用近红外漫反射光谱无损检测血糖的初步研究

利用近红外漫反射光谱技术研究了无损定量监测血糖的方法。使用BRUKERVECTOR 2 2傅里叶变换光谱仪和GRACEⅡ型血糖仪对一组健康自愿受试者 (两名年轻男子和两名年轻女子 )测试后 ,获得了不同的状态条件下 2 6个样本的光谱及其血糖值 ,选择一部分有代表性的样本作为建立模型使用 ,而被预测的样本来自不参加建模的数据。选择不同的谱区、预处理方法对数据进行处理得到以下结果 :1)谱区选在 90 0 0～12 0 0 0cm- 1 选择MIN MAX归一化预处理方法建模、预测 ,预测结果差值在 36mg·dL- 1 以上 ,选择平滑和二阶导数 ,则建模结果≤ 16mg·dL- 1 ,预测结果≤ 2 5mg·dL- 1 ;另选谱区 4 0 0 0～ 5 0 0 0cm- 1 ,选择平滑和一阶导数 ,建模与预测结果的差值在 2 5mg·dL- 1 以上。 2 )选择 4 0 0 0～ 90 0 0cm- 1 谱区 ,经平滑和二阶导数处理并在此区建模并预测 ,其中建模中预测差值≤ 15mg·dL- 1 ,预测≤ 31mg·dL- 1 ;由OPU 3 0 1自动挑选的谱区6 0 0 0～ 75 0 0cm- 1 和 4 2 0 0～ 4 70 0cm- 1 ,采用平滑、一阶导数和矢量归一化在此区建模和预测 ,其中建模中预测差值≤ 11mg·dL- 1 ,预测≤ 2 2mg·dL- 1 。 3)采用个体自我建模方法 ,在 90 0 0～ 12 0 0 0cm- 1 选择平滑和二阶导数进行预处理 ,建模结果≤ 15mg     

脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型优化研究

目的是优化脐橙糖度近红外光谱在线检测数学模型,提高检测精度.在700.28～933.79 nm光谱范围内,根据建模集样品在不同波长处的变异系数,选择基准波长点,计算样品的反射比光谱.吸光度和反射比光谱,经不同光谱预处理后,分别采用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量回归法(LSSVR),建立脐橙糖度近红外光谱在线检...     

小西瓜糖度表征与漫反射近红外检测方法的研究

研究小西瓜内部糖度分布规律的基础上提出了采用平均糖度、最高糖度和最低糖度表征小西瓜糖度的新方法。并采用便携式漫反射近红外分析仪,建立了快速测定小西瓜平均糖度,最高糖度和最低糖度近红外检测方法。最后将近红外检测方法与参考方法精度作了对比,结果表明漫反射近红外测量小西瓜糖度具有可行性。     

基于漫反射高光谱成像技术的哈密瓜糖度无损检测研究

利用高光谱成像系统获得网纹类哈密瓜糖度漫反射光谱信息,选择有效波段500～820 nm进行哈密瓜糖度检测建模回归分析。对比了多元散射信号修正和标准正则变换校正方法,原始光谱、一阶微分、二阶微分光谱预处理方法对建模精度的影响;采用偏最小二乘法、逐步多元线性回归和主成分回归方法对比分析了带皮哈密瓜和去皮哈密瓜糖度检测模型效果。结果表明,对原始光谱经过MSC和一阶微分光谱处理后,采用PLS和SMLR方法均可取得很好的建模效果,应用PLS法检测带皮哈密瓜糖度是可行的,其校正集相关系数(R_c)为0.861,RMSEC为0.627,预测集相关系数(R_p)为0.706,RMSEP为0.873;应用SMLR法检测去皮哈密瓜糖度效果最佳,校正集相关系数(R_c)为0.928,RMSEC为0.458,预测集相关系数(R_p)为0.818,RMSEP为0.727。研究表明,应用高光谱成像技术检测哈密瓜糖度具有可行性。     

近红外漫反射光谱无损检测乳粉蛋白质的研究

利用近红外漫反射光谱技术对奶粉蛋白质含量的快速无损检测进行了研究。挑选来自国内不同地区的29种奶粉,以化学分析值作参比,采用偏最小二乘回归算法建立奶粉光谱信息和蛋白质含量的定量模型,预测均方根差(RMSEP)为0.687%。采用波长选择对模型进行优化后,波长点从1 558个减为11个,大大加快了运算速度,同时还在一定程度上提高了模型的精度。为了减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响,对光谱数据进行了标准正态变量(SNV)变换和多元散射校正(MSC),结果表明这两种方法是有效的,得到RMSEP减小了约37%。研究结果表明,近红外漫反射光谱测定奶粉中蛋白质含量实时、快速,能满足工业过程分析中的测量精度要求,为提高奶粉质量分析水平提供了新的途径。     

