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快速鉴别

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  • 【整理汇总】食品快速鉴别汇总

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  • 【求助】关于快速鉴别的问题，应该怎么去做？？

    想利用近红外做一个关于快速鉴别的课题，用PE的近红外，但是现在就知道需要进行标准谱图的扫描（建立标准集），建模，然后就是快速定性分析了，其它的就不懂了，请教各位我应该怎么去做，很是棘手感觉，谢谢！怎么建模？标准集中的标准样品的成分会很复杂！！

  • 【求助】关于快速鉴别的问题，应该怎么去做？？

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  • 近红外光谱快速鉴别酸奶的品种

    近红外光谱快速鉴别酸奶的品种

    提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。 首先应用光谱仪获得 5 种典型酸奶品种的光谱曲线 , 用主成分分析法对 5 种酸奶品种进行聚类分析 ,建立模型后进行品种鉴别。 主成分分析表明 , 主成分 1 和主成分 2 的累积可信度已达 98.986 % , 前 7 个主成分的累积可信度达到 99.197 %。本实验选择前 7 个主成分的输入, 建立模型。 每个品种各 27 个样本 , 5 个品种共 135 个样本用来建立模型 , 余下每个品种各 5 个共 25 个用于预测。 建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为 100 %。 说明该方法能快速无损的检测酸奶品种 , 为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。酸奶所含有的蛋白质经一定程度的分解后易于被人体消化吸收 , 有较高的营养价值和口味 , 也具有健美和减肥等功效 , 深受广大的消费群体(儿童、 青少年、 中青年女性等)喜爱。 近年来我国一批大中型乳品企业在市场竞争中奇迹般地崛起 , 市场超市中的酸奶品种也五花八门 , 但市场中也不乏各种假冒产品。一些学者利用近红外光谱技术在牛奶的脂肪、 蛋白质和乳糖等含量方面做了一些研究, 但是对于酸奶品种鉴别方面的研究还做得很少 , 主要是在实验室进行。 随着市场上酸奶品种的加速发展 , 品种鉴别将越来越凸现出它的必要性 , 所以研究一种简单、 快速、 无损的酸奶品种鉴别方法很有必要。 由于近红外光谱分析技术具有速度快、效率高、成本低、 测试重现性好、 测试方便等特点 , 已经被越来越多地应用于食品工业、 石油化工、 制药工业等领域。但进行光谱测试后如何从大量的信息中获取有效信息是研究的一个热点。 主成分分析是多元统计中的一种数据挖掘技术。 在不丢失主要光谱信息的前提下选择为数较少的新变量来代替原来较多的变量 , 解决了由于谱带的重叠而无法分析的困难。 我们选用主成分分析( PCA)建立不同品种酸奶品种的近红外光谱鉴别模型。一． 仪器条件：仪器为近红外光谱仪，主要部件包括：单色仪、集成电脑、电源适配器，置顶旋转测样系统。采集处理软件，建模软件。 测样方式：漫反射方式；检测方法：置顶旋转测样系统；实验所用的参数设置为： 波长范围：1400nm ~ 2500nm，波长步长：1.0nm，平均次数：60次。二． 实验方法：从超市买来生产日期为同一天的三种原味酸奶 , 分别是蒙牛(内蒙古) 、光明(上海) 、 伊利(内蒙古) , 每种酸奶各取 30 样本 , 共计 90 个样本。 为减少实验过程中的操作误差 , 酸奶装样容器均采用直径为4cm，高度为,4cm的样品杯 , 装好的酸奶的样品杯放置于光谱仪置上方 , 通过样品杯的旋转，对每个样品扫描60 次 , 取平均值。为了消除外界环境的影响 , 提高光谱数据的有效信息量 , 我们对光谱数据采用平均平滑法进行预处理 , 选用平滑窗口大小为9 , 此时能很好地滤除各种因素产生的高频噪声。将光谱数据导入建模软件，采用PCA分析方法，分别建立三种原味酸奶的PCA模型。http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2014/06/201406140844_502036_1344_3.jpg 图1.三种酸奶的吸收光谱 通过建立三种原味酸奶的PCA模型后，对三种厂家未知的酸奶作定性判别，拟合率和预测品种的识别率均为 100 %。三．结论：　 提出了一种应用光谱技术并结合主成分分析技术对酸奶品种进行快速无损检测的新方法 , 该方法使用方便 , 准确度高。 试验表明对三种酸奶品种的识别率达到100 %。 说明运用近红外光谱技术可以快速、 准确、 无损的对酸奶品种进行鉴别。 提出的基于主成分分析的光谱数据分析方法可大大地减少计算量 , 加快了分析和识别速度 , 同时得出的酸奶品种的主成分变量为快速鉴别酸奶种类和开发酸奶快速识别仪器提供了依据 , 也为其他液体食品品种的鉴别提供了有效的方法。

