西瓜可溶性糖和纤维素含量的近红外光谱测定

本研究利用傅利叶变换近红外光谱法非破坏测定西瓜干粉中可溶性糖和纤维素含量,可溶性糖含量的化学值与近红外预测值之间的相关系数为0.994,纤维素含量的化学值与近红外预测之间的相关系数为0.985,结果表明测定结果均达到显著相关关系,可应用于西瓜品质的快速评价。     

近红外光谱法快速检测牛奶中氯霉素残留

本研究利用近红外透射技术和偏最小二乘法(PLS)快速测定牛奶中氯霉素残留含量, 氯霉素残留的预测值与真实值的相关系数达0.9893,预示集的平均回收率为99.77%。结果表明该方法可快速测定牛奶中氯霉素残留含量。     

相关分析法在NIR检测桑蚕丝含量中的应用

研究采用近红外(NIR)光谱技术快速检测纺织原料中桑蚕丝含量的方法,在用偏最小二乘法(PLS)建立校正模型过程中,探讨互相关分析法对提高建模精度的作用。结果表明:混合数据经过相关分析法处理后,模型的预测精度有所提高,模型的平均绝对误差<2.5(标准差<1.5),测量值与含量参考值具有良好的相关性(相关系数0.996)。近红外光谱快速检测法可以满足桑蚕丝含量的实际测量要求,从而为纺织品的无损、快速检测提供一种新的方法。     

近红外光谱法检测山茱萸中莫诺苷和马钱苷的含量

目的建立近红外光谱法快速检测山茱萸中莫诺苷和马钱苷含量的分析方法。方法利用近红外光谱仪扫描粉碎后的山茱萸药材样品,对其光谱进行预处理和波段选择,并结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立莫诺苷和马钱苷含量快速无损检测方法。结果所建立的模型的决定系数R分别为0.9668、0.9062,交叉验证均方根差值分别为0.059、0.047,对验证集样品进行预测并统计分析,预测值与真实值之间无显著差异(P>0.05)。结论所建立的模型准确度高,适用于山茱萸药材粉末的莫诺苷和马钱苷含量的快速检测。     

基于近红外光谱技术建立棉籽蛋白质含量快速无损测定方法

棉籽是棉花产业的重要副产品,含有丰富的棉籽蛋白,是牲畜蛋白质的重要来源,提高棉籽蛋白质的利用率对缓解我国蛋白资源短缺有着重要意义。快速无损环保测定棉籽蛋白质含量方法的建立,对于合理有效的利用棉籽资源和开展棉籽营养品质遗传改良等方面的研究具有关键作用。本研究通过凯氏定氮法对187份棉花品种进行棉籽蛋白质含量化学值测定,利用近红外光谱分析仪分别采集三种不同棉籽形态毛籽、光籽和种仁的光谱特征信息,经过不同数学算法处理和散射处理等方法结合改良偏最小二乘法 (Modified partial least squares, MPLS), 建立了三种不同棉籽形态蛋白质含量快速无损检测的近红外光谱模型。构建的毛籽、光籽和种仁三种近红外检测模型的定标相关系数 (Regression squared, RSQ) 分别为0.957、0.971、0.989,并通过差异统计分析比较,验证集的化学值与近红外光谱预测值间不存在显著差异。结果表明三种不同棉籽形态下建立的近红外光谱检测模型都具有良好的准确性,能够针对不同待测样品类型进行准确的蛋白质含量检测。本研究建立了毛籽、光籽以及棉仁三种棉籽蛋白质含量的近红外光谱检测模型,实现了棉花种子蛋白质含量的快速无损低消耗检测,为棉籽综合利用以及棉籽高品质育种提供技术支撑。     

采用近红外光谱技术检测蜂蜜中蔗糖含量的研究

利用近红外透射光谱快速测量蜂蜜中的蔗糖含量,采用偏最小二乘方(PLS)回归,建立光谱测量值与化学值之间的校正模型,找出二者的相关性,探讨近红外检测技术应用于蜂蜜品质分析的可能性。     

基于不同波段近红外光谱的原料奶主要成分品质检测研究

试验采用不同波段的近红外光谱对原料奶的主要成分进行品质检测。使用2种近红外光谱仪采集原料奶的透反射和漫反射光谱,建立牛奶中蛋白含量、脂肪含量和乳糖含量的定量分析模型。结果表明,蛋白含量、脂肪含量、乳糖糖含量的相关系数(r)分别达到0.9311、0.9218、0.8288,预测误差均方根(RMSEP)分别为1.9144、2.0143、2.804,测量值与浓度参考值之间有着良好的相关性。结果表明,基于近红外光谱的原料奶主要成分品质快速检测准确度高,具有很高的实用价值。     

