近红外光谱分析技术在鸡肉分类检测中的应用

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法.采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响.结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.     

地沟油的安全快速检测研究

通过实验研究了用电导率法和折光率法来鉴别地沟油。通过丙酮处理后直接测定电导率,进行比较分析,可以作为地沟油与合格食用油的快速鉴别方法;直接测定油样的折光率,不同油品数值相差较大,也可将其作为鉴别地沟油和合格食用油的一种方法。     

葵花籽油中掺入少量地沟油的检测方法

用三维荧光光谱法对葵花籽油中掺入少量地沟油进行了检测．结果表明,当加入地沟油的体积分数φ〉10％时,在λex=310nm,λem=345nm处,葵花籽油相对荧光强度I由7673迅速下降至3555,与新鲜葵花籽油相比,荧光强度下降了4118,由此可作为葵花籽油中是否掺入地沟油的判据．该方法灵敏、稳定,适合于葵花籽油中掺杂少量地沟油的测定．     

地沟油快速检测技术的应用研究进展

地沟油事件频繁发生,介绍了地沟油的概念和卫生,并对目前国内地沟油的快速检测技术和检测方法进行了综述。     

基于太赫兹时域光谱技术的地沟油检测与识别

油脂大分子的振动和转动频率均处在太赫兹波段,与太赫兹波相互作用可产生共振反应,因此太赫兹时域光谱技术（THz TDS）可以快速灵敏地实现正规油和地沟油的检测与识别。通过对正规油（全新采购）、类地沟油（煎炸处理）和地沟油（回收处理）在0.3~1.6 THz波段的时域和频域光谱进行对比,并分析其延迟时间、折射率、吸收系数和吸收峰等光学参数的差异,提取了地沟油的太赫兹光谱的特征信息,为地沟油的检测与识别提供了实验依据和有效方法。结果表明,利用光谱特征信息和地沟油特有官能团信息,太赫兹时域光谱技术可有效区分正规油与地沟油。     

基于遗传神经网络的大豆脂肪酸含量近红外光谱检测

本文提出了一种利用遗传神经网络建立数学模型的方法,建立起化学测定值与近红外光谱数据之间的定量关系。把得到的近红外光谱数据作为网络的输入,把用化学法测定的五种脂肪酸含量作为网络的输出,再利用遗传算法训练神经网络的权值,建立大豆脂肪酸的神经网络检测模型,探索出一种能够准确、高效地完成近红外光谱橙测的神经网络模型。     

基于近红外光谱的小麦粉湿面筋含量检测

本文应用近红外光谱法测定小麦粉中湿面筋含量.对小麦粉的近红外光谱图进行消除常数偏移量、多元散射校正、减去一条直线三种预处理方法,用偏最小二乘法建立小麦粉的近红外光谱图与湿面筋含量之间的关系模型,并预测小麦粉中湿面筋含量.实验结果显示减去一条直线预处理后的模型评价指标最优,模型的相关系数R2为934,模型交互验证后的均方差为051,预测结果的均方根误差为0456.实验结果表明,近红外光谱法能够用于小麦粉湿面筋含量的测定     

基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法研究

针对目前国内缺乏快速鉴别花生油掺伪鉴别技术的现状,提出基于近红外光谱的纯花生油掺伪快速鉴别方法.实验分别配制了掺入大豆油、菜籽油、棕榈油和调和油的4类掺伪花生油样品共40个,纯花生油样品5个,采集样品近红外全谱,通过支持向量机技术建立纯花生油掺伪鉴别模型.结果表明,选取径向基函数为支持向量机核函数,通过网格搜索和k折校验法确定核参数γ为1,惩罚参数c为1 024,建立纯花生油掺伪鉴别模型的识别率和预测率均达到100%,基于近红外光谱的花生油掺伪快速检测技术具有较好的可行性和实用性.     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分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144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

基于近红外光谱的透平油微量水分检测

传统的石油产品水分检测存在试剂有毒、操作复杂、测量时间长、受环境影响大、满足不了在线快速检测等问题;在此利用近红外光谱快速测定透平油中微量水分,利用关联向量机对测定的光谱数据进行建模,实验结果表明:最大绝对误差和均方根误差分别为20.99×10-6(V/V)、11.11×10-6(V/V),说明该模型具有较高的预测能力,对实现透平油微量水分的快速检测具有重要意义。     

地沟油分析与鉴别技术的现状与展望

食用油造假问题已成为国内最严重的食品安全问题之一,由于地沟油违法生产技术的改进,通过常规检测方法来进行鉴别已经非常困难,也给食品安全监管增加了难度.目前并没有能够系统鉴别造假食用油的国家食品安全标准和方法.文章从色谱、光谱、核磁共振等方面对目前国内外报道的地沟油鉴别检验方法进行了综述,为系统开展地沟油的检测提供...     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法.配制含滑石粉的面粉样品30个,采集样品在12 500~4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型.结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求.研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉掺假是可行的.     

