基于近红外光谱技术的品质检测与控制研究
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用
浅谈近红外光谱分析在药品检测中的应用近红外光谱分析是一种基于分子振动谱的无损检测技术，广泛应用于化工、食品、医药等领域。
在药品检测中，近红外光谱分析技术具有快速、准确、无损、高效等优点，已经成为药品行业中不可或缺的检测手段。
本文将就近红外光谱分析在药品检测中的应用进行浅谈。
一、近红外光谱分析原理近红外光谱分析原理是通过物质与光的相互作用，分析物质内部的分子振动、转动和延伸振动等信息，从而实现对样品成分、结构、性质等的分析。
在近红外光谱区域，分子内的一些结合键和官能团吸收、散射、辐射电磁波所产生的光谱可用于分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析技术可以快速、准确地获取样品的光谱信息，并通过专门的数据处理软件进行定量和定性分析。
1. 药品成分分析在制药过程中，药品的成分及其含量是非常重要的参数。
通过近红外光谱分析技术可以快速准确地确定药品中各种成分的含量，包括药物成分、助剂成分等。
通过建立合适的光谱库和定量模型，可以对药品的成分进行快速检测，保证药品的质量。
2. 药品质量控制药品的质量受到制备工艺、原材料选择、存储条件等多方面因素的影响，通过近红外光谱分析技术可以对药品的质量进行实时监测和控制。
可以通过光谱分析技术对药片的含量均匀性、药液的稳定性等进行检测，及时发现并解决质量问题，保证药品的质量稳定性。
3. 药品真伪鉴别随着全球药品贸易的不断增加，药品的真伪鉴别成为一个重要的问题。
通过近红外光谱分析技术可以对药品进行快速鉴别，包括原材料鉴定、药品真伪鉴别等。
通过建立光谱库和模型，可以对不同药品进行快速鉴别，保障患者用药安全。
4. 药品生产过程控制近红外光谱分析技术还可以用于药品生产过程中的实时监测和控制，包括原材料检测、反应过程监控、成品检验等。
通过光谱分析技术可以实现对制药过程中各个环节的快速、无损检测，保障药品的生产质量和安全性。
1. 多模式光谱采集技术当前，近红外光谱分析已经不仅仅局限于单一的样品分析，而是发展为多模式光谱采集技术，包括透射光谱、反射光谱、光纤光谱等。
基于近红外光谱技术与BP—ANN算法的豆粕品质快速检测
要 ： 用近 红外 漫反 射光谱 技 术 结合误 差反 向传 递人 工神 经 网络 （ Ｐ—Ａ Ｎ） 法 ， 立 豆粕 应 Ｂ Ｎ 算 建
品质（ 包括 水分 、 粗蛋 白、 油） 残 的定 量 分析模 型 。将 豆粕 漫反 射吸 收光谱 数 据进 行 Ｓ Ｖ、 Ｔ、Ｇ 求 Ｎ Ｄ Ｓ 导 、 Ｇ平 滑和均值 中心化 处理 ， Ｓ 然后 采 用偏 最 小二 乘方 法 （ Ｌ ） 维获 取 主成 分 ， ＰＳ降 并优 化 选择合 适
２ Ｓ ａｇ ｏ ｇＳ ｎ ｅ Ｏｌ Ｆ ｔ ｒｕ ｏ ｔ． Ｌｎ ｉ ｈｎ ｄ ｎ ３ ０ ５ ） ． ｈ ｎ ｄ ｎ ａ ｗ ｉ ｉ＆ ａ Ｇ ｏ ｐＣ ．Ｌｄ ，ｉｙ Ｓ ａ ｇｏ ｇ ９ ７ ８
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔ ｅ ｍｏ ｅｓ Ｏ ｕ ｎ ｉ ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ ｆｍｏ ｉ ｒ ｓｒ ｃ ： ｈ ｄ ｌ ｆｑ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ｓ ｏ ｓｔ ｅ。ｐ ｏｅｎ ａ ｄ ｒ ｓｄ ａ ｉ ｉ ｏ ｂ ａ ａ ｒ ｔ ｖ ｓ ｕ ｒ ｔ ｉ ｎ ｅ ｉ ｕ ｌ ｌ ｎ ｓ ｙ ｅ ｎ ｍｅ ｌｗｅ ｅ ｏ
粮油 品 技 第２ 卷 ２ ２ 第２ 食 科 ０ ０年 １ 期
质量控制
基于近红 外光谱 技术 与 Ｂ Ａ Ｎ算法 Ｐ— Ｎ 的豆粕 品质快速检测
周新奇 杨伟伟 房 兆华 桑 强 ， ， ， ， 叶华俊 张 学锋 陈智锋 ， ，
（． １ 聚光科 技 （ ｌ 股份 有 限公 司， 江 杭 州 杭 ） ｉ 浙 ２ 山 东三 维油脂Байду номын сангаас集 团股份 有 限公 司 ， 东 临 沂 ． 山 摘 ３０５ ； １０ ２ ３０５ ） ９７８
ｗｅ ｅ ｐ ｅｒ ａ ｅ ｙ Ｓ ｒ ｒ ｔｅ ｔｄ ｂ ＮＶ ， Ｔ， ａ ｉ ｋ Ｄ Ｓ ｖ ｔ ｙ—Ｇｏａ ｅ ｖ ｔ ｅ ，Ｓ ｖ ｔｋ ｚ ｌ ｙ ｄ ｒ ａｉ ｉ ｖ ａ ｉ ｙ—Ｇｏａ ｍｏ ｔ ｉ ｇ ａ ｄ ｍｅ ｎ—ｃ ｎ ｅ ． ｚ ｌ ｙ ｓ ｏｈ ｎ ｎ ａ ｅ ｔｒ
基于可见／近红外光谱分析技术的猪肉肉糜品质检测研究
基 于可 见／ 近红 外 光谱 分 析技 术 的猪 肉 肉糜 品质检 测 研 究
樊玉霞 ， 宜涛 ，成 芳 廖
浙江夫学生物系统 工程与食品科学学院 ， 浙江 杭州 ３ ０ ２ １０９
摘
要
以 ２ ５个猪肉 肉糜样本 为研 究对象 ， ２ 利用可 见／ 近红外 光谱 分析技术 对猪 肉肉糜主要品质指标 的的
Ｍａｈ ｏｋ ，Ｉｃ） Ｐ Ｓ工 具 箱 （ ｅｓ ｎ５ ８ ｉ ｎ ｅｔｒ ｔＷ ｒ ｓ ｎ ． 和 Ｌ ｖｒｉ ． ，Ｅｇ ｖｃｏ ｏ ｅ
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Ｗ ａ ｅｅ ｇ ｈ ｎ ｖ ｌｎ ｔ／ ｍ
Ｆｇ ２ Ｖｉ－ Ｒ ｐ ｃｒ ｖ ｌｔｔａ ｓｏ ｍ ｉ． ｓＮＩ ｓｅ ｔ ｂ ｗａ ｅｅ ｒｎ ｆ ｒ ａｙ
择 ４ ０ ８ ｉ １ ￣９ ０ｎｎ波段范围进行分析建模 。图 １ ２ ５ 肉糜 为 ２个
样 品架 ， 光源照射 到样 品经过样品表 面漫反 射后 ，通过 接 收 光纤进入检 测器 ， 集平 台获 得 的是样 品漫反 射光 谱信 息 。 采 肉糜样 品放置在直径 为 ５ ｎ ｌ ０ｉｌ 的样 品杯 中 ，每个样 品不 同 ｒ 位置重 复采集 ３次 ， 计算 ３次光 谱的平均光谱 作为该 样本 的 光谱信 息用 于分析 ， 光谱采集积 分时间为 １ ，离散扫描 ５ ０ｍｓ
正 及 预 测 相 关 系 数 ，较 低 的 ＲＭＳ Ｃ和 Ｒ Ｅ Ｅ ＭＳ Ｐ值 ，且 Ｒ Ｍ～ Ｓ Ｃ和 Ｒ Ｅ Ｅ ＭＳ Ｐ差 异越 小 越 好 。
蠹 ｏ ． ３
０２ ．
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近红外光谱分析技术的研究与应用_杨琼