近红外光谱技术快速检测腊肉酸价和过氧化值

探讨应用傅里叶近红外光谱技术快速定量检测腊肉酸价和过氧化值的方法。腊肉样品经粉碎、混匀后在AntarisⅡ傅里叶近红外光谱分析仪上扫描,获得其近红外光谱与国标法测定的酸价和过氧化值含量数据进行关联,用傅里叶变换近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立近红外光谱与腊肉酸价和过氧化值含量的数学模型并进行预测。结果表明：酸价模型中,校正决定系数和交叉验证决定系数分别是0.99582和0.98687,校正均方差和交叉验证均方差分别是0.1370和0.1900;过氧化值模型中,校正决定系数和交叉验证决定系数分别是0.99999和0.99926,校正均方差和交叉验证均方差分别是0.756×10-4和0.684×10-3。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,傅里叶近红外光谱技术快速定量检测腊肉酸价和过氧化值是可行的。     

基于近红外光谱技术的白酒基酒中乳酸的快速检测

目的:研究现代近红外光谱技术快速检测白酒基酒中的乳酸含量。方法:采用高效液相色谱法测定基酒样品中乳酸的化学值,与近红外透射光谱相结合,建立白酒基酒中乳酸的定量检测模型。结果:最佳预处理方法为一阶导数+多元散射校正(MSC),最优波段谱为6102~5450 cm-1。对模型进行优化和检验,得到校正集样品的化学值与预测值的决定系数(R2)为0.9771,校正标准偏差(RMSECV)为0.1825;验证集的决定系数(R2)为0.9808,预测标准偏差(RMSEP)为0.1475。结论:近红外光谱法快速有效,所建模型具有很好的预测效果,模型的精密度和稳定性良好,为白酒生产中乳酸含量的检测提供方法指导。     

近红外光谱(NIR)在纸浆木素含量和卡伯值测量中的应用

卡伯值是纸浆质量的重要指标，而纸浆中的木素含量决定了纸浆的卡伯值。目前测定纸浆中的木素含量主要有容量分析法、紫外光谱法、近红外光谱法（ＮＩＲ）等。本文将介绍近红外光谱法测定纸浆木素含量、进而测定纸浆的卡伯值的方法。     

基于近红外光谱仪分析中式爆炒猪肉的水分含量

应用傅里叶变换近红外光谱技术建立中式传统爆炒猪肉片水分含量预测模型,达到快速无损检测的目的。通过直接干燥法测定100 组爆炒猪肉片样品的水分含量,并扫描得到其近红外光谱图。采用偏最小二乘法并通过二阶微分结合卷积平滑算法对光谱进行预处理,通过拐点法、马氏距离法、杠杆值、学生残差法与内部交互验证均方根法进一步剔除异常样本,优化光谱模型。结果表明：所构建的中式爆炒肉片水分含量近红外光谱预测模型的校正均方差值为0.089 1,相关系数为0.972 1;且将预测值与真实值进行比较发现,预测结果正确率大于98.7%（P＜0.05）,表明本研究建立的用于检测中式爆炒肉片水分含量的近红外光谱预测模型效果良好,能够快速检测并准确预测中式爆炒肉片的水分含量,具有一定的应用价值。     

基于近红外建立荞麦营养成分快速检测模型

为探索一种快速、高效测定荞麦营养成分含量的方法,从内蒙古等地收集荞麦样品66份,采集样品近红外漫反射光谱图,并参照国标法测定样品水分、灰分、脂肪、蛋白质、淀粉含量,利用样品近红外光谱指纹结合化学计量学方法建立荞麦各营养成分的快速检测模型。结果,在10 000~4 000 cm-1波数范围内,分别对近红外光谱进行多元散射校正+一阶导数处理、一阶导数处理+标准正态变换及去趋势算法、无预处理、二阶导数+标准正态变换及去趋势算法,结合化学测定值建立的营养成分快速检测模型的校正和预测效果最佳;所建立的水分、灰分、脂肪、蛋白质、淀粉含量快速检测模型交叉验证决定系数R2分别为81.601 0%、94.086 2%、80.942 3%、99.897 5%、99.857 6%,外部验证决定系数R2分别为81.60%、94.09%、80.94%、99.97%、99.86%,且验证结果预测值及化学值差异不显著。建立的模型可以满足荞麦营养成分的快速检测。     

基于近红外透射光谱的大豆蛋白质和粗脂肪含量快速检测

该研究采用近红外光谱分析技术分别建立大豆蛋白质和粗脂肪含量的近红外检测模型,比较了不同数学处理方法和去散射校正方法及不同回归技术对模型准确性的影响,选出最佳的近红外检测模型,并通过内部验证和外部验证对模型的预测能力进行评价。结果表明:所建立的大豆蛋白质和粗脂肪含量的近红外检测模型的内部验证相关系数分别为0.947 1、0.889 0,外部验证相关系数分别为0.962 2、0.915 5。说明所建立的大豆蛋白质和粗脂肪含量的近红外检测模型具有很好的预测能力,近红外光谱技术可用于大豆成分含量的快速检测。     

