近红外光谱法对茶叶中的咖啡碱含量的快速测定

以贵州省各地茶叶为研究对象,以近红外光谱分析技术快速检测茶叶中的咖啡碱含量为目的,将茶叶制成粉末进行光谱扫描并用化学法测定其咖啡碱含量,将偏最小二乘法与傅立叶变换近红外光谱法相结合,建立茶叶中咖啡碱含量的模型.通过多元散射校正(MSC)处理光谱,光谱范围选择4493.33cm-1～4354.48cm-1,5800.83cm-1～5696.69cm-1,主因子数为10,得到模型的内部交互验证相关系数(P)为0.991,交互验证均方差(RMSECV)为0.205;模型的预测值与化学测定值的相关系数为0.999,预测标准偏差(RMSEP)为0.242.通过稳定性试验得到的RSD都在0.30％以下.结果表明,模型的预测效果很好,具有较高的精密度和较好的稳定性,且方法简捷,能满足茶叶中咖啡碱的快速检测要求.     

近红外光谱法快速测定甘蔗渣水分和糖分含量

探讨了近红外光谱法快速测定甘蔗渣水分和糖分含量的可行性。基于实验室自制的20个水分和糖分不同含量的甘蔗渣样品,用近红外光谱仪积分球旋转方式在12500～4000cm^-1范围内采集相应样品的光谱,利用化学计量学软件建立样品水分和糖分含量与光谱数据之间的相关性模型。结果表明,对原始光谱进行多元散射校正的预处理后,选择9295．8～6098．2cm^-1和5450．2-4597．8cm^-1波数区间,用偏最小二乘法（PLS）和完全交互验证方式建立的校正模型的相关系数R^2分别为0．9886和0．9793,交互验证均方差RMSECV分别为2．18和0．463。该方法操作简单、准确性好,适用于生产过程中对甘蔗渣水分和糖分含量的快速测定。     

近红外光谱法定量测定甜菊糖苷的研究

目的:研究一种基于近红外(NIR)透射光谱法的甜菊糖有效成分快速测定新方法.方法:采用NIRS分析技术,对不同批次的甜菊糖苷水溶液采集透射光谱,选取不同的预处理方法和波段范围对光谱数据进行有效的信息提取与分析,确定最佳的回归因子数以及用于定量分析的最优波段范围.采用偏最小二乘法(PLS)建立甜菊糖苷水溶液中有效成分含量的定量分析模型.结果:甜菊糖溶液中甜菊双糖甙(steviolbioside,SX)、杜克甙A(dulcoside A,DA)、甜菊糖甙(stevioside,STV)、瑞鲍迪甙C(rebaidioside C,RC)、甜菊糖A3甙(Rebaudioside A,A3)和甜菊糖总苷(steviosides,STS)的PLS模型相关系数(R2)分别为0.9271、0.9355、0.9759、0.9706、0.9500、0.9870.预测均方根误差(RMSEP)分别为0.0004、0.0015、0.0150、0.0043、0.0170、0.0199.结论:所建方法操作简便、快速、准确、无损,具有较好的定性和定量分析性能,可用于甜菊糖苷溶液中各有效成分的快速检测.     

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。     

近红外光谱法快速测定香菇总糖含量

为弥补国标检测方法测定香菇总糖含量耗时长、步骤繁琐的缺陷,创建近红外(near infrared,NIR)光谱技术在测定香菇总糖含量方面应用,采用NIR分析技术与偏最小二乘算法(partial least square,PLS)建立香菇总糖的NIR分析模型,并对模型进行参数优化.实验共收集了106批样品,从中随机抽取1...     