基于小波分析的近红外光谱数据预处理

近红外光谱中常常包含一些与待测样品性质无关联的干扰信息,为了使建立的定性或定量分析模型更加稳健、可靠,常常需要对测定的光谱数据进行预处理.结合大豆油脂酸价的近红外光谱分析方法,对由瑞典波通公司的DA7200型近红外光谱仪记录的36组大豆油脂样品光谱数据,采用小波变换的阈值去噪方法进行预处理,对比常用的窗口移动平滑预处理,说明了小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法.     

基于功能性近红外光谱血氧测量系统研究进展

【目的】对功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy，fNIRS)技术检测组织血氧饱和度的基本原理及主要检测血氧技术研究进展进行综述，为未来该技术在医学领域的发展提供参考。【方法】通过查阅文献资料，从检测原理、检测技术分类及优缺点方面对fNIRS技术在血氧检测方面的应用进行归纳总结。【结果】在阐明fNIRS技术检测血氧的基本原理基础上，探讨了连续波光谱、频域光谱、时域分辨光谱等3种fNIRS检测血氧技术的原理和特点，并对它们的优缺点进行了比较。【结论】fNIRS技术具有便携性好、无创伤性、时间分辨率和空间分辨率较高、对被试动作的容忍度高等优点，今后可结合蒙特卡罗方法分析光子在组织中的传播与分布规律，从而进一步加深人们对生物医学光子学领域的理解并推进fNIRS技术在医学中的应用。     

现代近红外光谱技术

对现代近红外光谱的测量原理、分析技术特点、常用的化学计量学方法和近红外光谱法在各领域中的应用等几个方面进行了介绍。近红外光谱分析具有操作简便、快速、及时、非破坏、无污染、适合在线分析等特点，具有广阔的应用前景。     

近红外光谱定量检测丙烷和异丁烷

近红外光谱分析技术结合偏最小二乘法（PLS）对多成分挥发性有机物（VOCs）进行连续的在线监测具有重要意义．用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）分析了丙烷和异丁烷2种挥发性有机物的近红外光谱特征．采用线性回归建模方法——偏最小二乘法在丙烷和异丁烷混合气体的近红外光谱范围（5600～6200cm^-1）内建立了预测模型．基于该模型预测了验证集样品中2种气体的含量,并对模型进行了评价．结果表明,对2种气体浓度的预测比较准确,相对误差基本在5％以内．     

基于近红外光谱技术的苹果霉心病检测方法

为实现苹果霉心病无损检测,提高果实品质,以斗南苹果为研究对象,利用MPA近红外光谱仪,采集了100个苹果,4000~12500cm-1波长范围内的漫反射光谱。将主成分分析(PCA)分别与马氏距离判别模型和Fisher判别模型结合,比较两种判别模型对霉心病的判别精度。试验结果表明：在对苹果样品全波段光谱数据进行主成分分析后,将前10主成分作为输入变量建立判别模型,马氏距离判别模型正确识别率为97.14%,Fisher判别模型的正确率为88.57%,马氏距离判别模型明显优于Fisher判别模型。     

基于BP-Adaboost的近红外光谱检测固态发酵过程pH值

为了实现固态发酵过程参数pH值的快速检测,提出基于近红外光谱技术的固态发酵过程参数pH值检测新方法.首先获取140个固态发酵过程产物样本在10 000 ～4 000 cm-1范围内的近红外光谱;然后利用酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值;最后运用Adaboost(AdaptiveBoosting)算法来构建由10个弱预测器(BP神经网络)组成的BP-Adaboost强预测模型.试验结果显示:该模型的预测均方根误差(RMSEP)和预测集相关系数(R)分别为0.072 6和0.981 1;与BP模型结果相比,该模型具有较好的预测精度.     

基于近红外光谱技术快速检测青金桔果粉中微生物菌数

应用近红外光谱测定及细菌培养平板计数的方法建立水分活度为0.1的青金桔原粉中大肠杆菌、酵母、霉菌总数的快速检测模型。通过考察温度0℃、27℃、35℃的不同保存条件下青金桔粉中霉菌、酵母、大肠杆菌的近红外光谱以及微生物菌数变化,建立青金桔粉中菌落数的近红外模型。结果表明:霉菌总数的校正和预测模型的有效决定系数分别为0.9811和0.9823,酵母菌总数的校正和预测模型有效决定系数分别为0.8794和0.8264,大肠杆菌总数的校正和预测模型的有效决定系数分别为0.9420和0.9904,实验研究的模型对青金桔粉中大肠杆菌和霉菌总数的检测准确性较高,可用于快速、无损检测。