DOI:10.13743/ki.issn.1009-8135.2013.03.010杨 琼1 项 瑜2 杨季冬3 *（1．长江师范学院化学化工学院，重庆涪陵 408100）（2．重庆广播电视大学武隆分校，重庆武隆 408500）（3．重庆三峡学院化学与环境工程学院，重庆万州 404100）摘要：基于重庆市高校创新团队“近红外光谱检测技术研究及其应用”的建设与发展，重点介绍了近红外光谱分析技术的发展，研究了近红外光谱分析技术在三峡库区特色资源的快速检测的应用．关键词：近红外光谱；分析技术；研究；应用中图分类号：O657.33文献标识码：A文章编号：1009-8135（2013）03-0089-031 近红外光谱分析技术的发展沿革近红外光谱(780~2526 nm)是人类最早发现的非可见光谱段，距今已有200多年．由于它是C-X(H、N、O、S)键的倍频和组合频谱，光谱在这个谱段交互重叠，异常繁杂，形似一锅粥，所以迟迟未能发展成可用的光谱分析技术[1][2-3]1-5,1-10．随着光谱技术的发展，近红外光谱分析仪器不断得到改进，结合化学计量学的发展，尤其是计算机的数据分析应用，才使得近红外光谱分析技术(Near Infrared Spectroscopy, 即NIRS)真正成为了一种有效的分析手段．20世纪50年代初，Norris等用近红外光谱漫反射技术测定了一些农副产品的品质（水分，蛋白和脂肪等指标），但由于他们用的仍是传统的光谱定量分析方法，未能将近红外光谱分析技术的发展迅速推进[4-6]．三十年来，由于化学计量学有效提取数据，计算机迅速进行数据分析，拓展了近红外光谱分析技术的应用．现在由光谱仪硬件和化学计量学软件组成的近红外光谱分析手段在农副产品、食品安全、石油化工、医药和环境等方面的分析应用日益扩展，方兴未艾[7,9][8]7．近红外光谱分析的优势在于：（1）可用于快速分类鉴别和定量分析．只要将分析对象的性质和组成与近红外光谱建立相关的定性和定量模型，就可以快速重复鉴别和测量众多的样品；（2）可用于同时测定多种组分，通过计量模型的优势可同时测定复杂体系中的多种组分；（3）可用于无损分析，近红外光谱分析可采取透射方式或漫反射方式，勿须破坏样品，勿须添加试剂，因此是非常环境的分析方法；（4）利用光纤探头可实现实时在线远程分析[10-12]．正是近红外光谱分析技术的这些优势逐步开发，使得这项分析手段得到更为广泛的拓展．近红外光谱分析的劣势在于：（1）近红外光谱分析必须建立数理模型，方能进行有效地快速分析，所以它属于二次分析方法；（2）由于近红外光谱区域的光吸收较弱，渗透力较强，故其检测限只能在千分之一以上，适于常微量分．该技术尽管存在这些劣势，为克服这些劣势的研究仍在不断深入．其实这些劣势形成了近红外光谱分析技术与众不同的特色，目前也有很多人在致力于改变这些劣势为优势的研究[13-14]．收稿日期：2013-02-18作者简介：杨琼（1980-），女，重庆酉阳人，土家族，长江师范学院讲师，硕士研究生，主要研究分子光谱分析.通讯作者：杨季冬（1956-），男，重庆丰都人，重庆三峡学院教授，博士，博士生导师，主要研究分子光谱分析.-89--90-2 “近红外光谱检测技术研究及其应用”创新团队的建设与发展重庆市高校科技创新团队“近红外光谱检测技术研究及其应用”是由西南大学、长江师范学院、重庆三峡学院、太极集团、涪陵乌江榨菜集团、涪陵区科委和环保局联合组建的“产学研政”协同创新体．实验基地设在长江师范学院和重庆三峡学院，由杨季冬教授领衔建设．目前该团队共有教授6人，高级工程师2人，副教授2人，博士5人，硕士10人．实验室主要开展分子光谱分析研究，拥有近红外、中红外、拉曼、紫外和荧光光谱仪器，以及高效液相色谱、电化学分析系统、化学发光分析仪等重要分析手段，同时还挂靠西南大学光谱分析研究实验室，可借助拓展分子光谱分析的尖高端分析仪器范围．经过多年的努力攀登，与太极集团和涪陵乌江榨菜集团合作，团队建设形成了高校与企业结合的产学研一条龙研究体系，同时打造了一支研究服务地方的，充满活力的可持续发展的研究团队．结合三峡库区和乌江流域资源丰富的地方特点，主要形成了三个具有地域特色的研究方向．3 “近红外光谱检测技术研究及其应用”创新团队的主要研究方向3.1 以近红外光谱分析技术测定环境中的多种监控指标的研究利用近红外光谱技术具备多组分多指标同时检测、测定速度快、测试重现性好等优点，开发水环境中多种监控指标的测定的研究．我们试验以近红外光谱分析技术结合多种分析手段开发了垃圾处理声渗滤液中多种组分如金属离子和有机多苯酚、酸类的快速监测．尤以近红外光谱分析技术建立同时测定垃圾渗滤液中的COD 和BOD 指标，经《理化检验・化学分册》、《JWARP 》报道后得到国内外广泛的转录引用[15-17]．3.2 以近红外光谱分析技术测定天然药用植物中多种活性成分的研究利用近红外光谱分析技术对各种天然药用植物进行品质和产地鉴定，以及对中成药的活性成分发展了快速检测．根据近红外光谱分析技术的特点，建立天然药用植物和中成药的多种活性成分与近红外光谱数据之间的数学关联模型，从而建立起其中为止，我们已经建立了近红外光谱快速分析检测藿香正气液、黄芪精口服液、通天口服液等九种中成药口服液以及药丸、片剂的活性成分，对三峡库区盛产的黄莲、虎杖等二十多种地方天然药用植物进行品质和产地鉴定，同时开发集成了天然药用植物的近红外光谱图数据库．为进一步实现中药现代化的质量监控研究奠定了基础，并对中药化学动力学和药理学的研究提供科学依据[19]．3.3 以近红外光谱分析技术测定农副产品品质的多种成分的研究利用近红外光谱分析技术对地方农副产品如涪陵榨菜和山地烤烟品质进行分析测定，通过实验采集榨菜和烤烟品质指标的近红外光谱图数据，建立榨菜品质指标与近红外光谱数据之间的关联模型，建立对榨菜中多种指标的定性鉴别和定量测定的新方法，并开发近红外光谱分析测定榨菜品质的简便快速、在线及无损检测的实用技术．对享有中国榨菜之乡涪陵的榨菜做了深入的研究，利用近红外光谱技术评价涪陵榨菜品质，同时测定了涪陵榨菜中果胶和总糖的含量，快速鉴别涪陵榨菜品牌的研究[20]．4 “近红外光谱检测技术研究及其应用”创新团队的研究拓展目前，创新团队将继续发展对三峡库区生态的各种环境指标、区域天然植物的药用成分和地方农副产品质地检测的研究工作，并致力于更深入的与太极集团、涪陵乌江榨菜集团合作，力争尽快把近红外在线检测推广应用到制药和农副产品加工的生产线上．拓展近红外光谱的研究工作如下：①加强基础研究，攻克近红外光谱分析理论上的局限．如近红外光谱与分子结构的关联，近红外光谱与其它光谱的联系，近红外光谱技术与其它分析技术的联用．这些研究工作的突破都有可能推进近红外光谱分析技术更加完美和更为广泛的应用．②加强应用推广，促进近红外光谱分析的实际应用．结合我们已在环境监测分析、中成药活性成分分析和榨菜品质分析上做了大量的前期研究工作，期待把近红外光谱分析的实用技术真正推广到实际生产线上，建立一些实际分析模式，利用近红外光谱分析的优势，切实解决实际应用上的难题．③加强自主创新，开发和改进近红外光谱分析-91-普适的近红外光谱仪器和便携式分析仪器，以及对某些专门特殊的仪器的改进；建立适宜筛选各种算法的建模软件，建立普适的分析模型；研究改进适应各种分析对象的光谱采集手段．参考文献：[1]Herschel W, Philos. Investigation of the powers of the prismatic colorsto heat and illuminate objects [J].Trans.R.Soc.1800, 90:255-283.[2]陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].北京：中国石化出版社（第二版），2007.[3]严衍禄.近红外光谱分析基础与应用[M].北京：中国轻工业出版社，2009.[4]Kaye W. Near-infrared spectroscopy: I. Spectralidentificationandanalyticalapplications Spectrochim Acta, 1954,6: 257[5]Birth G S and Norris K H. Food Techool. 1958,12: 592.