红外光谱成像仪

上海2011年8月19日电 海洋薄膜全新的研发平台推出了SpectroCamTM多光谱成像仪(MSI)，该平台融合了科研级电荷耦合器件阵列和精密的旋转式光学滤光片转盘，创造出世界上第一个完全可配置的多光谱成像仪。应用领域包括水质测量、产品筛选、机器视觉、医疗成像、监控以及验证。SpectroCamTM多光谱成像仪　　SpectroCam 成像仪通过添加新的光谱测量量纲来补充单点光谱。利用单点光谱仪，用户可以分析不同样本上光谱的差别。然后选择差异最显著的光谱区域内以及周边的离散滤波器，之后用户可使用SpectroCam成像仪创造一幅生动的样品差异图。　　SpectroCam成像仪的中心是一个宽频带电荷耦合器件，该器件对于穿过近红外光谱的可视物很敏感。系统的精密滤光片转盘以及光学器件可定制以满足各种应用需求。成像速度为满分辨率下20fps，标准的F-Mount配置可兼容一系列的镜头、焦距和视野。每套系统包括一个镜头、八个标准可互换式滤光片以及软件。　　海洋薄膜与微型光谱仪领军企业海洋光学合作发明了这套设备，从大学研究人员到具备强大生产能力的原始设备制造商，让多光谱成像仪走进每个人的生活。互换式光学滤光片和持续旋转滤光片转盘克服了许多棱镜多光谱成像系统会遇到的问题。有了可互换式滤光片，用户可以尝试多种滤光片，经过对比之后对最好的滤光片进行缩窄处理，极大减少了研发时间以及客户产品的市场投放时间。　　SpectroCam平台可方便与多种原始设备制造系统相整合，经过改良可符合特殊的机械和环境要求。　　关于海洋薄膜公司和豪迈：　　海洋薄膜公司(OTF)总部设在美国，设计和生产精密光学涂层、元件和组件，可广泛用于多种产品和定制应用领域。基于在开发薄膜涂层方面的全面知识，我们的团队提供专家级的设计支持，用于合作式的定制工艺解决方案，通过大量合约生产，提供快速样品。OTF 是英国豪迈集团(HALMA p.l.c.-www.halma.cn)光电部旗下子公司。创立于1894年的豪迈是国际安全、健康及传感器技术方面的领军企业，伦敦证券交易所的上市公司，在全球拥有3700多名员工，约36家子公司。豪迈目前在上海、北京、广州、成都和沈阳设有代表处，并且已在中国开设多个工厂和生产基地。

PIKA IR-L 高光谱成像仪Pika IR-L 是一款覆盖近红外光谱范围（925-1700 nm）的线性扫描高光谱成像仪。该红外成像仪高速、轻便、性价比高。可与Resonon的台式、野外和机载系统联合使用、可借助软件开发工具包独立使用、也可集成到机器视觉系统中使用。特点光谱范围：925-1700 nm每行320个空间像素每行236个光谱通道高速（521 fps max.）技术指标[1] 925-1700 nm范围的光谱通道数。Pika IR-L提供的光谱通道总数为240，波段延伸超过光谱范围的两个边缘。[2] 该值在最小binning时获得。SNR可以通过光谱和空间binning来增加。样品数据和高光谱分析软件可在downloads.resonon.com免费下载。C++软件开发工具包可以直接控制高光谱成像仪。PIKA IR-L+ 高光谱成像仪Pika IR-L+是一款覆盖近红外光谱范围（925-1700 nm）的线性扫描高光谱成像仪。该仪器精度高，重量轻。可与Resonon的台式、野外和机载系统联合使用、可借助软件开发工具包独立使用、也可集成到机器视觉系统中使用。特点光谱范围：925-1700 nm每行640个空间像素每行470个光谱通道3.8 nm光谱分辨率（FWHM）技术指标[1] 925-1700 nm范围的光谱通道数。Pika IR-L+提供的光谱通道总数为480，波段延伸超过光谱范围的两个边缘。[2] 该值在最小binning时获得。SNR可以通过光谱和空间binning来增加。样品数据和高光谱分析软件可在downloads.resonon.com免费下载。C++软件开发工具包可以直接控制高光谱成像仪。

随着图像处理及分析相关的硬件和软件的不断进步，高光谱成像（Hyper-spectral imaging system, HSI）在全球各种研究项目中的使用越来越多。HSI集光谱和成像技术优势于一体，可以同时获得光谱和空间的三维信息，成为光谱分析技术的前沿。与其他光谱成像仪相比，HIS具有更高的特异性，更快的图像采集速度，以及无创成像等优势，被应用于越来越多的领域。2023年8月20-24日，第21届国际近红外光谱学术会议（NIR2023）在奥地利因斯布鲁克召开。本次会议中， “高光谱成像”部分报告内容分享如下：高光谱技术应用主要包括农业、动物、矿物等，具有波段多、光谱范围窄、波段连续、信息量大等特点，在食品中果实损害程度、肉类的品质判别等方面应用广泛。来自西班牙的Jose Manuel Amigo教授以“Subsampling, sampling, oversampling? NIR or HSI-NIR?”为题介绍了近红外高光谱成像测定的注意事项，考察了温度、湿度等环境对测量结果的影响，同时也分享了传送带速度、扫描速度等的选择，以及后期的仪器维护等。图 Jose Manuel Amigo教授报告光谱成像常用于评价样品空间分布的物理化学特性。Puneet Mishra以“A novel new approach to standardised portable multimodal hyperspectral imaging: All-in-One hyperspectral imaging”为题分享报告。报告提出了一种智能一体化的实验系统，可以提供自动化的数据采集，克服对系统的重新整合等问题。该系统包括一个照明环境，一个内置的计算系统，用于自动图像采集的嵌入式软件，用于物体检测的人工智能系统等，对食品的实时无损研究具有重大意义。图 Puneet Mishra报告Nan Liu以“Shining hyperspectral light on agricultural products: an application story from strawberry”为题进行分享。报告以新鲜草莓为例，讲述了在测定波长范围为400到2500nm，结合机器学习，使用Hyspex的高光谱仪器及软件，对3种果实品质进行预测，结果显示模型对白利度（糖的百分浓度模型）、酸度、以及白利度与糖度的比值（B/A）都有较好的预测；草莓的顶端B/A比值较高，与草莓实际的味道以及酸甜程度相对应。图 Nan Liu报告山东大学药物智能制造技术研究臧恒昌教授团队 张梦琪供稿

天津工业大学化学工程与技术学院 王瑶 吴德云 石梓彤 赵子贞 （指导教师：卞希慧）2022年11月28-30日，第八届亚洲近红外光谱学术会议（the 8th Asian NIR Symposium，ANS2022）在韩国首尔召开。来自美国、西班牙、韩国、日本、中国、印度、新加坡、泰国以及尼泊尔等10余个国家近百名学者通过ZOOM会议在线上汇聚一堂。韩国汉阳大学的Hoeil Chung教授致辞，对所有参会人员表示热烈欢迎。会议共安排了38场报告和29个墙报，包括农业食品材料（Agricultural Food Material）、高光谱成像（Hyperspectral Imaging）、基础科学与化学计量学（Basic Science and Chemometrics）和先进技术和药物应用（Advanced Technology and Pharmaceutical Application）4个主题。两位特邀专家分享高光谱成像和化学计量学建模方法会议特别邀请了美国农业部（United States Department of Agriculture, USDA）的Moon S. Kim教授和西班牙科尔多瓦大学（University of Cordoba）的Lola Pérez-Marín教授作大会特邀报告（Plenary Presentation）。Moon S. Kim教授作了题为“光谱成像技术在农业领域应用（Spectral imaging technologies for agricultural applications）”的报告。该报告首先阐述了从1999年至今先后发展起来的高光谱荧光和反射成像、高光谱近红外成像、高光谱拉曼成像、短波红外高光谱成像、在线拉曼成像等技术；然后介绍了新鲜水果、蔬菜和家禽在线检验的快速自动化系统；最后介绍了使用高光谱荧光-可见近红外反射成像系统用于评估农产品和食品成分的安全和质量。美国农业部Moon S. Kim教授的大会特邀报告Lola Pérez-Marín教授作了题为“提高近红外光谱预测模型稳健性（Aspects to increase the robustness of NIRs prediction models）”的报告。从校正集的选择、参考值的质量、光谱数据的质量、预测模型的建立和评价四个方面考虑提高模型的稳健性。她改进了采样方法、分析了样品方差的来源。通过实验标准误差（Stand Error of Laboratory）来评价参考值的数据质量。分析了仪器、样品以及实验操作对光谱数据质量的影响。预测模型的建立主要包括预处理方法的选择、判断模型是否过拟合、建模方法的选择。其建议用于建立预测模型的方法应尽可能简单，并且要与建模问题的复杂性相适应。西班牙科尔多瓦大学Lola Pérez-Marín教授的大会特邀报告六位资深专家作主题报告，分享近红外算法、仪器以及应用方面最新研究进展除了上述两位特邀报告，大会还邀请了印度贾达普大学（Jadavpur University）的Rajib Bandyoypadhyay教授、韩国忠南国立大学（Chungnam National University）的Byoung-Kwan Cho教授、日本关西学院大学（Kwansei Gakuin University）的Akifumi Ikehata教授、南开大学的邵学广教授、新加坡南洋理工大学（Nanyang Technological University）的Ying Zhu教授、泰国农业大学（Kasetsart University）的Sirinad Noypitak教授等六位亚洲近红外领域的资深专家作主题报告（Keynote speaker）。印度贾达普大学（Jadavpur University）的Rajib Bandyoypadhyay教授作了题为“利用便携式近红外光谱测定金鸡纳树皮中总生物碱（Estimation of total alkaloids in Cinchona bark using a developed portable NIR）”的报告。该研究设计开发了一种低成本的便携式近红外光谱仪来测定金鸡纳树皮中总生物碱的含量，同时开发了建模软件，包括图形用户界面、预处理和建模程序。韩国忠南国立大学的Byoung-Kwan Cho教授作了题为“高光谱成像在农产品检测中应用（Application of hyperspectral imaging for quality measurement of agricultural materials）”的报告。报告介绍了什么是高光谱成像、为什么进行高光谱成像、以及其课题组利用高光谱反射成像进行梨擦伤检测、食品化学成分检测、种子活力检测、利用高光谱拉曼成像进行小麦粉掺假检测的研究进展。日本关西学院大学的Akifumi Ikehata教授作了题为“反胶束中被限制水的扩展摩尔吸收系数(Extended molar absorption coefficients of confined water in reverse micelles)”的报告。该报告利用近红外光谱技术比较了四种不同极性基团的表面活性剂组成的反胶束内部的水状态。扩展的摩尔吸收系数分析基于浓度差异，能够明确检测到核心水。此外，他们还可以定量分析反胶束吸水率的增强。扩展的摩尔吸收分析对于理解有限环境中的分子行为具有重要意义。南开大学的邵学广教授作了为题为“温控近红外光谱分析中的化学计量学方法研究（Chemometric studies for analyzing temperature-dependent near-infrared spectra）”的报告。报告采用连续小波变换（CWT）将光谱分解为不同频率的光谱分量，然后采用蒙特卡罗无信息变量消去法（MC-UVE）评价变量对温度的依赖性。通过多级同时成分分析（MSCA）方法得到光谱与温度和浓度的定量关系，用互因子分析（MFA）提取不同温度或不同浓度下水的吸收光谱中包含的“共同”光谱特征，采用多维主成分分析（NPCA）、平行因子分析（PARAFAC）和交替三线性分解（ATLD）等高阶化学计量学算法从醇水溶液的光谱中提取结构信息。新加坡南洋理工大学的Ying Zhu教授作了题为“基于化学计量学和深度学习模型的光谱数据分类及其在结肠息肉检测中的应用（Chemometrics and deep learning models for classification of spectroscopic data with application to detection of colon polyps）”的报告。相比需要大量预处理方法的传统机器学习方法相比，卷积神经网络（CNN）将光谱预处理、特征提取和分类结合在一个架构中，可以自动训练对光谱数据进行分类。她构建了1D-CNN模型来区分癌前腺瘤性息肉和增生性息肉，并将分类性能与传统的PC-DA和PLS-DA进行了比较。结果表明所开发的1D-CNN模型能够很好地分类癌前腺瘤性息肉和增生性息肉，并且分类效果优于传统的化学计量学方法。泰国农业大学的Sirinad Noypitak教授作了题为 “一种使用近红外光谱并在智能手机上实时报告数据的便携式水分含量测定仪（A portable moisture content meter using near infrared spectroscopy with real-time data report on a smartphone）”的报告。她开发了一种新型便携式近红外含水率（NIR-MC）测定仪，用于实时测定木材的含水量。该测定仪由一个小型NIR光谱仪和智能手机组成，通过android应用程序操作，以控制NIR光谱仪在智能手机上实时采集、显示和处理光谱数据。报告使用PLSR建立了三个用于确定含水量的预测模型，所得到的R值均大于0.85，表明所开发的含水率测定仪可成为锯木厂实际工作中无损检测水分含量的一种替代方法。大会不仅安排了上述2位专家的特邀报告，6位专家的主题报告，还有30位学者通过口头报告（Oral Presentation）的形式分享了他们在近红外领域的最新成果。总结38位专家学者的报告，化学计量学方法、光谱仪器以及应用是近红外光谱分析技术的三大研究方面。深度学习、高光谱成像以及医学诊断成为本届亚洲近红外光谱学术会议的亮点，这也将是未来近红外光谱技术发展的趋势。深度学习成为化学计量学建模方法的研究热点深度学习在复杂系统光谱特征提取、分类和回归中比传统算法更有优势，成为化学计量学方法的研究热点。除了前面所述新加坡南洋理工大学的Ying Zhu教授的深度学习算法的主题报告外，还有6个关于深度学习算法的口头报告和墙报。韩国江原国立大学（Kangwon National University）的Changyeun Mo教授课题组将高光谱成像技术与CNN相结合，进行多项研究：研究生Seung-Woo Chun使用荧光高光谱成像技术结合机器学习和深度学习算法，用于快速无损检测受灰霉病感染的草莓。其所建立的VGG-19和Resnet-34模型的训练精度和测试精度都优于传统的PLS-DA，该研究验证了荧光高光谱图像光谱技术在草莓灰霉病发病阶段的适用性；研究生Hong-Gu Lee开发了一个3D-CNN模型，利用蜂群的高光谱成像来识别感染蜜蜂；研究生Nam-Wook Kim开发了基于高光谱成像的CNN算法，根据花青素含量对具有相似颜色和外观的紫色玉米进行分类，该方法可以快速准确分析花青素含量；韩国江原国立大学的Doo-Jin Song使用一维卷积神经网络（1D-CNN）网络建立了苹果中可溶性固体含量（SSC）的预测模型；南开大学段潮舒博士发展了长短记忆（LSTM）的自编码器网络用于近红外光谱定量分析；南开大学刘煦阳博士提出了一种称为Sup-自编码器的高光谱特征提取方法。除了深度学习外，光谱预处理、变量选择、建模方法等化学计量学方法的研究一直是化学计量学的主要内容。散射光的理论分析是光谱预处理的难点，日本北海道大学的Hyeonwoo Na利用分子动力学和电磁波理论对近红外光散射特性进行了数值分析；Yuki Inoue使用时间相关漫反射测量的波长相关干涉效应对脂肪乳剂中光散射的影响进行了研究。印度贾达普大学的研究生Dilip Sing利用便携式光谱仪结合SNV预处理和PLSR模型实现了红茶中茶黄素含量有效、快速的测定。韩国忠南大学（Chungnam National University）的Rahul Joshi博士将变量选择重要性（VIP）与PLSR相结合对标准溶液、芒果汁和牛奶样品中的西维因农药含量进行了定量分析。新加坡南洋理工大学的Soh Chin Gi使用了正则化的逻辑回归模型对橄榄油的产地进行了区分，正则化惩罚增强了模型系数的稀疏性和平滑性，比传统方法更方便解释系数的物理意义。高光谱成像技术是近红外光谱分析发展的趋势高光谱成像（Hyper-spectral imaging system, HSI）集光谱和成像技术的优势于一体，可以同时获得光谱和空间的三维信息，成为光谱分析技术的前沿。韩国忠南国立大学的Byoung-Kwan Cho教授课题组的研究生Rizkiana Aulia利用近红外高光谱成像来预测大豆种子中蛋白质和脂肪含量；Juntae Kim使用短波红外高光谱近红外成像系统预测牛肉胴体脂肪含量和油酸含量，为开发高光谱牛肉胴体分级系统提供了可能；日本名古屋大学（Nagoya University）的Hayato Seki使用近红外高光谱相机和激光位移计对草莓的糖含量成像，用主成分分析（PCA）和图像处理相结合的预处理方法，从果实表面提取高光谱数据，并通过Lambert对数据进行校正，从而建立3D糖含量成像；Bin Li使用一种结合HSI系统和激光分析仪获得受伤苹果的NIR-HSI数据和三维形状数据，并采用了一种基于模型的高度和角度校正方法，以增强低强度区位置的光强度，从而发现苹果早期的瘀伤；泰国朱拉隆功大学（Chulalongkorn University）的Sureerat Makmuang博士采用近红外光谱和高光谱近红外成像技术结合改进的自组织映射（SOMs）对杂草水稻进行了识别。近红外光谱技术在食品、医药和环境监测等领域的应用日趋广泛随着近红外分析仪器以及化学计量学方法的不断发展，近红外光谱分析技术在食品评估、医学诊断、环境监测等复杂体系的应用越来越广。尼泊尔特里布文大学（Tribhuvan University）的Bhupendra Lama研究了使用线性可调谐滤波器MicroNIR光谱仪结合PLS模型快速现场评估鸡肉微生物质量的可行性；韩国忠南大学Semyalo Dennis利用Vis/NIR光谱和C++编程开发了一种快速在线光谱测量和分析鸡蛋中血斑的系统，用于鸡蛋内部质量的无损检测；泰国东方皇家理工大学（Rajamangala University of Technology Isan）的Panuwat Supprung利用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）、数字近红外光谱（D-NIR）和PLSR模型，快速测定木薯粉中的水分和蛋白质含量；日本名古屋大学的Te Ma利用时间分辨透射光谱法对猕猴桃贮藏过程的光散射变化进行的实验研究，用于监测猕猴桃在贮藏条件下软化过程的质量；尼泊尔加德满都大学（Kathmandu University）的Bijendra Shrestha教授在近红外光谱数据和同步热分析仪测得的参考值之间建立偏最小二乘回归模型，建立了一种基于近红外光谱技术的生物质灰分快速预测方法；泰国先皇理工大学的Suppakit Howvimanporn探讨了扫描和参考方法的重复性和再现性，以表明用于评估天然橡胶医用手套生产过程中交联密度的反射式光纤探针二极管阵列NIR短波光谱仪的精度，以及作为参考方法的甲苯溶胀和预硫化物松弛模量（PRM）测试的精度；韩国汉阳大学Hoeil Chung教授课题组的Eunjin Jang等人采用线性判别分析，通过分析人胆汁的近红外光谱来识别胆囊癌，并采用双道二维相关分析（two-trace two-dimensional correlation analysis , 2T2D）来提高模型的鉴别准确度，通过胆汁样品中5种主要纯组分光谱的线性回归构建参考光谱，准确度提高到94%；河流和海洋中的微塑料是全球关注的环境问题，实现水中微塑料的定性定量分析意义重大。汉阳大学的Yunjung Kim采用全氟己烷（PFH）捕获介质和游离的近红外吸收，定量检测水中的聚乙烯颗粒，并利用聚四氟乙烯盘作为光子扩散器，提高了近红外测量的重现性。数十位中国近红外学者积极活跃于亚洲近红外光谱会议中国学者也积极活跃于亚洲近红外光谱会议中，来自南开大学邵学广教授课题组、北京化工大学袁洪福课题组、暨南大学潘涛课题组、天津中医药大学李文龙课题组和天津工业大学卞希慧课题组等数十位中国代表参加了本届亚洲近红外光谱会议。其中，天津中医药大学李文龙课题组的吴思俊博士提出了一种基于手持式近红外光谱仪并结合集成预处理的方法，利用多种加工方法及其组合来开发的辣椒和辣椒粉校准模型，显著提高了模型性能；王龙通过PLS和BP-ANN算法来预测盐酸青藤碱缓释片的溶出曲线，发现将片剂粉末的近红外光谱、拉曼光谱、配方变量和工艺参数相结合，可以提高溶解模型的准确性；崔同灿研究生以菊花、天麻和秦艽为例，研究了直接校准方法和偏最小二乘回归两种校准转移方法，将NIR光谱信号转化为更为直观的HPLC指纹图谱的适用性和可靠性，为中药质量控制研究提供新的手段和思路。天津工业大学卞希慧副教授课题组研究生Prisca Mpango将萤火虫算法和极限学习机建模结合，用于复杂样本的光谱区间选择和定量分析，与全光谱PLS和ELM模型相比，FA-ELM具有更好预测效果。会议最后，第八届亚洲近红外光谱会议主席Hoeil Chung教授表达了对各位报告人、参会代表以及赞助商的感谢，宣布NAS2022圆满闭幕！组织委员会将上述38场报告录制的PPT都共享在第八届亚洲近红外光谱会议的官方网站上。另外，本届会议的29份墙报分别做成了3分钟内的录音海报张贴在该网站上。参会者在12月30日前可以随时回放学习。第八届亚洲近红外光谱会议主席Hoeil Chung教授宣布会议闭幕在本届亚洲近红外光谱会议圆满结束的同时，也确定了下届亚洲近红外光谱会议的召开时间地点。第九届亚洲近红外光谱学术会议拟定于2024年12月18-20日在印度加尔各答（Kolkata）的Biswa Bangla Convention Centre举行，来自贾达普大学（Jadavpur University）的Rajib Bandyopadhyay教授将担任会议主席。我们期待2024年共聚加尔各答，再话近红外！