近红外光谱法快速检测甜菜糖度的模型优化

目的建立起近红外光谱技术关于甜菜糖度的最佳预测模型。方法研究了Savitzky-Golay平滑处理、Savitzky-Golay导数、均值中心化、差分求导、净分析信号、去趋势校正、标准正态变量变换和多元散射校正等8种预处理方法的多方法联用处理进行光谱数据的预处理,结合光谱波段优选,建立甜菜糖度与近红外光谱的预测模型。结果在进行模型的评价时,以误差均方根(SEP)、校正标准误差(SEC)与交叉检验误差(SECV)作为评价指标。结论发现经过光谱波段优选之后,结合Savitzky-Golay平滑、Savitzky-Golay导数、去趋势校正及均值中心化进行光谱数据的预处理得到的模型效果最佳。     

近红外技术快速检测冷鲜羊肉品质的研究

目的建立近红外反射光谱法,结合偏最小二乘回归法对冷鲜羊肉进行快速无损检测。方法从农贸市场购买新冷鲜羊肉100批,通过分析一阶导和二阶导,S-G平滑(savitzky-golay,S-G)和Norris平滑方式建立羊肉的近红外光谱参数与样品的蛋白质、脂肪、水分含量之间的对应关系模型。结果蛋白质含量最优模型选择5981.72～5961.74 cm~(-1)波段,二阶导,S-G平滑方式,相关系数为0.9312,建模方差为0.803;脂肪含量最优模型选择5207-7362 cm~(-1)波段,一阶导,Norris平滑方式,其相关系数0.9157,建模方差为4.703;水分含量最优模型选择6800-9000 cm~(-1)波段,一阶导,Norris平滑方式,相关系数为0.9200,建模方差为0.039。结论所建立模型的精确度符合检测要求,为羊肉品质的分析测定提供了一种快速方便的检测方法 。     

近红外光谱法快速分析白酒中的关键指标

为适应快速分析白酒中关键指标的需要,研究应用近红外光谱法(NIR)来测定白酒样品中乙醇、总酸、总酯和己酸乙酯含量.实验收集了129份市售白酒样品,利用最小二乘法(PLS)回归分析,建立相应的定标模型.结果表明,乙醇、总酸、总酯和己酸乙酯等定标模型的预测误差分别为0.69、0.19、0.26和0.18;相关系数分别达到0.97、0.67、0.87和0.82.与传统分析方法相比,近红外光谱法在测定乙醇、总酸、总酯和己酸乙酯等指标方面具有方便、快速、无损和耗费少等优势,尤其适合大批量样品分析,具有很好的应用前景.     

近红外光谱法测定面粉的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质含量

应用近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立面粉4种组分的快速定量模型。国标法测定68种面粉样品的水分、脂肪、碳水化合物和蛋白质的含量,并采集其近红外漫反射光谱图。选取58个校正集和10个验证集样品,通过马氏距离法剔除异常样品后,对比17种光谱预处理方式所建立的基于全光谱的偏最小二乘法(partial least squares,PLS)定量模型效果,在最佳预处理方法的基础上,采用向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)筛选特征光谱,进一步得到最佳定量模型。结果表明,所建立的模型校正集相关系数Rcv均大于0.9650,内部交叉验证均方根误差均小于0.328;验证集相关系数均大于0.9926,预测均方根误差均低于0.383。因此,模型具有较好的准确性和稳定性,能应用于面粉的多指标快速检测。     

近红外光谱法快速测定榨菜中亚硝酸盐含量

为研究利用傅立叶近红外光谱分析仪(NIRS)快速测定市售榨菜中亚硝酸盐的含量,先取榨菜样品按GB5009.33-2016测定其亚硝酸盐含量,再向榨菜样品中添加亚硝酸钠,制成亚硝酸钠浓度范围为0.122~39.0875 mg/kg,浓度梯度为0.66 mg/kg的60个样本校正集;与10个样本预测集采集对应的傅立叶近红外光谱曲线,将光谱信息与实际测量值相关联,利用TQ analyst建模软件进行计算分析。结果表明:建模最优预处理方法为一阶微分(1D)与Savitzky-Golay filter滤波平滑的组合预处理;比较分析偏最小二乘法(PLS)与主成分回归法(PCR)的亚硝酸盐样品建立的光谱模型,数据结果显示采用偏最小二乘法(PLS)的亚硝酸盐组分模型稳定性和预测能力更好;内部交叉验正均方差(RSMECV)、交叉验证决定系数(R_c)、外部预测均方根误差(RMSEP)、预测决定系数(R_P)相关系数(r)分别为0.0310、0.9925、0.0141、0.9720、0.9378。经F检验与t检验,与国标所测结果无显著性差异。NIRS检测快速,无损便捷,可用于市售榨菜中亚硝酸盐残留量的定量检测。     

