近红外干燥塔监测仪

高端近红外线水分检测仪深芬仪器研制成功，CSY-JH近红外水分检测仪是深圳市芬析仪器制造有限公司研制的高端近红外水分检测仪，采用非接触式红外慢反射方式对样品水份进行测定，CSY-JH近红外水分检测仪采用无损检测，不破坏样品理化指标3-5S内对样品进行快速检测水分含量。CSY-JH近红外水分检测仪可广泛应用于一切需要快速测定水分的行业，如医药、粮食、饲料、种子、菜籽、脱水蔬菜、烟草、化工、茶叶、食品、肉类以及纺织，农林、造纸、橡胶、塑胶、纺织等行业中的实验室与生产过程中对水分测定的要求；同时满足固体、颗粒、粉末、胶状体及液体含水率的测定。近红外水分检测仪仪器优点：1、采用非接触式红外慢反射方式对样品水份无损检测。2、测量速度快速3-5S内对样品进行快速检测水分含量。3、自定义多种测量模式，可以预设1-10不同测量模式4、具有温度自动补偿基本不受外界温度变化的影响长期稳定性好5、测量精度精确，近红外水分检测仪采用光栅式红外技术，其稳定性比六光束、八光速大大提高，满足生产工艺要求。近红外水分检测仪技术参数：测量范围：0.01-100%测量精度：0.01%测量时间：3-5S探头：光栅式红外技术

2016年4月1日，聚光科技一站式智慧实验室作为协办单位盛装出席了2016广州国际分析测试及实验室设备展览会暨技术研讨会，并成功邀请到广东药科大学中医药研究院博士、中国仪器仪表学会近红外光谱分会理事、中国中药协会中药品种开发与培育专业委员会常务委员肖雪博士做研究报告。 肖雪博士在药品质量控制论坛上做研究报告 在2016广州药品质量控制论坛上，肖雪博士对“中药制药过程关键工艺阶段近红外在线监测研究”做了详细的报告，报告指出：“中药制药过程一般包括提取、浓缩、精制、配制、制剂等步骤，每个环节都对中药制剂的最终质量有着重要影响。目前，中药生产多手动操作，部分生产线上了自动化系统，对生产过程的参数进行主要控制，缺乏对生产过程关键性质的在线检测”。报告中提到：“近红外由于其明显的优势，非常适用于中药制药生产过程的在线监测。其研究团队针对数个中药品种的提取、柱层析、混配、干燥等关键工艺开展了近红外光谱技术的在线应用研究，取得了良好的社会效益和经济效益”。近红外光谱在线分析的优点： 分析速度快（毫秒、秒级）； 样品基本不需预处理、操作简单； 无浪费、无污染，可非接触测量； 一次光谱扫描可测定多种成分和指标； 分析结果的统计准确度逼近标准方法； 工业上可以做到实时监控。中药质量控制的在线模式： NIR快速检测，适于inline、online分析； 相同的NIR光谱反映相同的化学成分及含量，NIR光谱用于中药质量定性定量分析，起到类似指纹图谱质量控制（包含多指标成分定量技术）的作用； NIR在线光谱结合智能计算技术可对多个指标成分的含量进行实时预测，对生产工艺进行在线诊断，及检测一些综合量如总氮、以及一些物理量如密度等，其检测范围比单纯的色谱分析更为广泛。 近红外光谱技术（NIR）是“多快好省”的绿色分析技术，是中药质量在线分析、智能控制的仪器基础。 SupNIR-1000系列便携式近红外分析仪是针对现场快速检测而设计的一款便携式分析仪，结构紧凑、体积小、内置充电电池、大容量存储设备和液晶显示模块。 SupNIR-2600系列快速油料品质分析仪是基于透射的测样方式，波长覆盖1000-1800nm。在石油行业、流通质检和科学研究等领域有着广泛应用。 SupNIR-2700系列多功能饲料/油料/谷物分析仪是基于漫反射的测样方式，波长范围覆盖1000-2500nm。在饲料生产、油料加工、谷物收购、育种研究等领域有着广泛的应用。 SupNIR-3000系列独创的光源平移技术，使得全盘扫描成为现实，无死角的样品检测。仪器检测校准准确度、重复性和再现性，满足《GB/T 24895-2010粮油检验 近红外分析定标模型验证和网络管理与维护通用规则》。 SupNIR-4000系列在线近红外分析仪适用于工业过程实时检测，波长范围覆盖1000-2500nm，以液体样品为测量对象，内置多通道光开关、恒温控制系统和液晶显示模块，实现多个测量点的检测。更多产品信息可关注聚光科技一站式智慧实验室！http://www.fpi-inc.com/jgzt/product.php?20/127

p 　　近日，浙江嘉兴市食药检院章展煌院长等二名同志应邀与中国科学院上海技术物理研究所领导一起赴北京参加由中国空间技术研究院主办的探月工程科技成果转化调研会。 /p p 　　中科院上海技术物理研究所作为探月工程的参与单位，通过技术攻坚，在深空探测领域掌握了国际领先的核心技术。自主研发的原位光谱探测技术，实现了月球表面土壤成分的快速分析。为了贯彻“军民融合”的战略方针，针对我国食品药品监督管理对现场快速检测设备的行业需求，开展了食品药品近红外光谱快速检测仪器研发，以实现航天科技成果转移转化。 /p p 　　浙江嘉兴市食药检院作为国家食品药品监督管理局药品近红外快速检测试点单位，于2008年装备了德国布鲁克Matrix-F近红外光谱仪，结合药品快速检测软件，每年进行1000余批次药品现场快检筛查。 /p p 　　今年以来，浙江嘉兴市食药检院与中科院上海技术物理研究所和中科院嘉兴光电工程中心强强合作，协助进行了近红外检测技术在食品药品快速检测领域的研究。双方技术人员通过国产仪器和进口仪器的数据比对实验，为国产仪器的研发提出了建议，实现了技术互补，取得了初步的成果。 /p p 　　此次两单位一起赴北京参加探月工程科技成果转化调研会，通过新样机现场演示、PPT成果展示等方式向中国空间技术研究院的领导和专家汇报了项目的研究进展，得到了广泛好评。 /p p 　　下一步，浙江嘉兴市食药检院将和中科院上海技术物理研究所和中科院嘉兴光电工程中心进一步开展深入科研合作，推进近红外检测技术在食品药品检测方面的应用。并在促进进口产品的国产化替代，构建全国性的光谱云检测系统方面进一步探索与研究。 /p

近几年近红外谷物检测仪一般安装在大型谷物收购和谷物加工现场，目前急需一款用于农场现场收购的近红外谷物检测仪，而且需要能解决所需的问题。这类仪器必须坚固耐用，便于在田地到处携带使用，必须操作简单，但功能又要足够满足与一般实验室使用的近红外仪器一样的准确功能，最后必须使用费用低。波通公司新款仪器Inframatic 8800能满足以上所有需求，采用固态硬盘和二极管阵列技术，光学部分没有任何的移动部件，更好地满足仪器的准确性和重复性的高要求。Inframatic 8800的优点很多，它小巧轻便便于携带，内部的蓄电池可以工作4个多小时，内置GPS定位系统，便于农场主对高价值的谷物的辨认，并将结果标注在谷物分布图上，便于农场主对收割和装仓实施计划性的安排。仪器的快速分析（90秒内出水分和蛋白结果）可以实现瞬间分析，帮助使用者控制谷物的干燥，田地和装货的抽查，决定最佳的收割时间等。波通公司行业经理Henrik Andrén总结：“IM8800开创了近红外在农场应用的先河，它的准确性与实验室使用的仪器一样准确，又足够便宜到农场主能接受的价位，便于农场主区分优良有价值的谷物，充分利用发芽的大麦和高蛋白的小麦。”更多的信息请联系波通瑞华科学仪器（北京）有限公司 010-63423835

奶粉品质的快速检测奶粉是人们日常生活中不可缺少的乳制品，它是由鲜奶加工而成，保留了鲜奶的主要营养成分。国家规定的奶粉理化检测指标包括蛋白质、脂肪、水分、乳糖等。奶粉中的蛋白、脂肪、水分和糖类含量是决定奶粉质量的核心指标‚ 也是影响检测速度的关键环节。因此奶粉理化检测的绝大部分工作都集中在蛋白、水分的检测项目上。对于其成分的测定方法，一般采用传统的方法，如用烘箱干燥法测水分含量，用凯氏定氮法测蛋白质含量等。这些方法耗时长，而且不能实现乳制品生产的实时监控。在这个过程中消耗了大量的人力资源和时间，同时昂贵的消耗品、相当高的培训和维护费用、间歇性仪器故障等诸多弊端也给日常的分析带来了很大的困扰。采用近红外光谱检测技术，生产技术人员能立即获得生产产品的各项参数指标，及时调整生产条件，从而有效地保证了产品的生产质量，同时也节约了生产的时间与费用的支出。因此，拥有一款功能强大的近红外检测设备可以让工作事半功倍。▲步琦近红外光谱仪 NIR-Master作为一款傅里叶变化近红外，仪器具备较高的分辨率，同时配备各种检测附件，满足各类型样品的检测，将样品放置在检测窗口，在不到 30s 的时间内即可完成样品的扫描，同时给出水分，蛋白质，脂肪等多个参数的含量。检测软件 NIRWare 软件界面友好、简洁，对于普通操作人员只需在主机上按一下开始键，其余就交给机器了，无需打开各种各样的菜单就可以进行光谱采集可出结果。由于软件的简洁性，培训时间相对较少。定标软件 NIRCal5.0 具有多种定性和定量算法，功能强大。无论是软件还是硬件，都能够满足奶粉的快速检测需求。检测效果通过取样并建立奶粉定标模型，结果见下表：样品检测参数参数范围 (%)偏差奶粉脂肪10.90-13.300.28蛋白质17.21-19.760.32水分1.82-3.060.11

近日，工业和信息化部、国家发展改革委、教育部、财政部、国家市场监管总局、中国工程院、国家国防科工局等七部门近日联合印发《智能检测装备产业发展行动计划（2023—2025年）》，明确提出到2025年，智能检测技术基本满足用户领域制造工艺需求。智能检测装备创新体系初步建成，突破50种以上智能检测装备、核心零部件和专用软件，部分高端装备达到国际先进水平，产品质量明显提升。文件中提到要围绕机械、汽车、航空 航天、电子信息、钢铁、石化、纺织、医药等行业专用检测需求，研制开发一批专用智能检测装备，包括物质成分在线检测仪、型材无损多参量检测仪，有毒气体检测仪等，其中，提别提到医药领域，要突破近红外光谱仪、过程分析技术仪器仪表等。近红外光谱分析技术已经在中国市场的实际应用中取得了显著的成效，并给相关的企业带来了可观的经济效益。但是，我国在线近红外光谱技术的应用还未到达其应有的程度和水平，与国外相比还存在一定的差距。随着日益重视的质量源于设计(QbD)和制造工艺效率，过程分析技术逐渐深入生产过程中，其市场也在不断增长。作为一类优异的在线分析设备，近红外光谱分析技术操作简单、使用方便、测量快速，而且能提供丰富的分子信息，是非常理想的在线监测技术。为了进一步推进在线近红外技术的应用及产业化发展，仪器信息网、近红外光谱分会拟定于第十六届科学仪器发展年会（ACCSI2023）期间举办近红外光谱过程分析技术产业化发展论坛（2023年5月19日），点击立即报名》》》

步琦近红外助力再循环ProxiMate 快速检测秸秆糖近红外应用”1简介秸秆是一种丰富且廉价的可再生资源，主要成分包括纤维素、半纤维素和木质素。随着全球对可再生能源和绿色化学品需求的增加，秸秆作为生物质资源的利用越来越受到关注。通过微生物发酵技术，秸秆中的纤维素和半纤维素可以转化为糖液，进一步用于生产生物燃料、生物塑料等。这一过程不仅能有效利用农业废弃物，还能减少环境污染，具有重要的生态和经济意义。2工业利用秸秆类物质的主要步骤1、预处理在微生物发酵之前，秸秆需要经过预处理。预处理的目的是打破秸秆的复杂结构，使纤维素和半纤维素暴露出来，更易于后续的微生物降解。常见的预处理方法有以下几种：物理预处理：通过机械粉碎、蒸汽爆破等方法增加秸秆的表面积，破坏其结构化学预处理：使用酸、碱或其他化学试剂处理秸秆，溶解部分木质素，增加纤维素的可及性生物预处理：利用特定的微生物或酶来降解秸秆中的木质素和半纤维素，增强纤维素的可发酵性2、发酵预处理后的秸秆将被送入发酵罐中，与特定的微生物（如酵母菌、乳酸菌或细菌）混合。微生物在适宜的温度、pH值和营养条件下，分泌酶类分解纤维素和半纤维素，产生单糖（如葡萄糖、木糖等）。这个过程称为酶解发酵。为了提高效率，发酵过程常常在厌氧条件下进行，并定期监测和调节发酵环境。3、提取和纯化发酵结束后，生成的糖液需要从发酵液中提取出来。常用的提取和纯化方法包括：过滤：通过物理过滤将固体残渣与糖液分离离心：利用离心力分离发酵液中的固体和液体部分膜分离：使用半透膜进行精细分离，去除杂质，提高糖液的纯度4、后处理提取出的糖液可直接用于生产生物燃料（如乙醇）或进一步加工成其他化学品。后处理步骤可能包括浓缩、蒸发和干燥等，以满足不同应用的需求。3相关仪器在发酵结束后进行提取纯化，一方面是为了提高产品的纯度，另一方面也是要延长产品的保质期，通常在纯化前后要对产品中的各个有效组分进行检测，对于大规模生产的企业来说，其日常分析肯定是一项非常繁重的任务。而近红外分析技术就能很好的帮助使用者快速无损地检测产品中多个组分的含量。下面介绍的一则实例就是使用步琦旁线近红外 ProxiMate 分析糖液中的四种组分。▲ BUCHI ProxiMate 近红外光谱仪4实验内容27 个浓缩糖液样品使用 ProxiMate 测量其近红外光谱，液相色谱分析其 A、B、C、D 四种糖分的含量，测得的光谱如下图所示：▲ 糖液样品的近红外光谱图对 A、B、C、D 四种成分建模的结果如下表所示：糖液样品四种指标模型评价表：指标范围SECSECVR2pA1.37-2.870.0150.0320.995B18.64-29.830.1160.3700.989C4.50-10.770.0870.2010.991D0.08-1.150.0130.0280.993建模后使用 8 个外部样品进行验证，近红外预测结果和色谱分析结果如下：▲外部独立验证近红外与色谱结果分布图外部独立验证近红外与色谱结果对比误差表：序号ABCD1-0.05-0.05-0.10-0.032-0.03-0.370.220.033-0.07-0.620.190.014-0.04-0.16-0.02-0.015-0.13-1.080.390.03600.10-0.06-0.017-0.04-0.480.210.028-0.06-0.650.330.04从上述验证结果不难看出，ProxiMate 对糖液四种组分的建模预测效果良好，说明近红外可以对秸秆糖液进行快速分析。6实验结论上述案例中使用的是 BUCHI 的 ProxiMate 近红外光谱仪，具有 IP69 的高防护等级及 FDA 认证的外壳设计，能够胜任各种复杂条件下的测量工作，固定阵列光栅也无惧振动环境的干扰，上下两种照射方式及各式检测附件能够满足多种样品状态的测量需求。如果您对 BUCHI 近红外产品及应用或是其它仪器感兴趣，欢迎通过下面联系方式咨询。