[6]Norris K H and Rowan J D. Revision of the Formula Method Tables for Thermal Process Evaluation. Agric Eng. 1962, 43:154.[7]徐广通，袁洪福，陆婉珍.现代近红外光谱技术及应用进展[J].光谱学与光谱分析，1999，20（2）：134-142.[8]褚小立.化学计量学方法与分子光谱分析技术[M].北京：化学工业出版社，2011.[9]高荣强，范世福.现代近红外光谱分析技术的原理及应用[J].分析仪器，2002（3）：9-12.[10]涂瑶生，柳俊，张建军.近红外光谱技术在中药生产过程质量控制领域的应用[J].中国中药杂志，2011，36（17）：2433-2436.算法进展评述[J].分析化学，2004，32（4）：534-540.[12]陆婉珍.近红外光谱用于过程分析.中国仪器仪表，2008（1）：34-35.[13]Burns D A, Ciurczak E W. Handbookof near-infrared analysis [M]. 2nded.NewYork: Mareel Dekker, INC., 2001.[14]沈飞，闫战科，叶尊忠，应义斌.近红外光谱分析技术在辛硫磷农药残留检测中的应用[J].光谱学与光谱分析，2009，29（9）：2421-2424.[15] Yang Q, Liu Z Y, Yang J D *. Simultaneous Determination of Chemical Oxygen Demand (COD) and Biological Oxygen Demand (BOD) in wastewater by Near-Infrared Spectrometry. J. Water Resource and Protection, 2009, 11(4): 286-289,[16]Liu Z.Y., Liu B., Yang J.D. Simultaneous Determination of Chlorogenic Acid and Baicalin in Heat-clearing and Detoxicating Orally Liquid by NIRS . Health, 2009,1(3): 134-138,[17]Yang J.D ＊Liu Z.Y. Determination of coptischinensis ’ quality by FT-NIR spectroscopy. Health,2012,4(4):196.[18]刘解放，侯振雨，姚树文.支持向量机及在近红外光谱分析中的应用[J].重庆理工大学学报：自然科学版，2008（3）.[19]杨琼，刘振尧，杨季冬.短波近红外光谱法同时测定分析水中的麦芽糖、乳糖和蔗糖[J].光谱实验室.2009，26（5）：1310.[20]刘冰，杨季冬.近红外光谱法同时测定涪陵榨菜中果胶和总糖的含量[J].食品科学，2011，32（10）：186.（责任编辑：朱 丹）The Research and Application of Near Infrared Spectral Analysis TechnologyYANG Qiong 1 XAING Yu 2 YANG Jidong 3 *(1. College of Chemistry and Chemical Engineering, Yangtze Normal University, Fuling, Chongqing 408100)（2．Chongqing Broadcast & TV University, Wulong Branch ，Wulong ，Chongqing, 408500） （3．School of Chemical and Environmental Engineering, Chongqing Three Gorges University, Wanzhou,Chongqing 404100） Abstract ：Based on the construction and development of Chongqing University Innovation Team“Technology Research and Application of Near Infrared Spectrum Testing”, This paper mainly introduces the development of near infrared spectral analysis technology, and the applied research on near infrared spectral analysis technology in rapid detection of characteristic resources in the Three Gorges Reservoir Area.Keywords ：near infrared spectral; analysis technology; research ; application。
近红外光谱技术在大米品质检测中的应用
近红外光谱技术在大米品质检测中的应用引言大米是世界上最为重要的粮食作物之一，也是人类日常饮食中不可缺少的主要食物。
大米的品质检测对农业生产和食品质量监测具有重要意义，但传统的检测方法通常需要繁琐、耗时并且需要专业的操作技巧，这些因素加大了检测的成本和难度。
近年来，近红外光谱技术在大米品质检测中得到了广泛关注和应用。
本文将介绍近红外光谱技术及其在大米品质检测中的应用。
第一章近红外光谱技术简介1.1 近红外光谱的原理近红外光谱是指波长为700-2500 nm之间的电磁波谱。
在这个波段中，物质分子吸收、散射和发射的光谱特征十分明显。
近红外光谱技术是通过对物质在近红外波段的光谱分析，来获得物质的组成、结构和性质信息的一种非破坏性检测技术。
1.2 近红外光谱的优点近红外光谱技术有诸多优点。
首先，近红外光谱具有快速、高效、非破坏性、无需样品制备和耗材等诸多特点。
其次，近红外光谱技术受噪声、温度和湿度等环境因素影响小，检测结果具有较高的准确性和可重复性。
此外，光谱数据的处理和建模方法越来越成熟，在光谱处理和质量控制等方面逐渐得到应用。
第二章 2.1 大米的主要营养成分大米是一种含有丰富淀粉质、蛋白质、硒、锌等人体所需微量元素和维生素的食品。
同时，大米还含有一些副产物，如脂肪、灰质、纤维素、水分等，这些成分的含量会直接影响大米的品质。
2.2 大米质量检测的传统方法传统的大米品质检测主要依靠化学分析、物理检验和感官评估等手段，如游离脂肪酸测定法、直链淀粉含量测定法、显微镜检测法、目视鉴别法等。
这些方法大部分需要证书并需由专业人员操作，检测费用较高且效率低，不能满足大批量快速检测的需求。
2.3 近年来，随着近红外光谱技术的快速发展，其在大米品质检测中的应用也得到了广泛关注。
在近红外光谱技术中，大米的营养成分和成分含量通过对光谱数据的分析获得。
通过建立多元学习模型，结合光谱数据和大米硬度、糯性、风味等各项品质指标的相关性，可以实现近红外光谱对大米品质的高效、快速、准确的预测和判断。
苹果品质安全无损检测技术研究
苹果品质安全无损检测技术研究摘要：基于近红外光谱分析技术，对苹果进行无损检测以确定苹果品质的研究一直是国内外的研究热点。
近红外光谱分析技术现阶段主要应用于苹果、梨、芒果、橘子及哈密瓜等苹果的品质检测。
由于光谱技术研究的不断精进，检测系统向在线式、小型式、便捷式方向发展。