基于近红外光谱快速定量检测面粉中曲酸的方法建立

利用近红外光谱技术快速定量检测面粉中非法添加的褐变抑制剂曲酸。选取市场上常见3?种基本类型的面粉（高、中、低筋面粉）,分别制备曲酸质量分数为0.0%、0.5%、1.0%、3.0%、5.0%、10.0%的面粉样品,并采集其在1?000～2?400?nm波段下的光谱数据。对比不同预处理下高筋面粉样品数据所建偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归模型效果,选取Savitzky-Golay一阶导数为最优预处理方法。采用区间偏最小二乘（interval partial least squares,iPLS）法选取1?088.8～1?153.5?nm为最佳光谱区间。结果表明,基于最佳光谱区间所建PLS回归模型预测效果优于基于全波段光谱数据所建模型。进一步,基于所选最优区间对中、低筋面粉和混合样品集分别建立PLS回归模型。高、中、低筋面粉及混合样品集基于最优区间的PLS模型的决定系数为0.949～0.972,标准误差为0.581%～0.830%,验证集标准偏差与预测标准偏差的比值为4.171～4.830。结果表明,基于最优区间的近红外光谱方法对不同类型面粉中曲酸质量分数为1.0%～10.0%的样品具有较好的预测结果,结合具有低检测限的化学检测方法,在对大批量样品的检测中可提高检测效率。     

近红外光谱对特征部位牛肉的分析

通过采集牛霖、牛柳、牛腩3个部位牛肉样品的近红外光谱并对其蛋白质、脂肪、水分和灰分等化学指标进行测定,应用偏最小二乘法分别建立蛋白质、脂肪、水分和灰分的校正模型。牛霖样品的灰分和水分校正模型相关系数分别为0.9843、0.9740,预测相关系数分别为0.9502、0.9342;牛柳样品的蛋白质和水分校正模型相关系数分别是0.9540、0.7752,预测相关系数分别为0.9500、0.9060;牛腩样品的灰分和脂肪校正模型相关系数分别是0.9746、0.9218,预测相关系数分别是0.9560、0.9233;牛霖和牛柳样品的水分总校正模型相关系数为0.7504,预测相关系数是0.9737;牛腩和牛霖样品的灰分总校正模型相关系数是0.8770,预测相关系数为0.9777。结果表明：近红外光谱分析法预测准确度较高,可以用于评价牛肉品质。     

蜂蜜中还原糖组分的近红外光谱应用研究

为探索快速测定还原糖含量的方法,提出了用傅立叶变换近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与蜂蜜还原糖含量的数学模型并进行预测。通过光谱扫描还原糖含量在61.3%～75.22%范围的蜂蜜样本,选择11992.1～7494.6cm-1波数范围、二阶导数、及10个因子数进行光谱预处理,偏最小二乘法(PLS)交叉验证。结果表明,模型的校正决定系数(Rcal)、校正均方差(RMSEE)、交叉验证决定系数(RCV)、交叉验证均方差(RMSECV)分别为99.71%、0.27%、98.44%、0.45%。用该模型对验证集样本进行预测并统计分析,表明预测值与测定值无显著差异。因此,用该方法快速准确定量分析大批蜂蜜中的还原糖含量具有重要意义。     

近红外光谱快速测定植物纤维原料中甲氧基含量的研究

采取偏最小二乘法（PLS）建立起近红外光谱法快速测量植物纤维原料的甲氧基含量的模型。分别使用小波变换处理前后的光谱数据建立了植物纤维原料的甲氧基含量的PLS法测量模型,建立的两模型的平方相关系数分别为0．986和0．995,并用6个样本进行了预测,预测标准偏差分别为0．75和0．71。结果表明,该模块具有较高的学习和预测精度,可以用于大量植物纤维原料样本的甲氧基含量的快速测定,这将为甲氧基含量的测量提供了新的理论和方法。     

基于偏最小二乘(PLS)法白酒中乙醇含量的近红外检测

将近红外光谱与偏最小二乘法相结合,对白酒中乙醇含量进行快速准确检测。研究了标准溶液的近红外吸收光谱和一阶导数光谱,采用偏最小二乘法建立校正模型,选择了最佳主成分数,并对实际酒样中乙醇进行预测,得到了比较满意的结果。     