X-Sential：必不可少的过程控制设备近红外作为一种多用途的检测设备应用于多个行业，并在工业生产中发挥着重要的作用。特别是在当前的激烈的市场竞争中，不仅要保证产品有稳定的高质量，而且要尽最大限度地降低成本。因此，怎样既快又好的进行工农业的生产成为企业面临的一个重要问题。传统的工业分析方法因其滞后或者疏忽都会造成经济上的巨大损失，已经不能满足当前的工业生产需求，在线分析技术将成为分析化学中一项重要的分析方法。X-Sential 作为 Buchi NIR-Online 一款最新的在线检测仪器，因其简单易用，经济高效，丰富的控制技术，在食品，饲料，化工等领域都有着广泛的应用。 1简单易用，配备独特的 AutoCal 功能：借助于 X-Sential 独特的 AutoCal 功能，不具备专业知识也可轻松操作。这款过程控制探头可以轻松部署到您现有的日常质量控制体系中。提供各种各样的过程适配器，便于轻松集成到生产线中。在线近红外 NIR-Online 为用户提供可选的 HMI 解决方案。 2经济高效，平均投资回报不到一年：在线近红外 NIR-Online X-Sential 的功能设计具有高适用性，因此非常经济高效。平均投资回报时间不到一年。无需商业校准数据库或大量的内部校准开发。可测定大量的原材料和成品的基本质量参数；这可以最大程度减少不良品产生和返工，并且便于实时纠偏。3丰富的过程控制技术以及工业化设计：在线近红外 NIR-Online X-Sential 具有防尘、防水的主机探头外壳 (IP69/X9K)。使用温度稳定的光谱仪可以应对各种各样的环境和产品温度。X‑Sential 为快速、波动或者不连续的产品流动提供整体解决方案。集成到过程控制体系也简单方便。

p span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 　　一、引言 /strong /span /p p 　　乳制品含有的蛋白质、脂肪、乳糖和其他固形物等具有较高的营养价值，是促进人体生长发育及维持健康水平的必需营养成分。目前市售的奶粉品种众多，质量参差不齐，在巨大的经济利益驱动下，出现了“阜阳奶粉事件”、“还原奶事件”、“光明牛奶回奶事件”、“雀巢奶粉事件”以及“三聚氰胺事件”，这些都说明了牛奶质量控制的重要性和紧迫性。那么如何为牛奶生产厂家确保原料奶的质量，并准确、快速地对流水线生产中的各个关键点进行控制? /p p 　　传统的奶制品质量检测用化学分析方法，主要有气相色谱、液相色谱、电泳、PCR和免疫ELISA等，取样化验过程复杂，实时性较差，大大影响了生产效率，而且往往涉及专用仪器与分析方法、耗费时间较长、分析过程繁琐、分析费用高，增加了现场检测及在线质量控制的难度。国家也出台了一系列相应的国家标准检测方法，如原料乳与乳制品中三聚氰胺检测方法(GB/T22388-2008)和原料乳中三聚氰胺快速检测液相色谱法(GB/T22400-2008)等。面对目前日益增长的市场需求，传统化学分析方法的效率已经明显滞后，开发快捷灵敏、无损易行的现代分析技术，对乳品生产的质量监控具有重要的意义。 /p p 　　分子光谱技术(包括近红外，中红外等)是20世纪80年代后期迅速发展起来的一项测试技术，在欧美等国，它已成为乳制品成分分析的重要手段，并为乳品权威分析机构，如国际乳品联合会 (IDF)以及美国分析化学家学会(AOAC)等权威机构所认可。随着我国乳品行业的发展，采用快速、准确、可靠的乳品分析技术以适应WTO的要求已成为当前乳品企业发展的关键所在。目前，国内外许多乳制品厂家，如蒙牛、伊利、雀巢，光明、君乐宝等已经将FOSS公司的分析解决方案(包括中红外和近红外光谱分析仪)用于原奶收购和生产过程的质量监控。 /p p strong 　　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 二、红外/近红外分析技术在乳品行业的使用现状 /span /strong /p p 　　随着社会对乳制品质量安全的不断重视，目前乳品企业对奶粉的质量把控越来越严格，奶粉的理化指标，如脂肪、酸度、乳糖、蛋白、蔗糖、水分和灰分等通常决定了奶粉的类别和质量，只有在生产过程中严格检测和把控这些指标才能生产出合格的奶粉。目前传统的奶粉检测方法对于这些理化指标的检测耗时长且繁琐，而奶粉的生产过程是一个连续的过程，长时间的分析检测无法满足奶粉生产过程中的有效控制。红外/近红外光谱分析技术以其快速、多组分和无损分析的特点在农牧业食品石油化工等行业中被广泛应用，同样在奶粉的检测中潜力巨大。 /p p 　　目前国内奶粉的生产工艺一般包括原料乳验收→预处理与标准化→浓缩→喷雾干燥→冷却储存→包装→成品，在整个过程中有多个关键控制点需要检测多个指标，而这些点非常适合使用红外/近红外光谱分析技术进行快速分析。据了解，国内目前约有90%以上的规模化生产的乳粉企业都在采用红外/近红外光谱技术对其从原料奶、中间配料以及最终的奶粉实现全程化的监控和控制。目前国内几家大的乳粉企业，如伊利、蒙牛、雀巢、君乐宝、飞鹤等均已将这些红外/近红外的快速检测技术应用于如下几个环节的监控中，取得了不错的效果，既保证了产品质量的一致性，又最大程度的节约了生产成本。 /p p strong 　　1. 原料乳验收 /strong /p p 　　原料奶位于乳业产业链的最上游, 其质量安全将直接影响到乳品的质量与安全, 从这个意义上讲, 能否从源头上紧抓原料奶的质量控制, 将直接关系到整个乳业的质量安全。通常在牛场仅对牛乳的质量做一般的评价，在到达乳品厂后需要通过若干检验对其成分和卫生质量进行测定。乳品企业一般实行“以质论价，优质优价”的政策或办法，可以鼓励奶农自觉改善饲养管理，提高原料乳质量，同时有利于企业对原料乳的分级处理。 /p p 　　我国部颁标准规定原料乳验收时的理化指标包括脂肪、蛋白质、酸度、密度、抗生素等等。为了防止牛奶兑水，通常会检测液体乳的冰点，因为兑水后的牛奶冰点会升高。目前，对于液体原料乳中脂肪、蛋白、酸度等的检测，大多数乳企使用基于傅里叶变换的中红外光谱分析技术 ( a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/C193216.htm" target=" _blank" style=" text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 如FOSS的MilkoScan FT1乳品分析仪 /span /a )，这种检测方案不仅仅用于原料乳的按质论价，同时也应用于液体乳制品生产过程以及成品控制。同时，中红外光谱技术还可以通过与天然鲜奶拥有的特定光谱进行比对，迅速发现可疑的鲜奶样品，对提高乳制品的质量和保护消费者的利益具有重要的意义。 /p p 　　 strong 2. 预处理及标准化 /strong /p p 　　在全脂奶粉的生产中，标准化主要是通过对原料乳的脂肪含量调整，使之达到成品的标准要求(即原料乳中的脂肪含量与无脂干物质含量的比值达到乳粉的标准化值)。 /p p 　　在配方奶粉生产中，通常需要根据目标人群进行配方设计，调整宏观成分含量，并在对液体乳进行预处理后，加入一定的添加剂，如婴幼儿配方粉需要尽量调整乳品中各组分的含量模拟母乳。在这个过程中，营养组分的调整，添加剂量的控制都会影响最后生产的乳粉是否合格。而检测不合格的产品通常会要返工处理，提高了生产成本和时间成本。在这个处理过程中，有效的监督检测手段必不可少，目前全球有超过85%的大中型乳品企业(如Arla Food，Nestle, Fonterra，以及国内的伊利、君乐宝等)已经使用了Milkoscan FT1乳成分分析仪进行旁线分析，实现标准化过程中快速分析反应，有效的减少了产品的波动，即时调整配方配比，提高了生产效率，产品稳定性也大大提升。 /p p 　 strong 　3. 真空浓缩与喷雾干燥 /strong /p p 　　从液态奶变成固体奶粉，需要进行干燥工艺，首先对液态乳进行真空浓缩，真空浓缩能够节省能量，对奶粉颗粒的物理性状有显著影响。液态乳经过浓缩后，喷雾干燥时，粉粒较粗大，具有良好的分散性和冲调性，能迅速复水溶解，可以改善乳粉的保藏性等。所以在真空浓缩时原料乳浓缩的程度直接影响乳粉的质量，特别是溶解度。在真空浓缩时，通常要求浓缩程度越高越好，因为一般真空浓缩的时间要比喷雾干燥节省至少10倍，但是浓缩至太高的浓度对于后续的喷雾干燥又存在不利影响，因此对真空浓缩水分的实时控制能够节约生产成本，提高生产效率。 /p p 　　浓缩后的乳打入保温罐内，立即进行喷雾干燥。喷雾干燥直接影响乳粉的溶解度、水分、杂质度、色泽和风味，对产品质量影响很大。喷雾干燥过程中对乳品水分的控制非常重要，奶粉要求水分为2.0～5.0%，若为4.0～6.0%，也就是水分提高到3.5%以上，就会造成奶粉结块，则商品价值就低，同时，水分提高后奶粉易变色，贮藏期降低 当乳粉水分含量提高至6.5～7.0%时，储存一小段时间后，其中的蛋白质就有可能完全不溶解，产生陈腐味，同时产生褐变。此外，奶粉的水分含量过高，还可能导致营养素损失、微生物滋长、奶粉结块变质等问题。但乳粉的水分含量也不宜过低，否则易引起乳粉变质而产生氧化臭味，一般喷雾干燥生产的乳粉水分含量低于1.88%时就易引起这个缺陷。 /p p 　　常规的水分检测方法测量速度和准确度一直存在一定的矛盾，而水分对于乳粉生产非常重要。为了解决这个问题，目前乳品企业常使用近红外光谱分析技术( a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/C132525.htm" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 如FOSS的近红外分析方案NIRS DS 2500 /span /a ) 进行干燥过程的控制。 /p p 　　与传统方法相比，近红外光谱分析技术具有测量速度快、操作方便、不破坏样品、不用前处理试剂等特点，目前，乳企使用近红外光谱仪做旁线检测，检测一个样品时间小于1分钟，检测速度频率大幅提高，控制基本实现实时性 而且近红外仪器稳定，具有IP65防水防尘级别，能适应车间环境 现场操作非常简单，样品直接装入样品杯中，装样简单不易出错，多组分结果直接显示，不需要专业的人员对数据结果进行分析，生产线普通工人都能进行分析操作。大大提高了生产效率，节约了生产成本，提高了产品质量。 /p p 　　除了旁线分析外，现在逐渐流行的在线检测能够实现生产过程真正的实时质量监控，能做到有问题即时发现，如果与生产控制系统直接对接，能实时调整喷雾干燥生产工艺，对奶制品质量控制有着重大的意义。目前国内已有乳粉生产企业(如君乐宝，飞鹤乳业)引入 a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100345/C335078.htm" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " FOSS的Profoss /span /a 近红外在线检测解决方案，在乳粉生产中进行高频率、高分辨率的生产过程控制，控制水分的含量，获得稳定的水分、脂肪和蛋白含量，使生产更接近于目标规格，提高了产量，获得了最佳的物质平衡。而且，减少了返工、开工波动，以及不必要的重复劳动，生产效率得到极大的提高，基本上在一年左右能收回投资。 /p p 　　 strong 4. 成品质量控制 /strong /p p 　　在喷雾干燥冷却后乳粉便要进行包装出厂，包装出厂的乳粉必须经过检测分析合格后才能出厂销售。如婴幼儿配方奶粉，通常需要检测蛋白质、脂肪、水分、乳糖、酸度和灰分等等理化指标，这些理化指标使用常规检测方式进行全部检测需要几天的时间，费时费力，而且受化验室人员化验水平影响较大。目前乳品企业使用近红外光谱仪，进行成品分析，可以快速测定婴幼儿配方奶粉中的水分、蛋白、脂肪、酸度、灰分、乳糖等指标，单个样品测量耗时在1分钟内，以上所有指标同时测出，快速高效，同时也避免了由于人员操作误差导致的检测一致性差的问题。 /p p 　　综上所述，在奶粉的整个生产工艺中各个关键控制点，几乎都可以使用红外/近红外光谱技术进行分析检测，通过使用红外/近红外分析技术对奶粉生产过程的监控能有效提高产品的合格率，在企业的成本控制，以及为消费者提供安全合格乳制品方面具有非常好的实际效果。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 305px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201908/uepic/3663ffed-3880-4cfd-bc5a-2087797f79f1.jpg" title=" 微信图片_20190812103309.png" alt=" 微信图片_20190812103309.png" width=" 600" height=" 305" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 红外/近红外技术用于乳粉生产过程中的检测控制点 /strong /p p 　　红外/近红外技术以其快速，操作简单为乳企的整个生产链条提供了巨大的便利，但在实际使用红外/近红外技术进行从原料奶到成品奶粉的检测过程中，采用的检测模块或者模型的准确性显得尤为重要。一个预测性能良好的模型一定是基于前期大量数据库的积累而来的，建模数据的指标范围，建模数据对应的样品量，以及采用的建模方法等均决定了后期模型的准确程度，所以在目前的红外/近红外推广和使用过程中，提供硬件性能可靠的红外/近红外检测方案的同时，配备的检测模块或者模型的预测性能显得尤为重要。以 a href=" https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target=" _blank" DS 2500 /a 近红外检测分析仪在奶粉检测中所配备的数据库情况为例， 从目前主要客户的使用效果来看，预测效果好，数据准确性高，能够帮助客户很好的指导生产。 /p p 　　目前 a href=" https://www.instrument.com.cn/news/20190812/490937.shtml" target=" _blank" DS 2500 /a 近红外分析仪配备的配方奶粉、脱脂奶粉、乳清粉等奶粉模型预测性能如下： /p table border=" 1" cellspacing=" 0" cellpadding=" 0" width=" 551" align=" center" tbody tr class=" firstRow" td width=" 93" rowspan=" 8" p style=" text-align:center " 全脂奶粉及婴幼儿配方奶粉 /p /td td width=" 66" p style=" text-align:center " 成分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 定标范围 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 定标误差(SECV) /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 定标样品数量 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 相关系数 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 水分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 1.54-4.50 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.17 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 4640 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.90 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蛋白 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 9.50-31.02 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.35 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 4468 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 脂肪 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 5.09-39.31 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.40 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 4313 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 酸度 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 4.91-14.91 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.89 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 3785 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.75 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 灰分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.55-6.10 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.07 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1373 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 乳糖 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 33.44-58.22 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.54 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1151 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.98 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蔗糖 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 0- 18.81 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.42 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1267 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.98 /p /td /tr tr td width=" 93" rowspan=" 3" p style=" text-align:center " 脱脂奶粉 /p /td td width=" 66" p style=" text-align:center " 水分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.67-4.34 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.11 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 1425 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.85 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蛋白 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 31.23-38.59 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.22 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 898 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.97 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 脂肪 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 0.37-1.13 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.02 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 558 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.97 /p /td /tr tr td width=" 93" rowspan=" 5" p style=" text-align:center " 乳清粉 /p /td td width=" 66" p style=" text-align:center " 水分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.43-6.69 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.46 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 494 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.80 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 蛋白 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 60.02-90.26 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.92 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 596 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.97 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 脂肪 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 3.44-9.88 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.13 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 379 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " 灰分 /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 2.09-5.44 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.03 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 362 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.99 /p /td /tr tr td width=" 66" p style=" text-align:center " pH /p /td td width=" 102" p style=" text-align:center " 6.4-6.95 /p /td td width=" 75" p style=" text-align:center " 0.02 /p /td td width=" 124" p style=" text-align:center " 486 /p /td td width=" 91" p style=" text-align:center " 0.96 /p /td /tr /tbody /table p strong 　　三、红外/近红外分析技术在国内乳品行业的应用前景 /strong /p p 　　前已述及，红外/近红外分析技术不需要样品的准备过程，是一种无损化的分析技术，同时该项技术具有快速准确的特点，能够满足实时、快速分析的要求。只要提供稳定可靠的定标，就可以对待分析样品给出准确的分析结果。随着我国乳品行业的发展，红外/近红外光谱分析技术必将逐步取代目前在国内占主流的传统化学分析方法，在乳制品及其相关行业发挥越来越大的作用。另外，随着乳品行业有关红外/近红外相关标准的逐步引入，未来红外/近红外技术在乳品行业也必将像饲料、粮油和纺织等其他行业有章可依、有据可鉴。 /p p 　　基于近几年乳品行业发展的特点，个人认为未来国内红外/近红外技术在乳品行业的应用有以下两方面需求： /p p 　　其一，目前在国内，红外/近红外技术在乳品行业的应用以液态奶和乳粉的快速检测为主，主要因为国内目前乳品行业的消费产品类型(只包括液奶和乳粉)相对比较单一。在欧美诸多国家，红外/近红外技术在奶酪、黄油、稀奶油、浓缩乳清等类型样品的检测中已经发挥着很大的作用，可以预期随着国家由“喝奶”向“吃奶”的消费导向的普及，国内消费者对于奶酪，黄油等的消费需求会有所上升。后期，红外/近红外技术应用于奶酪、黄油以及浓缩乳清等样品的检测也必将逐渐深入。 /p p 　　其二，国外的液体乳主要以保鲜的巴氏奶为主，这与其完善的冷链系统及经济水平有关。近几年我国的液体奶市场增长迅速，但主要以保质期较长的UHT奶为主。随着我国乳品工业的发展和人们对液体乳新鲜度的要求，近几年，国家大力推广“优质乳工程”，倡导企业生产新鲜度更高，营养更丰富的优质乳。 /p p 　　加入国家“优质乳工程”的企业对奶源有了更高的要求，如更低的体细胞和细菌数，更高的蛋白和合理的脂肪含量，同时，对一些功能性指标(如乳铁蛋白，糠氨酸等)的检测也提出了要求。由此可见，随着国家“优质乳工程”的实施，企业自身的检测需求必将促使红外/近红外快速检测技术朝着准确度要高，检测指标更全面等方向进行改进和提高。可以预期，未来的红外/近红外检测技术不仅要准确地检测脂肪、蛋白、总固等常规指标，而且也需要具有检测一些功能性新指标，如巴氏奶和鲜奶中的乳铁蛋白，以及UHT奶中的糠氨酸等方面的检测能力。 /p p style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " strong （供稿：FOSS 罗海峰） /strong /span /p

