近红外光谱检测技术在塑料分选中的应用进展

近红外光谱检测技术(NIRS)在塑料分选中的应用旨在对塑料种类与组份进行识别,从而提高回收效率最终实现资源的综合利用。本文首先介绍传统塑料分选技术发展;其次概述近红外检测技术原理与其在塑料领域的应用现状;最后对在塑料分选领域应用前景进行了总结与展望。在塑料分选领域,近红外光谱检测技术相比传统的物理和化学检测方法,具有快速、无损、高效等明显的优势,可通过实时、在线检测,定性与定量的方式对未知样品进行识别与分选。尽管该技术在一些实验研究中已经取得了显著的阶段性成果,但在实际工程应用特别是检测的精准度,外延新的应用场景等方面仍需进一步研究和优化。     

近红外光谱技术在食品安全检测中的应用

对近红外光谱(NIR)技术在食品安全检测方面的原理及其主要应用进行了综述。作为一种方便、快捷、高效的检测技术,近红外光谱技术在农作物、果蔬、肉制品检测及其他方面都有独到的优势和广阔的发展前景。     

水果内部品质近红外光谱无损检测研究进展

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中.介绍了水果内部品质光学特性检测原理;分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性;化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍;探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等;并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展;分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景.     

近红外光谱技术在水果品质无损检测中应用的研究与现状

简单概述了我国水果产业的发展现状,着重阐述了国内外利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的最新研究进展,分析了当今研究中存在的问题,并对利用近红外光谱技术进行水果检测的前景进行了展望,提出了一些建议。     

基于近红外光谱技术的脐橙快速无损检测

以信丰脐橙为对象,研究基于近红外光谱技术的脐橙品质无损检测方法。利用近红外光谱技术采集脐橙的光谱信息,将采集到的光谱信息通过加权平均值的方差处理获得测量结果,然后运用偏最小二乘法建立脐橙内部有机物成分与特征光谱信息之间的耦合关系实现糖度检测。实验结果表明,近红外透射光谱技术可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测信丰脐橙内部的糖度指标。     

近红外光谱技术在牛奶及其制品质量检测中的应用

近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,正在获得越来越广泛的应用。本文阐述了近红外光谱技术的基本原理、具体检测步骤和国内近红外光谱技术在牛奶及乳制品质量分析方面应用的最新研究进展。对目前研究存在的问题进行了分析,对以后进一步的研究进行了展望,并提出了一些建议。     

组织血氧参数近红外无损检测技术及自主创新之路

用近红外光谱方法无损、实时、连续检测人体组织中的血氧参数,可直接得到大脑皮层、肌肉等组织中微细血管血液的氧饱和度、血红蛋白浓度的平均值.与有创血气分析和检测指端脉搏血氧饱和度等现有技术相比,具有不可替代的特色和优势.本课题组通过10余年的不懈努力,在原理算法、测试技术、临床应用等方面取得了大量创新性的成果.现已成功地将实验室样机转化为具有独立自主知识产权、达到国际先进水平的产品(TSAH-100).在新生儿医学、运动医学、组织移植、体外循环、药物疗效评定、基础研究等领域得到推广应用,已测试900余例受试者.在长期的工作中,建立了高校、医院、企业紧密合作的科研体制,为研发具有自主知识产权的先进医疗仪器提供了有益经验.     

近红外光谱分析在食品药品检测中的应用

近红外光谱分析技术能提供快速、精确的定性和定量分析而不损伤样品,使其相对传统的化学实验方法更具优势,因此在食品药品检测方面更具有应用价值。     

水果品质近红外检测技术的研究现状与发展

简单概述了我国水果产业的发展现状,着重阐述了国内外利用近红外光谱技术进行水果品质无损检测的最新研究成果,分析了当今研究中存在的问题,提出了利用近红外光谱技术进行水果检测的发展方向。     

光谱技术在核桃检测领域的研究进展

近年来,光谱技术发展极为迅速,可利用物质对光的吸收、反射和透射等特性对物质进行定性和定量分析,是一种快速无损检测技术,被广泛应用于农产品的检测研究.核桃,作为我国栽培历史悠久的一种营养价值丰富的重要农产品,众多学者对其进行了长期而深入的研究.从品种鉴别、长势监测、品质鉴定、分选加工4个方面总结了高光谱和红外光谱技术在核桃检测领域的研究进展,并对比分析了各种光谱检测技术的优劣,提出了核桃相关检测中尚存的问题,并对核桃无损检测研究的发展前景进行了展望.     

功能近红外光谱在大脑成像中的研究及应用

近红外光谱的650～1000 nm是大脑成像的“光学窗口”,功能近红外光谱技术对大脑成像具有非侵入、无需注射造影剂、成本低和方便等优点,被应用于脑成像。概述了近红外光谱在大脑成像中的原理、方法及发展,总结分析了功能近红外光谱技术对大脑探测在提高系统分辨率方法的3个主要阶段,提出了存在的问题和发展前景。     

基于近红外光谱技术的猪肉品质检测应用研究

为研究一种快速有效的猪肉质量检测方法,解决传统检验方法耗时、成本高等问题,从市场上收集了109组猪肉样品,通过理化方法将其区分为健康猪肉和病死猪肉。使用FT-NIR光谱仪采集了样品的光谱,并对光谱进行去噪和降维处理。结果显示,光谱数据经过标准正态变换,结合多元散射校正处理和傅里叶变换降维后,建立了基于支持向量机的分类模型,5-折交叉验证准确率达到94.5%。结果表明,利用该方法可以很好地进行不同品质猪肉样品的分类,为用近红外光谱技术检测猪肉质量提供了依据和基础。     