近红外光谱法测定糖厂中间制品的研究初探

应用近红外技术和化学计量学的方法对混合汁进行定量分析 ,对混合汁的蔗糖含量进行分析测定。建立的校正模型对混合汁糖分值的测定是可行和有效的 ,样品不需预处理 ,分析快速、简便、环保 ,结果准确     

近红外光谱（NIR）在纸浆木素含量和卡伯值测量中的应用

卡伯值是纸浆质量的重要指标，而纸浆中的木素含量决定了纸浆的卡伯值。目前测定纸浆中的木素含量主要有容量分析法、紫外光谱法、近红外光谱法（ＮＩＲ）等。本文将介绍近红外光谱法测定纸浆木素含量、进而测定纸浆的卡柏值的方法。     

漫反射红外光谱法结合PLS测定稻谷脂肪酸值研究

为了快速、简便、无污染地测定稻谷中脂肪酸含量,提出基于漫反射傅里叶变换红外光谱法(DRIFTS)和近红外漫反射光谱法(NIDRS)测定稻谷脂肪酸值快速检测方法。同时探讨了反向区间偏最小二乘法(BiPLS)对中红外光谱区域的优化效果。傅里叶变换原始光谱模型经7点平滑预处理及BiPLS优化,得到的最佳模型的R~2、RMSECV、RMSEP分别为0.998、3.65、3.69。近红外光谱经一阶导数和多元散射校正预处理后建立最佳模型,其R~2为0.97,RMSECV为3.43。在验证实验中,傅里叶变换红外光谱预测值与国标测定值的相对标准偏差为1.16%,近红外光谱预测值与国标测定值的相对标准偏差为1.70%。结果表明,DRIFTS能够更加准确检测脂肪酸值。     

烟草化学成分的近红外快速定量分析研究

应用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪,进行了烟草化学成分的快速定量分析研究。其原理是应用化学计量学,建立近红外光谱与相关化学成分含量间的关系模型,进而根据近红外光谱测出待测烟叶的化学成分含量。用该方法进行化学成分定量分析,具有检测方便、快速、无污染的优点,且测试对象可以不断地扩展     

樱桃多品质数据分析与无损快速检测模型的建立

目的 研究樱桃多品质数据分布情况, 建立樱桃多品质无损快速检测方法。方法 对樱桃样品分别测试可溶性固形物含量、可滴定酸含量、果实硬度。采用统计分析方法对数据进行统计学描述, 分别绘制含量分布直方图并计算直方图分布频次百分比。以樱桃样品近红外光谱数据为自变量、品质数据参考值为因变量建立樱桃品质无损快速定量检测模型。结果 统计分析结果表明, 可溶性固形物含量11~17 Brix区间范围内的样品数占样品总数的约86.0%, 可滴定酸含量0.1%~0.8%区间范围内的样品数占样品总数的约90.4%, 果实硬度1.60~3.00 kg/cm2区间范围内的样品数占样品总数的约86.0%。多元回归建模结果表明, 剔除异常值有助于提高模型预测性能, 剔除异常值后可溶性固形物含量、可滴定酸含量、果实硬度模型的相对预测性能值分别提高了15.3%、32.9%、12.3%。结论 采用统计分析结合直方图分析可较直观地描述樱桃品质分布情况; 剔除异常值对提高樱桃可滴定酸含量近红外无损检测模型预测能力的作用最大。     

基于近红外光谱技术的鲢鱼营养成分的快速分析

目的通过采集鲢鱼的近红外光谱数据和测定鱼肉营养成分含量探索鲢鱼营养成分的快速分析方法。方法采集254个鲢鱼鱼肉样品的近红外光谱数据,经过多元散射校正、正交信号校正、数据标准化等20种方法预处理,在1000~1799 nm光谱范围内,结合化学实测值分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立鲢鱼营养成分近红外定量模型。结果鲢鱼鱼肉粗蛋白含量为12.05%~19.05%,粗脂肪含量为0.24%~5.27%,水分含量为72.62%~80.58%,灰分含量为0.46%~1.50%,数据范围较大,可满足建模要求。在3种建模方法中,近红外光谱数据结合偏最小二乘法建立的鲢鱼营养成分模型最优,所得的粗蛋白、粗脂肪、水分和灰分的近红外定量模型的相关系数分别为0.9969、0.9925、0.9831和0.9976。结论采用近红外光谱数据和偏最小二乘法建立的模型具有较好的预测能力,能较为准确、快速地分析出鲢鱼鱼肉粗蛋白、粗脂肪、水分和灰分的含量。     

近红外分析技术在火腿肠检测中的应用

本文介绍了近红外分析技术以及近红外检测仪工作原理,并详细讨论了近红外分析技术在火腿肠检测中的应用实例,包括蛋白质、脂肪和水分指标的定标方程的建立。与常规方法检测结果相比,样品近红外检测值是可以接受的,从而证明利用近红外检测仪快速测定火腿肠中的蛋白质、脂肪和水分含量是可行的。