为提高科技经费的使用效率，保证课题研究工作的质量，招标人采取公开招标的方式组织&ldquo 近红外果品品质快速无损检测装备研发&rdquo 课题的招标工作，择优选取招标课题的承担单位。 　　本次招标活动的招标人是&ldquo 北京市科学技术委员会&rdquo ，北京科技园项目评价有限公司是本次招标的代理机构。 　　本次招标工作将参照《中华人民共和国招标投标法》、中华人民共和国科学技术部《科技项目招标投标管理暂行办法》的要求和相关规定进行。 　　现将有关招标事宜公告如下： 　　一、招标课题名称及招标编号 　　近红外果品品质快速无损检测装备研发(招标编号：NF2014-14) 　　二、研究目的 　　针对当前果品品质分级手段单一，技术和装备落后，严重制约高端果品的市场竞争力等问题，开发适合京郊主要果品(梨、苹果、桃等)品质近红外快速无损检测方法及仪器设备，并在京郊果品主要产区进行应用示范。 　　三、主要研究内容 　　1、获取多因素条件下京郊主要果品(梨、苹果、桃等)的近红外特征光谱，建立主要果品品质(糖度、酸度、糖酸比、成熟度等)近红外光谱特征数据库 　　2、建立梨、苹果、桃等京郊主要果品品质的近红外快速无损检测方法 　　3、提出实时快速检测方案，开发便携式小型检测仪器 　　4、在京郊果品主要产区进行应用示范。 　　四、招标课题研究进度要求 　　完成本课题的时间为中标人与招标人签订《课题任务书》之日起20个月。 　　五、课题经费 　　完成本课题所需的总经费来源于招标人资助资金和中标人自筹资金，招标人资助资金来源于北京市地方财政拨款，按现行财政拨款相关规定支付。招标人资助资金上限为人民币210万元，其中自筹资金与资助资金比例均不低于2:1，经费的支付办法以双方签订的《课题任务书》为准。 　　六、投标人资格 　　1、凡在北京地区注册的具有独立法人资格的企业(不包括外商独资和中方股份未超过50%的中外合资企业)均可投标。 　　2、投标人应资信良好，在最近2年内无不良记录或严重违法违纪行为。 　　注：1.承担北京市科学技术委员会课题，到期应结题而未结题的单位，不具备投标人资格。 　　2.投标人在北京市科委的信用评级为C以下(含C)的不具备投标人资格。 　　3.不接受联合投标。 　　七、招标文件的获取 　　凡符合以上基本条件和资格并有意投标者,请按下述时间、地点购买招标文件，招标文件售出后概不退还，同时携带U盘获取电子版。 　　购买招标文件时间：2014年7月1日起至2014年7月22日止(公休日及节假日除外)，每日9时30分至11时30分，13时30分至16时30分。 　　招标文件出售地点：北京市海淀区增光路甲34号院云建大厦801室(北京科技园项目评价有限公司) 　　八、招标文件售价： 　　招标文件每套售价为人民币200元。 　　九、投标和开标 　　接受投标文件的时间为：2014年7月30日9时30分至11点30分，13点30分至16时30分 2014年7月31日9时0分至10时0分。 　　接受投标文件的截止时间和开标时间同为2014年7月31日10时0分。在投标截止时间后送达的投标文件恕不接受。 　　投标文件送达地点：2014年7月30日16时30分之前，投标文件送至招标文件出售地点 2014年7月31日9时0分至10时0分，投标文件送至开标地点。 　　开标地点：海淀区苏州街甲49号北京技术交易促进中心二层会议室。 　　十、联系方式 　　北京科技园项目评价有限公司 　　联系人：王娜 　　电话：(010)68461639，68308582 　　传真：68461639 　　地址：北京市海淀区增光路甲34号院云建大厦801室 　　邮编：100048　　监督电话：66175629(纪检监察处) 　　招标代理机构：北京科技园项目评价有限公司 　　2014年7月1日

Thermo Scientific TruProcessTM便携式分析仪提供快速、实时的混合和干燥分析 中国，上海，2011年3月29日&mdash 全球科学服务领域的领导者赛默飞世尔科技有限公司今日宣布推出全新Thermo Scientific TruProcess分析仪&mdash &mdash 适用于实时混合分析、干燥及其他过程分析技术（PAT）应用的近红外光谱仪。 The TruProcess&trade 分析仪具有台式系统久经验证的精确性，可轻松与现有生产过程相集成。此分析仪不仅可快速提供可靠的实时过程分析结果，还有助于提高产量，确保产品质量，降低生产成本。此外，该分析仪采用微电子机械系统（MEMS）技术，将传统的近红外光谱仪转化为生产线近红外传感器。 赛默飞世尔科技便携式光学分析业务部副总裁兼总经理Chris Petty 说道：&ldquo 制药厂希望在混合和干燥过程中直接对物料进行实时分析， 但是这种分析不能以牺牲质量或效率为代价。TruProcess 为制造商提供迅速可靠的在线过程分析工具。通过借助近红外光谱和微电子机械系统技术，这种分析仪在目前市场上提供最完整的过程可扩展性。&rdquo Truprocess体积小，重量轻，可以与绝大部分的的药品加工设备相连接。它具有集成的位置传感器和无线通信，可以在一秒钟内完成扫描，有能力监测高达25RPM转速的混合。该分析仪也可与Thermo Scientific Method Development 软件相兼容，适用于定性分析和包括干燥、混合和水分分析在内的定量应用。 欲了解关于TruProcess分析仪的更多信息，请访问www.thermoscientific.com/ahura, 或发邮件至ales.chemid@thermofisher.com。 Thermo Scientific Tru Process 近红外光谱仪 关于赛默飞世尔科技 赛默飞世尔科技（纽约证交所代码： TMO）是科学服务领域的世界领导者。我们致力于帮助我们的客户使世界更健康、更清洁、更安全。公司年销售额接近 110 亿美元，拥有员工约37000人。主要客户类型包括：医药和生物技术公司、医院和临床诊断实验室、大学、科研院所和政府机构，以及环境与工业过程控制行业。借助于Thermo Scientific 和 Fisher Scientific 两个首要品牌，我们将持续技术创新与最便捷的采购方案相结合，为我们的客户、股东和员工创造价值。我们的产品和服务有助于加速科学探索的步伐，帮助客户解决在分析领域所遇到的各种挑战，无论是复杂的研究项目还是常规检测或工业现场应用。 欲了解更多信息，请浏览公司网站：www.thermofisher.com，或中文网站：www.thermo.com.cn，www.fishersci.com.cn。

九光科技在线近红外在次钠塔应用介绍1、 应用背景氯气有毒且具有强腐蚀性，工艺中使用NaOH来吸收废气，随着液碱的消耗，根据NaOH和NaCIO的含量来判定及时补充新的碱液和次氯酸钠溶液的的排除。通过在线检测实时监控NaOH和NaCIO含量，更及时的进行工艺调整，自动倒槽，大大降低劳动强度，减少浪费，提高生产效率。二、安装方案图1、安装示意图图2、现场安装照片2、 应用效果图3、样品原始光谱图检测参数模型主成分数相关系数SEP游离碱30.9980.070有效氯30.9970.075 图4、游离碱模型 图5、有效氯模型 图6、游离碱误差分布图 图7、有效氯误差分布图说明：从建模效果来看，游离碱和有效氯线性关系明确，游离碱相关性0.998，SEP 0.070，实际应用中约68%的样品误差在0.070%内，约95%的样品误差在0.14%内。有效氯相关性0.997，SEP 0.075. 实际应用中约68%的样品误差在0.075%内，约95%的样品误差在0.15%内。 3、 结论与展望1、 次氯酸钠生产过程中应用在线近红外检测游离碱和有效氯可减少取样频次，及时判断生产终点，及时倒槽，提高生产效率，助力自动化升级。2、 除了次氯酸钠生产外，其它工艺生产中也用常常用液碱来吸收尾气氯气，也可使用在线近红外来检测碱液浓度，及时补充新碱液，避免浪费。

p style=" text-align: justify " 　　粮食质量检验对粮食流通工作与粮食安全建设具有重大意义，和我们的生活更是息息相关，粮食的质量数据，既是决定粮食等级与收购价格的主要参考之一，也是储粮条件设定的依据。入库粮食质量的好坏更是影响着收购后粮食储存的安全度。 br/ /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 319px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/0e8053f5-6ca6-48e2-8e6d-a1b7dc194c48.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" width=" 500" height=" 319" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　然而在实际工作中，粮食收储却面临着诸多问题。比如，粮库收粮时水分检测都是局部抽样化验室化验，入仓时水分差异较大，如果不同水分的粮食储藏在同一仓库中，因水分不同导致温度差异、虫害、霉变的产生，从而引发大部分粮食损坏 再如，大豆在储藏过程中水分不同，在温度作用下，蛋白质发生热敏性凝固，破坏了脂肪和蛋白质共存的乳化状态，出油率和豆粕蛋白质降低 并且由于传统检测人为操作因素较多，难免存在耗时长、干扰因素大、“偷换样品”、“人情粮”等现象。 /p p style=" text-align: justify " 　　因此，在以技术驱动生产力的大环境下，实时在线分析技术的推广就显得尤为重要。而在诸多在线检测技术中，近红外光谱分析技术的应用前景最被看好。该技术作为可快速、准确分析多组成本的含量，是针对农产品成份定性、定量分析的有效手段之一，可同时检测水分、蛋白、脂肪、淀粉等指标，在粮食作物的检测中，近红外光谱分析技术较之人工和其他方法具备快速、易用、准确、低成本等优势。 /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 213px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/51e0dd20-72d1-4274-a82a-72cb40e24fce.jpg" title=" 2.png" alt=" 2.png" width=" 500" height=" 213" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　无锡迅杰光远科技有限公司，作为一家以近红外技术研发与产品化为核心的科技公司，在粮食检测领域积累了大量的实践经验，其研发和生产的IAS-Online-s100 在线近红外固体检测设备，可有效的解决整个收粮流程中对粮食蛋白质、水份等指标的检测，检验结果准确公正，并围绕该技术为粮油行业构建在线检测解决方案。 /p p style=" text-align: justify " 　　传统的检测方式多为局部采样，由于粮食传输与检测过程不是并行的，所以实验室的检测数据一般都滞后于生产过程，如需检测多个指标则需投入更多的人力物力。而采用近红外技术，只需通过在粮食样品传递过程中进行加装，即可一次同步检测蛋白、水分、脂肪、等多个指标，满足将检测数据实时量化呈现的要求。 /p p style=" text-align: justify " 　　另外，由于采用模块化设计，设备使用场景丰富可安装在管道、传输机、提升机、烘干塔等设备上，且安装简单，既适合在现有产线上直接加装，也可以与新产线进行配套。 /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 211px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/c31724a4-b124-4c46-903a-95d09688a24c.jpg" title=" 3.png" alt=" 3.png" width=" 500" height=" 211" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　在使用方式上，IAS-Online-s100内置工控计算机，保证稳定性与安全性，计算机直接控制分析和显示结果，可以打印、传输和使用U盘输出结果 用户也可在后台轻松的进行“粮食检验监测数据和情况的集中管理”、“视图化品控分析”等工作，从而实现在粮油加工和收储环节，对来料品质、生产过程进行监控，实现精细化管理的各项需求。 /p p style=" text-align: justify " 　　目前IAS-Online-s100可检测粮食种类如下： /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/c79cf3a9-df73-417f-8289-9b10315be1dc.jpg" title=" 5.png" alt=" 5.png" / /p p style=" text-align: justify " 　　与此同时，我们还可以通过在线、离线和户外手持用等多款设备的优化组合，实现粮食收购现场、实验室、仓库和运输途中等环境的覆盖，让粮油的品质控制实现“无死角”、“多场景”和“全过程监控”。 /p p style=" text-align: justify " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 500px height: 188px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/ac1a6b23-8407-446e-adc7-76dec3a34c31.jpg" title=" 6.png" alt=" 6.png" width=" 500" height=" 188" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　加之近红外技术本身所具有的“检测费用低”、“操作简便，呈现检测结果快”、“不破坏样品，无需复杂预处理，无损、无污染”、“检测数据可存储和可追朔”及“可与各类场景适配加装或便携携带”等使用特性，极大地提高基层粮库的检测效率和降低检测成本、劳动成本，从而提高经济效益。 /p p style=" text-align: justify " 　　目前，该设备已正式投入市场，并在粮油行业取得了良好正面的反馈，该方案做到了数据准确、检验快速，实现了水分、成份检验“精度”与“高效”的共存同时，可以非常好的避免人为操作漏洞，同时使用简单，做到任意环节的质量可追溯，是一套为企业入库粮质量保驾护航的实用性粮库质检的智能化解决方案。 /p p style=" text-align: right " （迅杰光远） /p