应用近红外光谱技术快速检测果醋糖度

为了对果醋糖度值进行快速准确检测,应用近红外光谱技术并结合最小二乘支持向量机分析方法建立了果醋糖度检测模型.应用近红外透射光谱获取五种类型共计300份果醋样本的光谱透射曲线,利用主成分分析方法对原始光谱数据进行降维处理,根据主成分的累计贡献率选取6个主成分.选取的主成分即作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后将300份果醋样本数据随机分为定标集和预测集,利用最小二乘支持向量机在225个定标集样本数据基础上建立起果醋糖度预测模型,应用此模型对75个预测集样本进行糖度预测.根据预测均方根误差(RMSEP)和预测结果的相关系数(r)对预测模型进行评价,利用此模型得到的样本糖度预测值r=0.993 9,RMSEP=0.363,均达到了较好的预测效果.     

田间黄花梨糖度的可见/近红外光谱检测方法

提出了一种可克服背景光对田间光谱测量影响的方法。采集田间水果光谱时,环境背景光的干扰强,难以获取样品有效光谱信息。在田间采用套袋方式遮挡现场光线能得到较理想的结果,但检测效率低,仪器暗场校正和参考光谱校正等方法有利于减小模型误差,但不能有效消除环境光照的干扰。通过在测量探头前加装快门,打开快门时测得样品在仪器光源和背景光共同作用下的现场光谱,关闭快门时测得样品仅在现场环境光线作用下的背景光谱,将背景光谱从现场光谱中扣除进行背景光校正。利用偏最二乘法建立田间(背景光校正前、后)以及室内样品光谱建立黄花梨糖度预测模型,预测值与真实值的相关系数分别为0.1,0.69,0.92,均方根误差分别为0.89。Brix,0.42。Brix,0.27。Brix,预测集的RPD分别为0.79,1.69,2.58,结果表明实验所采用的背景光校正方法可有效减小田间环境光照对黄花梨可见/近红外光谱采集的影响,可用于田间水果的近红外光谱采集,有利于充分发挥可见/近红外光谱技术在果实采收前的田间管理、采收成熟度检测等方面的潜力。     

水果糖度可见-近红外光谱手持式检测装置开发与试验

基于可见-近红外光谱分析技术开发了手持式水果糖度检测装置,并用于水果糖度的现场实时分析.硬件系统主要包括微型光谱仪、卤素灯、O L ED显示屏、单片机及驱动电路等.采用K eil 5开发工具,用C语言开发单片机程序.配合上位机以LabView编写的光谱采集程序,实现光谱信息的采集.以苹果和大桃作为检测对象,对装置的检测...     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

芦丁和维生素C的近红外漫反射光谱技术定量分析研究

首次利用近红外漫反射技术和偏最小二乘法定量分析了复方芦丁片的主组分芦丁和维生素Ｃ混合样品的含量,所建立的预测方程对样品的预测值和真实值之间的相关系数为９９．７５％,芦丁和维生素Ｃ定标标准差分别为０．３６３％和１．０７８％。该方法快速、准确、不破坏样品。     

近红外光谱法的甜菜糖度快速测定

为了实现甜菜依据含糖量定等分级,甜菜收购环节的按质论价,促进甜菜制糖行业的良好健康发展,应用近红外光谱技术对甜菜糖度的快速检测进行了系统研究,确定了一种快速、无损、准确的测量甜菜糖度的方法。采集具有代表性的28个甜菜品种,820个甜菜样品作为校正集,70个样品作为预测集,扫描得到甜菜校正集样品的近红外原始光谱,选择合适的光谱预处理方法,采用偏最小二乘法建立甜菜糖度的定量预测数学模型,以校正模型的内部交互验证均方根误差(RMSECV)、决定系数(R2)和外部预测标准误差(SEP)为指标对模型的性能进行评价,并对模型的预测效果进行了比较。采用一阶导数和标准正态变量变换对光谱进行预处理并结合偏最小二乘法所建立的定量预测数学模型的预测能力较好。甜菜糖度定量校正数学模型的模型决定系数为0.908 3,内部交互验证预测均方根误差为0.376 7。用此数学模型对预测集70个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数达到0.921 4,预测标准误差为0.439,预测值和实测值之间不存在显著性差异(p＞0.05)。结果表明：近红外光谱法作为一种简单、快速、无损、环保的检测方法,能够良好的评价甜菜的糖度。建立的模型具有很高的精确性,可以满足甜菜糖含量测定的需要,该方法可以实现甜菜收购环节的定等分级和按质论价。     