番茄总糖含量的近红外光谱无损检测方法研究

根据偏最小二乘法建立番茄总糖含量的定量分析模型,比较原始光谱和平均光谱以及10 种光谱预处理方法对近红外光谱无损检测番茄总糖含量的影响。结果表明：平均光谱所建立的偏最小二乘法校正模型明显优于原始光谱所建模型,常数偏移消除最适合番茄总糖近红外光谱的预处理,其在11998.9～7497.9cm-1 和4601.3～4256.5cm-1优化光谱区内,所建偏最小二乘法定量分析模型的预测值和实测值的相关系数(R)为0.917,校正标准差(RMSEC)为0.263%,预测标准差(RMSEP)为0.236%。平均光谱和优化的光谱预处理方法可有效提高近红外光谱无损检测番茄总糖含量的准确性。     

应用近红外光谱技术快速测定葵花籽油的理化指标

应用傅里叶变换近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立葵花籽油4 种不同理化指标的快速预测模型。在用化学方法获得不同氧化程度葵花籽油的共轭二烯、共轭三烯、p-茴香胺值、总极性化合物的参照数据的基础上,比较不同光谱预处理方法及建模方法对预测效果的影响。结果表明,葵花籽油原始光谱不经处理、经Norris平滑和一阶导数处理或Norris平滑和二阶导数处理后应用偏最小二乘法可分别建立共轭二烯、共轭三烯、p-茴香胺值及总极性化合物的预测模型,建模决定系数均在0.98以上,交互验证均方根误差分别为1.37、0.38%、0.51、0.46,相对预测均方根误差分别为1.24、0.18%、0.40、0.16。说明利用近红外光谱技术结合化学计量法可实现不同氧化程度葵花籽油理化指标的快速、准确检测。     

近红外光谱法无损测定光皮树果实内含物含量

采用DA7200型二极管阵列近红外漫反射光谱,对湖南地区的52个光皮树果实样品进行分析,建立了近红外法无损测定其主要内含物含量的模型。在化学分析检验数据的基础上,采用偏最小二乘法(PLS)建立分析模型,进行了准确性的验证。结果表明:近红外光谱法同标准的化学分析方法之间,无显著性差异,可以采用近红外光谱法进行光皮树果实中的粗脂肪含量、热值、水分和粗蛋白质等指标的无损测定,为木本油料光皮树良种选育的发展提供了基础试验数据。     

基于近红外光谱法的造纸用木材原料的快速分类

使用近红外光谱法对不同的造纸木材原料进行了快速分类与评价。先对原料的近红外光谱数据进行二阶导数处理,再利用主成分分析法对二阶导数光谱数据进行信息的压缩和提取,选择了第1和第3主成分可以获得较好地分类效果,可较好地区分马尾松、杨木和桉木等不同的木材原料。该方法可望用作造纸用材的育种和培育过程的原料快速选择和分析。     

在线近红外光谱系统快速检测整块鸡胸肉菌落总数含量

以整块鸡胸肉为研究对象,利用在线近红外光谱系统采集其900~1650 nm波长范围内的光谱信息,探究光谱信息与细菌菌落总数(Total Viable Count,TVC)之间的定量关系。对采集的原始光谱信息进行高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)等五种预处理后,建立全波段偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归模型。采用回归系数法(Regression Coefficient,RC)和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长,构建优化的PLS模型和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)模型。结果表明,基于全波段GFS光谱构建的GFS-PLS模型预测鸡胸肉TVC效果最佳(r_P=0.964,RMSE_P=0.806 lg CFU/g)。基于SPA法从GFS光谱中筛选出的25个最优波长(907.0、913.7、923.8、927.2、937.2、947.3、974.0、987.3、997.3、1007.3、1040.4、1080.1、1099.9、1132.9、1155.9、1185.5、1215.0、1241.2、1270.6、1358.2、1380.8、1403.3、1419.3、1578.9和1615.2 nm),建立的SPA-GFS-MLR模型预测性能(r_P=0.944,RMSE_P=1.022 lg CFU/g)最接近GFS-PLS模型。基于在线近红外光谱系统可实现对大批量整块鸡胸肉细菌总数含量的快速无接触检测。