香港城市大学王锋教授团队通过调控过渡金属-稀土离子间能量传递过程，首次报道了一种具有高量子效率、超大半峰宽以及高热稳定性的新型双钙钛矿近红外荧光粉La2MgHfO6:Cr3+/Yb3+，其在快速无损结构检测方面表现出优越的性能。近红外荧光转换型发光二极管（NIR pc-LED）凭借其发光效率高、宽谱输出、结构紧凑、寿命长、电能消耗低等优势，在安全监测、食品安全、现代农业、夜视、医疗诊断等领域展现出了巨大的应用潜力。NIR pc-LED的器件性能直接由近红外荧光粉决定，因此开发与蓝色LED芯片匹配良好的高效近红外宽谱发光材料至关重要。然而，目前报道的近红外发光荧光粉仍然存在发光效率低、半峰宽窄、热稳定性差等不足，同时其发射光谱在950 nm以后存在明显缺失，一定程度上限制了其在市场中的商业化。针对上述问题，香港城市大学王锋课题组和河北大学索浩博士首次报道了一种新型双钙钛矿荧光粉La2MgHfO6:Cr3+/Yb3+，其展现出了热稳定性优异的高效近红外宽谱发射。相关结在线果发表在Laser & Photonics Reviews上。该研究团队采用传统高温固相设计合成了双钙钛矿荧光粉La2MgHfO6，它具有两个八面体格位(Mg和Hf)和一个十二面体格位(La)供Cr3+和Yb3+占据。基于Rietveld结构精修和第一性原理计算，研究人员证明Cr3+离子倾向于同时取代具有较低晶体场强度的[MgO6]和[HfO6]六面体，这种多格位发光有利于实现超宽谱近红外发射。通过调控Cr3+→Yb3+间能量传递过程大幅度提高了近红外发光的内/外量子效率、半峰宽以及热稳定性，分别达到69%/18.4%，333 nm以及81.6%@423K。研究人员进一步将该荧光粉与蓝光LED芯片结合制备成小型近红外发光二极管，展示了优异的光电转换特性。该器件可以作为近红外光源可以用于夜视照明和生物穿透成像，同时它在在快速无损结构检测方面也表现出优越的性能。该工作为设计宽带近红外发射荧光粉提供了一种新颖的切入点，在工业检测和医疗诊断等实际应用方面具有指导意义。

当我们走进水果店时，会发现同一种水果会分不同的价格售卖，而影响价格的主要原因是其品质，这时我们就会产生疑问 ➙什么样的荔枝核小而甜？什么样的西瓜皮薄瓤多脆又甜？我们今天来分享一些关于：如何用科学的方法区分不同品质的水果（当然也能区分同一类水果的不同产地与品种）随着生活质量提高和消费水平的改变，消费者对于水果品质不同的需求也就促成了水果的销售分级处理；利用非接触式水果分选检测技术，不断细分果品，以便满足不同消费市场的需求。什么是水果分选？一般来说，将其分为四类：大小、重量、外观品质（颜色、新鲜度）、内部品质 其中在内部品质分选中，主要判断的指标如下：糖度硬度酸度内部缺陷然而传统的破坏性检验方法不仅成本高，还造成资源浪费，因此光谱无损检测的方法成为一大趋势。水果分选机因其具有检测速度快、可同时检测多种内部成分等优点，近年在农产品内部品质检测方面发展迅速。其基本原理是：当用近红外光照射水果时，不同的水果内部成分对于不同波长的光学吸收和散射程度不同，而内部光谱也会随着水果内部成分质量分数的不同而发生变化。利用这一特性，即可根据近红外光谱特征分析水果中的主要成分及其质量分数。为什么是近红外光谱？近红外光谱近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。近红外光谱优劣势但是近红外经过两百多年的发展与应用开发，仪器的进步与算法的革新，仪器制造商与科学家们已经可以将越来越多的劣势规避，从而更好地发挥了近红外不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此也受到越来越多人的青睐。应用案例基于近红外光谱技术检测水果糖度（水分/黑心病【可见+近红外】）主要过程：（1）选取具有代表性的水果（2）通过漫反射或透射方式采集水果样品相关光谱数据；（3）对光谱数据预处理，消除不同因素对水果模型精度带来的误差，选择更有代表性样品的光谱数据；（4）采用国家和国际认证的化学分析方法测量水果样品成分的准确含量；（5）建立预测模型（6）未知水果样品近红外光谱的采集，然后用所建立的预测模型预测未知样品的成分含量。（7）用标准的化学分析方法测量未知水果样品成分的含量，验证所建立预测模型的准确性，然后对预测模型进行校正和优化。典型装置设计：三大功能模块：光路模块、附件模块、数据处理模块光路模块的光源对待测水果样品进行有效照射，通过光纤传递给光纤探头，再将透过水果样品的光谱信息进行收集，并通过光纤传递给数据处理模块的光谱仪。通过微处理器进行处理、计算和分析，从而完成对待测水果样品糖度的预测，在显示屏上获取结果，实现水果糖度的无损检测。由于水果的尺寸大小、果肉薄厚，糖酸度有高有低，且分布不均的情况，在光谱采集模块中有多种方式：图片来源：仪器信息网以下图为实际的光谱采集谱图案例▼▼▼脐橙原始光谱采集（可见+近红外）苹果吸收光谱（可见+近红外）香蕉的不同反射光谱（近红外）并做归一化平均草莓反射光谱（可见+近红外）正常与不同腐变程度的苹果透射光谱比较图（可见+近红外）化学计量学建模在完成光谱采集后，数据处理成为整个装置的核心步骤。再建立准确化学值与光谱信息之间的化学计量学模型。化学计量学模型的建立主要包括两个过程：校正和预测硬件：光谱采集模块① 光谱仪（近红外系列光谱仪，可见-近红外光谱仪）② 光源（海洋光学提供集成和光路设计方案，解决客户在光学部分的担忧；因集成到在线设备，我们推荐使用高度可集成化、高稳定性的光源，以适应在线设备的光路设计和长时间稳定运行。） ③ 光谱收集附件（可选配/定制/也可空间光耦合的光纤、准直镜附件，帮助客户解决系统中光传输和耦合问题。）软 件① 光谱读取软件定制/二次开发（Omnidriver/Seabreeze）② 近红外光谱建模软件（可根据需求选取不同建模软件）③ 数据传输与分选机制协议定制针对不同的水果产线和分选机制，为客户定制数据传输模块及协议方式。由于通讯方式的差异及需求差异，我们还可以为客户进行光谱仪器协议、固件等开发，实现同样光谱设备在不同应用中发挥其不同长处。理由1：触发准确性在水果分选设备产线中，光谱仪工作在外触发模式，当传输带送入一个水果到测量位置，立即触发光谱仪开始积分，积分时间100ms，因此对触发的准确性要求很高。而竞争对手的产品外触发时间不准确，如果产线使用的是高功率卤钨灯，多停留一段时间就有可能造成水果的热损伤。理由2：量产能力性机器人自动校正并保证每台设备的精准校调，确保每条产线的分选标准一致。理由3：量身定制在线系统中如果出现系统故障会影响整条产线的正常运行，我们可为客户定制系统运行自测协议，减少人为检验步骤，提高生产效率。本文来源：海洋光学关于海洋光学海洋光学作为世界领先的光学解决方案提供商，应用于半导体、照明及显示、工业控制、环境监测、生命科学生物、医药研究、教育等领域。其产品包括光谱仪、化学传感器、计量检测设备、光纤、透镜等。作为光纤光谱仪的发明者，如今海洋光学在全球已售出超过40万套的光纤光谱仪。关于爱蛙科技爱蛙科技（iFrogTech）是海洋光学官方授权合作伙伴，提供光谱分析仪器销售、租赁、维护，以及解决方案定制、软件开发在内的全链条一站式精准服务。如需了解更多详情或探讨创新应用，可拨打400-860-5168转5895客服电话。

p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong 仪器信息网讯 /strong 2019年12月12-13日，由 strong 仪器信息网 /strong 与 strong 中国仪器仪表学会近红外光谱分会 /strong 联合主办的“ strong 2019近红外光谱主题网络研讨会(iSymposium on NIR Spectroscopy , 简称iSNIRS 2019) /strong ”成功召开，16位来自近红外领域的专家分享了近红外的新技术、新应用。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 20世纪80年代以来，随着新方法(化学计量学)、新材料(光纤等)、新器件(检测器等)和新技术(计算机)的发展和出现，近红外光谱技术从光谱分析队列中吊车尾的位置迎头赶上，崭露头角。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 如今，经过几十年的发展，结合现代化学计量学方法的近红外光谱技术，已经成为工农业生产过程质量监控领域中不可或缺的分析手段之一，在农产品、食品、医药、石化、烟草等领域均得到了广泛应用。从报告期间网友的反馈情况可以看出，近红外已逐渐成为各领域研究的重点， strong 16个报告的时间里，网友提问近160次，反响十分热烈 /strong 。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 本次研讨会分设了4个专场，分别为：近红外光谱新技术/新方法、近红外光谱在饲料/烟草领域的应用、近红外光谱在食品/水果领域的应用、近红外光谱在制药/茶叶/纺织品等领域的应用。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/f9f7bb2b-86be-4c71-a564-12b13d2af8df.jpg" title=" 专家1小.JPG" width=" 600" height=" 268" border=" 0" vspace=" 0" alt=" 专家1小.JPG" style=" width: 600px height: 268px " / img style=" width: 600px height: 264px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201912/uepic/01ed2531-5b12-4fb5-85d0-a5b2f412fd85.jpg" title=" 专家2.JPG" width=" 600" height=" 264" border=" 0" vspace=" 0" alt=" 专家2.JPG" / /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 暨南大学—潘涛 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 近红外（NIR）光谱是一种快速简便的分析技术，它适用于几乎所有类型物料的测量，具有分析通用性。由于对象和测量方式的多样化，近红外建模通常需要进行个性化的优化选择。报告中，暨南大学潘涛教授以血清尿素氮为对象，Norris导数滤波（NDF）为光谱预处理方式，等间隔组合偏最小二乘（EC-PLS）为波长选择模式，介绍了近红外光谱分析的个性化参数选择方法。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109314.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《近红外光谱分析—通用性与个性化方法浅说》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 瑞士万通中国有限公司—王睿 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 近红外光谱分析以其快速、无损、高效的特点在化工行业的应用越来越广泛。特别是在质量控制方面发挥了重要的作用。通过与客户的合作，瑞士万通在近红外领域不断开发出新的应用，以满足各用户的特殊需求，报告中，瑞士万通光谱产品线产品经理王睿以近红外在电子烟产品，半固化片产品、PVA产品中的应用为主要内容介绍了该技术在生产过程中带来的效益。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109315.html" target=" _blank" strong span style=" color: rgb(84, 141, 212) " 《近红外分析技术在化工行业的新应用》视频精彩回放 /span /strong /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 中国农业大学—李军会 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 中国农业大学李军会副教授的报告分为4个部分：1、近红外光谱预处理方法选择与注意问题 2、农产品近红外光谱定量建模与注意问题 3、农产品近红外光谱定性建模与注意问题 4、农产品近红外光谱相似性分析与注意问题。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109316.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《农产品近红外定量定性建模与注意问题》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 华东理工大学—倪力军 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 报告中，华东理工大学倪力军教授以烟草和中药中主要成分近红外光谱稳健模型的建立、评价及转移为背景，分享了相关实践与思考：1、基于光谱信号的方差分析筛选稳定、一致光谱信号建立NIR稳健模型以实现模型转移；2、以稳定一致光谱信号为基础进一步优化波长组合建立NIR稳健模型以实现模型共享；3、避免模型过拟合；4、RMSEC和R2评价定量模型时应注意的问题。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109317.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《NIR稳健模型的建立、评价与转移的实践与思考》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 中国农业大学动物科技学院—李军涛 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 饲料原料营养品质变异直接影响饲料配方的精准配制，准确、快速获取各养分参数是饲料资源高效利用的基础。中国农业大学动物科技学院李军涛博士的报告从饲料原料营养品质检测重要性、近红外技术原理与特点、定标模型构建与应用示范、定标模型网络化管理及近红外在线品控系统应用探讨等多个方面进行展开，介绍了近红外快速预测体系在饲料行业的应用。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109318.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《饲料原料营养品质近红外快速预测体系建立与应用》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 四川威尔检测技术股份有限公司—宋涛 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 近红外数据不仅包括常规意义上的成分含量数据，还包括光谱信息数据，以及差异化比较数据等几种。在实际应用中，我们往往只注重成分含量数据，而忽略了其他的数据，但恰恰是这部分我们忽略的数据，对我们如何评价近红外数据的准确性，经常起到至关重要的作用。四川威尔检测技术股份有限公司高级工程师宋涛在报告中详细介绍了近红外检测过程中的数据准确性问题。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109319.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《近红外数据的准确性分析与评价》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 贵州中烟工业有限责任公司—彭黔荣 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 报告中，贵州中烟工业有限责任公司技术中心常务副主任彭黔荣博士从技术层面介绍了近红外技术在烟草行业的离线应用、在线应用、网络化应用、数据应用等方面的内容，也介绍了近红外技术在管理方面的要求以及存在的痛点和难点，结合近20年在近红外领域的工作实际，介绍了相应的应对措施和取得的效果。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109320.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《近红外技术在烟草行业应用的痛点和难点》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 上海烟草集团有限责任公司—葛炯 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 上海烟草集团有限责任公司葛炯工程师的报告主要分为以下几个部分：1、规范检测的标准 2、选择合理的建模集与验证集 3、近红外常量和微量成分建模 4、对于模型传递的认识 5、近红外应用管理的网络信息化。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109321.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《如何在烟草领域应用近红外》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 中国农业大学—韩东海 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 任何技术的应用均与社会发展、科技进步、时代需求密切相关，近红外技术也不例外。果蔬近红外检测的研究始于1989年之前的美国农业部研究中心的Dr. Karl Norris和Dr.Brith, G.S.,等人，而实际应用则始于1989年之后的日本。日本虽然没有知名的近红外通用仪器，却有着门类齐全的近红外专用仪器装备，特别是在果蔬近红外应用方面有着丰富的积累和经验，历经30余年的发展已经形成了比较完整的体系，及时梳理其发展脉络有助于我国发挥后发优势。鉴于近年来果蔬近红外检测技术没有发生质的变化，为此，中国农业大学韩东海教授以社会需求引领技术进步为主线，总结整理归纳了日本果蔬近红外应用技术的来龙去脉。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109326.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《与时俱进的果蔬近红外应用技术》精彩视频回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 河南科技大学食品与生物工程学院—刘建学 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 浓香型白酒生产过程中，入窖酒醅的生产指标主要有淀粉含量、PH值、水分和还原糖等。河南科技大学刘建学教授利用近红外光谱分析技术进行分析测量，建立了相对应的预测模型，实现了指标的快速检测。通过入窖、发酵中期、发酵终了3个阶段各指标的变化规律，最终实现了白酒发酵生产过程中的在线质量控制，完成了白酒生产的标准化和智能化。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109322.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《浓香型白酒入窖酒醅生产指标的分析与测量》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 中国食品发酵工业研究院有限公司—王健 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 报告中，中国食品发酵工业研究院有限公司王健高工主要介绍了近红外光谱和离子迁移谱技术在酒类行业（白酒、黄酒、葡萄酒、啤酒）中的应用。首先介绍了近红外光谱和离子迁移谱技术的基本原理、分析过程以及技术优势，然后就这两项技术以及设备在酒类行业中的实际应用，包括从原辅料的品质检测、到酒类生产过程的品质在线监测，以及成品酒的质量控制等方面做了详细说明。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109323.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《新型快速检测设备与技术在酒类行业中的应用》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 南昌海关学会—桂家祥 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 南昌海关学会桂家祥研究员在报告中，站在纺织品领域行业高度，紧紧围绕“样品为王、仪器为基、标准引领、质控关键”展开，阐述了每一个关键环节的破题之策。 strong 报告题目：《纺织品原料组分近红外快检技术推广的四个关键环节》 /strong /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 赛默飞世尔科技（中国）有限公司—周学秋 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 报告中，赛默飞世尔科技（中国）有限公司近红外产品经理周学秋首先对近红外技术的整体情况进行了介绍，随后对其在制药、茶叶、纺织品等领域的应用进行了详细介绍。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109324.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《赛默飞近红外制药，茶叶，纤维解决方案》视频精彩回 /strong /span span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 天津中医药大学—李文龙 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 近红外光谱技术在中药材整体性质量控制、多种中药制药工艺的在线监控以及中成药制剂的快速检测等方面得到日益广泛的应用。天津中医药大学李文龙副研究员在报告中主要介绍了他所在实验室在这一领域的研究进展，并对近红外分析技术的标准化、相关监管法规、以及过程分析技术人才培养等方面进行了相关思考，目的在于推动近红外光谱技术在中药行业更为广泛的应用。 a href=" https://www.instrument.com.cn//webinar/video_109325.html" target=" _blank" span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《近红外光谱技术在中药全程质量控制体系中的应用研究及相关思考》视频精彩回放 /strong /span /a /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 安徽农业大学—任广鑫 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 传统茶叶质量检测技术采用化学成分检测和感官审评方法，该类方法无法实现茶叶生产与流通过程中在制品质量的实时监控与快速检测。安徽农业大学任广鑫副教授从近红外技术原理出发，对该技术在茶叶品质成分分析、非法添加物检测、等级判别、产地识别和真伪鉴别等领域进行了介绍，并对该技术在应用推广中存在的问题、标准化建设和国产仪器开发等进行了展望。 strong 报告题目：《近红外光谱技术在茶叶品控领域的应用与展望》 /strong /p p style=" text-align: center text-indent: 0em " strong 山东大学—李连 /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 2005年，Tsenkova教授首次提出了“Aquaphotomics” 即水光谱组学，它可以提供隐藏在NIR光谱中的一些信息。水的光谱很容易受到溶液中其它分子的影响，即使加入的物质的量很少，它仍然会扰乱溶液中的共价键和氢键，水的结构仍会被改变。因此，可以利用水的光谱的性质，将水作为探针，应用于监测低浓度的蛋白质、糖、水质量检测以及菌种筛选等各个方面。报告中，山东大学李连副研究员主要从水光谱组学的基本概念、水光谱组学的应用简介，以及应用前景等方面进行了介绍，为网友的科研提供新的科研思路和方法。 span style=" color: rgb(84, 141, 212) " strong 《基于水光谱组学的近红外光谱应用进展研究》PPT下载 /strong /span img src=" /admincms/ueditor1/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif" style=" vertical-align: middle margin-right: 2px " / a href=" https://img1.17img.cn/17img/files/201912/attachment/bd7dc556-87d8-42bc-b6e1-f9bd408e83af.pdf" title=" 《基于水光谱组学的近红外光谱应用进展研究》PPT下载.pdf" style=" font-size: 12px color: rgb(0, 102, 204) " 《基于水光谱组学的近红外光谱应用进展研究》PPT下载.pdf /a /p