从近年来国内外苹果检测仪的发展走势可知，在相关技术、销售份额等方面国外已经存在较为成熟的研究和应用。
我国虽然起步晚，但起点高，其中相关技术的研究及发展机遇还是相当大的。
关键词：苹果品质；无损检测；技术研究引言近年来，随着科学技术的发展和人民生活水平的不断提高，国际的苹果进出口市场竞争的增加，对苹果的质量管理变得尤为重要。
苹果无损检测是指在不损伤待检苹果的前提下，运用一定的检验技术和方法对苹果的内在及外在质量进行检查，并按照相应的要求对其进行评估的过程。
苹果的外观、缺陷、色泽、成分等品质用传统的检验方法均难以实现无损伤、在线检测。
所以，研究快捷、高效、准确的果蔬质量监测技术，对改善果蔬交易价格有着非常关键的现实意义。
1.存在问题与展望虽然近年来国内外研究人员对苹果电气特性的研究取得了一些成果，但仍然存在以下挑战:(1)研究主要侧重于苹果质量对其电气参数和相关性的影响，而对影响机制的研究较少(2)研究限于苹果、梨、甜瓜、猕猴桃、西红柿和葡萄等几种苹果，电性能与质量之间的相关性是否适用于其他苹果类型尚待确定；(3)由于仪器设备的原因，电气特性检测的精度和有效性受到限制，现有设备过大，检测仪器的小型化、自动化和系统化是必然的趋势，检测仪器优化研究是该过程的主要目标；(4)如果不同苹果质量指标的敏感电参数不同，必须准确检测苹果质量，首先要找出其敏感电参数之间的对应关系，建立水果电气特性信息数据库；(5)研究重点是利用电性能测试苹果质量，具有电性能的苹果质量定量评价应是今后研究的主要内容；(6)由于电性能检测没有视觉效果，必须结合其他检测手段全面检测苹果内外质量。
基于近红外光谱的单籽粒水稻种子品质检测的方法研究
基于近红外光谱的单籽粒水稻种子品质检测的方法研究近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)技术因具有快速、无损等优点已经被广泛的用于定性、定量分析单粒谷物种子,这种分析方式不仅克服了传统检测方法中耗时长、工作量较大、不环保等缺点,且能够更加精确的获取具有目标性状的种子,有利于种子的品质分析、收购、储藏等环节的实时监管。
水稻是全球重要的粮食作物之一,由于存在粒径小、种壳干扰等原因,其在近红外光谱技术的分析应用方面的研究较少。
本论文基于这一研究现状,细致分析了单粒糙米和单粒水稻种子的近红外光谱特点,并成功建立相应的分析模型,证明了近红外光谱技术能够用于单粒糙米、稻种的无损品质分析。
获得的主要结果如下:1)建立单粒糙米水分含量的近红外漫反射光谱模型,结果表明:采用5292～5616cm-1、7236～7600cm-1、7884-8208cm-1波数范围,用标准正态变换光谱预处理(SNV)建立的单粒糙米水分偏最小二乘(PLS)模型的预测能力最佳,其决定系数(R2)为0.98,预测误差均方根(RMSEP)为1.01%;采用8285.12cm-1、7158.84cm-1、5492.56cm-1这3个波数变量建立的单粒糙米含水量多元线性回归(MLR)模型,变量最少且预测能力较优,其R2为0.9661,RMSEP为1.137%。
2)分析了糙米和水稻种子的近红外光谱特征,并细致对比了不同光谱采集方式和不同光谱预处理下单粒糙米和单粒种子蛋白质模型。
单粒糙米的蛋白质定量分析中,透射和透反射光谱采集方式下均能建立较好的近红外光谱蛋白质模型;其中在透反射光谱采集方式下,选择4000～9000cm-1波数范围,SNV光谱预处理下,单粒糙米的蛋白质模型的R2为0.941,RMSEP为0.338%。
单粒水稻种子光谱对其糙米蛋白质含量的定量分析中,透反射光谱能够增强光谱的信噪比,选择6500～9100cm-1波数范围和SNV光谱预处理,其模型的RMSEP为0.806%,具有一定的相关性;而透射光谱采集方式下,选择7200～9100cm-1波数范围和SNV光谱预处理,单粒种子光谱和其糙米蛋白质含量的相关性极好,模型的R2为0.964,RMSEP为0.244%。
近红外光谱技术在农作物品质检测上的研究进展
是 可行 的 。 良明 等Ｉ 采 用 偏 最 小 二 乘 回归 法 ， 魏 ｓ ｊ 建
二个高峰 。第 １ ８天 后 ， 溶 性 糖 含 量 下 降 ，０ｄ时 可 ３ 野葛块根 可溶 性糖 含量 回到 开 始 培养 时 的 水 平 ， 说 明本实 验在 培养基 中添加 ３ Ｌ的蔗糖 ， 以维 持 Ｏ 足
［］ Ｈｒｋ ｒ Ｋ， ｋｊ ａＫ Ｐｅｏ ｃ ｌ ｏｉｅ ｏ ｔｅｒ ｔ ｆ ｕｒｒ ４ ｉ ｕａ Ｍａａ ｍ ｈｎｌ ｕ ｓ ｓｆｍ ｏ ｅａｎ ａ ｉ ｉｇ ｅ ｄ ｒ ｈ ｏ ｏｐ ｉ
ｌ ａａ Ｊ ． ｈｔｃ ｅ １ ９ ， ６ ５ ：２ —９ ８ ｏ ｔ【ｊ Ｐ ｙ ｈ ｍ， ９ ７ ４ （ ） ９ １ ２ ． ｂ ｏ
农作 物 品质 的影 响 因素众 多 ， 指标 测 定 一 般 在 实验室 内采 用生化 分析 方法 ， 品前 处理 繁琐 、 样 费时
的品质 成分 。据报 道 ，Ｏ世 纪 ６ ２ Ｏ年 代 初 ， 国农业 美 部 仪器研 究室 率先 利用 近红 外光谱 技 术测定 谷物 中 蛋 白质 、 脂肪 等含 量 ， 致力 于近红 外 光谱技 术在 农 并 产 品品 质分 析 中应 用 的研究 。许多 近红外光 谱分 析 的实 验方 案 和计算 方 法 已成 为 Ａ Ｃ （ ｓ ｃ ｔ ｎｏ Ｏ Ａ Ａ ｓ ｉ ｉ ｆ ｏ ａｏ Ｏ ｉ ｎｌｉ ｌ ｈｍ ｓ ） ｍｃ ｌ ａ ｔａ Ｃ ｅ ｉｓ 的标 准方 法ｕ 。 ａＡ ｙｃ ｔ ｊ
品质指 标 的回归 预测 方程 。 肖昕等 ｊ 通过定 标集 水
稻样 品籽粒 直淀 粉含量 和 吸收光 谱数 据分 析建立 了 定 标模 型 。薛利 红 等 的研 究表 明 ， 过 遥 感手 段 通
基于近红外光谱的香蕉品质检测方法研究
试验 材 料 为从 批 发 市 场 购 回的 香蕉 ， 买 后 放 人 购
实验 室 中 ２ ｈ 待 温度达 到室温后 ， 日开始进 行试 ４， 次 验 。共 有 样 品 ４ ２个 ， 为香 蕉 品 质 随 贮 藏 时 间 变 化 因
较 快 ， 天 采 用 ６个 样 品 ， 别 对 香 蕉 的前 部 、 部 、 每 分 中
—
基金项 目：教 育部 留学人 员项 目（ ３ ８２ ８ １ 西北农林科 技大学青 Ｋ ０ ０ ０ ０ 自然科 学基金 项 目
（ ０ ０ Ｍ３ １ ） ２ １Ｊ ０５
４ ０ ｃ ～， ００ ｍ 扫描次数 ６ ， 器分 辨率 ８ ｍ ４仪 ｃ ～。先测
模型Ｌ 。刘燕德等应用近红外光谱 ， ８ ｊ 对梨 的可溶性 固 形物进行 了定量分 析 。傅 霞萍等 利用偏最 ｚ －乘 Ｊ Ｊ－ ￣
法建立了坚实度与漫反射光谱 的无损检测数学模型 ， 有较好的预测结果 ＿ 。然 而利用 近红外光谱测定香 １
蕉 的品质 ， 内外 尚元 相 关 的文 献报 道 。 国
量， 提高水果 的经济 价值和竞 争能力 』 。香 蕉是芭
蕉科（ ｕａｅｅ 芭蕉属 （ ｕａ 植物 ， Ｍ ｓｃａ） Ｍ ｓ） 是重要 的南方水 果， 在我国的水果生产 中 占有重要 的位置 。香蕉清甜 柔软、 口感糯滑 ， 是一种老幼皆宜的水果 ； 且其营养丰 富， 含有多种食疗物质 。吴岚芳等利用化学方法研 Ｊ 究香蕉果实发育过程 中 ， 采后糖 、 淀粉 及转化 酶的变 化情况 。香蕉品质随贮存 时间变化而变化较 快 ， ］ 且