p　　在庆祝《Spectroscopy》创刊30周年之际，该刊邀请多位a href="http://www.instrument.com.cn/zc/255.html" target="_self" title=""strong近红外光谱/strong/a技术领域的专家评论该技术的发展现状，并对未来的发展趋势做出预测。/pp　　尽管近红外光谱不属于特别灵敏的分析技术，但由于该技术具有不需要样品预处理的特点，其非常适合于过程监测、材料科学和医疗等领域的应用。该刊邀请了多位本领域的专家就近红外光谱技术新进展、近红外使用者面临的挑战、应用领域以及该技术的未来发展趋势进行评论。/pp　　本文是该刊组织的6种光谱技术最新进展评述论文之一，其他6种光谱技术为中红外光谱、拉曼光谱、ICP-MS、LIBS和XRF。/pp　　strong过去十年近红外光谱技术新进展/strong/pp　　专家们认为近红外光谱技术最新进展主要是新成像系统和仪器的小型化。/pp　　Pierre Dardenne是比利时瓦隆农业研究中心的部门主任，他认为近红外技术的两大进展是高光谱成像和便携式仪器。Gary McGeorge是百时美施贵宝公司(bristol-myers squibb)的高级首席科学家，他赞同Dardenne关于高光谱成像重要性的观点。“成像光谱仪和高光谱成像仪的商品化和应用是近红外领域过去十年的显著性变革”，他说，“成像技术可以给出药物中成分的微观分布信息，为进一步了解该药物的功效提供帮助。”/pp　　McGeorge指出，这些成像仪器除了用于药品分析外，还可与机器视觉系统结合用于农业和食品加工领域。他说：“如果分析时只需要几个波长，这些成像系统可以在几秒钟之内得到实时的图像，这在以前是不可能的事。”/pp　　Benoit Igne是葛兰素史克(GSK)公司的首席科学家，也是近红外光谱学会(Council for Near-Infrared Spectroscopy)主席当选人，他认为主要的进展是近红外系统的小型化。他说：“过去5–10年，近红外最重要的进展是市场上存在的低成本、小型、专用仪器，它们可以替代大型仪器用于研发、现场和生产等场合。”Benoit Igne认为微型FT-NIR、MEMS-NIR、LVF-NIR可用于先前研究级仪器所应用的领域，例如实时分析、在线监测和过程控制。他补充说：“这类仪器的低成本特点，甚至允许仪器在出现故障时换一台新仪器，而不是维修，具备完全颠覆传统仪器生命周期的能力。”/pp　　strong局限与挑战/strong/pp　　下面专家们将讨论当前光谱学家在研发和使用近红外光谱技术时所面临的主要挑战，包括该技术的局限性以及使用该技术的困难性。/pp　　Benoit Igne说：“使近红外光谱这么令人关注，同时也是使其难以应用的原因是近红外光谱对样品的基体非常敏感。”他指出，除非建立的模型经过认真系统的设计和验证，否则所建立的模型极易受样品基体的影响，例如样品的颗粒度、密度、湿度和温度，而系统的设计和验证工作通常需要大量的时间、精力和资金。Benoit Igne接着说：“我们需要继续做工作，以深入了解漫反射和透射的吸收和散射特性，以开发出更有效的算法来消除基体对光谱的影响，从而提高模型的稳健性。”/pp　　McGeorge认同上述观点，近红外光谱技术的重大挑战是建立稳健的模型。他说：“建立定量方法，必须保证模型的准确性并且在多种变化的物理干扰物存在的情况下模型依旧稳健。在建立药物模型时，要设计并实现模型的稳健性非常昂贵。光谱学家需要掌握如何在最低资源消耗的条件下减少这些干扰物的影响。”他补充说到，如果模型没有能力适应各种影响因素，我们很难让企业的领导者相信近红外技术会带来显著的经济效益。/pp　　McGeorge认为药物分析对近红外模型有额外的稳健性要求，这是因为药片和其他口服制剂所用的辅料存在固有的易变性。他说：“辅料经常来源于天然产物，因此季节、地域和其他因素的变化会使这些材料在物化组成上的发生改变。这些变化常常会对近红外光谱特征产生直接的影响，在模型建立和商务采购谈判过程中需要充分考虑这些变动因素。”/pp　　Igne认为，仪器设计缺少一致性是近红外光谱技术另一个重要问题。他解释说：“由于仪器之间不一致，不能将一台仪器上建立的模型直接应用到另一台仪器上，所以模型传递往往需要不小的投入并且可能会用到复杂的算法。”他认为，对于传统分析化学框架体系而言，这些建模和传递算法是主要的障碍。他补充说：“许多近红外使用者为了避免处理模型传递问题，在推广应用时不得不采用建模时使用的那款仪器。”/pp　　Dardenne谈及了近红外光谱技术在农业应用中存在的一些问题，他说：“没有经过实际验证的模型到处可见，许多论文只给出了随机交互验证结果，却没有给出独立的验证结果。”他认为，对于农产品应用，近红外光谱的检测限也是一个挑战，对于小于0.1%含量的分析物，近红外光谱通常无能为力。他说：“由于内部相关性，有些模型看上去很好，但待测组分的信息实际上被噪声掩盖了。”/pp　　Igne补充道，在分析实验室近红外方法还没有得到广泛的认可。他说：“即使近红外光谱方法被证明是成功的，但人们还是倾向于使用传统的湿化学分析方法。” Igne认为，只有在线和实时信息成为企业的必需时，近红外光谱技术才能得到迅速应用。/pp　　strong人才的缺乏/strong/pp　　近红外光谱的另一个主要挑战是，面对宽广的应用领域，严重缺乏具备充足专业知识和技能的技术人员。因此，当企业想采用近红外技术时，很难找到可以胜任的人员帮助他们完成这些工作。McGeorge说：“现在很难找到合适的人，简单通过招聘的方法几乎不可能得到具有这方面技能的技术人员。”/pp　　McGeorge认为造成人才缺乏的原因是：“在药厂，PAT倡议计划引起了学术上的广泛兴趣，探索使用光谱如何能更好地理解制药配方和制药过程。”但是，很多学校只是使用现成的工具，而没有掌握和理解建模背后的光谱仪器和数学算法。McGeorge说：“而且，我认为许多用户被近红外仪器销售商的宣传所左右，他们将该技术宣传得非常容易，以打消用户有关建立稳健模型所使用复杂算法的顾虑。”因此，这些学校培养出的是缺乏光谱知识背景的药剂师或工程师，McGeorge说，这些学生进入工作岗位时对光谱没有足够的理解。/pp　　Dardenne赞同在大学和高中阶段进行更多的关于近红外光谱知识的教育，他介绍说国际近红外光谱学会Ana Garrido-Varo主席正在努力做这方面的事情。Dardenne说，他们正在建一个用于近红外光谱教学的虚拟平台，不久就可以使用并且给学生提供学分。/pp　　strong如何应对挑战/strong/pp　　Igne认为：“所有仪器制造商都在千方百计提高模型在不同仪器上的可传递性，我期待进一步减少仪器制造时的差异，那时上述传递的方法会更有效。”但是，他预计模型传递问题将持续到下一个十年。/pp　　对于样品基体的影响，据Igne介绍，现在有不少团队正在深入研究散射和吸收现象，并着手开发更好提取相关信息的算法。他说：“我认为在学术圈，这方面的研究将持续一段时间。”/pp　　对解决这一问题，McGeorge看到了一些进展。“随着问题的明确，化学计量学家正在研究一些绝妙的算法来解决这一问题。” McGeorge说，“外部参数正交化(EPO)就是一个例子，该方法可以消除已知的系统干扰物的影响，保证所建模型对这类变动是稳健的。”他补充说，该方法可以校正消除光谱仪或原材料的系统性变化，这些变化是由已知因素引起的。/pp　　McGeorge还介绍了另一种提高模型稳健性的可能解决方法，“一种新的商品化技术，这种空间位移分析技术在一个区域照射样品在另一个区域检测信号。”他说，“随着这种技术的不断成熟，有可能成为实施近红外技术的一种完整解决方案，用于消除光谱中的物理扰动信号，从而更容易建立更稳健的模型。”/pp　　Igne认为，让更多实验室采用近红外光谱技术依赖于两件事：让使用者弄懂验证统计学和简化建模步骤。他说：“近红外迈向更广泛成功应用的重要一步是让非化学计量学专家更容易掌握该技术。”/pp　　a href="http://www.instrument.com.cn/news/20150911/172249.shtml" target="_blank" title=""strongspan style="color: rgb(192, 0, 0) "近红外光谱技术发展现状评述(下)/span/strong/a/ppbr//p

褚小立中国石化石油化工科学研究院，cxlyuli@sina.com第21届国际近红外光谱会议(NIR 2023)于2023年8月20日至24日在奥地利召开。由于护照和签证的延迟，很遗憾没有现场参加这次会议。最近一段时间我认真研读了会议摘要和会议墙报，深感近红外光谱的研究和应用方兴未艾。除了近红外光谱在“科学研究”、“过程分析技术”、“高光谱成像”等领域的快速深入发展，本次大会的关键词“小微型近红外光谱”、“数据融合”、“深度学习”给我留下了深刻的印象，可以说是目前近红外光谱领域的研究热点。小微型NIR虽然小微型化的近红外光谱仪在光谱范围、分辨率、信噪比等方面优势不明显，但它具有廉价、快速、操作简单、易于野外使用等诸多优点，近年来越来越受到人们的关注(O01.12)。在NIR 2023上，不仅有新的小微型近红外光谱仪器(O05.05，F05.03，P05.02)和便携式成像仪器(O07.11)的研发，还有应用方法学研究。例如，Shi等将实验室建立的土壤光谱库移植到便携式仪器上，用于田间土壤品质的快速分析(P10.09)；Lippl等也开展了类似的研究工作(P10.04)，以提高小型化近红外光谱仪在现场的部署效率。小型化近红外光谱仪在不同领域的应用研究仍然层出不穷。Gorji等人利用手持式近红外分析仪测量田间作物叶片的含水量，对农田精细灌溉管理具有实际应用意义(P01.22)；Sherif等人一直在利用手持式近红外光谱仪建立数据库，预测奶牛的粪便成分，从而监测养分利用效率，实时调整日粮配方(P01.53)；Gillay等人使用便携式近红外光谱检测奶牛的饲料，并评估这些奶牛的奶生产的奶酪，以评估改善的喂养对奶酪质量的影响(P01.21)。Popp等人花了三年时间在便携式近红外光谱仪上建立了一个校准模型，用于在田间实时直接测量药用植物的质量(PL08)；Hamed等人使用便携式近红外光谱仪确定大麻中具有高经济价值的化学成分的含量，这为种植者、经销商和生产者提供了一种工具，以管理其现场的质量控制并提高作物优化(P01.24)。Ikehata研究了使用小型可见-近红外光谱传感器评估蔬菜新鲜度的可行性(O01.11)；Giraudo使用廉价的便携式仪器识别加工肉制品中掺假的机械分离肉(MSM )( O 01.08)；Hernandez-Jimenez等人成功使用便携式NIR仪器根据品种鉴别伊比利亚火腿(P01.25)；Arroyo-Cerezo等人建立了一种利用便携式近红外光谱仪快速鉴别初榨橄榄油品质和真伪的筛选方法(P01.04)；加里多-奎瓦斯等人还评估了几种便携式仪器在现场检测初榨橄榄油质量的潜力，以便用于橄榄油生产和储存过程中的质量控制(P01.19)。这些有希望的结果表明，微型近红外光谱仪可以成功地应用于直接检测市场上的食品欺诈。Rais等人研究了使用超便携近红外技术对伪造药物进行即时无损分析的可行性，包括治疗勃起功能障碍的药物和预防艾滋病毒治疗的药物(P08.09)；近红外技术可以为纺织废料识别问题提供解决方案，Stipanovic等人使用手持式近红外光谱仪对消费后纺织品进行分类(P07.20)。多源数据融合近年来，多源数据融合技术通过综合优化和整合多个来源的信息，充分发挥多种光谱或/和图像之间的互补性，可以全面深入地挖掘信息，达到提高校正模型预测精度和稳定性的目的(KN11)。在NIR 2023上，出现了很多多源数据融合的应用研究实例，尤其是在食品领域。Vasefi等人开发了一种手持式多模式光谱系统，该系统结合了可见近红外(VIS-NIR)、短波红外(SWIR)和荧光(FL)光谱的反射率，用于鱼类物种识别、新鲜度评估、养殖与野生鱼识别、冷冻-解冻与新鲜鱼肉识别(O03.13)；Strani等人使用拉曼光谱和近红外光谱的融合来鉴定帕尔马干酪的PDO真实性(P01.58)；Bragolusi等人开发了一种基于近红外和拉曼光谱融合的光谱方法，用于快速准确地鉴定单花蜂蜜的植物来源(P01.47)；Jia等人使用可见光范围(400-1000 nm)和短波红外范围(900-1700 nm)光谱成像来预测贮藏期间包装的小牛肉产品的肌红蛋白谱(P07.07)。在制药领域，Kovacs等人将近红外光谱与传统的过程控制方法相结合，预测药物的溶出度(P09.04)；Tian等利用近红外光谱和中红外光谱融合技术对不同品种黄连的水分含量进行了鉴别和测定(P08.10)。在其他领域，Sormunen等人使用拉曼光谱和超光谱成像(1950-2500 nm)对高溴和低溴废塑料(O10.03)进行分类；Linderholm等人使用了五种光谱，包括分子振动光谱和原子光谱，对地质样品进行分类，多块模型的初步结果表明，光谱信息可以相互补充，提高了样本分类的准确性(P03.08)；Oravec等人使用便携式近红外光谱、紫外-可见近红外光谱、拉曼光谱和ATR-FTIR光谱设备进行了文化遗产领域的材料鉴定研究(P03.09)。深度学习近年来，深度学习方法在近红外光谱和高光谱成像的定量分析、模式识别和模型迁移等方面显示出越来越多的优势。深度学习适用于处理大样本光谱数据集，尤其适合高相似样本的判别分析和高差异样本的定量分析。在NIR2023大会上，深度学习与光谱成像相结合在水果和农业方面的应用研究尤为突出。Girones等人将近红外高光谱成像与3D定制卷积神经网络相结合，用于识别水果中的指状青霉感染(F07.01)；Chun等利用高光谱荧光成像数据研究了数据增强深度学习算法，用于草莓灰霉病的早期检测(P07.03)；Kim等人使用高光谱VIS-NIR成像和卷积神经网络来测量东方甜瓜植物的氮水平，以实现精确的氮素供应管理(P07.08)；Mo等评估了高光谱荧光成像和卷积神经网络用于测定柑橘果实成熟度的适用性(P07.15)。此外，Park等人利用田间测得的土壤NIR光谱建立了土壤含水量的深度学习预测模型(P10.07)；Chiniadis等人提出了利用近红外反射光谱和深度学习方法快速预测土壤中碳酸盐含量的方法(P10.01)；Benson等人提出了一种基于耳石近红外光谱和卷积神经网络的鱼类年龄新方法，该方法可以自动提取重要的光谱特征，并产生相当的精度，而且分析效率明显高于传统方法(O01.02，P01.07)。展望从仪器微型化技术的发展可以看出其对近红外光谱的推动力，从工农业生产、消费市场(如“from farm to fork”)和人们日常生活(如”point-of-care”)不断增长的需求可以看出其对近红外光谱的牵引力。在驱动力和牵引力的双重作用下，近红外光谱分析技术将在未来得到加速发展。可以预见，在上述背景下，仪器微小型化、多源数据融合和深度学习仍将是近红外光谱领域未来几年的研究热点和重点。近红外光谱无疑已经从光谱中的“丑小鸭”变成了“天鹅”，并继续与其他谱学技术一起在农业、工业、消费、甚至人类健康等领域中改变着人们的工作和生活方式，成为质量控制的新模式(KN04，PL04，F01.02，KN08，KN10)。目前，近红外光谱分析技术正处于其巅峰的前夜，我们期待着这一时刻的尽快到来。致谢：感谢臧恒昌教授、李连教授和郭隆海教授提供的NIR 2023会议摘要和墙报图片。