为满足不同样品检测的要求，天津能谱成功研发出大样品无损检测专用紫外可见分光近红外光度计，该产品的研发具有重要的科学意义和实际应用价值：1. 拓宽应用领域：传统紫外可见近红外分光光度计通常适用于小样品或液体样品的检测，而大样品无损检测设备能够处理更大尺寸的固体样品，如建筑材料（如玻璃幕墙）等，常规最大尺寸一般控制在110mm以内，样品再大样品仓等放不进去，天津能谱成功研发出的大样品无损检测从而拓宽了该技术的应用领域。特别反射附件测试不在局限于样品大小的限制。2. 提高检测效率与准确性：这类仪器设计用于大尺寸样品，通常配备有专门的光学系统和大样品室，可以在不破坏样品的前提下，快速准确地获取样品的光谱信息，这对于需要保持样品完整性的应用尤为重要。3. 促进材料科学研究：在材料科学领域，这种设备可以用于研究材料的光学性质，如透过率、反射率和吸收特性，对于新材料的开发、质量控制及性能评估极为关键。4. 建筑材料：建筑材料的能效特性（如玻璃的透光性和隔热性），有助于环境保护和公共安全。5. 文物保护与鉴定：对于文物和艺术品的鉴定与保护，无损检测技术可以提供宝贵的信息，帮助专家了解材质老化、修复历史等，而不会对珍贵文物造成任何伤害。6. 光学质量控制：在光学制造行业，大样品镜片等的无损检测对于确保产品质量、优化生产工艺、减少浪费具有重要意义。 iCAN 3000G建筑玻璃可见光透射比/遮阳系数检测仪是iCAN 3000 紫外可见近红外分光光度计的基础上升级专门用于测定各种建筑玻璃可见光透射（反射）比、太阳光直接透射比、太阳能总透射比、紫外线透射（反射）比及有关玻璃等参数。根据所记录的图谱对被测物质进行定性或定量分析，是检测建筑玻璃参数的一个重要工具。可检测的样品有：普通平板玻璃、电浮法玻璃、夹层玻璃、离子镀膜玻璃、溅射镀膜玻璃、LOW-E玻璃、汽车安全膜等；用于建筑幕墙玻璃节能参数的测定、玻璃镀膜材料研和分析； Ø 设备可满足以下测试：紫外光透射比 Tuv可见光透射比 TV室外侧可见光反射比 pvo室内侧可见光反射比 pvi太阳光直接透射比 Te太阳光直接反射比 pe太阳红外直接透射比 TIR太阳能总透射比 g遍阳系数 SC光热比 LSG太阳红外热能总透射比 glR向室内侧二次热传递系数 qi向室内侧太阳红外二次热传递系数 qin传热系数U

本文题目之所以叫“果蔬近红外检测技术中的点点滴滴”，就是因为近红外技术的大理论、大思维、大方法诸位早已熟知，一些没有覆盖着的小理论、小思维、小方法也很重要，有待大家共同挖掘，以期弥补不足 另外一个含义是所有内容都与近红外相关，但相互间关系不大，甚至无关，敬请谅解。中国农业大学 韩东海教授　　1、用心感悟样品光物性　　图1是2019年6月23日在微信朋友圈发的信息，得到众人点赞。这是我第一次看到这么形象地描述水果光物性的图。这张图清晰地告诉人们，哪些水果容易检测，哪些比较困难，可以帮助人们在研发水果品质无损检测过程中，及时采取应对措施，减少失败，争取时间。　　通常我们希望物料透光性要好，可是过于透光，近红外光谱中待检成分信息变弱，不利于分析。例如，葡萄、迷你西红柿。此时，通常采用加大光程的办法加以解决。AMAICA手持仪2)，多种果实检测硬件是通用的，只有西红柿在加大光程后，硬件进行了单独设计，独立使用。　　透光度低，难以获得有效信息，后续分析无法进行，例如，红薯。在众多物料中，红薯透射性极差，以至于很难实现透射检测。现有研究中，红薯主要采用漫反射采集近红外光谱3，4)，受制于透射深度有限，一旦径向待检成分分布差异大，就很难得到正确结论。再就是在红薯断面上采集近红外光谱5)，虽然这种方法也具有一定的意义，但已经不属于无损检测了。此类物料要实现在线近红外检测，难度更大。　　2、 定量利用光谱强度，定性利用光谱形状　　有关近红外吸光度谱的论述很多，也很成熟。多数情况下，利用近红外吸光度谱的强度进行定量分析，而关于原始光谱的探讨少之又少，所以原始光谱容易被忽略。实际上，利用原始光谱形状在一些问题的分析处理上也具有一定的优势。　　图2是几种果蔬的近红外原始光谱图。总体来讲，原始光谱波形比较简单，通常就是两个峰，一个谷。个别情况只有一个峰，如葡萄。因为苹果皮薄，质地均匀，内部品质多种多样，特性稳定，故以苹果为基准论述原始光谱特性。两个峰一左一右，左峰在710nm附近，右峰在810nm左右(注释：仪器不同，多少有些差异，无标准而言)。右峰的位置基本在810nm±5nm范围内，而左锋有时则相差很大，大则右移15nm。　　苹果、柿子、梨和桃等波形相似，710nm峰值高于810nm 西瓜、甜瓜、蜜桔、葱头、绿蜜桔、柠檬、圆白菜、土豆的波形相像，共同特点是710nm峰值低于810nm。葡萄、迷你西红柿、草莓、牛油果、枇杷、甜椒最特殊，只在810nm处有一个明显高峰。　　类别相同但品质不同果蔬的710nm峰值上下变化大，而810nm峰值略微上下浮动。例如三种内部品质不同的正常苹果、褐变苹果、糖心苹果的810nm峰值相差不大，而710nm处的峰值规律为糖心苹果正常苹果褐变苹果三种中的任一810nm峰值(图3)。由此可知，内部品质在原始光谱上主要显现在710nm峰值上，这样就可以利用这个特点进行定量分析或定性判别。　　为什么710nm处既有上下变化，又有左右位移呢?现无定论。我认为，一是受水分影响，例如糖心苹果水分高于一般苹果，水分高则光易通过，所以糖心苹果的710nm峰值最高；二是受颜色影响，710nm为红色波长，红色的补色是绿色，当果实不论是瓜皮还是果肉呈现绿色时，则吸收红光，透射光减少，710nm峰值降低。未成熟苹果的710nm峰值与810nm不相上下，就是因为果肉呈浅绿色，吸收了红光，透过光减少，导致710nm峰值降低。西瓜的710nm低于810nm就是因为厚厚的绿色瓜皮阻挡了红光透过，而810nm这些属性不显著。左右位移是否受果实质构的影响有待进一步论证。　　关于葡萄等物料只在810nm处有一个明显高峰的解释，暂且无人讨论。本人认为，这些果实透光性极好，很小的功率即可满足要求，710nm的能量尚未达到透过物料时，810nm处已接近饱和。　　所以，果蔬原始谱更多地反映了样品的质构信息、形状差异更为突出。　　现在的在线果蔬品质判别多数是先定量后定性。例如褐变苹果的判别大致程序是光谱预处理、二阶导、建立PLS模型、计算预测值、确立阈值、按照阈值区分正常还是褐变。如果采用原始光谱就可以直接进行定性分析，这样的研究案例曾多次报道。特举三个案例，具体如下。　　1)当公式(1)和(2)的IBrowning都大于0时，为褐变苹果；当IBrowning都小于0时为正常果6)。　　2)Seo利用原始谱尝试了多种组合进行糖心苹果、正常苹果、褐变苹果的判别，如表1所示，(T710-T800)/T675的效果最好7)。　　3)王加华基于原始谱利用PADA、PCADA、PLSDA三种算法进行了定性判别，获得PLSDA的效果最佳(表2)8)。　　3、 一点测量很重要，两点测量更完美　　在实验室进行实验时，由于水果的糖酸度分布不均，用漫反射进行近红外光谱采集时，往往在赤道上选择2个或4个点求平均，这确实是两点或多点测量。但本文要介绍的两点测量不同以往，另有含义，如图4所示9)。　　这是苹果在线分选线上的实际情况。苹果果柄冲上放置在移动托盘上移动，在第一个位置进行糖酸度、褐变、糖心等的检测，一般水果到此为止足以，但富士苹果有果柄根部裂果现象，必须在第二个位置进行果柄根部裂果检测，所以才有了两点检测一说。有人可能会说，如果果柄冲下放置的话，一个位置就能解决了。如果苹果分选只进行这几个指标的检测确实如此即可，但苹果还要进行外观颜色的评价，因为苹果受太阳的照射，果柄周边颜色艳丽，所以日本苹果装箱时果柄都是冲上的，这样才能获得最佳商品性。又有人会说，所有检测项目都由上面的检测器承担了，这些问题就可在一个工位解决了。确实，有些单位就是这么做的，但是，上位检测遮光问题难以彻底解决，而现在的方法，很方便放心地解决了杂散光干扰。　　葱头分选时，葱头根部冲下放置。当葱头内部腐烂严重时，只通过光纤2(图5)的检测就能胜任。不过，对于常发生在上半球的轻微腐烂，光纤2接收不到上半球的信息，漏检现象严重。为此专门设置了光纤1，这样就能把轻微和严重一并检出。这种两点检测设计，是由物料的性质所决定的。两点测量后，轻微腐烂检出率由79.5%提升到95.7%。　　苹果检测是一台光谱仪在两个不同工位采集光谱，葱头检测是在一个工位同时采集两条光谱。苹果检测一台光谱仪约50万人民币，为了降低成本，采取了一台两工位。　　葱头检测为了避免杂散光进入检测器实施了挡板措施，苹果检测无任何遮挡。据说，苹果检测虽有杂散光影响，仍能获得正确检测结果。　　4、日常生活与专业兼顾的Brix和SEP　　食品的甜度测量采用高效液相色谱法和气相色谱法，两种仪器价格贵，操作要求高。另外，物料还需要繁琐的前处理，仪器稳定需要数十分钟的等待。近红外技术检测的果蔬糖度是包括酸在内的可溶性固形物，单位是Brix。因为构成Brix的多数水果的主要成分是糖，所以把Brix称为糖度，与日常生活中的甜度不完全一样。　　破坏性检测Brix可用折射仪测量。业界常用的PAL系列测量精度一般在±0.2%，而非破坏的近红外方法达到这个精度绝非易事。折射仪有标准蔗糖溶液校正，可明确规定其检测精度，而近红外方法没有基准物，加之影响近红外测量的干扰因素过多，不能用最大误差而只能用标准误差表达。折射仪测量一个群体的果实糖度是抽样先榨汁再测量，而近红外方法无法严格规定测量范围和测量部位，特别是对于成分分布不均的果实而言难上加难。再加上，果实细胞大小、纤维多少、果皮薄厚均影响着光的传播。因为存在着这么多的影响因素，近红外方法只能用统计误差SEP表示11)。　　如果近红外方法检测某种果实100个的标准误差SEP是1°Brix，实测糖度为15°Brix，则实际意义为16个高于16°Brix，16个低于14°Brix，68个在15±1°Brix，如图6所示。这一点特别需要向用户解释清楚，不然日后会受到责怪，而通俗易懂地解释清楚并非易事。　　参考文献　　1) http://mechatronics.co.jp/ 　　2) http://www.astem-jp.com/ 　　3) 農業総合センター農業研究所：「ベニアズマ」生いもデンプン含量の非破壊測定技術，2012年　　4) 卜晓朴，彭彦昆，王文秀，王凡，房晓倩，李永玉：生鲜紫薯花青素等多品质参数的可见-近红外快速无损检测，《食品科学》2018年39卷16期　　5) 松尾美紅?上野敬一郎?宮原照昌?北原兼文?紙谷喜則?河野澄夫：近赤外透過法を用いた安納いも糖度等の迅速測定に関する基礎的研究　　6) 高井 秀悦：光によるリンゴの褐変判別法に関する研究，職業能力開発報文誌VOL.30　No.1(49),2018　　7) Y. W. Seo：Nondestructive Detection of the Internal Defects of Fuji. Apple using VIS/NIR Transmittance Spectroscopy. An ASABE Meeting Presentation，Paper Number: 066121，2006　　8) 王加华：苹果、洋梨内部品质无损检测信息基础及数学模型的开发，中国农业大学博士论文，2010　　9) 蔦 瑞樹, 吉村 正俊, 葛西 智, 松原 和也, 和田 有史, 池羽田 晶文：選果機を用いた可視-近赤外分光スペクトルによるリンゴ‘ふじ’の内部褐変発生予測，日本食品工学会誌 2019年 20 巻 1 号 7-14　　10) 西野　勝：近赤外分光法によるタマネギ内部腐敗球の非破壊判別技術　　11) 立石 賢二：青果物の糖度を非破壊で計測する簡便な糖度計，計測と制御52 巻 (2013) 8 号（中国农业大学 韩东海教授）