了香 蕉 糖 度 、 实 度 和粘 度 的 预 测模 型 。根 据定 标 集 样 品 常规 方 法 测 定 结 果 和 所 扫 描 得 到 的香 蕉 未 剥 皮 和 剥 皮 坚 的光 谱 信 号 间 的拟 合 关 系 ， 用偏 最 小 二 乘 法建 立 香 蕉 糖 度 、 实度 和粘 度 的定 标 模 型 ， 用 未 参 与 定 标 的一 组 采 坚 并 样 品作 为 预测 集 对 模 型 进行 检 验 。未 剥皮 香 蕉 的 糖度 、 实度 和粘 度 的 预测 决 定 系 数 分 别 为 ０ ９ ０ ９ ０ ９ 坚 ． ４， ． ５， ． ３， 剥 皮 香 蕉 的糖 度 、 坚实 度 和 粘 度 的预 测 决 定 系数 分 别 为 ０ ９ ０ ９ ０ ９ 预 测 精 度 较 高 。结 果 表 明 ， 蕉 皮 对 ． ２， ． ７， ． ５， 香 其 的影 响 不 大 ， 红外 光 谱 技 术 可应 用 于 未 剥皮 香 蕉 品 质 检 测 ， 现 了 香 蕉 品质 的快 速 、 损 检 测 ， 香 蕉 品 质 近 实 无 为 的无 损 检 测提 供 了理 论 依据 。 关键词 ：香 蕉 ；近红外光谱 ；糖度 ；坚实度 ；粘 度
近红外光谱分析技术在农产品质量检测中的应用
近红外光谱分析技术在农产品质量检测中的应用近红外光谱分析技术（Near-Infrared Spectroscopy，简称NIRS）是一种非破坏性、快速、高效的分析方法，近年来在农产品质量检测中的应用越来越广泛。
该技术通过检测农产品样品中的近红外光谱信息，可以快速而准确地判断农产品的成分、质量和安全性，提高农产品的质量控制和食品安全监测的效率。
本文将介绍近红外光谱分析技术在农产品质量检测中的应用，并探讨其在未来的发展趋势。
首先，近红外光谱分析技术在农产品质量检测中的应用主要体现在成分分析方面。
农产品的成分分析是评估其质量、安全性和营养价值的重要指标。
传统的成分分析方法通常需要复杂的实验操作和耗时耗力的样品准备过程，而近红外光谱分析技术能够通过光谱信息直接提取样品的组分含量，无需样品破坏或前处理，大大提高了分析效率。
例如，通过近红外光谱分析技术可以快速测定粮食中的蛋白质、油分、水分和淀粉等关键成分，对于粮食质量的评估、产地溯源和贸易交易具有重要意义。
其次，近红外光谱分析技术在农产品质量检测中还可以用于判别品种或分类鉴别。
农产品的品种或分类鉴别对于保护农产品的地理标志、加强品种保护和品牌营销都具有重要意义。
传统的品种鉴别方法通常依赖于形态学特征或基因分析，而近红外光谱分析技术能够通过光谱图像的差异判断不同品种或分类的农产品。
研究表明，近红外光谱分析技术在茶叶、葡萄酒、水果和蔬菜等领域的品种鉴别上具有较高的准确性和可靠性，为农产品的品质认定提供了便利和可行性。
此外，近红外光谱分析技术还可以应用于农产品的质量检测和安全控制。
农产品的质量检测和安全控制是保障消费者权益和食品安全的重要环节。
近红外光谱分析技术可以通过检测农产品中的有害物质、污染物和残留物等，预测农产品的质量和安全问题。
例如，该技术可以用于检测农产品中的农药残留、重金属含量、真伪鉴定等方面，对于农产品的质量检测和食品安全监测具有较高的灵敏度和准确性，能够帮助农民和监管部门进行农产品质量控制和风险评估。
大豆质量检测的近红外光谱分析方法研究
大豆质量检测的近红外光谱分析方法研究一、前言大豆是一种重要的农作物，也是我国重要的经济作物之一，其质量检测的准确性对于大豆加工及销售至关重要。
传统质量检测方法需要耗费大量的时间和金钱，而近红外光谱分析方法则具有快速、便捷、可重复性强等优点，因此在大豆质量检测领域备受瞩目。
本文将介绍大豆质量检测中近红外光谱分析方法的研究进展及其应用。
二、近红外光谱分析法基本原理近红外光谱分析法是一种无损检测方法，与传统的化学分析方法相比，具有高效、准确、无需样品处理等优点。
其基本原理是将样品通过近红外光谱仪光路，收集其反射、透射或散射的光谱信号，并将其转化为能够体现样品组成的波长和强度数值。
通过对光谱数据的数学处理和分析，可以获得与样品组成相关的信息。
三、大豆近红外光谱分析法的研究进展1. 大豆主要成分的近红外光谱分析方法研究1996年，Liu等首次将近红外光谱分析方法应用于大豆主要成分的检测，探究了近红外光谱法在大豆成分分析中的应用。
在该研究中，Liu等通过主成分分析法（PCA）建立大豆中蛋白质、脂肪、水分和纤维素含量的模型，获得了较高的预测精度。
2. 大豆品质参数的近红外光谱分析方法研究近年来，国内外学者在大豆品质参数的近红外光谱分析方法研究方面取得了重要进展。
Yuan等通过近红外光谱法，建立了大豆蛋白质、脂肪、水分、色泽和氨基酸含量等品质参数的定量分析模型，实现了高效、准确、无损的大豆品质检测。
3. 近红外光谱分析法在大豆基因分型中的应用近年来，近红外光谱分析法被广泛应用于大豆基因分型中。
依托近红外光谱分析法，学者们研究了大豆芽、大豆豆角、大豆和黄豆等不同种类的基因分型，有效地区分了不同种类的大豆，并为大豆新品种的培育提供了技术支持。
四、大豆近红外光谱分析法的优点和应用1. 无损检测近红外光谱分析法无需样品处理，不会对样品造成伤害，因此可进行非破坏性检测，确保了样品的完整性和可重复性。
2. 高效、准确近红外光谱分析快速、准确、可靠，可同时检测多个指标，大大缩短了检测时间和降低了成本，提高了检测效率。
水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究
水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究水果糖度和酸度的近红外光谱无损检测研究近年来，随着人们对食品安全和品质的关注度不断提高，无损检测技术在食品行业中的应用变得越来越重要。
水果作为一种常见的食品，其糖度和酸度是评价其品质和口感的重要因素之一。
本文旨在研究利用近红外光谱技术来无损检测水果糖度和酸度的可行性和有效性。
一、近红外光谱技术的原理和特点近红外光谱技术是一种应用于分析化学和食品科学领域的非破坏性检测方法。
其原理是利用近红外光在样品上的吸收和反射特性，通过采集和分析光谱信息，来推断样品的组成和特征。
相比于传统的化学分析方法，近红外光谱技术具有简单、快速、经济、无污染等优点，因此被广泛应用于食品质量检测领域。
二、水果糖度和酸度的相关性分析糖度是指水果中可溶性糖的含量，主要由葡萄糖、果糖和蔗糖等组成，直接影响水果的甜度和口感。
酸度是指水果中酸性物质所含量的度量，通常以酸度值（以柠檬酸或苹果酸等为基准）来表示，直接影响水果的酸味和口感。
研究表明，糖度和酸度在一定程度上呈负相关关系，即水果的糖度增加，酸度相对减少。
三、构建水果糖度和酸度的近红外光谱模型在实验中，我们选取了常见的水果品种，例如苹果、梨、葡萄等，并结合传统化学分析方法，测定了它们的糖度和酸度。
同时，使用近红外光谱仪器对水果样品进行光谱扫描，获取了相应的近红外光谱数据。
首先，对原始光谱数据进行预处理，包括去除基线漂移、正则化处理、光谱平滑等。
然后，利用光谱数据和对应的糖度和酸度数据建立回归模型。
常用的回归方法包括偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVM-R）等。
通过交叉验证和模型评价指标，筛选出最优的模型。
四、模型验证和应用为了验证模型的准确性和鲁棒性，我们采用了不同批次、不同品种和不同处理条件下的水果样品进行实验。
实验结果表明，基于近红外光谱的模型能够准确预测水果的糖度和酸度，与传统化学分析方法的结果一致。