图1 变色龙软体机器人变色实验图（来源：Nature Communications）近日，韩国首尔大学等团队公开了“仿生变色龙软体机器人”成果，有望在军事等领域应用，基于伪装技术的不断升级，伪装识别系统也同样备受关注！在过去的100年中，伪装在大多数国家和地区的军事行动中扮演了至关重要的角色。在军事中，伪装就是隐真与示假，隐真是通过主题对背景的仿真，从而使主体目标物隐藏在背景目标中，无法或者难以被发现。国防工程中，通过采用伪装网与复合材料等方法，进行仿形和仿颜色遮蔽来实现；例如，迷彩服，就是一种最传统的伪装方法。而示假是通过对真目标的仿真，用假目标迷惑观察者，比如，二战期间，苏联采用大量“木质坦克”来迷惑德军，使得德军不敢轻易急速进军。“仿”易于实现，一般只需外形相仿。“真”是要求性质上的相似。植被环境背景下的作战，是最常见的战场模式，特别是在山区、丘陵、草原等地区的作战；因此植被背景下的伪装，是必须解决的反伪装技术之一。需要用到的仪器图2 真实场景（A 为绿色的目标、B 为浅绿色塑料假草皮、C 为翠绿色塑料假草皮、D 为绿色雨衣、E 为老式伪装目标、F 为草地）图3 可见光波段和短波红外光谱曲线（可由ATP9110-25H测得）图4 左为真实场景下可见光565nm波段的灰度图像；右为真实场景下近红外1320波段的灰度图像（可由ATH9500-4-17测得）对比可见光与近红外高光谱波段伪装目标的伪装效果发现，可见光波段下，即使物体颜色相似，但是材料不同，光谱曲线变化率也会不一样；在近红外波段下，不同物体的光谱反射值存在较大差异，但是光谱曲线变化率相对较小。图5 左是真实树叶，右为高仿绿色伪装网我们采用全波段地物光谱仪（如奥谱天成的ATP9110-25H型全波段地物光谱仪），测得的高仿伪装网的光谱曲线在 400~1300 nm之间与灌木条叶面光谱曲线很相似，而且具有植被“红边”及可见光波段的绿色强反射峰等特征，在此波段区域不易于区分植被和伪装网光谱。这是一款非常优 秀的高仿绿色伪装网。图6 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25测得）采集树叶和纯绿色伪装网光谱曲线图图7 地物光谱仪（可用奥谱天成ATP9110-25）测得树叶和伪装网光谱曲线图（叶绿素吸收、红边区域局部放大图）从图中可以看出，高仿伪装网一样有红边效应，但是与真实的绿叶还是有差别的。另外，树叶有明显的叶绿素反射峰，而高仿伪装网则没有。图8 基于探测与感知的伪装效果评估流程图（可用ATH9500、ATH9500-4-17型无人机高光谱成像仪测得）基于对目标的实时监控、搜索、侦察以提高战场情况的感知能力及提供打击效果评估的需要，美军希望利用高光谱成像具有较高空间分辨率及高光谱分辨率的特点，通过高光谱融合信息探测出可疑目标位置，引导高空间分辨率成像载荷对目标进行详细分类确认，开展了大量的高光谱军事应用研究项目HYMSMO。图9 机载侦查实验图像1994年10月~1995年10月美国先后进行了白沙导弹试验场沙漠辐射 Ⅰ ､ Ⅱ 试验，森林､城市辐射试验，岛屿辐射试验。以沙漠､森林､城市和岛屿等具有典型地貌的场景为背景环境，研究证实了高光谱成像对目标的可探测性。在进行真假目标､隐藏试验时，高光谱谱段数210个，波段范围0.42~5 μ m ，光谱分辨率10nm ，地面像元分辨率范围0. 75~3m 。图9为沙漠背景环境下，机载侦察试验对伪装的“飞毛腿”导弹发射车(图9 ( a )所示)拍摄的全色图(图9 ( b )所示)及高光谱图像(图9( c )所示)，全色图像难以确定目标，但是高光谱图像特征明显。图10 奥谱天成ATH9010无人机载高光谱飞行演示随着科学技术的进步，遥感技术也得到了飞速发展，并日趋成熟。其所具有的全方位、多尺度、全天时、全天候及精细化成像等优点，使遥感侦察变得更加直接与准确，对发现疑似目标与揭露隐蔽目标也更为犀利。遥感技术使传统伪装技术方法与装备器材受到了很大制约，对伪装技术的发展提出了更加严峻的挑战，迫使伪装技术另辟蹊径，寻求更为有效的应对措施与技术方法。更多关于“高光谱”的应用，欢迎咨询！

基于双机扫描的气云立体图像近日，中科院合肥研究院安光所徐亮研究员团队在傅立叶红外光谱气体探测技术上取得新进展，实现了污染气云立体图像的被动遥测，相关研究成果发表在国际知名光学期刊Optics Express上，并被选为“Editor’s Pick”文章，博士生胡运优为论文第一作者。红外光谱成像检测技术，是以FTIR气体探测技术为基础的在线监测技术，它具备监测距离远、监控范围广、灵敏度高、监测成分多等特点，可实现泄漏气云的成分甄别、柱浓度定量和图像呈现。徐亮团队在单台设备实现气云二维探测的基础上，架设了2台AG-FTIR-GS3000型气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪，将多幅2D气云柱浓度图像与来自GPS和陀螺仪传感器的精确定位信息相结合，通过计算机层析成像技术实现立体气云远距离定量重建，以创建叠加在数字地图上的气体云的3D图像。为泄漏成分分析、泄漏源精准定位和扩散态势评估提供了全新的技术路线。论文对在约315立方米的空间中在两分钟内释放的少量六氟化硫和甲烷进行了远程监测，成功地生成具有两种气体的经纬度、高度和浓度分布的气体云的3D图像。 AG-FTIR-GS3000型气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪监测结果与现场情况高度吻合此外，该型号气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪已在多个化工园区成功开展气体泄漏早期预警实际应用。如近日某厂区发生泄漏事故后，团队应邀使用AG-FTIR-GS3000获取了厂内风险区域的泄漏成分、泄漏位置，并与现场工作人员的核验结果吻合，为装置复产试车提供了准确的监测数据，为安全复工提供了有力的技术保障。该团队长期专注于红外精密仪器装备的软硬件关键技术攻关和工程化开发，并积极推动国产仪器装备的行业有效应用。左：安装于生产现场的该设备右：双机扫描成像原理图

近日，中科院合肥研究院安光所徐亮研究员团队在傅立叶红外光谱气体探测技术上取得新进展，实现了污染气云立体图像的被动遥测，相关研究成果发表在国际知名光学期刊Optics Express上，并被选为“Editor’s Pick”文章，博士生胡运优为论文第一作者。 　　红外光谱成像检测技术，是以FTIR气体探测技术为基础的在线监测技术，它具备监测距离远、监控范围广、灵敏度高、监测成分多等特点，可实现泄漏气云的成分甄别、柱浓度定量和图像呈现。徐亮团队在单台设备实现气云二维探测的基础上，架设了2台AG-FTIR-GS3000型气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪，将多幅2D气云柱浓度图像与来自GPS和陀螺仪传感器的精确定位信息相结合，通过计算机层析成像技术实现立体气云远距离定量重建，在数字地图上创建叠加气体云的3D图像。研究人员对约315立方米的空间中在两分钟内释放的少量六氟化硫和甲烷进行了远程监测，成功地生成具有两种气体的经纬度、高度和浓度分布的气体云的3D图像。该研究为泄漏成分分析、泄漏源精准定位和扩散态势评估提供了全新的技术路线。 　　此外，该型号气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪已在多个化工园区成功开展气体泄漏早期预警实际应用。如近日某厂区发生泄漏事故后，团队应邀使用AG-FTIR-GS3000获取了厂内风险区域的泄漏成分、泄漏位置，并与现场工作人员的核验结果吻合，为装置复产试车提供了准确的监测数据，为安全复工提供了有力的技术保障。(a) 安装于生产现场的AG-FTIR-GS3000型气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪，(b)双机扫描成像原理图基于双机扫描的气云立体图像AG-FTIR-GS3000型气体泄漏傅立叶红外光谱扫描仪监测结果与现场情况高度吻合

一、项目基本情况1.项目编号：0873-2301HW2L0372项目名称：北京科技大学全自动锥形量热仪及火焰蔓延量热仪项目预算金额：518.000000 万元（人民币）采购需求：采购全自动锥形量热仪、火焰蔓延量热仪各1套；用于科研，接受进口产品投标，具体采购要求详见附件。合同履行期限：签订合同后8个月内本项目( 不接受 )联合体投标。2.项目编号：0873-2301HW2L0370项目名称：北京科技大学热脱附扩散氢测试仪项目预算金额：247.500000 万元（人民币）采购需求：采购热脱附扩散氢测试仪1套；用于科研，接受进口产品投标，具体采购要求详见附件。合同履行期限：合同签定后10个月内本项目( 不接受 )联合体投标。3.项目编号：BMCC-ZC23-0707项目名称：北京科技大学红外长波遥感高光谱成像仪采购项目预算金额：556.190000 万元（人民币）最高限价（如有）：556.190000 万元（人民币）采购需求：包号名称分包控制金额(万元)是否接受进口货物所属预算项目项目总预算(万元)01红外长波遥感高光谱成像仪556.19是北京科技大学红外长波遥感高光谱成像仪采购项目556.19面阵列傅立叶成像红外光谱仪：需内置GPS系统，多机连用后可3D成像并对气团进行GPS定位，可在地图软件显示3D成像效果等；具体详见招标文件。合同履行期限：合同签定后14个月内，完成供货、安装及调试，并达到验收条件。本项目( 不接受 )联合体投标。二、获取招标文件时间：2023年10月25日 至 2023年11月01日，每天上午9:00至11:30，下午13:30至17:00。（北京时间，法定节假日除外）地点：北京中教仪国际招标代理有限公司512室，北京市海淀区文慧园北路10号方式：建议采用汇款形式进行报名，请按本公告“其他补充事宜”所述账户信息汇款(不接受个人账户汇款)，请您在本公告页面最下方附件自行下载“报名登记表”，填写完成后以word文本形式和汇款底单一起发送至shige@china-didac.com，工作日可以现场登记报名，到现场报名前请务必电话联系确认，文件售后不退。售价：￥500.0 元，本公告包含的招标文件售价总和三、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名 称：北京科技大学　　　　　地址：北京市海淀区学院路30号　　　　　　　　联系方式：谭老师010-62332135　　　　　　2.采购代理机构信息名 称：北京中教仪国际招标代理有限公司　　　　　　　　　　　　地　址：北京市海淀区文慧园北路10号　　　　　　　　　　　　联系方式：李璟琨、施歌、卢琛曦、杨硕010-59893127、010-59893121、010-59893129　　　　　　　　　　　　3.项目联系方式项目联系人：李璟琨、施歌、卢琛曦、杨硕电　话：　　010-59893127、010-59893121、010-598931294.采购代理机构信息名 称：北京明德致信咨询有限公司　　　　　　　　　　　　地　址：北京市海淀区学院路30号科大天工大厦B座17层1709室　　　　　　　　　　　　联系方式：韩伯阳、杜畅、王经理、吕绍山、颜华，010－82370045/17600207104　　　　　　　　　　　　5.项目联系方式项目联系人：韩伯阳、杜畅、王经理、吕绍山、颜华电　话：　　010－82370045/17600207104

肉类富含丰富的蛋白质和营养物质，不仅能够满足我们的味蕾，还能够提供我们身体所需的能量和营养。随着肉类需求的增加，大规模的肉类生产和运输过程中，肉类的速冻可以一定程度保持食物的新鲜度和口感。然而，关于速冻解冻的肉类，和新鲜肉类的混淆，让人难以分辨。首尔大学的研究人员利用高光谱成像技术，做了相关的研究。使用高光谱成像仪和机器学习对新鲜和冻融牛肉进行分类由于对安全、可食用肉类的需求的不断增加，冷冻储存技术得到了不断改进。然而目前存在解冻肉在处理和销售过程中被进行了错误的标记，宣称为新鲜肉类，这可能导致消费者受到误导或产生安全隐患。在这项研究中，使用高光谱图像数据构建了一个机器学习（ML）模型，用于区分新鲜冷藏、长期冷藏和解冻的牛肉样本。通过四种预处理方法，共准备了五个数据集来构建ML模型。使用PLS-DA和SVM技术构建了模型，其中应用散点校正和RBF核函数的SVM模型性能最佳。结果表明，利用高光谱图像数据立方体，可以构建区分新鲜肉类和非新鲜肉类的预测模型，这可以成为肉类储存状态常规分析的快速、非侵入性方法。安装在暗室中的高光谱数据采集系统的配置示意图基于此，来自首尔大学的研究人员使用Resonon Pika L 高光谱成像仪，在近红外光谱的400-1000 nm波段内获取高光谱图像数据立方体，进行了相关研究。在本研究中，图像采集系统安装在暗室中，以确保完全消除外部光并能够采集高光谱图像。将九个样本同时放置在哑光黑色板上，通过移动相机获取高光谱图像数据立方体。所有样品均经过光学稳定处理，在采集高光谱数据之前将它们置于实验环境中 20 分钟，消除由肌红蛋白/氧肌红蛋白含量差异引起的巧合差异。随后，通过分离红色肉部分，从高光谱数据立方体中提取了（ROI）的光谱，确保了只有红色部分肉的光谱被提取用于分析。这个过程产生了高质量的数据集，适用于后续的分析和解释。使用四种预处理技术（MSC、SNV转换、一阶Savitzky–Golay滤波和最小-最大归一化）对提取的光谱进行模型开发。本研究获取的高光谱数据立方体中的光谱图像。(a–c) 分别为“新鲜”、“受损”和“冷冻”样品的 630–650 nm 平均图像；(d-f)分别为“新鲜”、“受损”和“冷冻”样品的 540-560 nm 平均图像。用于构建肉样本分类模型的高光谱数据立方体中的光谱。(a) 实验数据的完整光谱；(b) 每个实验组的平均光谱（实线）以及加减标准差后的光谱（虚线）。研究结论这篇文章研究了使用NIR高光谱成像仪，对牛肉进行分类，区分其“新鲜”、“受损”和“冷冻”状态。通过将韩国产牛肉样品划分为新鲜冷藏、长期冷藏和解冻状态，共获得了九个高光谱图像数据立方体，并通过滴水损失测试定量分析了牛肉样品的状况。本研究共收集了4950个光谱图像，将其80%用作训练集，20%用作测试集。在构建机器学习模型时，使用了四种预处理方法，包括MSC和SNV用于校正，Savitzky-Golay 1st滤波器用于平滑，Min-Max用于归一化，以及原始数据，共准备了五个数据集。采用PLS-DA和SVM技术构建模型，其中SVM模型使用了四个核函数。评估模型性能时，准确性是主要指标，同时对“新鲜”类别的F1分数进行了估计，以独立验证生鲜肉分类的性能。测试集的准确率在几乎所有模型中都超过90%，主要错误是由于未能正确区分“受损”和“冻结”类别。具有散点校正和RBF核函数的SVM模型表现最佳，其准确度达到96.57%，“新鲜”类别的F1分数为100%。研究结果表明，通过纯化高光谱图像数据立方体筛选的光谱可以构建一个预测模型，用于区分新鲜肉和非新鲜肉。这些模型在未来的实际肉类采购场所中具有可行性。

