红外水分仪的标定

分析了在线红外水分仪和实验室红外水分仪在标定取样过程中可能存在的影响水分仪精度的问题 ,介绍了在线红外水分仪和实验室红外水分仪的标定方法及公式 ,并提出了标定和使用时的注意事项。     

用红外水分仪快速测定饲料中的水分

建立了一套采用红外水分仪来测定饲料中水分含量的方法，该方法操作简便，测量结果可靠，可以适应快速检验的要求。     

影响红外水分仪测定粮食水分的因素

采用GB/T 5497—1985和红外水分快速测定仪分别对粮食样品水分进行了测定,结果表明红外干燥法大大地缩短了检测时间,且操作简便迅速,测量结果可靠,可以适应快速检验的要求。     

利用Excel计算红外水分仪校准过程中的斜率和截距

介绍了红外水分仪的校准方法以及利用Excel的图表制作功能计算红外水分仪校准过程中的斜率与截距。该方法简单精确,可以准确快速地计算出斜率与截距,快速完成对红外水分仪的全校准。     

双色红外探测器在红外水分仪中的应用

对传统红外水分仪进行了改进,即将其中的单元探测器改为二元双色探测器,红外探测器窗口改用宽仅为０．４μm的窄带滤光片,改进后仪器的抗干扰能力大大提高,更适用于测试快速运动物的水分。     

统计法在红外水分仪标定过程中的应用

校准红外水分仪时 ,样品的含水率和显示值不呈严格的直线排列。应用最小二乘法 ,采用偏差平方和综合考虑观察点的偏差 ,求出使采样点同标定线偏差最小的理想标定线 ,得出红外水分仪新的零点和斜率 ,可以使红外水分仪的测量误差降到最小     

红外水分仪网络动态标定技术在打叶复烤中的应用

打叶复烤生产线中普遍采用红外水分仪检测烟叶含水率,但存在着检测精度受烟叶颜色影响较大;标定费时、费力;检测距离小,只有50 mm左右等缺陷.为此,开发了水分仪网络动态标定系统,该系统中设备通过网络交换机以TCP/IP协议进行连接,网络自动标定软件使用Visual Basic编写,运行于Microsoft Windows操作系统.网络动态标定采用烘箱对静态水分仪进行标定,保证静态水分仪的精度;采用静态水分仪获取样品的实际含水率;使用自动标定软件自动计算修正值;通过网络技术对现场水分仪进行修正.该技术的使用,缩短了获取样品实际含水率的时间,修正时间由原来的4 h减少为不到1 h,现场动态水分仪的精度由原0.4%～0.6%提高到0.3%～0.4%,能够及时准确地反映烟叶实际含水率的变化,从而实现复烤过程烟叶含水率的精确自动控制.     

零位校准在标定在线红外水分仪中的应用

介绍零位校准的方法,通过试验对其在标定在线红外水分仪的实际应用中的可行性进行验证,并与烘箱法标定在线红外水分仪进行比较,通过对标定方式、精度控制以及实际生产情况等因素,探讨零位校准作为标定在线红外水分仪依据的可行性。     

TM系列红外水分仪稳定性检验

0 引言 在实际生产过程中,水分仪有时出现测试结果反常的现象,在没有数据说明的情况下,容易使人产生错觉,怀疑测量误差是水分仪自身的漂移造成的.本文将探索怎样检验水分仪是否稳定和影响测量的准确性的一般原因.     

如何在振槽上使用QB-Ⅱ红外水分仪

通过对QB-Ⅱ红外水分仪工作原理的介绍,探讨了这种水分仪不适合在振槽上使用的原因,有针对性地提出了解决问题的方案:只要去掉D触发器,将1,3端子短接即可.改造后,水分仪的测量精度、抗干扰能力均有所提高.     

烟丝含水率测量系统的分析

为准确了解烟丝含水率测量系统现状,采用假设检验法、均值-极差法对两种常用的含水率测量系统进行了准确度和精度分析。结果表明:①以烘箱法为参考,红外含水率测量系统整体偏倚值=-0.0093,对应p值=0.448>0.05,整体偏倚不明显。②烘箱、红外含水率测量系统的研究公差比（% P/T）、研究变异比（% R&R）均在10%-30%范围,测量系统能力满足对烟丝含水率质量判定和生产过程改进分析的要求。      

快速微波水分仪在测定果蔬罐头水分中的应用

目的建立用快速微波水分仪测定果蔬罐头中水分的方法。方法在微波条件下对水分含量高的果蔬罐头进行检测,寻找出测定果蔬罐头水分的最佳条件,检测结果和GB 5009.3-2016《食品安全国家标准食品中水分的测定》直接干燥法检测结果进行比对。结果本方法检测果蔬罐头,样品搅拌均匀下,均匀涂抹到样品垫上的厚度4 mm,所测定的水分含量结果相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)值理想,结果再进行F检验计算和t检验计算,所检测结果与直接干燥法检测结果也无显著性差异,结果重现性好、耗时少,能满足快速分析的要求。结论本方法可等效标准检测方法使用,适用于果蔬罐头水分的批量检测。     