同时，模型对于各个水果品种和处理条件具有较好的适应性和稳定性。
近红外光谱分析技术在农产品_食品品质在线无损检测中的应用研究进展
第１期光谱学与光谱分析１２３为３４５～１１００ｎｍ，信噪比为２５０１，光源为卤钨灯，环形布置。
他们利用此系统对砂糖橘等水果的糖度和酸度进行了初步的在线检测研究。
Ｆｉ昏１ＣｏｎｃｅｐｔｖｉｅｗｓｏｆＮＩＲｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｖｉｅｗｅｄｆｒｏｍａｂｏｖｅ，（ａ）ＴＩ）ＩＳｓｙｓｔｅｍａｎｄ（ｂ）ＬＡＳｓｙｓｔｅｍ１．２鱼、畜肉类品质在线检测Ｔａｇｅｒｓｅｎ等［１３］利用近红外仪器（ＭＭ５５，ＩｎｆｒａｒｅｄＥｎｇｉ－ｎｅｅｒｉｎｇＬｔｄ，Ｍａｌｄｏｎ，Ｅｓｓｅｘ，ＵｎｉｔｅｄＫｉｎｇｄｏｍ）构建了肉品质在线检测系统（图２）。
在近红外仪器上安装了波长为１４４１，１５１０，１６５５，１７２８和１８１０ｎｍ的滤光片，并以２０Ｈｚ的频率旋转滤光片，获得各个波长下的肉的吸光度。
ＴＣｌｇｅｒｓｅｎ等ｒ”］对１５４个肉样本（猪肉和牛肉）的脂肪、水分以及蛋白质含量（工业范围）进行在线检测，建立了猪肉和牛肉的脂肪、水分、蛋白质含量联合模型以及猪肉和牛肉各自的脂肪、水分、蛋白质含量模型。
其结果如下：脂肪（ｒ—Ｏ．８７～ｏ．９７，ＳＥＰ＝０．８２％～１．４９％），水分（ｒ＝０．８４～０．９６，ＳＥＰ＝０．３５％～０．７０％），蛋白质（ｒ＝０．６２～０．９０，ＳＥＰ＝０．９４％～１．３３％）。
Ｔａｇｅｒｓｅｎ等ｃ１４］在工业范围内对半冰冻牛肉的化学成分（脂肪、湿度、蛋白质）进行在线检测。
实验研究了不同温度对光谱的影响以及不同的颗粒度对建模结果的影响。
建立了颗粒度为４和１３ｒｒｌｒｎ的样本的模型以及所有样本的模型。
Ｆｉ昏２Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ∞－ｌｉｎｅＮ１Ｒｓｙｓｔ哪（ａ）：ＧｒｉｎｄｅｒＩ（ｂ）：ＭＭ５５ｓｅｎｓｉｎｇｈｅａｄ；（ｃ）｝Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｏｎｔｒｏｌｕｎｉｔ；（ｄ）：Ｒｅｍｏｔｅｄｉｓｐｌａｙ；（ｅ）：Ｌａｐｍｐ；（ｆ）：ＭｅａｔｓｔｒｅａｍＡｎｄｅｒｓｏｎ等［１５］利用ＤＡ－７００近红外分析系统建立了肉品质在线检测系统（图３）。
黄酒品质和的近红外光谱分析方法研究
黄酒品质和的近红外光谱分析方法研究一、概述黄酒，作为我国传统的低度酒，以粮食为原料，经过黄曲霉或酒曲菌等微生物发酵，形成了其独特的浓郁香气和风味。
作为酒类的瑰宝，黄酒的品质和酒龄一直是消费者选择和评价的重要指标。
传统的黄酒品质检测方法往往繁琐且耗时，难以满足现代工业对快速、准确检测的需求。
寻求一种快速、非破坏性的分析方法来评价黄酒品质，成为行业发展的迫切需求。
近年来，近红外光谱技术因其非破坏性、快速和高效的特点，被广泛应用于食品质量检测领域。
该技术通过检测样品在近红外光谱区的光谱变化，可以获取到样品的多种信息，如化学成分、物理状态等。
黄酒作为一种复杂的有机体系，其内部含有丰富的醇、醛、氨基酸、总固形物等有机物质，这些物质在近红外光谱区都有相应的响应。
近红外光谱技术为黄酒品质和酒龄的快速分析提供了新的可能性。
本研究旨在利用近红外光谱技术，建立一种快速、非破坏性的黄酒品质和酒龄分析方法。
通过收集不同品牌、不同酒龄的黄酒样品的光谱数据，结合化学计量学方法，提取出与黄酒品质和酒龄相关的特征信息，进而建立预测模型。
这一研究不仅能为黄酒的质量控制提供便捷手段，还能为黄酒行业的健康发展提供有力支持。
本研究还将关注黄酒的理化品质指标，如总糖、酒精度、非糖固形物、总酸和氨基酸态氮含量等。
这些指标对于黄酒的品质评价同样具有重要意义。
通过近红外光谱技术，我们可以实现对这些理化品质指标的快速检测，从而更全面地评价黄酒的品质。
本研究将充分利用近红外光谱技术的优势，为黄酒品质和酒龄的分析提供一种新的方法。
这不仅有助于提升黄酒行业的检测效率，还能为黄酒的品质控制和评价提供科学依据，推动黄酒行业的健康发展。
黄酒的特点及其在食品工业中的重要性黄酒，作为一种具有深厚历史文化底蕴的传统酿造酒，其独特的酿造工艺和风味特点使其在中国乃至全球的食品工业中占据了重要地位。
黄酒以其醇厚的口感、丰富的营养价值和独特的健康功效，成为了人们日常饮食中的重要组成部分。
近红外光谱技术在食品品质检测中的应用
近红外光谱技术在食品品质检测中的应用近红外光谱技术是一种非破坏性分析方法，可以快速、准确地检测食品的物理、化学和生物特性，因此在食品品质检测中得到了广泛应用。
近红外光谱技术是一种基于分子振动原理的光谱技术。
近红外光谱范围为700 nm至2500 nm，可以探测分子的振动状态和伸缩模式，包括水、脂肪、碳水化合物、蛋白质等食品成分的含量和结构，还能检测食品的物理、化学、生化和微生物特性。
近年来，近红外光谱技术在食品品质检测中得到了广泛应用，成为食品检测领域的一项重要技术。
近红外光谱技术的优势在于快速、准确、低成本、无损和易于操作。
常见的近红外光谱仪有手持式、台式和在线式等。
手持式近红外光谱仪适用于外出采样、场地应用和快速筛查等场合；台式近红外光谱仪适用于实验室分析、质控和品质检测等场合；在线式近红外光谱仪适用于生产实时监测和自动控制等场合。
近红外光谱技术的应用范围广泛，包括食品品质、安全、认证、鉴定、溯源、质量监测和生产控制等领域。
近红外光谱技术在食品品质检测中的应用主要体现在以下几个方面：1. 食品成分检测。
近红外光谱技术可以检测食品的水分、脂肪、蛋白质、糖类等成分含量和组成，对于食品成分分析和质量控制具有重要意义。
例如，利用近红外光谱技术可以快速测定奶粉、肉制品、水果、谷物等食品的营养成分含量和质量等级，提高了食品的品质和安全性。
2. 食品质量检测。
近红外光谱技术可用于检测食品的色泽、口感、口感评分、气味和口味等品质指标。
例如，利用近红外光谱技术可以测定肉类的pH值、硬度、弹性、保水性等指标，对于肉制品的评价和质量控制有重要作用。
3. 食品安全检测。
近红外光谱技术可以检测食品中的致病微生物、毒素、重金属、农药残留等有害物质，对于食品安全监控和质量保障具有重要作用。
例如，利用近红外光谱技术可以检测乳制品中的三聚氰胺、麻黄素等物质，为食品安全监控提供了一种快速、准确、低成本的检测方法。
近年来，随着近红外光谱技术的发展和应用，一些新的领域和技术正在涌现。
基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测_颜辉
2009年7月农业机械学报第40卷第7期基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测*颜 辉1,2 陈 斌1 朱文静1(1 江苏大学食品与生物工程学院,镇江212013;2 江苏科技大学生物与环境工程学院,镇江212018) 摘要 选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA 型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1089~2219nm 。
对光谱进行了SNV 、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析。