p style="text-align: center "img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/89776b86-95a5-4bfc-8dcb-acdf44a0cecb.jpg" title="吴海龙.jpg"//pp style="text-align: center "湖南大学 化学生物传感与计量学国家重点实验室 吴海龙/pp　　strong初识近红外光谱/strong/pp　　曾记得，我在湖南大学本科攻读分析化学专业期间修仪器分析课程时，无意之中获得了董庆年老师编著的红外光谱法一书作为课外自学教材。较详细地知道了借助红外光谱来研究煤这样一个复杂的体系，并用红外光谱跟踪煤相关绿色反应历程，取得较好进展。后来，听说我同班同学李志良老师利用课余时间具体指导的化学计量学研究方向的本科生龙义成同学在北京石油化学研究院为近红外光谱应用尽力，参与编写了化学计量学软件等，开始留意近红外光谱有关内容。尽管认识模糊，但已知有近红外光谱存在这回事了。湖南大学俞汝勤先生研究小组曾于上世纪九十年代初，购置了红外光谱成像仪，想开展化学计量学在红外光谱成像处理方面的研究工作，本人参与相关工作。但后来由于湖南春天实在湿气太重，仪器抽湿维护不够到位等致使仪器成像不清晰而中断了相关研究。虽然也发表了一些论文，例如发表了可用于判断聚合物材料分子链接特性等图像处理方法工作，但遗憾的是没能形成系列成果。/pp　　strong湖南大学与近红外光谱/strong/pp　　曾记得，我同门湖南大学蒋健晖博士、杜一平博士等，在湖南大学获得化学计量学方向分析化学专业理学博士学位后，曾赴日本大阪关西学院大学尾崎幸洋研究室从事与近红外光谱相关的博士后研究，取得了例如结合PLS筛选近红外光谱最佳波长等好工作，而俞汝勤先生2000年以后还招收了有企业近红外光谱应用经验的博士生继续开展近红外光谱分析检测相关的化学计量学方法学研究。不仅探讨了一些带有普遍性的问题，如构建近红外校正模型时，如何保证校正样本具有必需的代表性，并实现代表性样本的自动选择 近红外光谱分析中的波长变量选择，能否建立较通用的自动选择策略 在定量分析建模方面，近红外光谱分析的复杂性使不论信号预处理与校正模型选择均存在较大的多义性，多种模型如何有机融合 在化学模式识别方面，近红外光谱分析的应用潜力如何进一步开发等。本人作为团队主要成员开始接触近红外光谱亦越来越多。本人的一名硕博连读生也积极参与相关研究工作，取得了一批成果。这样，使我们对近红外光谱有了更深入的了解。若干工作包括：/pp　　1. 吴海龙*，韩清娟，宦双燕，林伟琦，俞汝勤，化学计量学与近红外光谱相结合研究的若干新进展，见陆婉珍等编，当代中国近红外光谱技术，北京: 中国石化出版社，2006年10月，第54-57页。/pp　　2. Yan-Ping Zhou, Jian-Hui Jiang, Hai-Long Wu, Guo-Li Shen, Ru-Qin Yu* and Yukihiro Ozaki， Dry film method with ytterbium as the internal standard for near infrared spectroscopic plasma glucose assay coupled with boosting support vector regression，Journal of Chemometrics, 2006, 26 (1-2): 13-21/pp　　3. Qing-Juan Han, Hai-Long Wu*, Chen-Bo Cai, Li-Juan Tang, Ru-Qin Yu, Using near-infrared spectroscopy and differential adsorption bed method to study adsorption kinetics of orthoxylene on silica gel，Talanta, 2008,76 (4): 752-757/pp　　4. Lu Xu, Yan-Ping Zhou, Li-Juan Tang, Hai-Long Wu, Jian-Hui Jiang, Guo-Li Shen, Ru-Qin Yu, Ensemble preprocessing of near-infrared (NIR) spectra for multivariate calibration, Analytica Chimica Acta, 2008, 616 (2): 138-143/pp　　5. Chen-Bo Cai, Lu Xu, Qing-Juan Han, Hai-Long Wu, Jin-Fang Nie, Hai-Yan Fu, Ru-Qin Yu*, Combining the least correlation design, wavelet packet transform and correlation coefficient test to reduce the size of calibration set for NIR quantitative analysis in multi-component systems, Talanta, 2010, 81(3), 799-804/pp　　6. Hai-Yan Fu, Shuang-Yan Huan*, Lu Xu, Jian-Hui Jiang, Hai-Long Wu, Guo-Li Shen, Ru-Qin Yu*, Construction of an Efficacious Model for a Nondestructive Identification of Traditional Chinese Medicines Liuwei Dihuang Pills from Different Manufacturers Using Near-infrared Spectroscopy and Moving Window Partial Least-squares Discriminant Analysis, Analytical Sciences, 2009, 25(9), 1143-1147/pp　　7. Weiqi Luo, Shuangyan Huan*, Haiyan Fu, Guoli Wen, Hanwen Cheng, Jingliang Zhou, Hailong Wu, Guoli Shen, Ruqin Yu，Preliminary study on the application of near infrared spectroscopy and pattern recognition methods to classify different types of apple samples, Food Chemistry, 2011, 128,(2)：555-561/pp　　此外，值得一提的是，近十年来，我们国家重点实验室的林伟英教授课题组在有机近红外荧光探针的合成及其化学生物学应用上取得了系列新进展。 他们开发了新型HClO近红外荧光探针，其被进一步应用于活动物中HClO的近红外荧光成像。近红外荧光染料可为开发近红外荧光探针和生物影像剂提供平台，有望在活体生物成像领域得到重要的应用(J. Am. Chem. Soc. 2011, DOI: 10.1021/ja209292b)。 还合成了新颖的荧光探针分子FP-H2O2-NO。 FP-H2O2-NO在细胞内与H2O2、NO和H2O2NO作用后能产生三组不同的荧光信号。这个独特的优点使FP-H2O2-NO可以作为一个强有力的分子工具来研究生物体中H2O2和NO的相互作用(J. Am. Chem. Soc. 2011, DOI: 10.1021/ja2100577)。还构建了具有大准斯托克斯位移的的pH荧光探针(Angew. Chem. Int. Ed. 2010, 49, 375-379)。揭示了钴离子与探针分子作用后降低卟啉部分的摩尔吸光系数而改变能量传递效率的能量调控机制，由此实现了对钴离子的比率测定(Adv. Funct. Mater. 2008, 18, 2366-2372.)。 该论文被美国科学院院士Timothy Swager在评述期刊Synfacts作为研究亮点专题介绍(Synfacts 2008, 11, 1167-1167.)。而湖南省食品测试分析中心也开展了应用近红外光谱结合化学计量学法在油茶籽油脂肪酸含量测定中的应用研究工作，见(《湖南农业科学》 2013年12期 )。通过透反射模式采集了114个油茶籽油(茶油)样品的近红外光谱(NIR),利用竞争性自适应重加权采样法(CARS)对光谱进行预处理,采用偏最小二乘法(PLS)建立了茶油中棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸及亚麻酸5种脂肪酸含量的校正模型,并通过实际测定对模型进行了验证。结果表明:采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立的PLS模型所预测的茶油中棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸的含量与实际的化学测定值较接近,而亚麻酸的预测集与实际测定值相关性不理想,仍需进一步研究摸索。这证明近红外光谱法可作为一种快速、无损和准确的方法在茶油主要脂肪酸含量测定中推广应用。/pp　　strong湖南长沙召开的全国第二届近红外光谱学术会议/strong/pp　　我特别难忘的是，中南大学化学化工学院与我们湖南大学化学生物传感与计量学国家重点实验室合作，于2008年11月19-22日期间，在湖南长沙共同承办并顺利召开了全国第二届近红外光谱学术会议。该会议由中国分析测试学会近红外光谱分会主办的，由我们敬爱的俞汝勤院士和陆婉珍院士分别担任大会主席和学术委员会主任。/pp　　strongspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "以下内容摘自仪器信息网/span/strong/pp　　span style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "本次大会为近红外光谱工作者提供一个高水平的交流平台，展示了我国近红外光谱的一流研究和应用成果，主要以大会报告和墙报的形式举行，有40余位专家和学者作大会报告、20余位优秀青年学子作分会报告，多次获得国际谷物学会、国际近红外光谱学会大奖的著名近红外专家加拿大Phil Williams教授、国际近红外光谱学会秘书长Ozaki教授等国际知名学者也都在大会作专题报告。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　陆婉珍院士在作大会主旨报告“近红外光谱分析技术必须继续发展”中指出：自从2006年第一届近红外光谱会议以来，这项分析技术已经得到了广大科技工作者的注意并在几十个专业中得到了应用 但是作为一项既快捷又廉价的分析技术，其应用范围仍未达到应有的广泛程度，一方面是由于宣传力度不够(一般大学分析专业的学生只有部分同学了解这一技术)，与此同时在技术上也还存在着一些急待完善的难题，例如：(1)建立大量可长期应用的分析模型，(2)尽快发展便携式仪器，(3)形成公认的标准化方法是有效的宣传途径，(4)结合需要研究适应各种分析对象的光谱采集手段、保证其分析速度，(5)在线分析系统的集成化，(6)近红外光谱与分子结构间关联于应用工作的开展，(7)近红外光谱技术过去是在不断新技术(如光纤、化学计量学及计算技术)的基础上发展起来的，今后希望如能将更多的新技术(如激光光源提高灵敏度、微机制造MENS使其更小型化等)被引入。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　加拿大Phil Williams教授在他的大会报告“近红外光谱：过去、现在和未来(Near-infrared Spectroscopy: the past, the present, and the future)”中系统回顾近红外光谱技术的发展历史，给涉及近红外光谱校正模型的十八个阶段发展作了简洁评论，并指出操作费用低、获得数据可靠、分析速度快使近红外光谱技术具有独特的优势 关于近红外光谱的应用前景应该从定量和定性的观点上进行讨论，定性应用是回答“Does it belong?”，而不是“How much is there?” 只要其定量应用将继续得到广泛的使用，定性应用很可能变得更加普遍 另外，未来近红外光谱仪器的网络化技术也可能比较突出，可望进入越来越多的领域，包括在环境监测和勘探、动物和人类医疗诊断等方面的应用。/span/pp　　陆婉珍院士与部分参会代表在一起/pp　　本人后来也曾多次参加近红外光谱为主题的国内外学术会议，深切地感受到近红外光谱的强大生命力。同时也深深被国内这样一批科研同行们为发展我国近红外光谱事业而努力艰苦奋斗、呕心沥血的精神所折服、所感动。本人也愿意为我国的近红外光谱事业继续贡献自己的力量。/pp　　谨以此文纪念为我国近红外光谱以及石化工业化验检测事业做出杰出贡献的陆婉珍院士和我国国际“化学计量学终身成就奖”获得者之一、中南大学梁逸曾教授。/pp style="text-align: right "br//pp style="text-align: right "br//pp style="text-align: right "br//ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　吴海龙 男，理学博士、工学博士(日本)。湖南大学化学化工学院化学教授(二级)、博士生导师，化学生物传感与计量学国家重点实验室前主任、顾问和学术委员会顾问，分析化学国家重点学科长期建设责任人。兼任中国化学会有机分析专业委员会委员和副主任，计算机化学专业委员会委员和副主任 中国仪器仪表学会分析仪器分会常务理事兼化学传感器专业委员会主任、近红外光谱专业委员会理事及近红外光谱分会副理事长等。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　三十多年来，一直从事分析化学、环境监测等领域化学计量学、化学生物传感分析等方向及内容的教学和科研，发表学术论文逾260篇，其中SCI论文逾200篇。曾荣获2003年度国家自然科学二等奖(排名第三)。2012年10月，荣获中国化学会分析化学基础研究最高奖--梁树权奖。/span/ppspan style="font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai "　　人生格言： 宝剑锋从磨砺出 梅花香自苦寒来/span/ppbr//p

第21届国际近红外光谱学术会议于2023年8月20日至24日在奥地利的因斯布鲁克召开，来自30多个国家的380余名代表出席。本次会议安排了8个大会报告(Plenary,30min)、14个主题报告(Keynote,25min)、80个口头报告(Oral Report,15min)、26个快闪演讲(Flash Talks,5min)、160个海报展示(Poster Session)等。会议颁发了3个奖项的，分别是“Karl Norris Award”、“Tomas Hirschfeld Award 2022”和“Tomas Hirschfeld Award 2023”。本次会议的主题聚焦“水、土壤和环境”、“化学计量学”、“农业、乳品和食品”、“基础理论与仪器”、“PAT/工业应用”、“高光谱成像”、“制药、诊断与生物技术”等。其中“农业、乳品和食品”主题的口头报告和海报展示最多。特别值得一提的是，中国有19名代表参加此次大会，分别是北京化工大学的郭隆海和宋春风老师、南开大学的邵学广教授和蔡文生教授、山东大学的臧恒昌教授和李连老师及研究生共6人、中国农业大学吉海彦教授、南京农业大学兰维杰老师、江苏科技大学颜辉教授、中国农业大学工学院研究生2人、天津中医药大学的老师等。由于邀请函以及签证等原因，使得有一些原本计划参加会议的中国代表未能成行。参会中国代表合影北京化工大学郭隆海副教授作了“Control of polymerization process and study on polymer structure using NIR & IR”的主题报告，南开大学邵学广教授作了“Water as near-infrared spectral probe for chemical processes”的口头报告。作口头报告的还有南京农业大学兰维杰副教授：“Near infrared spectroscopy guide apple puree formulation: an innovative strategy to develop anticipated and constant products”；山东大学钟亮博士：“Implementation of Dynamic and static moisture control in fluidized bed granulation”；江苏科技大学颜辉教授：“Fast qualitative and quantitative analysis of peucedanum praeruptorum dunn by the handheld NIR spectrometers”；以及天津工业大学卞希慧教授的在线报告：“Advance denoising methods for spectral analysis based on decomposition algorithms”；南京农业大学和山东大学作了快闪报告，其他参会老师和学生作了海报展示。除此之外，参会的还有在意大利、爱尔兰、美国、日本等海外留学的研究生及华人学者。一些仪器公司的华人代表也出席了本次会议。从本次会议的内容来看，近红外光谱技术的发展方兴未艾。其中，高光谱成像技术在很多领域得到广泛应用，但其仪器昂贵，体积较大，数据量庞大，目前多处于实验室研究阶段。对实际的应用对象，若选择出特定的几个波长，组成多光谱成像系统，则有望组成便携式的多光谱成像仪器，应用于具体的实际场合；另外，深度学习在近红外光谱建模方面，特别是高光谱成像建模方面具有广阔的前景。两年一次的国际近红外光谱学术会议，促进了各国近红外学者的相互交流和学习，推动了近红外技术的进步。下次会议(NIR2025)将于2025年6月8-12日在意大利罗马召开(Rome，Italy)。不仅如此，本次会议还决定了NIR2027的举办地为日本的名古屋(Nagoya，Japan)。（中国农业大学 吉海彦教授供稿）

助力客户，合作共赢！天津能谱成为比亚迪汽车红外光谱仪检测设备供应商！每一位用户的肯定和赞扬都让我们前进步伐充满动力，红外光谱仪获得客户夸赞。天津能谱科技一步一个脚印踏踏实实的做好产品，出货的每一台红外光谱仪都是一份责任，公司凭借先进的技术优势、研发平台，赢得了比亚迪汽车工厂客户的信任。红外光谱仪作为通用分析仪器在各行业都有广泛的应用，它主要的优势在于红外光谱分析可用于研究分子的结构和化学键，也可以作为表征和鉴别化学物种的方法。红外光谱具有高度特征性，可以采用与标准化合物的红外光谱对比的方法来做分析鉴定。利用化学键的特征波数来鉴别化合物的类型，并可用于定量测定。客户通过红外光谱快速鉴别塑料或橡胶材质的原材料成分是否合格，大大提升了产品质量的同时也为客户降低了产品维护的成本。下图为我司技术工程师安装现场：让客户获得一个值得信赖的朋友，给出自己的专业建议，让客户获得更好的产品体验，站在客户的角度为客户选择性价比合适的产品，而不是只选择贵的。给客户优质的服务，针对不同的客户对试验的要求给出很多个性化的需求，一一与客户讨论方案的可行性，制定出完善的方案给客户参考，每当客户在使用设备的过程中遇到任何疑问，我们工程师就在身边，及时高效的为客户解决问题。帮助了客户也发展了自己，相信后续还有更多的合作机会，也非常感谢比亚迪汽车对我司的支持和认可，选择了能谱科技生产的傅立叶变换红外光谱仪，希望这一台台的设备给客户公司带去更大的创收，客户们都用的开心、舒心，放心。