随着应用需求的拓展，红外/近红外光谱技术也在不断的发展。相较于高分辨率、成像等高性能指标，越来越多的仪器厂商将重点放在了实用上，从细节处着手，着重解决用户使用过程中的实际问题。据统计，申报仪器信息网2021年度“科学仪器优秀新品评选”活动的红外/近红外光谱类仪器共计12台，其中红外光谱仪8台（含附件），近红外光谱仪4台。另外，还有7台基于红外/近红外光谱原理的专用化仪器。虽然红外光谱仪已经相对比较成熟，但是其发展却从未停滞。随着应用需求的变化，红外光谱仪近年来的发展也呈现多样化。各大厂商相继在操作的灵活性、便捷性、智能化及兼容性等多方面入手，提升仪器的性能和使用体验。2021年度，荧飒光学仪器（上海）有限公司推出多台红外光谱新品，包括，研究型傅里叶变换红外光谱仪Foli20、双样品腔傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-S、移动式傅里叶变换红外光谱仪Foli10 Plus、傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-T等。其中，研究型傅里叶变换红外光谱仪Foli20首次实现入光口/出光口多光路设计，光源和检测器自动切换，增加了科研的灵活性和扩展性。该产品全光谱的分辨率优于0.4cm-1，具备升级更高分辨率的能力；双样品腔傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-S实现积分球漫透射及常规透/反射测量于一体。仪器可测量不同弧度的样品，可兼容不同反射角测量附件，可配置室温检测器和/或低温电制冷、低温液氮MCT检测器，双通道A/D采集自适应；移动式傅里叶变换红外光谱仪Foli10 Plus主机和平板可智能化充电，可实现户外即开即用。该产品的集成智能化红外特征峰峰位识别功能及多组分连续差减功能，可实现混合物的快速搜索，并可更换各类测量附件，一键式卡扣锁紧，适合不同应用场景；傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-T，采用双样品腔双通道设计，相互独立且等效使用，并可同时实现2种大型红外附件的测试，可同时配置室温检测器和低温液氮MCT检测器，双通道A/D采集自适应，实现最快60K扫描速度。此外，天津港东科技股份有限公司推出的傅里叶变换红外光谱仪FTIR-650S在多重防潮设计和抗电磁干扰设计方面也进行了创新，产品采用了更大容量干燥剂筒结构设计，更优异的干涉仪和探测器防潮设计，大幅降低更换干燥剂的频率，有效保护红外光谱仪的光学系统和探测系统。作为一类比较成熟的仪器分析方法，红外光谱已经得到了广泛的应用，特别是在制药、生物研究以及食品和饮料的终端用户中应用非常广泛。质量控制是中药评价的关键问题，而采用单一的化学成分分析方法无法适用于成分复杂的中药体系。应用现代仪器分析手段，建立于中药整体系统上的光谱量子指纹图谱技术是中药质量一致性评价的新方法，特别FTIR红外光谱测定快速，指纹特征性强，是开展中药原料药物和中成药质量控制的简单易行方法。天津市能谱科技有限公司推出的中药红外量子指纹一致性评价系统(LZ9000FTIR)通过FTIR红外光谱法原理，对中药红外光谱指纹进行分析测试。该产品把连续光谱量子指纹化，它能按照官能团量子指纹特征峰类型对化合物进行官能团分类的定性和定量分析，通过对其准确分析进行评价，可揭示数据背后的质量变异而作为中药的质控依据，为建立中药红外量子指纹图谱提供大量特征信息数据。随着FTIR光谱仪器技术的不断进步，红外附件也在不断发展，从而促使红外光谱技术得到更加广泛的应用。比如，天津市能谱科技有限公司的珠宝漫反射附件 IRA-51是一款设计独特的仓外大样品漫反射附件产品，测量平台位于仓外，大尺寸样品可直接置于样品台上，完全摆脱了珠宝尺寸大小的局限；Specac的Arrow系列一次性ATR单次反射附件采用最新的Si芯片技术，是一款可抛弃型ATR样品盘，其采用可回收聚丙烯制成，专门用于污染、腐蚀、胶黏、强酸碱性样品。一次使用一片，即插即用，用完即可抛弃。作为一类实用型的分析方法，近红外光谱仪器的创新也更多以更加适合应用场景为目的。仪器操作的简单便捷，让近红外光谱仪走入了更多的应用领域，得到越来越多不同类型用户的认可，而小型化的产品设计给在线及系统集成提供了更多的便利。2021年度，福斯分析仪器公司推出了近红外多功能品质分析仪NIRS DS3，产品采用全新设计的操作软件ISIscan Nova，可预约定时开机，定时自检。新的软件系统将实时监控光源使用情况，并在预期寿命结束前500小时给出提醒，而且光源连接使用全新设计，无需任何工具即可徒手更换，更快更简便。海洋光学亚洲公司也推出了两款近红外光谱仪，其中高灵敏度NIRQuest+近红外光谱仪采用增强光学台和孔径设计，改善光谱仪的响应，实现更低的检测极限。同时，由于灵敏度的提升，积分时间缩短，从而降低了检测时间，在流水线或流动液体样品检测时具有很大优势；Flame-NIR+ 近红外光谱仪无移动部件，坚固耐用，可用于严苛环境。产品的小尺寸非常适合集成在手持系统中，并且客户可以根据自己的应用自行更换狭缝，来调整光谱仪的通光量及分辨率。任何一类仪器都不可能“放之四海而皆准”，针对不同行业或领域开发的专用化仪器不仅可以针对性地解决问题，而且可以提高通用仪器的利用率，并在一定程度上支撑国家产业和科技的高质量发展，成为当前科学仪器的一个重要发展方向。从2021年度申报的红外/近红外光谱仪器新品来看，在气体和油品检测方面有多款新品推出。在气体检测方面，谱育科技的EXPEC 1900 傅里叶红外气体遥测仪将可见光成像+红外成像+化学成像三合一叠加显示。对比常规的可见成像+化学成像的图像显示，增加了红外成像的叠加显示。红外成像不仅可以在夜间提供视野支持，同时可利用红外热像显现检测区域内的高温污染云团、排口等，叠加显示于化学成像的图像上,可辅助研究污染气体云团的分布与扩散趋势。另外，产品采用了云台扫描与振镜扫描相结合的速扫描方式，提高扫描效率的同时，提升了检测区域的准确性；北京乐氏联创科技有限公司推出了9100FIR 傅里叶红外气体分析仪，这是一款便携式傅里叶变换红外气体分析仪，其采用PLS偏最小二乘法，高分辨率分析模式（1cm-1的分辨率），开放气体组分化学计量方法模型构建功能，适用于对各种排放气体进行现场在线分析，包括工业废气、锅炉烟气排放、焚烧炉排放，也可用于环境空气中无机气体、有机气体的快速应急检测；此外，常州亿通分析仪器制造有限公司也推出了红外一氧化碳气体分析仪(CO) ET-3015AF。在油品检测方面，深圳市德沃仪器有限公司推出了用于成品油检测的近红外光谱仪DW-NIR-PD。该仪器属于光栅扫描型，采用德州仪器的数字镜像整列微型近红外光谱仪InGaAs探测器。据悉，该产品收集了1000多份汽油和柴油的样品和数据，样品覆盖全国各地的大小炼油厂和检测机构的数据，并针对国内使用的油样自行开发近红外数据模型；此外上海昂林科学仪器股份有限公司推出了全自动便携式红外测油仪OL1025，山东格林凯瑞精密仪器有限公司推出了新款含油量检测红外分光测油仪GL-7100，分别在仪器的便携性和智能化方面进行了改进和创新。

国家标准计划《畜禽肉品质检测 近红外法通则》Livestock and poultry meat quality testing—general rules by near infrared spectroscopy method由TC516由全国屠宰加工标准化技术委员会归口上报及执行，主管部门为农业农村部。主要起草单位 中国农业科学院北京畜牧兽医研究所 、中国农科院科学院农科院质量标准与检测技术研究所 、中国农业科学院农产品加工研究所等 。该标准规定了畜禽肉品质的近红外光谱检测法对仪器的要求和检测方案，该标准适用于畜禽肉品质的定性、定量检测，检测项目包括但不限于：畜禽肉种类判别、营养组分（蛋白质、水分、脂肪）等。目前该标准正在征求意见中，等待进一步出台实施。采用传统对畜禽肉中的蛋白质、水分、脂肪等营养组分检测，耗时长，需要使用大量的化学试剂，有污染，受条件限制，同时测定的样本量有限。而近红外技术（Near Infrared）是近些年国际上出现的一种迅速发展的技术，可应用于肉品领域实现快速无损检测。美国农业农村部已批准近红外仪器应用于畜禽肉品质的在线检测，国际AOAC标准中已有启用近红外技术，同时测定肉和肉制品中的水分、蛋白质、脂肪，而且实现了模型平台的资源共享。而此项标准采用近红外方法对肉类营养品质无损检测的行业标准，对于肉类中重要的营养指标和组分检测无损测定提供的有效的检测监控技术依据。随着肉类产业的快速发展，肉类加工者和生产者面临许多挑战，需要准确，可靠和快速的分析手段和技术以便控制原材料，预制产品并确保最终产品的质量。LUMEX傅立叶近红外肉品分析仪，只需对脂肪，蛋白质和水分进行一次通用校准即可使用所各类肉类样品。此外可依据用户实际需求，针对香肠，肉干等肉制品定制化制定建标模型，如盐分、灰、碳水化合物、胶原蛋白、卡拉胶、大豆、小麦粉、淀粉等含量。我国作为一个肉类的生产大国和消费大国，对肉类的需求已从数量型向质量型转变。但在我国畜禽肉生产加工行业普遍存在加工模糊化现象，缺乏营养品质数据支撑、缺乏肉类分级数据支撑。由此造成消费经验化所致过量生产和消费，以及优质不优价，产品优劣混杂，致使市场竞争力低下等问题。消费者在对肉类食品需求量不断增加的同时，更加关注肉类产品的品质与安全。《畜禽肉品质检测 近红外法通则》这项新标准的颁布，为畜禽肉生产加工行业提供了迫切需要新的检测技术，能够快速准确判断畜禽肉类品质，推动企业的质量控制模式。

珀金埃尔默推出新型近红外分析仪丰富食品检测解决方案DA 6200™ 为肉类和橄榄油加工带来更好的质量与过程控制珀金埃尔默日前宣布推出DA 6200™ 近红外分析仪，帮助肉类和橄榄油食品加工企业更准确、简便、快速地进行质量和过程控制。 DA 6200进一步扩展了珀金埃尔默公司先进的食品检测解决方案，其全面的产品组合涵盖从植物遗传学、作物健康、营养成分检测，到食品掺假，以及农药、重金属和溶剂分析。快速、精准的检测DA 6200分析仪是珀金埃尔默旗下波通产品系列的一部分，它基于下一代二极管阵列近红外透射光谱（NIR）技术，可在30秒内提供样品中脂肪、水分、蛋白质水平以及胶原蛋白、盐和灰分的精确检测结果。这种精确度和速度也可用于大型非均匀介质样本检测。使用DA 6200分析仪将可以令肉类加工商包括香肠、肉糜或家禽制品生产商提高效率。此外，还可以提高产品的一致性并验证最终产品的质量是否符合法规和品牌标准。 橄榄油生产商将可以利用该分析仪来检验橄榄的品质，预测油品产量，优化采油工艺。使用方便，便携灵活紧凑的结构和电池电源选项使DA 6200分析仪便于携带，在生产环境中具有灵活性。其直观的触摸显示屏能为技术人员和科学家带来清晰、方便的读取效果。该分析仪还配备了定制化的肉类和橄榄油产品校准系统，旨在更便捷地实现跨产品类型的应用，无需现场协作开发。珀金埃尔默公司食品、色谱和质谱业务副总裁兼总经理Greg Sears表示:“目前，全球人口已超过76亿，全球食品供应链所服务的人数正不断增加。食品市场巨大且分散，我们需要确保进入其中的食品是安全的、有营养的，且其所含成分和质量水平符合产品标签上所列出的指标，这些至关重要。珀金埃尔默的食品检测解决方案正在帮助客户满足这些需求，新型的DA 6200分析仪将可以帮助肉类和橄榄油食品生产商进一步提高质量和过程控制水平。”

近红外光谱分析技术在玉米品质检测中的应用近红外应用”1介绍玉米是我国重要的粮食作物。根据国家统计局数据显示，我国 2021 年玉米播种面 4332 万 hm2，玉米产量达 2.7 亿 t。玉米中的水分、蛋白质、脂肪、糖类等主要化学成分含量会直接影响到玉米的经济效益。化学成分含量的测定已成为原料品质评价中的重要环节。玉米种子作为生产中最基本的资料，其质量的好坏直接影响玉米的产量及品质。玉米品质指标（水分、蛋白质、淀粉等）的检测常用理化方法，安全指标（毒素等）的检测使用液相等物理或化学方法，可用冷浸法等对种质品质进行分析，但这些方法均会对样本本身造成破坏，存在处理时间较长以及需要专业人员操作、仪器成本高等缺点。因此，探究一种可以对玉米进行无损、快速检测技术显得尤为重要。近红外光谱分析技术具有样品不需复杂耗时的前处理、无损耗、多成分同时分析、无污染的检测优势，近年来得到了广泛关注。近红外光谱分析技术是利用物质对光的吸收、散射、反射与透射等特性对待测物进行分析的检测技术，通过样品的吸收光谱及理化分析结果可对样品进行定性或定量分析。近红外光谱分析技术的检测步骤为使用化学计量法对近红外光谱数据进行预处理及建立模型，将样本的预测集通过模型进行检测，验证模型是否精准，并对模型进行评价及优化。近红外光谱技术常用处理方法，由于近红外光谱中强大的背景信息造成的噪声干扰和存在冗余变量，导致从样品的近红外光谱中提取与检测目标相关的信息较困难，因此，需对光谱数据进行预处理。常用的光谱预处理方法有去噪自编码器（DAE）、正交信号校正法（OSC）、标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）等。2近红外光谱技术模型评价指标定量模型评价指标 评价近红外光谱定量模型预测准确性的实质是模型的预测结果与样品结果的接近程度，评价预测模型一般采用校正决定系数（R2c）、验证决定系数（R2v）、校正相关系数（Rc）、验证相关系数（Rv）、校正均方根误差（RMSEC）、验证均方 根 误 差（RMSEV） 和 相 对 分 析 误 差（RPD）等参数，决定系数与相关系数是预测值与使用化学方法检测出的真值样本集相关性的标准，通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大时，认为所建模型效果越好；RMSEC 和 RMSEV 是校正集与验证集的预测值和使用化学方法检测出的真值之间差异大小的量度，RMSEC 和 RMSEV 越小，认为所建模型性能越优；RPD 是衡量模型可靠性的指标，当 RPD3，认为所建立的预测模型可靠性较高，3RPD2.5，认为模型可用于分析；RPD定性模型评价指标 近红外光谱技术在定性分析中多用于样品分类，常用判定指标有正确率、敏感性、特异性等。相关检测设备从采样现场到实验室快速无损检测样品的指标，主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以帮助企业优化生产过程，控制最终产品质量，提高利润。近红外光谱仪检测过程无需化学试剂，可大大降低实验室湿化学成本。检测快速，可大大减少操作人员的劳动力，降低使用门槛，节约管理费用。▲ 步琦近红外光谱仪 ProxiMate防水型不锈钢外壳，入口防护等级为 IP69，可进行高压管冲洗，即使是最苛刻的工作环境也能满足多种即时可用的预校准，适用性广泛直观的现触摸屏界面，简单、明了样品使用磁耦合驱动装置旋转器，分析完成后该装置可拆除，轻松清洁允许用户利用近红外光，可见光或将两种信号结合来提高测量性能和全面评估样品，从而使其测量性能达到最大化3相关模型参数ProductParameterRangeSpectraSEPMaizeStarch16-76%6553.5MaizeFat3.14 -5.352980.2MaizeProtein6-21%6821.3MaizeMoisture7-13%6820.5MaizeAsh1-8%3070.04步琦公司为您提供完整的玉米检测解决方案，同时提供定制化服务和使用，欢迎用户前往我司实地参观考察。