结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1100~1400nm 和1800~2200nm 波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用P DA 型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量。
关键词:奶粉 品质检测 近红外光谱 小波消噪 波长选择中图分类号:O657 33;X836;T S252 51文献标识码:AQuick Determination Method of Milk Powder Qualityby Near infrared SpectroscopyYan Hui1,2Chen Bin 1 Zhu Wenjing1(1 College of Food and Biological Engineer ing,Jiangsu University ,Zhenj iang 212013,China 2 School of Biologicaland Environmental Engineer ing ,J iangs u Univer sity of Science and T echnology ,Zhenj iang 212018,China)AbstractEighty milk powder samples w hich represented over 10formulae of ing redients from 11commercial brands w ere collected and a PDA type near infrared spectrometer was used to obtain their diffusion reflectance spectra (1nm resolution)w ithin the w aveleng ths of 1089~2219nm.The obtained spectra were pre treated w ith standard norm al v ariate correction (SNV ),wavelet denoise and 1 order differentiation method.Through comparing the weig hted distribution of the m ilk powder s five principal ing redients at various w aveleng ths,different ranges of w aveleng th w ere selected to establish calibration models and to analyze their prediction accuracy.T he results show ed that spectrum information of milk powder s protein and fat composition w as m ainly distributed w ithin the w aveleng ths of 1100~1400nm and 1800~2200nm.It w as show n that w avelet denoise was an excellent method for pre processing spectra,w hich could significantly enhance the stability of calibration models and prediction accuracy.The present study reveals that it is feasible to determ ine the concentrations of protein and fat in m ilk pow der of various origins with a PDA type near infrared spectrometer.Key words M ilk pow er,Quality detection,Near infrared spectroscopy ,Wavelet deno ise,Waveleng th selection收稿日期:2008-08-12 修回日期:2008-08-29*镇江市社会发展项目(SH 2007075)作者简介:颜辉,博士生,江苏科技大学讲师,主要从事近红外光谱分析相关研究,E mail:yanh1006@ 通讯作者:陈斌,教授,博士生导师,主要从事近红外光谱分析相关研究,E mail:ncp@引言国家标准对奶粉品质有严格的规定和要求,但目前有些企业的产品仍存在质量问题。
探析近红外光谱分析技术在食品检测中的应用
探析近红外光谱分析技术在食品检测中的应用近红外光谱分析技术是利用近红外光谱的吸收、透射和散射特性来对物质进行分析的一种快速、准确、无损、无污染的分析方法。
近年来，随着食品安全和质量监测的要求越来越高，近红外光谱分析技术在食品检测领域的应用也越来越广泛。
本文将对近红外光谱分析技术在食品检测中的应用进行深入探讨。
一、近红外光谱分析技术在食品原料检测中的应用1.食品成分检测食品成分是影响食品品质和营养价值的关键因素，传统的成分检测方法需要长时间、昂贵而且对样品进行破坏性操作，而近红外光谱分析技术可以在不破坏样品的情况下快速、准确地检测食品中的水分、脂肪、蛋白质、糖分等成分，大大提高了检测效率和准确性。
2.食品质量检测近红外光谱分析技术可以对食品的质量指标进行快速检测，如颜色、纹理、口感等，对于肉类、水果、蔬菜等食品的质量检测具有较高的准确度和可靠性，可以帮助生产企业对产品的质量进行快速评估，确保产品的质量稳定。
3.食品的真伪鉴别利用近红外光谱分析技术可以对食品进行真伪鉴别，检测食品中添加的非法添加剂、掺假成分等，保障食品的安全和合法性。
二、近红外光谱分析技术在食品加工过程中的应用1.原料的选择和质量控制在食品加工过程中，生产企业需要对原材料进行严格的选择和质量控制，利用近红外光谱分析技术可以快速、准确地对原料进行检测，确保原材料的质量符合生产要求。
2.过程监控在食品加工的各个环节中，利用近红外光谱分析技术可以对物料、半成品以及成品进行实时监测，及时发现和调整生产过程中的问题，确保产品质量和生产效率。
3.产品质量控制利用近红外光谱分析技术可以对成品进行全面、快速的质量检测，保证产品达到相关标准和法规的要求，增强了食品生产企业的竞争力。
三、近红外光谱分析技术在食品安全检测中的应用1.检测食品中的有害物质近红外光谱分析技术可以对食品中的农药残留、重金属、毒素等有害物质进行快速检测，有效保障了食品的安全。
2.检测食品中的微生物近红外光谱分析技术可以对食品中的微生物进行快速检测，如大肠杆菌、沙门氏菌等，及时发现潜在的食品安全问题，保障了消费者的健康。
近红外光谱技术在农业品质检测中的应用研究
近红外光谱技术在农业品质检测中的应用研究近年来，随着农产品质量安全问题的日益突出，农业品质检测成为农业领域的重要研究方向之一。
近红外光谱技术作为一种快速、非破坏性、无污染的检测方法，逐渐引起了农业领域的广泛关注。
本文将就近红外光谱技术在农业品质检测中的应用研究进行探讨。