北京工商大学人工智能学院 张倩 高翔 崔程（导师：吴静珠）2022年10月20～22日，为期三天的全国第九届近红外光谱学术会议在线上召开，此次会议全力展示了我国近红外光谱领域所取得的最新进展及成果，增进了广大近红外光谱科技工作者和广大近红外分析工作者之间的交流与合作，进一步促进了我国近红外光谱事业的发展。本次会议中外专家学者汇聚一堂，近3000人报名参会，会议规模再创新高。此次会议共安排了80余场报告，内容涵盖了化学计量学方法、仪器与测量附件、光谱成像与过程分析，以及近红外光谱技术在农业、食品、化工、制药等多个领域的应用进展，为参会人员呈现了一场既有深度亦有广度的学术盛宴。以下从多种角度介绍本次会议亮点及参加会议的心得体会。首次邀请国外学者进行汇报，扩充国际视角本次会议，不仅汇集了数十位近红外领域顶尖的国内专家，还邀请了四位国际知名教授、专家站在国际视角，现场分享近红外技术的最新发展。来自日本名古屋大学的Satoru Tsuchikawa教授带来了题为《State-of-Art NIR Imaging Research For Agriculture and Forestry》的报告，详细讲述近红外成像技术在农业和林业的研究进展；来自韩国汉阳大学的Hoeil Chung教授的报告题目为《Identification of gallbladder cancer through NIR analysis of bile and quantitative detection of microplastics captured in perfluorocarbon》，通过对于胆汁的近红外分析和定量检测来诊断胆囊癌，展现了近红外光谱在疾病筛查领域具有的广泛应用前景；来自西班牙Córdoba-UCO大学的Dolores Pérez-Marín教授分享了报告《Current Trends in The Use of NIRS Spectroscopy for The Control of Agrifood Products and Processes》，介绍了在农产品、食品品质和生产过程控制中近红外光谱技术的应用趋势；奥地利因斯布鲁克大学分析化学和放射化学研究所所长Christian Wolfgang Huck教授针对微型光谱仪的现状与未来带来了题为《Present and Future of Miniaturized NIR-Spectrometers Combined with Challenging Data Management Strategies》的精彩汇报，介绍了近年来不同分光原理的微型光谱仪应用领域发展及智能化水平提升等趋势。数十位资深近红外专家相聚云端，现场分享最新的研究进展本次会议十余位在近红外检测领域深耕多年的专家教授分享了自己从事近红外光谱分析技术应用研究与实践十余年的经历、经验和心得体会，为青年学者进行后续的研究提供经验与启发。南开大学的邵学广教授结合近红外光谱分析的需求，简述近红外光谱分析中所涉及的化学计量学方法，阐述化学计量学对近红外光谱分析的作用和意义。化学计量学的核心是正确的使用数学和统计学方法进而从数据中获取与分析目标相关的信息，理解化学计量学方法的原理是保障正确使用的关键，邵教授通过将建模流程拆分，在数据集及评价、建模方法、模型评价与验证、模型监控等步骤中说明如何在近红外光谱分析实践中正确选择和使用化学计量学方法。云南中烟工业有限责任公司的王家俊高工结合自己从事近红外光谱技术在烟叶原料、辅助材料质量控制与品质分析中的应用研究的经验，从近红外光谱定量定性分析与标准、近红外光谱分析网络化与数据挖掘应用、天然样品高质量光谱的测量与参考数据测定、化学计量学方法应用和模型应用和维护五个方面分享了自己的实践体会，同时也展望了大数据时代近红外光谱技术网络化的应用前景，给青年学者提出希冀。华东理工大学的杜一平教授带来自己最新的研究进展，杜教授通过对低浓度组分检测的深度思考，从样品中浓度相关性的角度探讨NIR模型的本质。他提出当样品中存在与被测组分浓度具有相关性的组分时，模型可以“借助”这种关系提升模型性能，样品组成改变时，相关性组分对模型的影响可能影响到模型预测精度，该发现有助于我们进一步理解和应用模型、变量选择结果、模型维护方法以及注意模型更新等。海南大学的云永欢副教授做了题为《我与近红外光谱的十年：从基础理论、方法开发到应用研究》的报告，将自己从开始接触近红外光谱到现在取得的成果和总结的经验精炼在20分钟内向大家进行了分享，给正在学习和进行近红外领域相关研究的在校研究生提供了很多新的思路和研究方向。聚焦近红外技术在食品安全、生物制药、化学化工等热门领域的最新应用本次会议不仅聚焦最新、最前沿的光谱技术，而且对食品安全、生物制药、生命科学、材料等目前最热门的应用领域进行深入探讨。近红外技术在水果分级检测中应用日趋广泛。来自北京市农林学院智能装备技术研究中心的李江波研究员进行了题为《水果内部质量近红外光谱检测技术与设备》的报告。针对近红外光在水果组织中传输存在多重散射和吸收，导致水果内部有效光谱信息难以准确、稳定获取的问题，建立了水果内部光传输特性分析系统，解析了近红外光在水果内部传输机理，提出了逐步切片结合最小二乘拟合的近红外光在水果组织中穿透深度分析法，保证了近红外光谱信号的可靠获取。湖南农业大学李跑教授利用近红外光对果皮穿透能力对柑橘品种、柑橘产地、柑橘霉变进行定性无损检测：对于不同品种的柑橘鉴别分析，采用主成分分析-Fisher线性判别模型（PCA-FLD）+6点平均光谱（赤道4点+顶部+底部）最终实现100%鉴别率，使用同样的方法对不同产地的柑橘进行鉴别，最终结果依然非常优秀；对于霉变柑橘检测，研究了不同波段（长短波段）柑橘近红外光谱对霉变模型的影响，并指出：在建模过程中发现短波近红外光虽然穿透性要强于长波近红外，但长波近红外光建模效果要优于短波近红外。在食品行业近红外技术的应用日渐成熟。福斯华（北京）科贸有限公司的应用专家杨海龙结合福斯华三款近红外光谱仪在肉类行业、谷物交易加工行业以及制糖行业的应用，对近红外光谱分析技术在食品行业的应用进行了分享。温州大学的黄光造老师利用一类自编码器结合近红外光谱实现对奶粉中掺假的检测。四川长虹电气股份有限公司的刘浩工程师深入探讨了近红外光谱在白酒行业的应用：应用近红外光谱技术实现对酒醅的快速检测，可为酿酒生产现场及时提供数据。通过组合不同预处理方法、预处理参数选择、PLS成份数建立定量模型，可以选择出酒醅的水分、酸度、淀粉、残糖的最佳建模方法；自主研发的光谱智能APP可以实现账号管理、光谱采集、光谱曲线绘制、云端模型调用和结果展示等功能。相较于传统实验室，其具有体积小巧、轻便、易携带等优点，非常适合对酿酒车间酒醅进行现场快速检测。近红外光谱在生物制药领域近年来也取得了显著的研究进展。随着制药技术的发展，药物连续化生产正在成为国际制药行业发展的趋势，来自山东大学的李连副研究员分享了报告《近红外光谱分析技术在制药领域的在线应用研究探索》，以光谱稳定获取、光谱-物料实时对应、光谱模型建立等方面为着力突破点，重点介绍了山东大学药物智能制造技术研究团队，应用NIRS在药物生产在线分析方面所做的研究工作及获得的研究成果。来自天津中医药大学的硕士研究生吴晨璐进行了题为《多光谱数据融合用于双黄连口服液的质量检测》，该报告提出了一种基于紫外可见和近红外光谱的数据融合方法，以可溶性固含量和总黄酮为指标的用于检测双黄连口服液质量的方法。来自中国科学院西北高原生物研究所的硕士研究生龙若兰进行了题为《藏药五脉绿绒蒿提取过程中总黄酮含量的近红外在线检测》的报告，该研究以提升五脉绿绒蒿中总黄酮含量在线检测精度为目标，为中药材在线检测模型的建立提供了新的思路。来自天津中医药大学中药制药工程学院的硕士研究生崔同灿进行了题为《草药NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的可行性研究》。在草药的流通和使用的过程中不同批次的药材之间质量波动较大，该报告以菊花和天麻为例，研究不同校准转移方法实现NIRS指纹图谱转换为HPLC指纹图谱的适用性和可靠性。该研究探索了具有不同分析信号的不同类型仪器之间的校正转移的可行性，以期解决草药快速质量评价和成分含量预评估任务，为草药质量控制研究提供新的手段和思路。拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析等多领域的光谱分析技术全面发展 此次会议交流不仅仅限于近红外光谱分析技术，对于其他光谱技术结合化学计量学的研究和应用等也展开了多组报告，对拉曼光谱成像、高光谱成像、微波频谱分析和介电光谱等领域的基础研究、理论创新、及新方法、新技术和新应用进行了介绍。来自武汉轻工大学的四位研究生分别基于拉曼光谱成像技术做了多种研究。肖晓枫同学以小龙虾为研究对象，模拟了微塑料在小龙虾体内的传递途径和累积过程，并利用拉曼成像结合图像处理用于识别和可视化不同小龙虾组织中的微塑料，基于此估计微塑料的污染水平。梅婷娜同学建立了一种基于拉曼成像与化学计量学相结合的高效方法，以同时识别滤袋在浸泡过程中释放出的各种MPs。吕静雯同学以大豆油、菜籽油和棕榈油为研究对象，模拟了油炸行业的煎炸过程，将拉曼光谱结合化学计量学用于定量监测油炸过程中油的降解。徐梦婷同学通过拉曼峰强度建模成功地将山茶油与低价植物油和掺假山茶油区分开，预测成功率达95%以上，为山茶油鉴别提供一种可行方案。来自中国农业大学的博士研究生龙园做了题为《拉曼高光谱用于玉米种子霉变筛选检测研究》的报告：将拉曼高光谱应用于玉米种子霉变样本筛选，结果表明基于竞争自适应重加权算法（CARS）结合胚面和非胚面权重比例为3:7构建的偏最小二乘判别分析模型精度最佳，测试集精度可达90.63%。来自西北大学的硕士研究生郭梦君做了题为《基于表面增强拉曼光谱结合随机森林的水中多环芳烃定量分析》的报告，报告表明表面增强拉曼光谱结合RF可以实现水中多环芳烃的快速准确检测。随着微波电子学和微波测量技术的发展，微波频谱分析方法逐渐发展成为一种独立的快速无损测量技术。微波频谱分析技术已成功应用于许多领域的水分含量测量，包括粮食作物、轻工业产品和建筑材料等。来自中国矿业大学的田军博士设计了一款煤炭水分含量智能测量系统，其将微波频谱分析与距离加权K近邻（DW-KNN）算法相结合，实现了煤炭水分含量的快速无损测量。广州星博科仪有限公司的创办人罗旭东针对高光谱成像技术的应用现状做了题为《高光谱实时分类技术在机器视觉中的应用和发展》的报告，介绍了针对高光谱成像技术三维成像数据，数据量巨大问题的解决方案，以及在工业现场的实际应用。来自北京工商大学崔程同学在其报告《基于近红外高光谱成像的花生冻伤检测》中研究利用高光谱成像技术对花生是否冻伤进行定性检测研究，采用四种变量选择方法CARS、SPA、VCPA-IRIV、VCPA-G在全谱范围内选择出与花生冻伤相关的特征波长，并按照每个波长变量的重要性进行排序组合建立支持向量机模型，最终在保证一定判别准确率前提下筛选表征花生冻伤的特征波长，并通过光谱吸收峰解析花生冻伤光谱检测机理。来自西北农林科技大学的杨可博士和朱杰亮同学报告了使用介电光谱检测牛初乳中掺假的检测研究，介电光谱具有波长长、在乳中穿透深度大、散射影响小等优点，在非均质乳的在线检测中具有很大的潜力。杨可博士通过建立基于近红外光谱和介电光谱的初乳成熟乳含量定量鉴别模型来比较近红外光谱和介电光谱在定量鉴别掺假初乳中的性能。研究显示NIRS和DS均能清晰识别初乳中成熟乳的比例，但两种方法的识别特征完全不同。DS比NIRS能更好地预测初乳中成熟乳的掺假，在非均质液体食品的快速定量分析中具有良好的潜力；朱杰亮同学建立了一种基于介电光谱的成熟乳初乳掺假快速检测的新方法，利用合理的算法分析其影响因素和机理。多种最新检测仪器亮相，助力近红外光谱检测发展近红外技术的研究和应用离不开仪器技术的进步，本次会议得到了12家国内外知名仪器公司的大力支持，多家仪器企业也派出资深技术人员现场分享最新的产品和技术。来自无锡迅杰光远科技有限公司的技术总监兰树明做了题为《颗粒样品NIR漫反射光谱提高采样精度方法的研究》的报告，介绍了一种颗粒样品提高采样精度的方法，研究漫反射光谱化学计量学结果与粒度之间的关系，提出一种大光斑侧照式混合光学采样方法，扫描全部样品的漫反射光谱信息，并将颗粒产生的随机光谱噪声通过简单的平均方法实现有效抑制，提高颗粒样品的分析精度，使颗粒样品无需粉碎能够得到高精度的分析结果。海洋光谱的晏彬彬分享了如何在科研和生产中选择适合的近红外光纤光谱仪，介绍了海洋光学多款新款小微型近红外光谱仪，以大波段范围、高灵敏度、全谱波段信号优化为主要升级目标，有效的提升了仪器的稳定性，数据的可靠性。珀金埃尔默仪器公司的资深产品专员郁露也介绍了珀金埃尔默近(中)红外产品及应用进展。在大会组委会努力不懈的组织与全国近红外技术用户的热情参与下，第九届全国近红外光谱学术会议顺利闭幕。会议为国内外光谱科研工作者及专业技术人士提供一个持续、高效的沟通交流平台，促进了业内交流，提高了光谱研究及应用水平。会议不仅有国外专家的研究分享，还有国内从业数十年的资深专家传授经验，更有数位优秀的青年科研工作者和在读学生在本次会议中分享了最新的研究成果。从了解、质疑，到认可，中国近红外光谱技术经过长时间的发展、实践，现在已经逐渐被各领域用户接受、认可，目前近红外技术的应用研究和技术推广还处在迅速上升阶段。这不但得益于老一辈专家打下的坚实基础，更需要年轻学者和学生的不断进取。会议开幕式上获得第四届“陆婉珍近红外光谱奖” 的各位老师以及会议闭幕式评选的12位获得优秀青年报告奖的青年学者都是我们学习的榜样。

项目编号：0811-224DSITC3168项目名称：显微成像红外光谱仪预算金额：650.0000000 万元（人民币）最高限价（如有）：650.0000000 万元（人民币）采购需求：显微成像红外光谱仪 壹套（项目预算：人民币650万元，可以采购进口产品） 合同履行期限：合同签订且进口免税办理后6个月内本项目( 不接受 )联合体投标。

p style="text-align: center "便携式近红外光谱仪器应用技术交流会召开br//pp　　strong仪器信息网讯/strong 2018年11月17日，“便携式近红外光谱仪器应用技术交流会”在无锡召开。该交流会由中国仪器仪表学会近红外光谱分会苏沪工作站主办、无锡迅杰光远科技有限公司承办，超100人参加了此次会议。本次交流会由近红外产品相关从业者与近红外产品用户代表共同参与，研发、生产、应用三方从各自角度“发声”，探讨便携式近红外产业创新发展之路。br//pp　　为了凝聚苏沪及周边地区从事近红外光谱技术研究与应用的力量，近红外光谱分会在2017年4月23日成立苏沪工作站。成立这一年多时间里，苏沪工作站已发起和主办了多场近红外光谱技术论坛，苏沪工作站已经成为近红外光谱分析技术在当地发展的平台，促进了近红外技术更快的发展。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/d68d9a76-4c24-4053-9e84-7aa83e7b8c23.jpg" style="" title="IMG_4986.jpg"//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/1a18a9c7-98cc-426e-8ea2-36d561131cc7.jpg" style="" title="IMG_4988.jpg"//pp style="text-align: center "交流会现场/pp　　上世纪70年代的一台傅里叶变换中红外光谱仪器或80年代的一台拉曼光谱仪器的体积，可能会占据半个实验室那么大。而现在的傅里叶变换中红外光谱仪、近红外光谱仪、拉曼光谱仪已经做到了可手持大小。其中，小型化的光谱将在现场检测、实时测试等领域发挥巨大作用。来自德国杜伊斯堡-埃森大学教授的H.W.Siesler介绍到，相关市场调查报告所示，小型光谱仪器的市场预期在2021年将达到3亿美元，年复合增长率为15%。这个增长将以现场检测和日常生活消费类应用为基础。/pp　　不久前，巴西坎皮纳斯州立大学塞里奥.帕斯奎尼教授发表了一篇关于近红外光谱研究最新进展的综述文章。该综述主要从近红外的三大支柱——基础研究、化学计量学、仪器三方面展开评述。其中，关于光谱仪的研制进展，主要集中在专用仪器、过程分析仪器、微型/手持光度计、高光谱成像与成像仪器等方面。对此，南开大学教授邵学广也曾在多个场合表示，价格更便宜、速度更快、专用、特殊功能、灵活数据传输等是小型近红外光谱的发展方向。/pp　　日前，巴斯夫的初创公司TrinamiX推出了一款名为Hertzstü ck的小型红外传感器，采用了PbS探测器，波长范围为1000-3000nm。Hertzstü ck可以作为传感器芯片安装在智能手机的电路板上。TrinamiX希望到2022年消费者就可以用到这款近红外光谱。/pp　　那么，小型近红外光谱仪到底具有哪些优点和发展机会呢?当然，它也必然存在着一定的劣势和面临的困境。光瞻智能科技的罗苏秦对此做了深入分析，他指出，小型近红外光谱仪器具有低价、灵活、稳定、集成系统容易调整、即插即用等优势 而在光谱分辨率、扫描范围、灵敏度、长期稳定性、可靠性、精确性、仪器标准化等方面还存在着很多不足。小型近红外光谱仪的发展机会主要在于现场检测、消费者相关市场、工业4.0和过程分析、简单应用、可以使用第三方软件等方面 而威胁主要来自于大品牌以及众多同类产品的竞争对手、用户对近红外的接受程度、一些失败事例会打击用户对近红外的信息。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/877ac1eb-4dec-43b1-99f0-c4367141a7e1.jpg" title="IMG_4996.jpg" alt="IMG_4996.jpg"//pp style="text-align: center "杜伊斯堡-埃森大学H.W.Siesler分享/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/aa45e00b-ab40-4c61-a953-1efd8a06ce46.jpg" title="IMG_5012.jpg" alt="IMG_5012.jpg"//pp style="text-align: center "南开大学邵学广分享/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/316f2a9d-c51b-4948-98ce-da1060df85cc.jpg" title="IMG_5024.jpg" alt="IMG_5024.jpg"//pp style="text-align: center "光瞻智能科技罗苏秦/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/78f5ed78-b5e3-4f3b-9c8c-e54a49a20fb7.jpg" title="IMG_5190.jpg" alt="IMG_5190.jpg"//pp style="text-align: center "江苏大学陈斌致辞/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/89659a80-f3e0-4980-92bf-4dc7972608e3.jpg" title="IMG_4992.jpg" alt="IMG_4992.jpg"//pp style="text-align: center "华东理工大学杜一平致辞/pp　　此次技术交流会，国内外多家近红外光谱仪器厂商参与，分别介绍了其产品技术特点以及在研发、应用等方面的经验与体会。br//pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/144702d6-8454-415f-b29d-6088a6f3bddf.jpg" title="IMG_5067.jpg" alt="IMG_5067.jpg"//pp style="text-align: center "无锡迅杰光远科技有限公司 兰树明/pp　　迅杰光远2016年在无锡成立，核心业务是小型化近红外设备开发、建模服务及应用方案开发。针对目前中国近红外光谱技术应用中存在的问题，迅杰光远提出了研制“不操心易接受，在保障性能的同时尽可能低价格”的近红外光谱仪器，同时，致力于“保证光谱仪的一致性，实现远程建模，并且，建立一支专业应用团队来帮助用户维护仪器和模型”的发展目标。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/1ef359a8-b9fb-4417-ae6d-1abc239da0db.jpg" title="IMG_5085_meitu_2.jpg" alt="IMG_5085_meitu_2.jpg"//pp style="text-align: center "上海棱光技术有限公司 蔡贵民/pp　　由于近红外光谱分析技术的应用特点，使得近红外光谱仪器具有以下几个特点：更侧重光谱的信噪比，弱化光谱的分辨能力 丰富的光谱预处理算法，有效弥补仪器的一些硬件设计弱点 化学计量学与应用模型的结合，拟合能力强大，让仪器光谱更加相对化，仪器无需完成所谓的标准化光谱。蔡贵民结合上海棱光研制新款光栅扫描型近红外光谱仪的过程，介绍了一些研制体会，给大家一些解决方法以供参考。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/22fa5904-bbf8-4631-b30c-32c6877f607e.jpg" title="IMG_5127.jpg" alt="IMG_5127.jpg"//pp style="text-align: center "上海昊量光电设备有限公司--王亮/pp　　上海昊量光电设备有限公司是国内知名的激光及光电设备代理商，专注于光电领域的技术服务与产品经销。日前昊量光电与德国INSION GmbH公司签订了独家代理协议。德国INSION公司的产品，将集成光学技术应用到光纤光谱仪产品上，将光纤光谱仪所有光学元器件集成在一块基底材料上(One-chip design)，从而设计生产出了微型光纤光谱仪(厚度仅为9.5mm)。INSION超紧凑型光纤光谱仪广泛用于医疗检测，食品检测，农业机械，LED分选，化工在线检测，颜色测量，生化分析等领域。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/abb1cc79-e653-4efb-b178-7b149fcbbb85.jpg" title="IMG_5149_meitu_3.jpg" alt="IMG_5149_meitu_3.jpg"//pp style="text-align: center "济南海能仪器股份有限公司--吕江川/pp　　2017年，海能仪器与芬兰Spectral Engines Oy公司达成战略合作协议。Spectral Engines研发生产的基于MEMS技术的微型近红外光谱探测器NIRONE SENSOR，具有体积紧凑、完全可编程、高SNR和准确度、适合大批量生产、价格低、适合集成到在线或便携式设备等优点 结合丰富的光学附件、扩展附件等，为微型近红外光谱探测器的二次开发和研发提供了一种方便快捷的解决方案。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/18bd1fdd-fbb8-4a93-bdbd-a2b36d800ffc.jpg" title="IMG_5188.jpg" alt="IMG_5188.jpg"//pp style="text-align: center "北京伟创英图科技有限公司--姚建垣/pp　　姚建垣在分享中，谈到了对于便携式近红外光谱分析仪产业化的几点体会：尊重市场、谨慎开发，在眼花缭乱中有所为有所不为 做好定制化细分小市场精准服务。蚂蚁啃骨头大有作为 明晰用户检测需求，引导用户正确应用便携式近红外光谱检测技术，对检测误差需求要客观分析 便携分析仪可靠性、稳定性是最关键技术指标 做好产业化技术、批量化制造工艺是关键，软件是核心 温度是近红外光谱技术应用的最大隐患，小仪器大隐患。/pp　　对于近红外技术市场的推广姚建垣也发出了倡议：不过度消费市场，保护近红外光谱检测技术健康发展 不搞低价竞争，匠心做好产品制造，专心做好精准服务，留有共同发展空间，精心发展近红外光谱事业 近红外光谱技术的核心是应用，人的因素是最重要的，绝大多数的失败案例在于人的因素，加强应用培育、培训、指导、咨询工作极为重要 近红外光谱市场巨大，领域、行业应用众多，企业个体无法完全应付，应发展第三方服务业务，专业做好应用支持 近红外光谱技术解决了大量快检应用的痛点问题，得到了广泛的应用，同时，解决近红外光谱技术本身痛点问题也应受到关注，例如：模型应用难度、低含量检测预处理技术、批量制作工艺技术、仪器标准化技术等。/pp　　关于此次便携式近红外光谱仪器应用技术交流会，中国林业科学研究院杨忠研究员同时进行了手机网络直播，点击观看的人数已超过13000人次。/pp　　a href="http://m.zm518.cn/zhangmen/livenumber/share/entry/?sharerId=c548e416719741f89-3938&circleId=71025016342a14ee5-7a91&liveId=2042667× tamp=1542607429583&from=groupmessage&isappinstalled=0" target="_blank"strong直播回放||便携式近红外光谱仪器应用技术交流会/strong/a/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/3fae5447-4f00-42a2-800e-4e4a2e01ee52.jpg" title="微信图片_20181119154947_meitu_4.jpg" alt="微信图片_20181119154947_meitu_4.jpg"//pp style="text-align: center "用户与厂商交流现场/p