用遗传区间偏最小二乘法建立苹果糖度近红外光谱模型

为了简化苹果糖度预测模型和提高模型的精度,用遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS)建立苹果近红外光谱预测模型。应用结果表明,整个光谱划分为40个子区间, GA-iPLS选择其中的第4,6,8,11,18号共5个子区间联合建立苹果糖度模型。遗传区间偏最小二乘法所建的模型,其校正时的相关系数r_c和交互验证均方根误差RMSECV分别为0.962和0.334 6,预测时的相关系数r_p和预测均方根误差RMSEP分别为0.932和0.384 2。与全光谱模型相比,该方法建立的模型不论对校正集还是预测集,模型的预测能力都提高了许多,且模型得到了很大的简化：其实际采用的波数点个数比全光谱模型采用的波数点个数大大减少,主因子数也比全光谱少,由此建立的模型更加简洁、数据运算量也更少。     

近红外光谱结合人工神经网络分析蔗汁的锤度和旋光度

应用中波近红外(NIR)光谱结合误差反传人工神经网络(BP-ANN)方法,建立蔗汁锤度、旋光度的定量分析模型。光谱范围为1 000～1 800 nm,采用2 mm光程透射方式获得蔗汁吸光度光谱。对蔗汁的吸光度光谱进行Savitzky-Golay求导和均值中心化处理,然后通过相关系数法结合样品特征吸收优化建模波长范围,再采用PLS降维获取主成分并输入BP-ANN建立校正模型,用验证样品对校正模型进行验证。结果显示,BP-ANN法建立的锤度和旋光度的预测相关系数(R2)分别为0.982,0.979,预测标准偏差(SEP)分别为0.159和0.137,均优于偏最小二乘(PLS)建模方法结果,可较好地用于蔗汁锤度、旋光度的快速测定。     

PLS和SMLR建模方法在水蜜桃糖度无损检测中的比较研究

在实际应用中,一些实验条件往往不能严格控制而存在变化,从而影响近红外光谱检测模型的稳健性。文章以50个常温和50个冷藏后的奉化水蜜桃样品组成温度混合样品集,经光谱杠杆值和狄克松检验法进行异常光谱剔除后,采用偏最小二乘法(PLS)和逐步多元线性回归(SMLR)对水蜜桃糖度进行建模分析。PLS的建模结果：校正集相关系数R_C=0.965, 校正均方根标准误差RMSEC=0.301°Brix,交叉验证R_CV=0.812,交叉验证均方根标准误差RMSECV=0.67°Brix,标准偏差与交叉验证均方根标准误差的比值RPD=1.72;SMLR的建模结果：校正集R_C=0.929,RMSEC=0.424°Brix, 交叉验证R_CV=0.887, RMSECV=0.532°Brix, RPD=2.16。SMLR的预测结果要优于PLS的预测结果,在SMLR分析中,在3个不同的光谱区域4 290～7 817,7 817～10 725,4 290～10 725 cm-1的RPD值分别为1.97,1.89,2.16。试验结果表明,将不同温度条件下的样品组成温度混合样品集,用PLS和SMLR建立的模型具有较好的预测效果。     

Measuring the Sugar Content of Apples and Apple Juice by Near Infrared Spectroscopy

The sweetness of apples is usually measured by destructive inspection, which is time-consuming. As an alternative, a rapid instrument with high accuracy is very desirable. This paper reports an application using the NIR method to measure the sugar content of apples quantitatively. Samples containing mainly water showed that it was possible to measure the sugar content of fruit using the second derivative treatment (the background is removed) of the nearinfrared absorption spectrum. Measurements of the sugar content of four varieties of apples had correlation coefficients of 0.94 or more and a standard error of prediction (SEP) of 0.546°Bx at most. In the two kinds of apple juice, we obtained a SEP value of 0.439°Bx at most and correlation coefficients of 0.97 or more. We also found that 912 nm was an important wavelength for determining sugar content for both apples and juice. These results were in good agreement with calibrated values. NIR spectroscopy is a non-destructive measurement technique, and there is value in utilizing it for samples that are mainly water. Biotechnology applications are expected.     

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.     

基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究

利用小波变换滤波技术对90个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理,并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归(SMLR)建立其校正模型,通过34个样品的外部检验对校正模型精度进行评价。研究结果表明: 校正模型的预测精度在小波尺度为3时其预测精度最好,预测集的决定系数由原来的0.84提高到0.85, 预测集相对标准误差由原来的6.1% 降为6.0%。因此,使用小波去噪方法有消除原始光谱噪声作用,从而使最终的SMLR模型更具有代表性和稳健性,也提高了品质检测时模型预测精度。