近红外光谱技术是利用物质在近红外（波长范围在780-2500 nm之间）光线的吸收、散射和反射特性，对物质进行快速、无损、非破坏性的检测和分析。
在农业领域，近红外光谱技术被广泛应用于农产品的质量检测、品种鉴定、营养成分分析以及病虫害检测等方面。
首先，近红外光谱技术可以用于农产品的质量检测。
例如，对于谷物类作物，如小麦、玉米和大米，可以通过近红外光谱技术快速测定其含水率、脂肪含量、蛋白质含量等成分指标。
通过建立近红外光谱分析模型，可以实现对农产品品质的快速、准确的评估，进一步指导农产品的合理加工和贮存，提高农产品的市场竞争力。
其次，近红外光谱技术可用于农产品的品种鉴定。
不同品种的农产品在近红外光谱上的反射谱图有较大差异，通过将这些差异进行模式识别和数据分析，可以快速准确地将不同品种的农产品进行鉴定。
这一应用可以有效防止农产品造假和非法销售，保障农产品市场的公平和健康发展。
此外，近红外光谱技术还能用于农产品的营养成分分析。
不同农产品在近红外光谱上的吸收、散射特性与其营养成分之间存在一定的关系。
通过建立近红外光谱分析模型，可以实现对农产品营养成分的快速、准确测定。
这对于科学合理的农产品营养补充和精准营养管理具有重要意义。
最后，近红外光谱技术还能在农产品病虫害检测方面发挥重要作用。
近红外光谱具有快速、非破坏性的特点，可以通过对农产品的近红外光谱进行分析，检测出农产品中存在的病虫害。
这对于农产品的快速筛查和防控具有重要意义，可以减少农产品因病虫害带来的损失。
综上所述，近红外光谱技术在农产品质量检测中具有广泛的应用前景。
通过建立近红外光谱分析模型，可以实现对农产品的快速、准确的检测和分析，为农业生产提供了科学依据和技术支持。
近红外光谱技术在食品安全检测中的研究进展
1、优势
（1）快速：NIRS可以在短时间内完成多个样品的检测和分析。 （2）无损：NIRS不会对样品造成损伤或破坏。
（3）无需样品预处理：NIRS可以直接对样品进行测量，无需进行复杂的样品 预处理。
（4）可重复性好：NIRS的测量结果具有很好的可重复性，可以用于样品的长 期监测和分析。
2、局限性
作用机理研究
通过对蛋白质和多糖的分子结构和理化性质的分析，发现蛋白质和多糖对高乳 脂乳浊液稳定性的影响主要表现在以下几个方面：（1）静电相互作用：蛋白 质和多糖带有相反电荷，它们之间可以形成静电相互作用，从而稳定高乳脂乳 浊液中的乳滴；（2）空间位阻效应：多糖的大分子结构可以充当空间位阻剂， 阻止蛋白质聚集和沉淀，从而提高高乳脂乳浊液的稳定性；（3）
四、未来研究方向
1、开发新型NIRS仪器：随着技术的不断发展，未来需要开发更灵敏、更稳定 的NIRS仪器，以提高测量精度和可靠性。
2、提高模型泛化能力：建立模型是NIRS应用的关键步骤，未来需要研究如何 提高模型的泛化能力，使其适用于更多类型的样品。
3、NIRS与其他技术的结合：将NIRS与其他技术（如拉曼光谱、X射线衍射等） 结合，可以实现更全面、更深入的样品分析。
引言
高乳脂乳浊液是一种具有高浓度乳脂的乳浊液，具有优良的口感和营养价值。 然而，其稳定性受到多种因素的影响，如蛋白质和多糖的交互作用等。蛋白质 和多糖是常见的乳浊液稳定剂，但它们之间的交互作用对高乳脂乳浊液稳定性 的影响尚不清楚。因此，本次演示旨在探讨蛋白质—多糖交互作用对高乳脂乳 浊液稳定性的影响及作用机理。
近红外光谱技术在食品安全检 测中的研究进展
目录
01 一、近红外光谱技术 的原理
二、近红外光谱技术
基于近红外光谱的食品药品质量控制研究
基于近红外光谱的食品药品质量控制研究摘要：近红外光谱技术作为一种快速、无损、高效的分析方法，在食品药品质量控制领域得到了广泛的应用。
本文综述了近红外光谱技术在食品药品质量控制中的应用研究进展，包括近红外光谱仪器的原理、样品制备、数据处理以及模型建立等方面。
同时，本文还探讨了近红外光谱技术在食品药品质量控制中的未来发展趋势和挑战，以期为我国食品药品质量控制提供有益的参考。
关键词：近红外光谱；食品药品；质量控制；无损检测；模型建立1 引言食品药品质量安全问题关系到人们的健康与生命安全，因此，有效地进行食品药品质量控制是当今社会亟待解决的问题。
传统的食品药品质量控制方法通常包括化学分析、微生物检测等，这些方法往往耗时较长、成本较高，且有些方法对样品具有破坏性。
因此，发展快速、无损、高效的检测方法对于提高食品药品质量控制水平具有重要意义。
近红外光谱技术作为一种重要的无损检测技术，在食品药品质量控制领域得到了广泛的应用。
2 近红外光谱技术原理近红外光谱，正如其名，是位于可见光谱区和红外光谱区之间的电磁波谱段，波长范围大致在0.78μm 至 2.5μm 之间。
这个波长范围的光谱包含了丰富的信息，可以用于物质的定性和定量分析。
近红外光谱技术的基本原理是通过测量物质对近红外光的吸收、散射等光学特性，来获取物质的化学成分和物理性质信息。
当近红外光通过物质时，物质中的分子会对其产生吸收、散射等作用，这些作用会改变光的强度和相位，从而形成特有的近红外光谱。
近红外光谱技术具有许多优点，如谱带宽度窄、信噪比高、对水分和油脂等物质敏感等。
这些优点使其在食品药品质量控制领域具有广泛的应用前景。
例如，在食品工业中，近红外光谱可以用于检测食品中的营养成分、添加剂、农药残留等；在药品领域，近红外光谱可以用于检测药品的纯度、含量、质量等。
3 样品制备与数据采集在进行近红外光谱检测时，样品的制备方法对检测结果具有重要影响。
如果样品制备不当，可能会导致光谱数据的失真，进而影响模型的建立和预测准确性。
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基于近红外光谱技术的品质检测与控制研究
人们对食品安全、健康以及品质的重视日益提高，同时制药、化工等行业对原材料的品质也有较高的要求。
对于食品、药材、化工原料等物质，品质的好坏直接影响到产品的质量和商业竞争力，因此如何快速准确地检测和控制产品的品质是一个重要的研究方向。
近年来，基于光谱技术的品质检测越来越受到关注，其中近红外光谱技术具有非破坏性、快速、准确、可重复性好的特点，被广泛应用于食品、药材、化工等领域的品质检测和控制。
一、近红外光谱技术原理
近红外光谱（NIR）是指在可见光与远红外光之间的一段波长范围内的光谱，一般为780-2500nm。
物质的分子、原子以及离子在光的照射下会吸收或散射部分能量，不同物质在近红外光谱范围内的吸收和散射特性不同，因此可以通过测量样品在近红外光谱范围内的吸收或散射率来获得样品的成分信息。
二、基于近红外光谱技术的品质检测
1.食品品质检测
食品中的成分、营养和品质对人们的健康和生活有着重要影响。
近红外光谱技术可用于食品的质量检测，如酸奶中乳脂肪、蛋白质含量的检测，水果中糖分含量的检测等，同时还可以检测食品中的添加剂、污染物以及其他非法添加物的存在。
2.药材品质检测
药材是中药配方的重要组成部分，药材品质的高低直接影响到制剂的品质。
近红外光谱技术可用于药材的质量控制，如对中药材的水分、含量、品种等进行检测和鉴别。
3.化工原料品质控制
化工原料的品质也是制品的重要因素之一。
近红外光谱技术可用于检测化工原
料中的各种成分的含量和结构信息，控制原材料的品质。
三、总结
近红外光谱技术的优点在于非破坏性、快速、准确以及可重复性好等。
近年来，它已经被广泛应用于食品、药材、化工等领域的品质检测和控制。
随着科技的不断进步和发展，也必将有更多的领域开始使用近红外光谱技术。
这为保证人们健康和制品的品质，提供了一种新的、可靠的品质检测手段。