受天津科技大学的委托，天津市教育委员会教学仪器设备供应中心将以公开招标方式,对红外/近红外光谱仪等设备项目实施政府采购。现欢迎合格的投标人参加投标。　　一、项目名称：红外/近红外光谱仪等设备项目(招标编号：JG2011-003)　　二、招标内容：　　红外/近红外光谱仪等设备　　附件：采购货物一览表.doc采购货物一览表序号设备名称单位数量1电化学工作站/石英微天平（进口）套12红外/近红外光谱仪（进口）套13发光生物分子成像仪（进口）套14激光光散射仪（进口）台15悬浮芯片（进口）台16全自动多功能荧光显微镜（进口）台17真空离心浓缩仪（进口）台18台式高速冷冻离心机（进口）台19自动快速微生物鉴定系统（进口）台110毛细管电泳（进口）套111数字印刷机（进口）台1　　三、投标人资质要求：　　1.法人营业执照副本或加盖公章的复印件。　　2.法定代表人授权书(须有法人代表签字和盖章)。　　3.供应商应在招标前交纳1%的投标保证金，未递交保证金的投标将被拒绝。　　四、获取招标文件时间、地点及招标文件售价：2010年12月14日至2011年1月4日12：00止，每日8：30至16：30(法定节假日除外)在天津市教育委员会教学仪器设备供应中心计划科获取。招标文件售价为200元。标书一经售出，所收费用概不退还。　　五、投标截止时间及地点：2011年1月6日9：00前在天津市教育委员会教学仪器设备供应中心采购科，逾期收到或不符合规定的投标文件恕不接受。　　六、开标时间及地点：2011年1月6日9：00在天津市教育委员会教学仪器设备供应中心201室。　　七、凡参加投标的投标人均被视为接受上述采购项目的招标要求。投标人如对本招标文件有疑义的，请在开标截止日15日前以书面形式送达本中心，逾期将视为认同本招标文件的公平、公正性。　　八、采购代理机构：天津市教育委员会教学仪器设备供应中心　　联系地址：天津市河东区万新村嵩山道　　邮政编码：300162　　网 址：211.81.21.157　　电子邮箱：gyzx@tj.edu.cn　　联系电话：(022) 24372057　　传真电话：(022) 24372057　　联 系 人： 刘刈 邓国彬　　开户银行：工行万新村支行　　帐 户：0302011429300093709　　采购单位：天津科技大学　　采购代理机构：天津市教育委员会教学仪器设备供应中心　　2010年12月14日

p　　2016年3月31日，科技部在上海组织召开了863计划地球观测与导航技术领域“星载热红外高光谱成像仪工程样机研制”课题验收会。br//pp　　相对于可见光和短波红外，在热红外波段进行高光谱遥感研究具有独特优势。通过搭载机载或者卫星平台来获取地物的热辐射精细光谱信息，可以更有效地识别地物、分辨目标，在地质勘察领域发挥重大作用，同时热红外高光谱成像仪也可以广泛地用于地表温度探测、城市热流分析、环境灾害监测及矿蚀岩的识别等领域，我国的业务部门对热红外高光谱数据需求迫切。该课题在国内首次完成了星载红外高光谱成像载荷总体设计，提出并验证了“推扫成像+延伸波长热红外探测器+色散型分光组件+背景抑制模块+机上实时定标”的总体技术路线，关键技术取得突破，成功研制了我国首台具备自主知识产权的机载热红外高光谱成像仪。/pp　　上述成果已成功地完成了飞行验证。课题成果对进一步推动高光谱红外成像遥感在国土资源管理、矿产资源调查、污染气体控制、地表温度监测等领域的应用具有重要意义。/ppbr//p

p　　在庆祝《 Spectroscopy》创刊30周年之际，该刊邀请多位a href="http://www.instrument.com.cn/zc/255.html" target="_self" title="" style="color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 112, 192) "strong近红外光谱/strong/span/a技术领域的专家评论该技术的发展现状，并对未来的发展趋势做出预测。/pp　　尽管近红外光谱不属于特别灵敏的分析技术，但由于该技术具有不需要样品预处理的特点，其非常适合于过程监测、材料科学和医疗等领域的应用。该刊邀请了多位本领域的专家就近红外光谱技术新进展、近红外使用者面临的挑战、应用领域以及该技术的未来发展趋势进行评论。/pp　　a style="COLOR: rgb(192,0,0) TEXT-DECORATION: underline" title="" href="http://www.instrument.com.cn/news/20150911/172248.shtml？" target="_blank"strongspan style="COLOR: rgb(192,0,0)"近红外光谱技术发展现状评述(上)/span/strong/a/pp　　strong应用领域/strongbr//pp　　前面我们已经提到了很多近红外光谱的应用领域，下面将进一步介绍当前的一些重要应用以及一些新兴的应用领域。/pp　　Dardenne说：“近红外光谱始于上世纪60年代Karl Norris在农业领域的工作，我相信，农业依旧是该技术的主要应用领域，尤其是动物饲用价值的测定。” Igne同意这一观点，认为农业包括农作物、动物、林业和土壤是近红外最重要的应用领域。/pp　　三位专家都同意制药工业是当前另一个重要的应用领域。“在制药领域，制药企业和监管者已经从连续生产解决方案中获得了巨大的效益。”McGeorge说，“这一生产方式的改变要求对连续生产过程进行验证，以保证生产过程处于稳定状态并生产出合格的产品。”McGeorge进一步指出，如果没有像近红外光谱这样的无损测量技术用于每一个生产单元来确保药物配方的一致性，这种生产方式的转变不会得到快速实施。/pp　　但是，Igne对近红外在制药工业中的应用略持悲观态度。“与已建立的传统方法相比，监管限制了近红外光谱技术的使用。”他说，“随着监管负担的减轻，近红外将会更容易地用于生产过程的常规控制中，类似于温度和压力传感器。”/pp　　McGeorge认为，最大的挑战是正在尽力设计的全球监管体系下的光谱解决方案，因为每个国家和地区都有自己的要求。“目前，这些需求尚不明确，每位应用者都需要与各自的卫生主管部门进行反复又艰难的协商。”他说：“这些应用的监管路线图尚不清晰。”但是，McGeorge还是看到了已经取得的进展。他说：“情况正在发生改变，EMA发布了在制药工业应用近红外光谱的最终指南，FDA制定的指南草案正在审查中。”而且，ASTM E55委员会正在积极制订用于药厂多个环节的光谱在线和旁线分析的标准方法。McGeorge说：“通过这些努力，与早期的实施者相比，近红外的实施蓝图将会变得更加清晰和容易。”/pp　　专家们认为生物医学是近红外光谱重要的新兴应用领域。 “近红外光谱用于生物医学分析的大部分理论(吸收信号与散射信号的分离)工作已经完成，有望可以用来提高监测肿瘤和控制血糖的能力。”Igne说，“近红外光谱仪可以用在病人床边，对患者来说是重大的福音。” Dardenne指出近红外光谱用于生物医学，必需进行缜密的验证工作，一个小的错误将会带来严重的后果。/pp　　Igne说，在传统的近红外应用领域，取样和光谱采集方式的改进使得该技术更高效，并在拓展新的应用对象。他认为，尽管在近红外光谱技术基础认知方面已经进入成熟期，但依旧存在挑战。Igne说：“如何确保从过程分析界面获取高品质光谱以及如何从样品中采集到最相关的信息，仍然是近红外光谱技术所面临的困难。”/pp　　strong近红外在生物制药中的作用/strong/pp　　近期制药企业迅速转向蛋白质产品，这为近红外光谱提供了一个新的应用领域。/pp　　“对生物制药企业，将近红外光谱用于过程分析，在上游监测细胞的生长，在纯化过程表征蛋白质，这可带来很大的效益。”Igne说，“许多研究团队和企业已经投入了大量时间和资金，将近红外光谱技术应用于生物反应器的监控，并取得了成功。”/pp　　“发酵对于近红外来讲是一个棘手的应用”Dardenne提醒说，“近红外检测的是NH键而不是大分子上NH的构型。”他补充说，近红外光谱可用来测定一种确定的蛋白质或氨基酸，近红外结果必须与真实值进行比较，不能表达为绝对值，而是要表达为相对于总氮含量的数值。/pp　　Igne和McGeorge指出，近红外用于生物制药领域的根本问题是水的存在。McGeorge说：“水在近红外光谱区吸收很强且谱带宽，在发酵过程中，水会降低近红外光谱提供有效信息的能力。”/pp　　strong近红外光谱联用技术/strong/pp　　分析化学中，联用技术通常是指将几种独立的分析技术组合到一起的检测方法，例如气相色谱-质谱联用或液相色谱-红外联用等。下面是专家们对近红外联用技术的观点。/pp　　“我们课题组已将将近红外和中红外光谱数据进行了融合，也把草料的近红外光谱与粪便的近红外光谱组合以更好地预测消化率。”Dardenne说，“我们期望着NIR–Raman便携式联用仪器，甚至NIR–Raman–XRF便携式联用仪器。”/pp　　Igne认为近红外成像的出现就是这类技术的实例。他说：“尽管传统的遥感技术已经应用，但是随着无人机的发展，低成本的近红外化学成像数据将会越来越多地用于农业和自然资源管理领域。”他补充说，近红外化学成像也可用于食品工业(例如禽类和新鲜水果)和制药工业的连续生产单元，实时监测产品的品质。/pp　strong　未来的发展/strong/pp　　专家们对近红外光谱及其仪器的未来发展意见不一，但成本问题却是共同关注的。/pp　　“我期望低成本微型近红外光谱系统能得到广泛应用，这些系统通过无线方式与互联网连接，能够像当前生产过程中pH值探针或压力传感器一样以常规方式得到应用。”McGeorge说，“近期基于LVF的超小型光谱仪的商品化，就是一个证明实例。随着这类仪器的不断应用，其局限性就会不断暴露，在此基础上再进行改进完善，从而进一步应用于更苛刻要求的场合。”他认为随着这类仪器成本的降低，近红外光谱仪会在主流商店得到应用，甚至有可能集成到手机上。/pp　　Dardenne提到了高光谱成像系统成本降低来带影响，“就仪器而言，高光谱相机的价格将下降，使其可应用于更多领域。” Dardenne预测，高光谱成像系统将会像经典仪器一样得到实际应用，但是它能够检测到更低含量水平的污染物 同时，高光谱成像系统将会与无人机集于一体。Dardenne 说：“我们将会看到携带高光谱成像系统的无人机，用于提升精准农业水平，更有效地使用化肥和农药。”/pp　　Igne认为，近红外光谱仪器应用于工业现场，除了成本问题，还要将仪器的分辨率、信噪比与仪器的稳定性和耐用性综合起来考虑。他认为仪器公司将会沿着两条路发展，“原有仪器公司将会继续提升现有仪器系统的性能，而新仪器公司将会致力于设计针对特定应用的专用型仪器，不像研发实验室所用的仪器包罗各式各样的功能，这些专用仪器的功能专一。”他说：“这将显著降低仪器的成本，促进近红外技术在工业中的应用，因为成本和维护一直是制约该技术推广应用的主要障碍。”/pp　　Igne预计会研发出更多的多技术联用仪器，以将数据融合并能更全面地获取样品的信息。（全文完）/ppbr//p

近日，青岛星空智程康复中心进行了自闭症体医融合试点项目——脑科学相关研究，该项研究对自闭症儿童进行了全面的评估测试。本次研究就是由山东体育学院脑科学研究团队硕士研究生，参与儿童运动干预的研究。调查影响运动干预改善自闭症儿童问题行为因素的研究，进而快速帮助自闭症儿童改善问题行为。功能近红外光谱（functional Near-Infrared Spectroscopy,fNIRS）技术的是一项成熟的无损检测技术，可对组织血氧进行非侵入的检测，是从前额叶和运动皮层获取脑氧信号的一种常用的、有效的方法；近红外光谱设备经光源不断发出700-900nm的近红外光线进入人体组织，并通过探测器检测被氧合血红蛋白（Oxygenated Hemoglobin,HbO2）和还原血红蛋白（Deoxygenated Hemoglobin,Hb）吸收的近红外光谱，以此持续监测人脑活动。此外，便携式近红外光谱设备可以在运动状态下监测儿童的大脑功能。与其他非侵入性脑功能磁共振成像、脑电图检测技术和计算机断层成像相比，近红外光谱在儿童脑功能研究中具有以下优势：1、适中的时间和空间分辨率，这不仅可以检测大脑组织微循环中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化，还能够有效避免心率及呼吸对血氧信号的干扰。2、便携方便，且测试过程中对被测试者的限制较小。3、可进行运动状态下的实时监测，更适合检测运动对脑功能的影响。目前，近红外光谱技术已广泛应用于脑功能研究和神经影像学研究当中，此外近红外光谱仪因其易于穿戴并具有良好的空间分辨率等特性，在脑机接口（brain-computer interfacing,BCI）领域也获得了长足的发展。最关键的是，该台仪器无辐射！研究团队介绍山东体育学院脑科学研究团队现有教授1人,副教授1人,在读研究生13人,其中在读博士研究生1人,在读硕士研究生12人。董贵俊，博士，教授，博士生导师，山东体育学院运动与健康学院副院长，主要研究领域为运动生理学及运动医学，研究方向为运动损伤修复分子机制。已在国内外《Food Chemistry》、《JCIT》、《体育科学》、《中国运动医学杂志》等权威杂志发表论文20余篇，其中SCI5篇，EI3篇，CSSCI检索及中文核心期刊15篇。李可峰，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为科学健身与健康促进。已在国内外《Environmental Microbiology》、《微生物学通报》、《中国运动医学杂志》等权威杂志论文数篇，主持完成山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目、山东省研究生教育创新计划项目等多项省部级课题。团队成员主要从事运动康复、运动人体科学、运动训练、体育教育训练学等工作，团队组成多元化，涉及到儿童脑功能测试和康复训练也有科学的理论支撑。研究团队成员通过量表调查的方式对自闭症儿童进行了表达/语言沟通、社交能力、感知/运动能力、健康/生理/行为等方面进行了科学具体的测试及评分。团队拥有三台国内先进的便携式近红外光谱仪器设备，光源为两波长LED，通道最高可达63通道，时间分辨率最高可达100Hz，该设备已在国内五十余家顶级单位形成示范应用。通过脑近红外功能成像仪器（f-NIRS）对孤独症儿童静息状态下脑功能连接以及任务状态下脑功能激活进行了测试与评估。

[报告简介]本次报告中，Ji-Xin Cheng教授将介绍一种新型的、突破性的亚微米红外光谱学技术，该技术基于光热红外 (O-PTIR)原理，克服常规红外光谱在应用中一些不足之处，开创性的提供了：- 亚微米的空间分辨率- 非接触反射模式下的高质量红外吸收光谱，且没有散射/色散像差。- 可以与水溶液兼容的红外测量- 同时/同地/亚微米分辨的红外+拉曼技术 在报告中，Ji-Xin Cheng教授将阐述亚微米红外光谱和同拉曼光谱技术基本原理，结合前沿研究进展及有影响力文章，深入分析此技术在生命科学、颗粒/微塑料、聚合物和失效/缺陷分析等广泛领域的应用，并展开详细的讨论。[报名注册] 您可通过点击此链接https://www.koushare.com/lives/room/252140或扫描下方二维码报名注册此次会议。[报告时间]2021年6月2日 19:00 -20:00[主讲人介绍]Prof. Ji-Xin Cheng，波士顿大学Theodore Moustakas光子学与光电子学讲座教授Ji-Xin Cheng教授于1989年至1994年就读于中国科学技术大学。1994至1998年在中国科学技术大学攻读选键化学博士学位。研究生期间，他先后担任研究助理在Universite Paris-sud进行振动光谱学研究和香港科技大学(HKUST)进行量子动力学理论研究。在香港科技大学完成了超快光谱学博士后培训后，他加入了哈佛大学Sunney Xie的研究团队开展博士后研究工作，在那里他率先开发了CARS显微镜用于细胞和组织的高速振动成像。Cheng于2003年加入美国普渡大学，担任Weldon生物医学工程学院和化学系助理教授，2009年晋升为副教授，2013年晋升为正教授。Cheng于2017年夏天加入波士顿大学，担任届Theodore Moustakas光子学与光电子学讲座教授。Ji-Xin Cheng教授和他的团队在化学成像的创新、发现和临床转化方面一直走在国际前沿，并由于其在振动光谱成像领域的贡献，获得了2020年匹兹堡光谱学奖、2019年OSA应用光谱学协会Ellis R. Lippincott奖、2015年Coblentz协会Craver奖。Cheng发表了超过260篇同行评审文章，H-index为81(谷歌学术)。他总共获得了超过3000万美元的联邦机构研究资金支持，包括NIH, NSF, DoD, DoE和私人基金会(包括Keck基金会)。2014年，他作为共同创始人创立了Vibronix Inc公司，以医疗设备创新拯救生命为使命。Cheng是美国光学学会(Optical Society of America)会员、美国医学与生物工程研究所(American Institute of Medicine and Biological Engineering)会员、《科学进展》(Science Advances)杂志副主编。