奶酪生产过程的实时监测奶酪是以乳、脱脂乳或部分脱脂乳、稀奶油、酪乳或者这些原料的混合物为原料，经过凝乳酶或者其他凝乳剂凝乳，并排除部分乳清而制成的新鲜或经发酵成熟的乳制品。奶酪的营养成分丰富，富含乳蛋白、钙、磷等营养成分，既能满足人体的营养需求，还具有重要的生理作用，经发酵后生成的多肽，氨基酸等可溶性物质极易被人体消化吸收。在奶酪的生产过程中，混合是一个重要的生产步骤，各种原料需要达均匀状态，为了保证混合的均匀性，避免返工，生产出稳定的高质量产品，利用在线近红外技术监控奶酪原料的混合过程，实时检测主要参数，为稳定的生产提供依据。近红外光谱主要是由于分子振动从基态向高能级跃迁时吸收特定波长的近红外光产生的。近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动倍频和合频信息，测量的主要是含氢基团 X-H 振动的倍频和合频吸收。因此通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的振动信息。通过对奶酪原料混合物的近红外光谱分析，建立各个成分的定标模型，从而可以快速的获得混合物成分的含量。▲在线近红外光谱仪 X-ONE▲安装示意图BUCHI NIR-Online® (在线近红外)在奶酪的生产过程中，只需几秒，便可持续提供精确测量值，确保最大生产效率。在控制室中可清晰显示实时趋势，方便操作员及时应对加工过程产生的偏差。监控奶酪生产过程，及时停止凝固，发酵，搅拌和融化，优化水分含量和储存稳定性。检测效果通过建立奶酪的脂肪和干物质的定标模型，模型结果见下表：样品检测参数参数范围 (%)偏差奶酪脂肪25.0 35.00.20总固58.0 68.00.15除上述两个指标外，步琦在线近红外光谱仪还能同时测量蛋白质，乳糖等多个指标，更好的服务于您的日常工作，通过实时检测方式为工艺优化提供科学的依据，降低生产成本，提高生产效率。

近期，由北京中医药大学吴志生研究员作为项目负责人，北京中医药大学为承担单位的中药炼蜜过程水分在线检测 近红外光谱法》团体标准项目正式批准立项。为推进中医药标准化建设，制定满足市场和创新需求的团体标准，加快中医药标准化发展进程，中华中医药学会标准化办公室组织了团体标准立项审查（函审）。专家对《中药炼蜜过程水分在线检测 近红外光谱法》的科学性、实用性进行审查，经过专家审查同意该项目立项，并经中华中医药学会秘书长办公会审议通过。炼蜜过程通过热加工去除蜂蜜部分水分，提高粘度，是中药传统制造的特色工艺。炼蜜按照炼制程度可分为嫩蜜、中蜜和老蜜，水分是其中的关键质量属性。目前，炼蜜过程一般采用人工取样，通过折光率法离线检测水分，存在生产过程高耗，工艺控制粗放等问题，迫切需要引入水分的在线检测方法。近红外光谱技术具有快速、无损和可在线检测等优势。同时，近红外光谱可用于测定蜂蜜水分，实现炼蜜过程水分的在线检测。为进一步加强炼蜜过程水分在线检测近红外光谱法的应用和推广，本标准起草工作组拟制定炼蜜过程水分在线检测方法在应用过程中的光谱数据采集、校正模型开发、校正模型验证以及数据处理与表达等要求，旨在促进炼蜜制造过程的提质增效，为中药质量稳定可控提供保障。据悉，该团体标准由北京中医药大学、陕西中医药大学、福建中医药大学、中国农业科学院农产品加工研究所、卡尔蔡司（上海）管理有限公司、瑞士万通中国有限公司、波通瑞华科学仪器(北京)有限公司、北京同仁堂股份有限公司、九芝堂股份有限公司、厦门壮途医药有限公司、浙江寿仙谷医药股份有限公司、山东金璋隆祥智能科技有限公司、仲景宛西制药股份有限公司、内蒙古天奇中蒙制药股份有限公司等多单位起草。项目负责人吴志生研究员介绍：吴志生研究员，北京中医药大学研究员、博士生导师、博士后合作导师。中药制药首位国家优青，中药提取分离过程现代化国家工程研究中心学科带头人，教育部中药制药与新药开发关键技术工程中心学术带头人，中药智能制造与全程质量控制创新团队负责人。 领衔获中国仪器仪表学会最美抗疫先锋团队，获中国仪器仪表学会最美科技工作者、北京市科技新星、全国高等中医药院校优秀青年、中华中医药学会青年人才托举工程等荣誉称号。获中华中医药学会十大论文奖，中国仪器仪表学会陆婉珍近红外青年奖，中国仪器仪表学会青年科技奖，中华中医药学会中青年创新人才奖，中国药学会以岭生物医药创新奖，中国仪器仪表学会科学技术二等奖，北京市科学技术奖一等奖等奖项。 中国仪器仪表学会理事，药物质量分析与过程控制分会秘书长，中国医药设备工程协会医药自动化专业委员会副主任委员，全国饲用中草药科技产业联盟副理事长等，世界科学技术---中医药现代化、中草药、中华中医药杂志、计算机与应用化学、世界中医药英文版、中华中医药杂志编委或青年编委。科技部十四五中医药关键技术装备重大专项指南起草编制组-中药饮片组组长，中国科协“创新驱动助力工程”项目组专家，中国科协“智能制造助力中药产业发展”政策建议类项目执行人，中国互联网健康医疗发展报告蓝皮书执笔人之一，全国中医药博士生优秀论文奖评审专家，国家科学技术进步奖专家库专家，山东科学技术进步奖专家库专家、教育部学位中心专家库专家等；国家自然科学基金委、教育部、科技部及北京、江苏、山东、新疆、陕西和福建等基金专家。 致力于中药制造质量控制与名方新药创制研究。承担国家重点研发计划子课题、国家重大新药创制、国家自然科学青年、面上项目和制药企业/基金会委托课题（100万以上级）等十余项。以第一或通讯作者发表论文120余篇，包括Bioresource Tech, J Control Release, Acta Pharmaceutica Sinica B, Talanta, Scientific Reports, Food chemistry等SCI论文60余篇，蓝皮书3项，起草指南2项，标准4项，著作6部，申请专利20余项。受邀SPIE，第446次香山科学会议等学术报告20余次。

2018年3月29日-30日， “中国仪器仪表学会创新驱动助力贵州——大健康-食品、药品安全高峰论坛”在贵州省国际会议中心顺利召开。来自全国各地的200余名食品、药品相关检测人员及生产企业质控人员参加了此次会议。北京吉天仪器有限公司（以下简称“吉天仪器”）携新产品“Sup-NIR 3000系列近红外分析仪”参加了本届大会。大会现场吉天仪器展位获与会专家、客户高度关注据了解，贵州省食品药品安全“十三五”规划中提出，在2020年前要把贵州建成全国食品药品最安全、最放心的省份之一。此次会议，中国仪器仪表学会从贵州“十三五”食品、药品安全体系建设切入，通过专家咨询、学术交流、建立技术人员长效培养机制、建立产学研联合创新平台、助推承接国家科技攻关或重大产业化项目等模式，助力贵州顺利推进重大规划项目，推动产业升级，助力地方经济发展。北京吉天仪器为此次会议做了非常认真的准备，借此机会分别邀请行业专家、产品经理助力此次盛会。在药品论坛上，广东药科大学中医药研究院肖雪博士详细介绍了“中药生产在线质量控制系统的建设与应用研究”，中药制药过程一般包括提取、浓缩、精制、配制、制剂等步骤，每个环节都对中药制剂的最终质量有着重要影响。其研究团队针对数个中药品种的提取、柱层析、混配、干燥等关键工艺开展了近红外光谱技术的在线应用研究，取得了良好的社会效益和经济效益。肖雪博士在药品论坛上做研究报告Sup-NIR 3000系列近红外分析仪采用全息数字式光栅和高灵敏度铟镓砷检测器（TEC制冷恒温）相结合的光学设计，波长范围1000-1800nm（可扩展至1000-2500nm）。通过彩色触摸屏操作RIMP软件实现固体颗粒、条状、粉末状及液体样品中一些物理和化学成分的无损快速检测。整套系统操作简单，只需要将样品盘放在样品台上，点击测量，仪器自动完成测量分析。在饲料生产、粮油加工、谷物收购、育种研究等领域有着广泛的应用。Sup-NIR 3000系列近红外分析仪产品展示 近红外全系列产品展示：SupNIR-1000系列便携式近红外分析仪是针对现场快速检测而设计的一款便携式分析仪，结构紧凑、体积小、内置充电电池、大容量存储设备和液晶显示模块。此系列近红外仪器还参与了纺织行业标准（SN/T 3896.1-2014）的制定。SupNIR-2600系列快速油料品质分析仪是基于透射的测样方式，波长覆盖1000-1800nm。在石油行业、流通质检和科学研究等领域有着广泛应用。SupNIR-2700系列多功能饲料/油料/谷物分析仪是基于漫反射的测样方式，波长范围覆盖1000-2500nm。在饲料生产、油料加工、谷物收购、育种研究等领域有着广泛的应用。SupNIR-3000系列独创的光源平移技术，使得全盘扫描成为现实，无死角的样品检测。仪器检测校准准确度、重复性和再现性，满足《GB/T 24895-2010粮油检验 近红外分析定标模型验证和网络管理与维护通用规则》。SupNIR-4000系列在线近红外分析仪适用于工业过程实时检测，波长范围覆盖1000-2500nm，以液体样品为测量对象，内置多通道光开关、恒温控制系统和液晶显示模块，实现多个测量点的检测。

近红外让油料作物检测更高效植物油料是油脂工业的重要原料，包括大豆，菜籽，葵花籽，花生等，通过标准的工业化加工流程，得到我们日常所需的各类植物油脂。我们的生活离不开油脂，每年大量的食用油会走上我们的餐桌，食用油品质量关系到千家万户的饮食健康，特别是随着人民群众生活水平日益增长，安全优质营养健康的油脂产品消费需求不断升级，所以我们需要从源头关注和把控食用油的质量和营养，而食用油的质量和营养取决于油料作物的品质。对于企业而言，高品质的油料作物不仅可以加工生产出品质上佳的食用油，提高出油率，为企业提质增效，而且加工过程中得到的其它产物，如油料粕，磷脂，维生素等，同样可以以高品质的营养价值服务于人们的生活。 油料作物品质检测的主要指标包括水分，蛋白质含量，油脂含量等主要指标，通过传统的检测方法费时费力，时效性差，同时会产生检测废液，不利于生产效率的提高。自 20 世纪 70 年代以来，近红外光谱技术以其测试方便、高效、性价比高等优势，迅速成为农业和商业领域质量检测的重要手段。目前在大豆，油菜、花生等油料作物的主要品质指标分析方面已取得了阶段性进展，近红外快速检测技术已经广泛应用于油脂加工行业。步琦近红外光谱技术可提供全面的的解决方案，反馈精确的检测结果，助力油料作物的品质检测。1工业级旁线近红外——ProxiMateProxiMate是一种适用于粮油的台式近红外光谱仪器，具有可靠耐用、设计紧凑和使用简单的特点。它能减少生产停机时间，对批次抽样进行快速的质量控制。用户界面直观，设置分级权限操作；提供广泛的预校准包，可适用于各种粮油领域。稳定耐用，高防护性，可用于车间的旁线检测检测方便快速，同时可得到多个检测指标快速反馈抽检结果，进行质量控制2在线实时检测——NIR-Online高品质植物油、油料籽粕或者有价值副产物的生产都从确保进入生产区域的油料籽品质开始。在收储区域安装在线检测分析仪，可实时显示关键指标，方便决定接收还是拒收。这些信息被送到控制室，并根据预设标准自动进行品质分级，从而优化后续生产步骤，节省成本。快速决定原料的品质，实时品质分级提供关键参数的真实品均值，合理支付货款自动存档记录全部产品随着技术的进步，油料作物的检测方法也需要更新变革，建立完整的近红外模型，助力油料作物的快速分析是当前检测的发展趋势。关注步琦近红外光谱技术，为您提供更丰富有效的解决方案。

福斯ANN（人工神经网络）定标帮您实现——近红外定标“即装即用”即使在有很多变量的情况下（如不同的原材料、不同的产品品种、多个不同参数），福斯近红外也可以做到“即装即用”。例如：福斯近红外肉类定标在开发过程中使用了大约 30,000 个光谱数据，这些数据采集自 1989 年以来全球安装的超过 1,500 台福斯近红外肉类分析仪。安装后一个定标即可检测猪肉、牛肉、羊肉、鸡肉等各种畜禽肉；覆盖原料、半成品和成品；检测指标包括脂肪、水分、蛋白质和胶原蛋白等多种不同参数。处理大样品数据库不会出现因数据库庞大而造成的定标误差大或者过拟合的问题。提高了定标的适用范围，并且向定标中添加新样品时，不影响原定标的测试准确度。例如：如下两图来自福斯本地近红外专家，使用实际样品检测得到。同样的一组定标样品和验证样品，上面使用ANN定标的比下面使用PLS定标的有明显优势。大大减少定标模型的调整工作ANN 定标能够节省时间、让操作人员更轻松，同时降低人为失误的风险。还可以大大减少定标验证工作，更大程度减少验证时间和相关成本。如果涉及很多产品和参数，使用该方法可以显著节省成本。丹麦福斯创新中心正如每天在丹麦福斯创新中心工作的化学计量专家 Lars Nørgaard 所说：“我的工作是优化福斯近红外的ANN 定标，对仪器的各种参数进行设定以处理日益繁杂的任务，这让我感到激动和骄傲。”以下背景知识摘自百度百科：ANN（人工神经网络）人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。

