草食动物最主要的营养来源。牧草品质的优劣不仅影响家畜的生长发育和生产效率,也决定着最终畜产品的产量与品质。牧草品质的优劣主要取决于牧草营养成分及其消化率、适口性、以及牧草中所含抗营养因子和真菌毒素、霉菌毒素的含量水平。近红外光谱技术(NIRS)是一种低成本、快速、简单、无损的定性、定量分析技术,已在许多领域广泛应用。该文简要介绍了NIRS的原理和特点,详细综述了NIRS在牧草品质分析、牧草育种、牧草品种鉴定和性状分类中的应用。通过较全面综述NIRS在牧草领域中的应用现状,以期有助于NIRS在我国牧草领域中的发展。

利用近红外漫反射光谱(NIRS)技术建立甘薯茎叶重金属预测模型

植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合,因而可以借助近红外光谱技术测测其含量。探讨研究了近红外光谱法快速预测甘薯叶和茎镉、铜、锌含量的可行性,以不同肥料种植的甘薯叶和茎样品各67份,利用偏最小二乘回归法(PLS)对甘薯叶和茎中水分、蛋白质、镉、铜、锌含量进行预测分析。结果表明:所建模型可用于快速预测甘薯叶和茎样品中镉、铜、锌含量趋势,但模型精确度还有待提高。

近红外光谱分析技术(NIR)的研究现状及其在饲料检测中的应用

近红外光谱分析技术可应用于饲料的检测分析。主要介绍了近红外光谱分析技术的原理和特点、光谱的预处理、多元校正方法等,以及近年来,近红外光谱技术在饲料研究中的应用进展。