仪器信息网讯 2016年6月28日，由仪器信息网主办的第五届光谱网络会议(iCS 2016)开幕，本次会议得到了中国仪器仪表学会近红外光谱分会的支持。会议依托成熟的网络会议平台，致力于为国内的广大光谱工作者提供一个突破时间地域限制的学习平台，以促进业内交流，提高光谱研究与应用水平。并让大家足不出户便能聆听到光谱专家的精彩报告，节省时间和资金成本。　　本届网络会议为期三天(6月28日-30日)，设有近红外光谱、原子光谱、拉曼光谱等三个主题专场，其中原子光谱还设有食品，生物、医药，环境等三个分会场。会议共邀请了28位光谱领域的专家学者为大家介绍光谱技术的最新进展及应用，吸引了3000余人次的光谱用户报名参加。　　6月28日上午，会议首先举行了近红外光谱专场会议，作为近20年来发展最为迅速的高新分析技术之一，近红外光谱在科研和生产中发挥着越来越重要的作用，也得到了越来越多的用户的关注，本次会议中报名参加近红外专场会议的用户也达到了近700名。　　会议中中国农业大学教授闵顺耕、华东交通大学首席教授刘燕德、中国农业大学教授严衍禄分别就显微近红外光谱成像技术、水果品质近红外光谱在线检测技术、近红外分析技术在农产品质量控制中的应用做了精彩报告，并对广大网友的提问做了耐心解答。　　闵顺耕教授在报告中介绍说：“光谱成像技术是光谱分析技术和图像分析技术的结合 光谱成像可同时获得物质的光谱信息和空间分布信息。近红外光谱成像技术正逐渐成为对样品表面进行高品质光谱分析的一种有效手段。”　　据介绍，近红外光谱成像技术包括：LED+滤光片，光栅型、Hadamard型、AOTF型和干涉型等种类。采用光谱特征提取方法，将近红外显微光谱图像进行特征分离，可得到目标成分的分布情况和浓度信息 能够发现微小颗粒成分的存在，为异物检出和污染物测定提供了新的参考方法。　　刘燕德教授带领研究团队经过多年扎实基础研究工作，在2015年建立了一套完整的水果糖酸度及农药残留快速无损检测理论方法，并成功研制出具有自主知识产权的水果糖酸度及农药残留快速无损检测与分选装备。在本次光谱网络会议中刘燕德从近红外在线检测原理与装置、国内外水果内部品质检测报道、水果内部品质在线检测研究等方面详细介绍了近红外光谱技术在水果品质分析中的应用。刘燕德教授研究团队　　严衍禄教授是国内最早开始近红外光谱分析的研究人之一，自20世纪80年代初，组建中国农业大学近红外光谱分析实验室后，三十余年来，严衍禄教授团队一直从事近红外光谱分析工作。报告中，严衍禄教授介绍了近红外光谱分析及其在我国的发展、近红外光谱分析技术发展的限制因素，以及在我国新的经济形势下，近红外光谱分析技术所能发挥的作用。　　严衍禄教授表示：“我国经济转型升级关键时期需要建立发展产品质量信息服务系统，近红外光谱分析可望成为该系统的核心技术。当前需要研发的是产品近红外光谱的自动采集、(质量信息处理)云平台与 (时空动态变化的区域)云模型的建设与应用。”严衍禄教授在iCS 2016直播现场作报告　　此外，本次光谱网络会议也得到了安捷伦、赛默飞、海光仪器、雷尼绍、珀金埃尔默、聚光科技、岛津、耶拿、上海光谱等知名仪器公司的赞助和大力支持。第五届光谱网络会议赞助企业　　iCS 2016 为期三天(6月28日-30日)，精彩还在继续，报名参会请点击：第五届光谱网络会议(iCS 2015)。　　附录：　　“光谱网络会议”(iConference on Spectroscopy，简称iCS)由仪器信息网于2012年首次发起举办，致力于为国内的广大光谱工作者提供一个突破时间地域限制的免费学习平台，以促进业内交流，提高光谱研究与应用水平。并让大家足不出户便能聆听到光谱专家的精彩报告，节省时间和资金成本。　　“光谱网络会议”迄今已成功举办四届，自举办以来，该会议得到了中国仪器仪表学会近红外光谱分会、北京光谱学会、中华环保联合会环保技术标准专业委员会、农业部环境质量监督检验测试中心、中国科学院地球环境研究所、清华大学分析中心、北京服装学院应用化学实验室等业内众多学会组织、高校、科研院所、检测机构的光谱专家的支持，先后有60多名光谱专家接受邀请为业内用户带来精彩报告，已有超过一万人次的光谱用户通过该平台了解了光谱技术进展及其最新应用。

南开大学化学学院 段潮舒 韩丽 刘煦阳（导师：邵学广）2022年11月28-30日，第八届亚洲近红外光谱会议（ANS2022）以网络会议形式召开。来自6个国家的约70位代表参加了此次大会，中国有9位代表出席。韩国汉阳大学的Hoeil Chung教授在开幕式上致辞，对所有参会的老师、同学和厂商代表表示热烈欢迎。本次会议有大会邀请报告（plenary lecture）2场，主题报告（keynote presentation）和口头报告（oral presentation）34场，墙报（poster）29篇。其中，口头报告分为4个会议单元（session），主题分别是：“农业食品材料”、“高光谱成像”、“基础科学与化学计量学”和“先进技术和药物应用”。本次会议内容丰富，从多角度展现了近红外光谱技术的最新研究和应用进展，以下从四个方面加以概述。1、化学计量学方法与应用研究化学计量学方法是历届近红外光谱会议的重要主题，本次会议安排了一场大会邀请报告，题为“Key aspects to increase the robustness of NIRs prediction models”。报告者强调了数据质量对建模的重要性，介绍了稳健模型建立的四大关键部分，分别是校正集的选择、参考值的质量、光谱数据的质量、预测模型的开发和评估（预处理方法、回归方法等）。在实际应用中，由于近红外光谱预测模型是动态的，应该定期对模型进行监控和更新；来自南开大学的邵学广教授进行了题为“Chemometric studies for analyzing temperature-dependent near-infrared spectra”的报告。报告着重讲述了利用温控近红外光谱技术结合化学计量学方法，可通过提取随温度变化的水光谱信息，从而理解水结构的复杂性以及将水作为探针可以探测溶液或生物体系中分子的定量信息和结构变化；来自日本国家农业和食品研究院的Akifumi Ikehata教授带来了题为“Extended molar absorption coefficients of confined water in reverse micelles”的报告，提出了基于浓度的扩展摩尔吸收系数分析方法，当水与表面活性剂的分子比超过一定值时，可以准确检测到反胶束中核心水的存在，有利于更好地理解限域环境中的分子行为。深度学习是化学计量学领域发展的前沿方向之一，本次会议中也有与深度学习相关的研究。来自新加坡南洋理工大学的Ying Zhu教授带来了题为“Chemometrics and deep learning models for classification of spectroscopic data with application to detection of colon polyps”的报告，介绍了基于CNN的预测模型可用于区分癌前腺瘤状息肉和增生性息肉，优于PCDA和PLSDA模型；来自韩国江原大学的Nam-Wook Kim介绍了利用可见-近红外高光谱成像技术，基于卷积神经网络（CNN）模型预测紫玉米的花青素含量，与高效液相色谱测定结果相比，深度学习模型的预测准确度可以达到93%，有利于后续智能育种技术的应用；同样来自韩国江原大学的Hong-Gu Lee利用3D-卷积神经网络进行蜂螨分类。此外，还有多场化学计量学方面的报告，研究内容涉及了各种定性定量模型的建模方法，对扩展近红外光谱的应用范围和改善模型具有重要作用。总结以上的报告，我们深切体会到：化学计量学方法种类较多，使用者应该从原理入手学习，加强对每类方法原理的理解和学习，更有利于新方法的开发和已有方法的推广应用。2、高光谱成像技术作为近红外光谱技术的发展前沿，高光谱成像技术的发展和应用越来越引起大家的关注。本次会议安排了一场题为“Spectral imaging technologies for agricultural applications” 的大会邀请报告。报告者着重介绍了高光谱成像的原理和仪器技术的发展，以及在苹果损伤、在线家禽检测、蔬菜全表面新鲜度检测等领域的应用；来自韩国忠南大学的Byoung-Kwan Cho教授带来了“Application of hyperspectral imaging for quality measurement of agricultural materials”的报告。报告首先强调了农产品质量控制对于整个农业生产行业的重要性，并介绍了高光谱成像技术在水果瘀伤检测、压力植物监测、种子活力分选和食品掺假检测等农产品质量控制中的应用，最后提出高光谱成像技术作为农产品质量控制的新兴手段，具有快速、准确、无创的检测特点，并有望代替传统检测方法；来自泰国朱拉隆功大学的Sureerat Makmuang报告了其通过改进的自组织图和近红外高光谱成像识别杂草稻的工作，首次对栽培稻种子中的杂草稻进行原位高光谱成像，并通过监督自组织图分类，达到了88%以上的分类准确率。通过以上报告，我们发现，本次会议与高光谱成像技术相关的研究多集中于食品、农产品的质量控制等，极大地拓展了近红外光谱的应用。不过，大家也认识到，虽然高光谱技术是获取综合信息的高效手段，但高光谱的测量及数据处理技术仍需要进一步发展。3、先进技术与药物应用先进技术和药物应用也是本次会议的重要主题。来自泰国农业大学的Sirinad Noypitak教授带来了“A portable moisture content meter using near infrared spectroscopy with real-time data report on a smartphone”的报告。该报告介绍了一种基于近红外光谱技术的新型便携式水分测定仪，在测量的时候可以在智能手机上显示实时数据报告。通过应用程序控制近红外光谱仪，在智能手机上实时采集、显示和处理光谱数据，非常适合在锯木工厂中的实际应用；来自韩国汉阳大学的Eunjin Jang介绍了用近红外透射光谱检测不同病变的胆汁，通过主成分聚类分析可以准确识别出患有胆囊癌的胆汁样品。这些研究大大拓展了近红外光谱技术在疾病诊断、制药方面的应用，未来可逐步实现准确控制药物中的有效成分含量、精准医疗等。4、农业食品材料农业、食品和材料一直是近红外光谱技术的重要应用领域。来自印度贾达普大学的Rajib Bandyoypadhyay教授带来题为“Estimation of total alkaloids in Cinchona bark using a developed portable NIR”的报告，该报告使用便携式近红外光谱仪测定金鸡纳树皮中总生物碱（一种抗疟疾药物）含量，对近红外光谱进行PLS回归分析，与重量法评估的结果相比，达到了很好的预测结果。不仅如此，该研究还开发了包含图形用户界面和校正程序的软件，通过对软件进行适当的修改，便携式光谱仪还可用于植物及其产品中的其他标记分子的含量测定；来自尼泊尔特里布文大学的Milka Nakarmi介绍了近红外光谱检测鸡肉中的微生物菌落的应用，该研究以标准平板计数法检测细菌的污染情况作为参考，对885-1680 nm范围的光谱建立的模型对大肠菌群预测效果最好，这为近红外光谱技术用于提取微生物信息发展了新的应用。在本次会议中，很多研究工作集中在农产品和食品质量评估，实用性的特点较为突出。理论指导实践，实际应用也将当下的需求反馈于理论方法的研究，与此同时研究工作者从需求入手，深入分析了解研究对象的特性，针对这些特性设计了更适用的仪器或测量方法，更好地满足实际的生活生产需要。本次会议利用网络平台进行在线直播，整个会议日程安排紧凑有序。全世界各地参会者通过网络平台交流与学习，无论在学校、在家、还是在公司，都可以聆听专家们的报告，而且还可以在问答区进行发言和提问。除了精彩纷呈的报告，本次会议还采用线上墙报的形式，参会人员采用录制音频配合图像的形式为大家展示墙报，以直观的图像和图表展示主要内容，再配以简洁明了的讲解说明，让大家快速了解研究内容。此外，线上墙报不受展示时间的限制，大家可以在网上多次观看。特别值得一提的是，会议中，数位中国代表给我们带来了精彩的报告，但中国参会代表还是较少，期待更多的国内学者今后为大家带来精彩的报告，继续扩大中国在国际会议的影响力。第八届亚洲近红外光谱会议圆满落幕，探知建模新方法，洞悉成像新世界！下一届亚洲近红外光谱会议将在印度加尔各答举办，让我们共同期待能与大家面对面地交流学习！

日前，联光元和（上海）企业发展有限公司完成天使轮融资，由上海联和1亿元独家投资。本轮资金将用于超光谱成像仪、连续波白光激光器等高端科学仪器与应用装备研发。联光元和创立于2021年1月。凭借研发团队在空间光调制技术、表面耦合诱导等离子体及其多级放大技术在光学中的应用、基于高熵玻璃材料实现的BPAWR－SACM光过程等诸多领域形成的基础研究成果和大量原始技术创新，企业将致力于在光谱成像、光源系统与光加工技术三大板块形成系列产品，在科学仪器与先进加工领域为中国制造提供核心力量，并积极参与全球顶尖科研仪器与高端装备的市场竞争。目前，联光元和在研产品透射式时间分辨角分辨超光谱成像仪和连续波白光激光器进展顺利。首台超光谱成像仪原型机将于2022年9月问世，涵盖瞬态／稳态、能级寿命、散射／振动谱、高光谱／光谱等分析功能，可替代大部分传统光学仪器，如紫外可见分光光度计、红外吸收光谱仪、荧光光谱仪、拉曼光谱仪等，广泛应用于材料分析、环境监测、生化检测、医疗诊断等。6月15日，公司科研团队参与的项目成果以“Design of coherent wideband radiation process in a Nd3＋－doped high entropy glass system” 在线发表于自然杂志子刊Light：Science＆Applications，首台连续波白光激光器亦将于2022年10月问世。该激光器可实现宽谱段（400－800 nm）的空间相干光输出，或调制后以单一频率窄线宽的激光模式进行输出，未来可实现将传统的车、铣、刨、磨、铸、锻、焊与新兴的3D打印技术整合在光加工中心系统上。通过控制光束的束腰半径，可实现从10μm－100nm范围的高效率加工，填补了既有的机械加工与电子束刻蚀间的空白，为MEMS尺度的加工提供更多的手段和空间。