日前，常州一步干燥设备有限公司喷雾干燥技术领域中具有除尘功能的喷雾干燥机气扫装置获实用新型专利授权。喷雾干燥机干燥塔出料段底部内表面固定有第一挡套，气扫杆伸入出料段的上方部位固定有开口向下的第二挡套，气扫杆穿过密封结构后向下延伸的伸出端与高压风机连通。伸出端侧面设接口，密封结构侧面设气封进口，两口通过管路连通，密封结构顶部与第一挡套的下开口连通，第二挡套罩设在第一挡套上，两者之间不可避免地存在间隙，通过从气流主路引出分路将气流引入到挡水套与气扫杆之间，气流从两挡套之间的间隙流出，实现气密封，防止干燥塔内的细粉进入间隙以及传动箱内。常州一步干燥设备有限公司是专注生产干燥设备的厂家，多年担任中国制药装备行业协会副理事长单位、中国干燥设备行业协会副理事长单位、石油和化学工业联合会技术装备干燥组副组长单位，是国家高新技术企业、国家标准起草单位。公司主导起草1项国家标准（中药浸膏喷雾干燥器）、参与14项行业标准的制定，累计申报了50多项专利技术，产品多次荣获江苏省著名商标、江苏省民营企业、重合同守信用企业，企业资信等级连续二十多年AAA级。公司拥有机械加工设备200多台(套)，产品已发展到32大类，300多种规格品种，累计申报了50多项专利技术，2021年被授予江苏省专精特新企业，并获得常州市区长质量奖。1998年经国家有关部门批准，设立“中国干燥制粒研究开发中心”，致力于干燥、制粒、混合等相关粉体工程的新工艺、新技术的研究及新产品开发。

p style=" text-align: justify text-indent: 2em " 标准引领产业的发展。近红外光谱技术具有操作方便、分析速度快、应用领域广等优势，在众多分析技术中脱颖而出，成为当前最热门的技术之一，已在农业、石化、制药、食品等各个领域中获得广泛应用，并带来了巨大的经济效益和社会效益。然而，由于近红外分析建模和标准化的技术难度较大，且近红外仪器类型繁多，其标准分析方法发展也相对缓慢。 /p p style=" text-align: justify " 　按照国家标准化工作管理规范，中国仪器仪表学会制定满足市场急需、反映先进专业技术水平、具有我国自主知识产权的团体标准。按照我会标准化工作委员会(SCIS)的标准制定工作流程，经过我会标准化工作委员会的前期项目筛选和审核，拟制定如下标准：《中药混合均匀度与水份快速检测 近红外光谱法》 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " (项目申报单位：北京中医药大学，中国仪器仪表学会药物质量分析与过程控制分会) /p p style=" text-align: justify " 　　上述标准制定项目的目的、意义和必要性等参见附件的《CIS标准项目公示表》。 /p p style=" text-align: justify " 　　现请各有关单位或个人，针对该标准制定项目如果有相关意见或建议，请按照该表格反馈给我会。 /p p style=" text-align: justify " 　　特此公示。公示期自发布之日起4周。 /p p style=" text-align: justify " 　　联系人：郭老师 /p p style=" text-align: justify " 　　电 话：86-10-82800385，18601013495 /p p style=" text-align: justify " 　　email：scis@cis.org.cn 或 gxw@cis.org.cn /p p style=" text-align: justify " 附件： /p p style=" line-height: 16px " img style=" margin-right: 2px vertical-align: middle " src=" /admincms/ueditor1/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif" / a title=" 2019011610145128.pdf" style=" color: rgb(0, 102, 204) font-size: 12px " href=" https://img1.17img.cn/17img/files/201901/attachment/02b23118-35cf-44e1-ac69-8f7f6fd6f749.pdf" 2019011610145128.pdf /a /p p style=" text-align: justify " & nbsp /p

p 　　我从2002年第一次接触近红外光谱，至今已近15年，时间过得很快，虽然没有取得很大成果，但是我与近红外之间建立了深厚的情谊。近红外一直引领着我成长，从博士研究生到美国访问学者、国外知名大学博士后，从助理研究员到研究员，我的很多成绩都离不开近红外光谱的陪伴。近红外不仅引领我走进了一个新领域，而且还帮助我创造了很多科研成果。我深深地感受到近红外改变了我的生活，改变了我的命运。 /p p strong 　　一、积极主动，有缘结识近红外 /strong /p p 　　我来自祖国的西南边疆，能来北京攻读博士学位，让我感觉到非常激动。因为我曾经中考落榜，高中都未考上，但几经砥砺，先后考上了大学、硕士和博士，还走出国门到多伦多大学进行博士后研究工作。我非常珍惜来北京上学的机会，因此，我在学习上更加积极主动，更能吃苦。也许正因如此，我在导师的众多课题中，有缘结识了“近红外”，并与之相伴近十五载。 /p p 　　我2002年考进上中国林科院木材科学与技术专业，攻读博士学位。入学不久，我就开始积极查阅导师的科研项目。我发现导师有一个国家948引进项目“人工林木材的NIR材性预测及增值利用技术引进”，该项目是利用从美国引进的近红外分析技术预测人工林木材材质。我觉得非常新颖和神奇，带着好奇和疑惑的心情，我开始查阅大量的文献资料。在此过程中，我发现在我国木材科学领域，近红外光谱技术用得非常少，几乎没用中文文献。但是在石油化工、农业、食品等领域国内已有较多的研究，主要是中国石油化工研究院和中国农业大学等单位。国内的图书馆有关近红外的资料非常少，经过多方了解，我欣喜获知在中国石油化工研究院图书馆有《Journal of Near Infrared Spectroscopy》杂志，于是我就到了中国石油化工研究院图书馆去查阅，并复印了许多宝贵资料，从此开始了长达十多年的近红外光谱分析技术学习与研究征程。 /p p strong 　　二、近红外为我创造了第一次出国机会 /strong /p p 　　由于近红外技术在国内木材科学领域的研究报道甚少，2003年我产生了写一篇综述的想法。于是，我开始认真阅读大量国内外文献，并根据每一篇文献的参考文献，进一步再检索，这样就整理出了一大篇文献目录。网络上下载不了或国内查不着的英文文献，我就想办法查找作者的电子邮箱，通过电子邮件直接联系国外作者。出乎我意料的是，许多国外作者通过电子邮件给发我了文献资料，而且还有人把自己发表的相关论文纸质版从国外寄给我，这让我非常感动和非常兴奋。功夫不负有心人，经过一番努力，我的第一篇文献综述《近红外光谱技术及其在木材科学中的应用》被林业科学领域最权威学术期刊《林业科学》录用了，接到了录用通知的同时，该期刊的编辑问我有位审稿专家很好奇，想知道我引用的文献中怎么会有这么多很新的国外文献，我想这就是我用心下功夫的结果吧。 /p p 　　也许因为我的积极主动，以及对近红外光谱的痴迷、热爱和执着，感动了导师。令我惊喜的是，我的导师安排我参加这个项目，并且作为第一个博士生赴美开展课题合作研究。当时，通常只有工作人员或博士后才有机会安排出国合作交流，这对我来说是一个非常难得的学习机会，我非常珍惜这次机会。 /p p 　　2004年，我第一走出国门，远赴美国路易斯安那州立大学和美国农业部林务局南方实验站进行合作研究。我的美国合作导师是Hse Chung-yun(许忠允)教授，他是来自台湾省的美籍华人，国际木材科学院资深院士，为表彰许忠允先生为中美林业国际合作交流做出点贡献，1994年中国林业部部长特授予他 “中国林业国际合作奖”，这也是迄今唯一获此殊荣的专家。Hse教授带领我见识了美国非常先进的ASD便携式近红外光谱仪，他们团队已经利用近红外技术在林产品领域做了大量科研工作，已经发表了许多文章，并且在国外林产品领域的权威杂志《Forest Products Journal》上发表了封面论文。 /p p strong 　　三、勤能补拙，付出有回报 /strong /p p 　　Hse教授安排一位近红外专家(So博士)教我近红外分析技术，但是，当我去请教So博士的时候，他很忙，他就借给我近红外光谱仪操作说明书以及软件说明书，让我自己学习。这对我来说是一个挑战。在国内我们接触到一个新的设备的时候，都习惯了由导师或者是安排工作人员或者师兄师姐教给我们，让我们快速入门，然后开始实验，没想到到了国外之后，这个技术还需要自学。所以，当我拿着厚厚的两本说明书是，感觉压力非常大，心里有点发憷。 /p p 　　在这种情况下，我只好硬着头皮开始学习，由于说明书全是英文且有很多不熟悉的单词，对我来说是一个挑战。经过多个通宵达旦、夜以继日的努力，我基本掌握了近红外基础技术。然后，我再去找这位美国专家，把我自己掌握和不懂的知识与他交流，他很惊讶我在如此较短的时间就基本掌握了这个技术，也很高兴地给我教授了许多经验，并进行了指导。随后，我们课题组成员也陆续到达美国，我又把我掌握的方法直接传授了大家，很快我们课题组的成员都掌握了近红外光谱分析技术。现在回想起来，真应该感谢那样的机会，不仅锻炼了我的自学能力，还增强了我面对挑战的勇气和克服困难的信心。 /p p 　　由于我们国内的实验室没有近红外仪器，我的论文试验必须在美国完成。因此，我心里想一定要利用好这次机会多做一些实验，多出一些成果来报答导师。当我掌握了近红外光谱分析技术之后，就开始不分昼夜地投入实验，有时为了完成任务，我经常凌晨几点才回住处，甚至就睡在试验室里，为此我还被我们团队的孙教授称为“拼命三郎”。赴美一个月后，我撰写完一篇英文论文初稿“Rapid prediction of wood crystallinity in Pinus elliotii plantation wood by near-infrared spectroscopy”。为此，Hse教授非常高兴，还用这件事来激励他们团队的留学生。后来，这篇文章发表在日本的《Journal of Wood Science》期刊上，这也是我撰写的第一篇SCI论文。 /p p 　　在美国访学期间，我非常珍惜在美学习机会，时刻都想着多做试验，只要有时间、有机会我就利用近红外光谱仪测试大量的试验数据，很少参加其他活动，甚至还多次直接拒绝了美国合作导师的聚餐邀请，这让美国导师感到非常的不理解和不愉快。后来在一位老师的提醒下才知道这样的拒绝很不礼貌，于是我赶紧找导师道歉，并解释道“我想利用在这里的这么好的条件多做一些试验，多出一些成果来报答导师??”，美国导师了解我的想法后，不但没有生气，而且还很高兴，还经常送给我吃饺子和好吃的菜，让我节约了很多做饭的时间。由于我做试验是木材生物降解特性的近红外光谱分析技术，而木材的生物降解实验周期很长，原计划6个月的留美时间显然太仓促，美国导师就特意主动帮我申请延长时间，还给我提供免费的住宿，并且还私人资助我每月一百多美元的生活补贴。这一切都令我非常感动，直到现在都无法忘怀，甚至影响着我像Hse教授一样去关心和帮助我现在培养的研究生。一转眼十年过去了，2014年我的美国合作导师Hse Chung-yun教授荣获“2013年度中国国际科学技术合作奖”，是目前我们林业领域内唯一一位获得此殊荣外籍专家。 /p p strong 　　四、从学习到创新，近红外可以创造奇迹 /strong /p p 　　2005年，我完成赴美学习任务，回国后顺利完成了博士论文毕业答辩，并被分配到中国林科院木材工业研究所工作。不久，我们课题负责人就安排我建立与管理中国林科院木材工业研究所“近红外实验室”，这为我继续坚持做近红外研究创造了非常好的条件。毕业工作后，我仍然认真、努力工作，经常加班，晚上十二点前从没有睡过觉，我无时不刻想着如何将近红外技术更好地应用到木材科学领域，以报答恩师和培养我的单位。经过两年努力，我顺利评上副研究员(副教授)。2007年，我被选作为青年代表，在建所50周年的所庆大会上发言。而这一切，主要归功于近红外光谱，因为我就是通过研究木材的近红外光谱分析技术，才取得很多成绩的。 /p p 　　木材树种的快速识别是当今国际木材科学界的研究热点和难点之一。传统的木材识别方法，需要专业人员进行锯样、软化、木材切片、与标本比对等大量试验工作，至少需要2~3天才能完成，难以实现现场的快速、无损识别。为了解决木材快速、无损识别等难题，我申请获得了国家自然科学基金青年项目、国家公派出国留学项目(加拿大多伦多大学)、留学回国人员择优资助项目(优秀项目)、国家自然科学基金面上项目、国家林业局林业行业标准制定等一系列项目，开展了利用近红外光谱识别木材的大量研究。并在此基础上，通过国家科技支撑计划项目和科技部科研院所公益项目等课题，利用近红外光谱、FT-IR等技术对木质材料的物理力学性能、化学成分及材料能源化利用过程中原料的快速分类与鉴别进行了创新性研究。 /p p 　　弹指一挥间，十多年过去了。这十多年来，不管有没有课题支持，不管有多少人疑惑地问我“怎么还在做近红外”，我都一直默默地坚持着，因为，我相信近红外一定可以在我们木材领域绽放光彩，我相信近红外可以帮助我们创造奇迹。十多年的坚持，让我也收获颇丰，例如：主持国家自然科学基金等8项相关项目 在国内外核心期刊发表相关论文30多篇(20篇SCI、5篇EI，SCI影响因子最高6.44) 已获得7项国家授权专利(红木的近红外光谱识别方法、木材生物败坏的早期检测方法等) 主持制定林业行业标准LY/T 2053—2012《木材的近红外光谱定性分析方法》 荣获梁希林业科学技术奖“木竹材性光谱速测及品质鉴别关键技术与应用”(2011年)、茅以升科学技术奖“近红外光谱技术在木材科学中的应用研究”(2012年)等 2016年我评上了研究员(教授)，成为所里最年轻的研究员。取得的这些成绩也许是微不足道，但对于来祖国边疆的少数民族来说，都是来自不易的，离不开很多很多人的支持和帮助，但我心里始终感谢着近红外。 /p p strong 　　五、近红外改变了我的生活，也改变了我的命运 /strong /p p 　　我在近红外上投入的时间非常多，比我的任何业余爱好都要多，甚至在梦里都经常有近红外的身影。 /p p 　　从2002年，第一次认识近红外光谱，到获得2004—2005年赴美学习机会，再到2009—2010年赴加拿大多伦多大学做博士后，每一阶段的进步都离不开近红外的陪伴。 /p p 　　从2003年，撰写并发表第一篇近红外综述，到2007年在国外发表第一篇SCI论文，从发表的SCI论文影响因子0.270到最高6.444。 /p p 　　从2005年，申请获得中国林科院重点预研课题专项补助项目，到国家自然科学基金青年基金和面上项目。 /p p 　　从2006年，同时申请两项国家发明专利，到2012年主持制定并发布实施林业行业标准 LY/T 2053—2012《木材的近红外光谱定性分析方法》。 /p p 　　从2006年，参加全国第一届近红外光谱学术会议，到2017年赴丹麦参加第十八届国际近红外光谱大会，并参与和见证获得 “北京· 2021年国际近红外光谱大会”(International Conference on Near Infrared Spectroscopy)举办权。 /p p 　　从经常被质疑到不断认可，从获得梁希青年论文奖到荣获梁希林业科学技术奖、茅以升科学技术奖、林业新技术研究所优秀论文特等奖。 /p p 　　没有近红外，我也许就不会有这么多的收获和成果。 /p p 　　近红外，引领我创造了属于自己的奇迹，她改变了我的生活和命运，她将继续伴随我前进。 /p p style=" TEXT-ALIGN: right" 　　(中国林科院 杨忠) /p