基于近红外光谱技术测定稻谷水分含量研究

本文采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,建立稻谷水分含量测定的快速分析方法。试验选取江苏省不同地区的两年内197份稻谷样品作为建模集样品,对其进行化学分析和图谱扫描处理,通过近红外化学计量学软件初步建立稻谷水分含量的预测模型。建模结果显示运用PLS（偏最小二乘法）建立的分析模型预测效果最优,决定系数（R2）高达0.9689,交互验证标准差（SECV）为0.3434,选取24个未知样品作为验证集样品,验证决定系数（R2）高达0.9806,预测标准差为0.0933。结果表明,近红外光谱技术可以用于稻谷水分含量的快速测定。     

电测器法测原棉回潮率的精度研究

通过用烘箱法和电测器法对锯齿棉和皮辊棉的回潮率进行比较测定,得出用电测器法测定的原棉回潮率数据与用烘箱法测得数据呈显著相关,但仍存在误差,本次试验电测器法测试数据偏小,建议定期对电测器进行校准,在两者试验结果发生较大差异时,以正常条件下的烘箱法试验结果为准.     

棉纤维回潮率及含水率测试实验误差分析

分析了棉纤维回潮率及含水率测试实验中误差的产生来源，并应用函数图像法分析了误差的变动趋势，为控制及减小该实验误差提供了理论依据。     

棉纤维回潮率及含水率测试实验误差分析

分析了棉纤维回潮率及含水率测试实验中误差的产生来源,并应用函数图像法分析了误差的变动趋势,为控制及减小该实验误差提供了理论依据。     

基于近红外光谱法快速测定许氏平鲉脂肪和 水分含量的方法研究

目的建立近红外光谱法结合偏最小二乘法测定许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,以期简便、快速地对许氏平鲉进行品质分析与评价。方法采用常规分析手段测定70个样品的脂肪和水分含量,同时采集其近红外光谱数据,结合偏最小二乘法(partial least square,PLS)建立许氏平鲉鱼肉中脂肪和水分的定量预测模型,并对比不同光谱预处理方法、光谱范围和因子数对定量预测模型的影响。结果光谱经Savitzky-Golay(S-G)和标准正态变量变换(standardized normal variate,SNV)预处理后,在5341.85~4007.36 cm~(-1)、6556.79~5345.71cm~(-1)和8651.10~7162.33 cm~(-1)光谱范围内,选取主因子数10,建立脂肪的校正模型性能最优;光谱经过SNV预处理后,在8886.38~4061.35cm~(-1)光谱范围内,分别选取主因子数为9时,建立的水分的校正模型性能最优。脂肪和水分含量相对最优PLS模型的校正集相关系数分别为0.9918和0.9912,校正标准偏差分别为0.2680和0.3300,交叉验证相关系数分别为0.9820和0.9810,交叉验证均方差分别为0.3980和0.4850,验证集相关系数分别为0.9804和0.9798,验证集均方差分别为0.3260和0.3070。结论本方法可较为准确地预测许氏平鲉鱼肉中的脂肪和水分含量,能够满足快速分析评价许氏平鲉品质的要求。     

A density-independent microwave moisture meter for heterogeneous foodstuffs

Experiments on unground fish meal have been performed using a prototype microwave moisture meter: This device, which was claimed to be density-independent for loose materials such as fibres and powders, measures two microwave parameters simultaneously. A full examination of its performance over a wide range of density and moisture content whilst not entirely justifying this claim shows that it is considerably better than any instrument based on single parameter measurement. For very heterogeneous materials the moisture content could be determined to within ±0·6% moisture content or better-depending on the range of density variation experienced in practice.     

The determination of protein,fat and moisture in bread by near infrared reflectance spectroscopy

Near infrared (n.i.r.) reflectance spectroscopy has been employed for the determination of protein, fat and moisture in sliced white bread. N.i.r. reflectance at six wavelengths was measured using circular samples from each of six alternate slices taken from one half of each of 30 loaves of different composition. The six readings for each loaf at each wavelength were averaged and used to produce calibrations which, on prediction of the compositions of a further 30 loaves sampled in the same way, gave rise to standard deviations of differences between n.i.r. and standard procedures of 0.20% for protein, 0.18% for fat and 0.51% for moisture. Calibrations derived from the other halves of the loaves, which had been air-dried and ground to a powder, resulted in similar standard deviation of differences for protein and fat.