2012-2021年，光谱仪器及技术突飞猛进，相关的新产品、新技术层出不穷：拉曼、近红外、激光诱导击穿光谱、太赫兹、高光谱、超快光谱、光谱成像......不仅给科研注入了新的活力，更是给企业带来了客观的经济效益。“光谱十年”之际，仪器信息网特别策划《点亮光谱仪器 “高光”时刻》系列活动，以期盘点光谱仪器及相关技术的突出成果，展现光谱仪器及相关厂商的“高光”时刻。本期我们邀请到了Quantum Design技术销售工程师赵经鹏给大家分享红外光谱的最新进展。技术销售工程师 赵经鹏仪器信息网：过去十年间，哪些光谱技术的进步让您印象深刻？赵经鹏：红外光谱（Infrared spectrometry）主要分为色散型红外光谱仪和傅里叶变换红外光谱仪两大类，是研究分子结构和化学组成的有力工具。经历现代分析仪器的飞速发展，红外光谱仪器已经从单一的测试光谱数据演化为红外化学成像系统，在兼具红外光谱和化学成像的同时，在样品兼容性、信噪比、空间分辨率、测量模式等方面有了质的飞跃。由于红外化学成像系统自带测量快速、高灵敏度、检测用量少等优异属性，在材料、化工、环保、地质、环境等领域应用广泛。仪器信息网：截至目前，贵公司有哪几款光谱仪器曾经获得“科学仪器优秀新品”奖 ？该仪器研发的背后有什么样特别的故事？ 赵经鹏：公司始终致力于引进先进的红外光谱技术，拥有满足不同用户需求的一系列优秀红外仪器产品。其中纳米傅里叶红外光谱仪Neaspec和微秒级时间分辨超灵敏红外光谱仪IR-Sweep在探寻红外光谱测量极限上展现了独特的魅力，先后获得科学仪器优秀新品奖。近期，我司引进了非接触式亚微米分辨红外拉曼同步测量系统PSC-mIRage，该设备填补了Neaspec与传统红外光谱仪之间的空白区域，实现了亚微米级（~500nm）的空间分辨率，同时大大提升了红外仪器测试的制样兼容性，为众多研究领域的技术需求提供了对应的解决方案，获得了2019年度科学仪器优秀新品入围奖。仪器信息网：获奖产品的销售情况如何？解决了哪些关键问题？有哪些典型用户或典型的应用案例？行业影响力及用户的反馈情况如何？赵经鹏：传统的傅里叶红外光谱仪FTIR，由于空间分辨率有限（5-10 μm），且光谱准确性受到弹性光散射所产生的米氏散射效应(Mie scattering effects)的影响，使得直接在亚微米尺度上研究生物和材料样品的化学结构信息变得十分困难。而全新一代非接触式亚微米分辨红外拉曼同步测量系统PSC-mIRage，克服了传统FTIR技术的衍射极限和米氏散射效应，红外光谱空间分辨率达到500 nm，无需对样品进行标记，不再需要衰减全反射（ATR）技术即可进行厚样品测试，且能够无接触和无损检测样品，全程对样品无污染，为相关应用领域的研究提供了新的思路。聚焦于微塑料领域的小尺寸、微观形貌以及成分鉴定等监测难题，需要采用多组合分析测试方法对其进行监测。非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统mIRage采用专利的光学光热红外技术(O-PTIR)，将光学显微与微区红外结合，一举突破了传统傅里叶红外光谱(FTIR)及衰减全反射红外光谱(ATR-IR)的分辨局限，实现了亚微米级的空间分辨率，让尺寸1 um的微塑料追踪、监测和研究成为可能。针对像治疗COVID-19的关键医药领域，药品中有效组分和辅料的剂量控制及分布情况将直接影响药品毒性窗口与治疗窗口间的平衡，PSC-mIRage的大视野范围成像和高空间分辨率的特点使得其作为指纹分析手段并结合化学计量学方法，成为医药研究不可或缺的工具。 在考古/文物鉴定方面，PSC-mIRage非接触式的测量模式与文化遗产研究的结合将最大程度保护艺术品的完整性。测试过程中极大减少了珍贵样本的提取量，在不破坏样品的情况下实现光谱和红外成像的完整表征，为表面粗糙、凹凸不平、弯曲、珍贵的样品提供了有力检测手段。图是梵高的画作L’Arlésienne 的极小碎片。PSC-mIRage的优异性能使光谱技术的应用范围得到了极大的扩展，能够获得常规的FTIR，ATR以及AFM-IR技术所不能得到的检测效果。除了上述领域外，PSC-mIRage的应用还扩展到了高分子多层膜/纤维，生命科学的细胞探测、司法物证分析、农业食品加工/运输过程中组成变化的动力学监控、产品分类和来源鉴别、鉴别半导体器件有机污染物提升良品率、土壤的物理和化学变化等。截至目前，借助非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统，仪器科研人员已在Nature Nanotechnology， Advanced Science， Angewandte Chemie International Edition，Science Advances等众多高水平期刊发表文章。仪器信息网：贵公司光谱仪器的生产工艺是如何把控的？在产品的质控及生产车间管理方面有什么独特的地方？ 赵经鹏：非接触式亚微米分辨触红外拉曼同步测量系统mIRage采用新传感技术和微电子技术，向数字化、智能化、高精确度、耐特殊介质、特殊环境、能测量极限参数、非接触测量模式的方向发展。在生产工艺流程方面，该仪器公司负责设备光路设计、产品研发组装、出厂测试及质检环节，部分零配件如QCL激光器等主要是由厂商采购获得。公司针对不同产品设立了北上广零配件仓库，为客户的售后服务提供诸多保障，有效防止零配件短缺等不确定性状况出现，确保仪器得到高效利用。Quality部门的工作人员对设备进行出厂检测，主要包括仪器的外观、电路、光密封性、样品标样测试比对等。在这里，质检人员将对可见光/红外光镜头及光路调制等核心功能进行检验，确保光学平台平整无倾斜，检测精度可达纳米级别，确保核心部件的制造工艺合格合规。研发部门致力于将仪器系统功能综合化：将计算机、电力电子器件和光路控制更紧密的结合，软件可实现对所有系统组件的控制，包括红外激光光源的校准(升级后)、激光光镜、自动的图像收集和光谱采集，以及数据分析；同时，设备具有新型现场总线结构，扩展仪器的自诊断功能，并便于维护，系统的连接更可靠、更简便，因此后期维护费用大大降低。仪器信息网：未来贵公司光谱产品线的发展规划，重点发展哪些类别的光谱产品？赵经鹏：公司注重拓展高新技术领域的红外光谱应用，如用于国家倡导的半导体/微电子器件的高分辨表征。中国制造2025规划让Quantum Design看到中国政府在诸多领域（食品安全、材料检测、生命科学）都有着宏伟的规划，这些领域对Quantum Design来说都是巨大的机会。目前，纳米傅里叶红外光谱仪、超高纳米空间分辨率的近场光学显微系统、散场式光学显微镜已被众多科研工作者熟知并使用，已在Science，Nature等期刊发表了一系列开创性硕果。现如今，大数据与云技术可以让用户分享与获取更多的实验数据，与更多的同行进行交流，从而体现科研工作的前瞻性和共享性，Quantum Design希望可以在未来将更先进的技术广泛植入产品，为用户提供更大的价值。近期引进的非接触式亚微米分辨红外拉曼同步测量系统PSC-mIRage，摆脱了传统傅里叶变换红外的空间分辨率受到波长的限制，实现空间分辨率实现质的飞跃，达到亚微米级别。此外，相比于传统红外仪器，非接触式亚微米分辨红外拉曼同步测量系统具有免制样、样品兼容度高（包括厚样品、粗糙样品、液体样品、透明样品等）、光谱技术联用等创新优势。该仪器填补了纳米级红外及传统傅里叶红外之间的空白领域，为用户提供更多选择。公司将实时更新生产应用领域的红外技术应用，包括制药、化工、食品、环境、司法鉴定等领域，推动亚微米级显微红外光谱技术为广大科研和工业用户有效解决实际问题。仪器信息网：从行业发展角度来说，您认为目前光谱仪器整体技术水平怎么样？未来最具前景的光谱仪器或者技术是什么？最具前景的应用将体现在哪些方面？ 赵经鹏：近四十年来，红外光谱学一直是公认的一种重要分析技术。分子中官能团的吸收带的独特性，使得其可以直接实现未知物种的鉴定。红外光谱仪的发展大体分为三代，第一代是用棱镜作为分光元件，其缺点是分辨率较低，仪器的操作环境要求恒温恒湿；第二代是衍射光栅作为分光元件，与第一代相比，分辨率有所改善，能量高，价格较低，对温湿度要求不高；第三代是傅里叶变化FTIR红外光谱仪，具有高通量、低噪音、测量速度快、分辨率高、波数精确、光谱范围宽等优点。但通常透射红外光谱，即使是傅里叶变化透射红外光谱，都存在不足：1. 固体压片或液膜法制样麻烦，光程难控制，给测试带来误差；2. 无论是添加红外惰性物或者自制撑片，都会给粉末样品造成形态变化或表面污染，使其一定程度上“失去本来面目”；3. 多组分共存时，存在谱峰重叠的现象4. 空间分辨率低。近年来，日益增长的对尺寸细小的亚微米物质高空间分辨率化学图像和光谱分析的需求，推动了现代振动光谱仪器向超分辨率和高灵敏度方向上进行革新。同时多种技术/学科的信息互补，全面了解样品表面的化学成分及结构，正成为科研工作的主流趋势。为了获得可分析解释的数据和光谱信息，传统的红外仪器即使配置了新型红外激光器（如QCL激光器），其空间分辨率仍然依赖于探测长波长的中红外光，从而限制了传统红外技术的实际空间分辨率在~20 μm。与红外吸收光谱相反，拉曼光谱的空间分辨率取决于可见光的波长，通常在0.4 ~0.7 μm之间，能在同一化合物上以非接触操作模式，实现亚微米衍射限制空间分辨率的振动模式检测。由于拉曼在分子水平上探测光子的非弹性散射，因此需要更强的激发源，同时也带来了样品损伤的风险。非接触式亚微米分辨红外拉曼同步测量系统PSC-mIRage采用光学光热红外光谱技术（O-PTIR），该技术直接检测源于样品吸收红外辐射引发的本征变化，而不计算入射红外光和透过红外光的差异，使得O-PTIR光谱具有很高的清晰度和灵敏度，将传统红外光谱的空间分辨率提高了20倍，且能够以相同的亚微米分辨率在样品的同一点同时捕获红外和拉曼图像，实现了红外和拉曼两种表征手段的优势互补。总体而言，非接触亚微米分辨红外拉曼同步测量系统首次提供了可靠且可视化的亚微米红外分辨率的红外光谱，使红外光谱和成像技术有机结合发展成为一种多信息融合检测技术。目前它已在高分子聚合物、生命科学、临床医学、化工药品、微电子器件、农业与食品、环境地矿、宝石鉴定、质检等领域得到广泛应用并取得了良好的效果，显示出了广阔的应用前景。

出发前，怀着满满的期待。三年来几乎没有与国际同行面对面交流，期待与近红外光谱领域“老朋友”的见面，期待能在此次会议上听到更多的研究进展，期待国际同行能更多地了解我国的研究成果。同时，此次会议在奥地利因斯布鲁克召开，也期待看到坐落在阿尔卑斯山谷之中的美丽小城。一路顺利，8月19日晚抵达因斯布鲁克。古老的欧式建筑，散发着浓郁的文化气息。古城的街道有些狭窄，但更显热闹和繁华。因斯布鲁克皇宫（霍夫堡宫）、黄金屋顶、安娜柱，都充分显示了这座城市悠久的历史和灿烂的文化。因斯布鲁克街景第二天一早报到，看到了会议的安排与日程。会议的开幕式照例安排在下午5点。会议主席介绍了会议的筹备与参会代表情况，然后是地方政府嘉宾和主办方因斯布鲁克大学的嘉宾讲话。简短的开幕式后是两场大会报告，随后进入会议的独特环节——民族文化表演。本次会议安排了热情欢快的阿尔卑斯山区特色舞蹈——拍腿舞，优美的旋律和动感的节奏把现场的气氛推向高潮，并集体移步会议大厅进入”get together”环节，在热烈的气氛中进行了交流。本次会议有387名参会代表，来自37个国家，其中中国代表19名。会议安排了3场获奖报告，7场大会报告（plenary），14场邀请报告（keynote），80场口头报告（oral），另外还安排了160篇论文的墙报（poster），并安排了26位作者进行快速口头讲演（flash talk）。从口头报告会议日程的安排看，“农业、乳品业与食品”的报告最多，安排了4个时段；“化学计量学”、“基础理论与仪器”和“高光谱成像”分别安排了两个时段；“水、土资源与环境”、“PAT与工业应用”、“制药、诊断与生物技术”、“发展趋势”各安排了一个时段。“水光谱组学”没有安排单独的时段，而是作为“水、土资源与环境”专题的主要内容。“功能近红外光谱（fNIR）”的内容没有出现在日程之中。可见，在近红外光谱领域中，传统内容依然为主导，而新的研究内容发展相对较为缓慢。“近红外光谱分析技术需要与其他分析化学技术相结合”三场获奖报告各具特色，分别从建模方法、散射光的影响和个人的研究经历提出了新的科学问题或建议。大会报告大多是针对某一领域的应用展开历史性的回顾以及给出高屋建瓴的体会与建议，如学科交叉、绿色可持续发展等，但某些报告还是提出了鲜明的观点。例如，开幕式上的两场大会报告分别针对古今医药分析和疾病诊断标志物分析问题总结了近红外光谱的研究进展，同时明确指出近红外光谱分析技术需要与其他分析化学技术相结合，多种分析手段的结合是解决实际问题更有效的策略。尽管近红外光谱分析技术在过去的几十年里得到了快速发展，但光谱的分辨率较低、信号较弱等固有缺陷仍使其难以在结构分析、微量成分高灵敏检测等方面发挥作用。尽管在多元校正等化学计量学技术的帮助下在实际复杂样品快速分析方面崭露头角，但在科学研究方面的应用仍不如人意。因此，希望在今后的工作中进一步加强基础研究，深度剖析近红外光谱中隐藏的信息，发展更好的信息挖掘方法，拓展近红外光谱的应用。同时，在解决实际问题的过程中，不要对近红外光谱技术抱有过高的希望，结合其他分析化学手段获取更多分析体系的信息可能让我们更容易地解决问题。“Chemometrics is more than algorithms”作为一名化学计量学工作者，我更多关注了本次会议上关于化学计量学方法与应用方面的报告。虽然化学计量学主题只安排了两个时段，但其他专题的报告中几乎都使用到了化学计量学方法。这是近红外光谱的特点决定的，分辨率低、谱峰重叠等决定了只能用多元校正进行定性定量分析。但是，专注于化学计量学算法研究的报告并不是很多，部分报告仍针对偏最小二乘算法在特定数据中的正确应用问题而努力，也有一些报告针对散射矫正、噪声滤除、模型监控、变量选择等问题开展了研究工作。另外，虽然个别报告中提到或使用了深度学习模型，但本次会议上关于深度学习和人工智能（AI）的论文并不很多。在讨论环节中，有人建议应该明确机器学习、人工智能等概念的涵义以及与传统化学计量学算法的关系。我比较认同这样的建议，在国内会议上也提过类似的建议。我最认同的报告来自Tom Fearn教授（上一届国际近红外光谱理事会主席），题目是“Chemometrics is more than algorithms?” 他明确表示，尽管他用了问号作为题目，答案是肯定的。当前过分地强调了建模方法，对采样、测量、实验设计以及对所研究问题的理解和解释等的重视程度明显不足。讲演过程中他强调了数据质量的重要性，说明了过拟合模型和间接相关模型的风险以及模型验证的重要性。最后，他指出：也许有一天会出现近红外光谱建模的AI系统，但它一定不是算法的堆积，算法只是AI系统的一小部分。我在2021年北京会议上的报告总结了三条建议，即数据质量最重要、偏最小二乘方法基本够用（不要过分依赖算法解决问题）、不要过分优化模型（避免过拟合），真是不谋而合。近年来，我特别强调建模的流程和规范，并建议了模型验证的方法与技术，看来是十分必要的。此次，我提交的会议摘要是关于水光谱探针的内容，利用化学计量学方法提高光谱的分辨率或提取光谱中的高分辨信息，然后用于化学过程研究。由于没有水光谱组学的专题，报告被安排在“基础理论与仪器”专题。尽管做同类研究的同行较少，但大家对利用化学计量学方法改善光谱分辨率、利用近红外光谱研究水的结构与功能等还是比较感兴趣的。近年来，近红外漫反射光谱应用方面的方法与技术日趋成熟，开展一些理论性的基础研究也许是一种好的选择，可以为进一步拓展近红外光谱的应用领域奠定一些理论基础。会议于今天（8月24日）胜利闭幕，颁发了最佳墙报奖。四天的会议在匆忙中度过了。除会场上的交流外，会议期间见还到了多位国内外同行，同时也认识了多位在国外工作或留学的同行，期待在今后会有更多的交流与合作。下次会议将于2025年6月8-12日在意大利罗马举行，期待再次相会。中国参会代表合影南开大学 邵学广2023年8月24日星期四 于因斯布鲁克

p　　近红外光谱分析技术的研究和应用在我国发展十分迅速，每年都会有大批研究生、研发技术人员和应用工程师加入到近红外光谱分析技术的队伍中。应众多近红外光谱学者的要求，中国仪器仪表学会近红外光谱分会拟定举办第五期近红外光谱分析技术培训班，本次培训班邀请国内知名专家学者系统讲解近红外光谱技术总论、化学计量学常用算法、建模技巧及模型维护、化学计量学算法进展、近红外工业应用实施实例剖析、以及近红外光谱成像技术等内容。本届培训班将更加突出讲授近红外光谱技术的完整基础知识、技术最新进展、以及近红外光谱技术的工业实际应用。具体通知如下：/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/7a9a4e94-cdad-4a21-959f-974e41831cf2.jpg" style="" title="1.jpg"//pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201708/insimg/28653e82-ab32-4696-aea3-372a0c3705ff.jpg" style="" title="2.jpg"//pp style="line-height: 16px "span style="color: rgb(0, 176, 240) "　　/spana href="http://img1.17img.cn/17img/files/201708/ueattachment/24a3ad80-01ed-4fd8-a84b-731c5f3e4d85.doc" style="color: rgb(0, 176, 240) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 176, 240) "2017年山东济南培训班回执.doc/span/a/pp style="line-height: 16px "span style="color: rgb(0, 176, 240) "　　/spana href="http://img1.17img.cn/17img/files/201708/ueattachment/4fa239bb-8b9f-4077-86d4-c57cb8a950a3.pdf" style="color: rgb(0, 176, 240) text-decoration: underline "span style="color: rgb(0, 176, 240) "2017年山东济南培训班通知20170802.pdf/span/a/ppbr//p

p　　a href="http://www.instrument.com.cn/zc/255.html" target="_self" title=""strong近红外光谱/strong/a分析技术的研究和应用在我国发展十分迅速，每年都会有大批研究生、研发技术人员和应用工程师加入到近红外光谱分析技术的队伍中。/pp　　应众多近红外光谱学者的要求，中国仪器仪表学会近红外光谱分会拟定举办第四期近红外光谱分析技术培训班，本次培训班邀请国内知名专家学者系统讲解近红外光 谱技术总论、化学计量学常用算法、建模技巧及模型维护、化学计量学算法进展、近红外工业应用实施实例剖析、以及近红外光谱成像技术等内容。/pp　　本届培训班将更加突出讲授近红外光谱技术的完整基础知识、技术最新进展、以及近红外光谱 技术的工业实际应用，将邀请严衍禄教授讲授近红外光谱分析技术的发展与几个新生长点、龚伟教授讲授国外工业实用近红外光谱技术。/pp　　具体通知如下：/pp　　培训对象：/pp　　(1)从事近红外光谱分析的技术人员和管理人员 /pp　　(2)在校硕士或博士研究生 /pp　　(3)近红外光谱仪器开发企业和仪器代理公司的技术人员和销售人员/pp　　(4)已购置近红外光谱仪器的用户/pp　　培训时间：2015 年 9 月 11 日～13 日/pp　　培训地点：北京总后青塔招待所(北京海淀区沙窝桥西南角)/pp　　培训内容及日程:参见附件/pp　　二、培训证书：由中国仪器仪表学会颁发/pp　　三、培 训 费/pp　　人民币 1900 元(含资料、教材、证书等费用)，在校硕士或博士研究生凭 证件 1600 元，食宿统一安排，费用自理。 培训费请汇入以下收款账户，汇款用途标注“近红外培训班”，汇款后请发邮 件至通知会务组。/pp　　收款单位：北京中仪普众技术咨询有限公司/pp　　开 户 行： 中国工商银行幸福街支行东安街分理处/pp　　开户帐号： 0200097309000054427 /pp　　电 话： 010-53032416 13611289072/pp　　四、报名方式/pp　　需要参加培训的人员请填写参会回执(见附件)发邮件到分会。/pp　　联系方式如下：/pp　　刘慧颖： 13910775473 lhy0008@sina.cn /pp　　刘 文：13021989242 helenliu1990@163.com/pp style="text-align: right "　　中国仪器仪表学会近红外光谱分会/pp style="text-align: right "　　2015 年 7 月 22 日 /pp　　/pp style="line-height: 16px "img src="/admincms/ueditor/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif"/a href="http://img1.17img.cn/17img/files/201507/ueattachment/3d85c596-d3ce-4772-bd63-ddc778dfe15c.pdf"2015年培训班通知.pdf/a/pp　　/pp style="line-height: 16px "img src="/admincms/ueditor/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_doc.gif"/a href="http://img1.17img.cn/17img/files/201507/ueattachment/1a6c9f12-dbfb-4f20-8aac-2435911b60eb.doc"2015年近红外光谱培训班回执.doc/a/ppbr//p

仪器信息网讯 2011年3月7日至14日，中国科学院上海技术物理研究所的UIRS-1型超高光谱分辨率红外光谱仪、星载成像光谱仪、CCD探测器、高精度成像稳定控制系统亮相国家“十一五”重大科技成就展。UIRS-1型超高光谱分辨率红外光谱仪　　超高光谱分辨率红外光谱仪是基于大光程差(±27cm)干涉技术的傅里叶变换光谱仪，具有光谱分辨率、稳定度高、谱段宽和效率高(无狭缝)等特点，能用于温室气体及痕量污染气体的定量检测和大气成分分布垂直探测，将对我国环境探测及资源调查等领域产生重大影响。星载成像光谱仪　　该仪器利用离轴三反成像光学、凸面光栅光谱仪和大规模焦平面探测器等技术，中科院上海技术物理研究所研制了宽幅高光谱卫星成像仪原型样机。CCD探测器　　国际上规模最大的CCD探测器，是相机成像的核心部件之一。通过它可以将携带着目标信息的光信号转换成便于检测和传输的电信号。高精度成像稳定控制系统　　该系统主动探测卫星平台的微小振颤，并把振颤换算成相机光轴的偏转量，通过主动控制补偿卫星平台振颤造成的光轴偏转，保证相机在轨成像的稳定性。　　关于中国科学院上海技术物理研究所：　　中国科学院上海技术物理研究所始建于1958年10月，以固体物理和固体电子学研究为主要学科，由复旦大学物理系谢希德教授亲自创办和主持工作。1961年1月单独建制，隶属中国科学院；1964年1月，研究方向调整为红外物理与光电应用技术研究；1968年3月，划归国防科工委第15研究所，称1510所；1970年6月，又回归中科院，并恢复原称。现以红外物理与光电技术应用基础、开发为主要研究方向，重点发展先进的空间遥感、小卫星、红外凝视成像、红外焦平面、光学薄膜、微型致冷、及光电信息处理与网络等技术，设有相应的研究室及国家重点实验室10个。