近红外光谱技术在激光热疗监测中的应用研究

针对激光热疗中生物病变组织光学参数随温度变化的特点,将近红外光谱技术应用于激光诱导肿瘤间质热疗疗效监测,在线检测激光作用后生物病变组织的温度与光学参数的变化趋势,以此来对疗效进行评估。基于监测原理分析,设计实验系统,以肝癌小鼠皮下移植瘤为实验对象,研究不同激光功率和作用时间下,生物病变组织约化散射系数和温度的变化,并利用核磁共振成像技术对移植瘤术前、术后的影像进行对比。实验结果表明:病变组织的约化散射系数在激光热疗过程中呈上升趋势,起始阶段上升较快,达到一定数值后趋于稳定,整体变化趋势与温度变化趋势比较吻合,核磁影像对比也证实了治疗效果。因此,通过近红外光谱技术监测激光热疗中病变组织约化散射系数的变化可有助于指导临床激光热疗。     

近红外光谱技术在快速鉴别南蛇藤品种中的应用

提出了一种利用近红外光谱技术对南蛇藤品种进行快速无损鉴别的方法。收集了6种南蛇藤样本,并用光谱仪获得了它们在12493～4000 cm^-1范围的光谱曲线。通过用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析,获得了10个主成分。再结合不同的化学计量分析方法建立了品种鉴别模型。由于主成分1和2上的得分分布对不同样本的聚类效果明显,可根据得分分布定性地区分南蛇藤品种。从220个样本中随机抽取165个样本作为建模集,并将其分别用于建立线性鉴别分析、人工神经网络和支持向量机模型。剩下的55个样本用于预测验证。经过主成分数的优化,鉴别精度均达到了100%。结果表明,本文提出的方法对南蛇藤的品种具有很好的分类和鉴别作用。     

近红外光谱技术在纺织布料聚类分析中的应用

以棉涤、棉氨、粘涤、棉锦、羊腈、锦涤六种纺织布料为研究对象,采集近红外光谱数据,进行一阶求导和矢量归一化预处理后,采用标准算法计算样品间的光谱距离,并利用Ward氏算法对样品进行聚类分析.试验对三种、四种、五种布料分别进行了聚类,所有不同种类的样品都得到了正确的分类,验证了近红外光谱检测法应用于纺织品聚类分析中的可行性.通过对聚类算法的分析,提出了局部回归算法在纺织品聚类分析中的应用,为进一步研究近红外光谱技术在纺织布料聚类分析中的应用提供了建议.     

近红外光谱分析在医学上的应用

阐述了近红外光谱技术在医学领域的研究应用情况,并简要介绍了这一技术在临床化学中的应用,对皮肤的分析以及对血糖、血红蛋白等生理因子的检测.     

人工神经网络BP算法在近红外光谱分析中的应用

简要介绍了人工神经网络及其在近红外光谱分析中的应用。给出了三层BP网络的基本结构和对应的BP算法。通过测定润滑油的流动性、苯和甲苯的回收率及相对标准偏差的两个实例,分析了人工神经网络BP算法的明显优势。最后指出了存在的部分问题。     

基于近红外光谱的舌诊疾病识别的研究

为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法.首先对98个样本光谱数据进行归一化处理,用主成分分析(PCA)方法得出的累计贡献率达99.88%的前8个主成分作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,建立了舌诊近红外光谱的识别模型.利用该模型分别选取了18个不同人群的近红外光谱数据共72个样本用于神经网络的训练,余下的26个用于预测,当光滑因子为5/8时预测的最大误差为0.17342,最小误差为0,获得了较理想的预测精度.实验结果表明用PCA和GRNN相结合的方法对舌诊近红外光谱与疾病之间建立了较好的关联,对加强中医舌诊的客观化起到了很好的促进作用,为疾病的诊断提供了一种新的方法.     

基于近红外光谱的梨果糖浓度无损检测系统

应用近红外光谱漫发射技术设计了梨果的糖浓度无损便携式检测系统,建立了近红外光谱和梨的糖浓度值之间的关系。以850nm激光二极管作为背景光源,905nm作为特征光源,设计了用于梨的糖浓度无损检测的便携式仪器。将校正集样本结合偏最小二乘法进行建模,并对预测集进行预测。同时使用标准仪器测得梨果糖度标准值,得到了标准糖度值和预测值之间的相关图。其中校正集相关系数为0．99186,RMSEC为0．00175,由此模型进行预测时所得到的预测集相关系数为0．8262,RMSEP=0．00808。实验初步证明,文中所设计仪器可对同一种类的梨的糖浓度进行无损测量。     

近红外光谱仪器的研究进展与发展趋向

近红外光谱技术正受到越来越多研究人员的青睐。作为这一技术的基础和前提,近红外光谱仪推动着其快速发展。近年来,随着近红外光谱技术的广泛应用,已有的近红外光谱仪已经难以满足研究与生产的需要,为此科研人员在现有光谱仪的基础上进行了很多研究,以提高其使用性能。对近年来近红外光谱仪的研究进展包括仪器硬件的进展、光谱信号处理电路的改进、光谱信号处理方法的发展以及仪器软件的开发等进行了总结和归纳,并对近红外光谱仪的发展趋势进行了展望。