  • 药品快速鉴别方法介绍－薄层色谱法

    这是药检系统的培训资料，幻灯片格式，约12M,共91页。介绍了薄层色谱法在药品快速鉴别中的应用，我这还有几篇相关的资料，大家如果觉得有用的话我继续上传。[img]http://www.instrument.com.cn/bbs/images/affix.gif[/img][url=http://www.instrument.com.cn/bbs/download.asp?ID=10121]药品快速鉴别方法介绍－薄层色谱法[/url]

  • 快速鉴别不同材质台面板性能的方法

    快速鉴别不同材质台面板性能的方法1、耐强酸测试：在“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”上采用98%浓硫酸检测，24小时后观察台面变化。2、耐刮磨测试：在“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”上分别采用尖锐的金属利器刻刮后观察台面变化。3、采用高温及环保性测试：采用打火机同时烧烤“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”边角后观察台面变化。4、采用染色剂测试：采用染色剂分别滴到“工业陶瓷板”、“环氧树脂板”及“实芯理化板”台面上，经过24小时后用洗涤液清洗。观察不同台面变化。

  • 【原创大赛】利用紫外可见光谱快速鉴别天然呈色与人工改色的宝玉石

    【原创大赛】利用紫外可见光谱快速鉴别天然呈色与人工改色的宝玉石

    [align=center][b]利用紫外可见光谱快速鉴别天然呈色与人工改色的宝玉石[/b][/align][align=center]刘畅（南京质检NQI）[/align] 染色珠宝玉石与天然珠宝玉石存在巨大的差价，因此染色珠宝玉石已经大量混入了市场，如何鉴别它们成为一个难题。有经验的行家可以通过可见光颜色的细微差异来辨别是否人工染色，因此利用可见光范围波长光谱可以区分大部分人工染色产品。 在珠宝玉石检验实际操作中利用GEM3000紫外可见光谱仪测试染色处理翡翠、染色珍珠、染色绿松石，根据本人经验及查阅文献总结出部分染色宝玉石与天然宝玉石的可见光谱快速判断方法。1、染色翡翠（红色）主要在670nm处有明显吸收宽带，与天然翡翠（绿色）的630 nm、660 nm、690nm吸收带相区分，这主要由于染色翡翠与天然翡翠铬离子吸收存在差异，此处应为铬离子吸收差异造成。[img=,634,336]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220951_01_3048281_3.png[/img]2、染色黑珍珠（红色）主要在700nm处无吸收，与天然黑珍珠（绿色）有吸收相区分，这与天然珍珠中的有机物吸收有关。[img=,650,325]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220952_01_3048281_3.png[/img]3、天然金珍珠（绿色）主要在430nm处有吸收，与染色金珍珠（红色）无吸收相区分。[img=,588,344]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220953_01_3048281_3.png[/img]4、天然绿松石（绿色）主要在432nm处有吸收，与染色绿松石（红色）无吸收相区分，这主要与天然绿松石中的致色Cu离子有关。[img=,591,328]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220953_02_3048281_3.png[/img]5、天然青金石（绿色）主要在410nm处有宽吸收，与染色青金石（红色）无吸收相区分，这主要与天然青金石中硫离子致色有关。[img=,590,333]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2017/08/201708220954_01_3048281_3.png[/img] 以上为部分染色宝玉石快速判断方法，在其他染色处理珠宝玉石中还存在更多区分方法等待我们不断探索。在实际测试中，紫外可见光谱具有测试速度快、无损、准确性高的特点，因此对于快速判断宝玉石颜色是否为天然有着极其大的实际应用价值。

  • 【原创】食品快速鉴别之四：糯米

    鉴别糯米中掺入大米的方法如下(1)感官鉴别方法①色泽：糯米色泽乳白或蜡白，不透明，也有半透明的(俗称阴糯)，大米腹白度小，多为透明和半透明的，有光泽。②形态：糯米为长椭圆形，较细长，大米为椭圆形，较圆胖。③质地：糯米硬度较小，大米硬度较大。④米饭：糯米煮成的饭，胶结成团，膨胀不多，但粘性大，光亮透明，大米煮成的饭，粒粒膨大而散开，粘性小。从以上糯米与大米的品质特征来比较，可识别出糯米中是否掺入大米。(2)化学鉴别方法糯米中的淀粉是支链淀粉，大米中的淀粉是直链淀粉，不同的淀粉遇到碘溶液，会显示出不同的颜色，以此来鉴别糯米中掺入的大米。取米样数10粒，用水洗净表面，淋干，放在白色的瓷盘中，滴上碘溶液，拌匀，如果米粒呈褐棕色，则为糯米，如果米粒呈深蓝色，则为大米。这种方法可测算出大米的掺入量。

  • 食用醋是否含有添加剂的快速鉴别方法有哪些？——上海阿姨教你快速鉴别方法（求真相）

    食用醋是否含有添加剂的快速鉴别方法有哪些？——上海阿姨教你快速鉴别方法（求真相）

    刚才微博上看到这样一个消息，不知道真假，欢迎各位做食品添加剂的朋友聊聊是否是真的能鉴别。方法如下：——————————————————————————————————————经验谈：“去超市选醋，上海老阿姨传授秘技－－用力摇晃瓶身，静置下来，泡沫经久不消的为好醋！消失的越快越不好，含添加物多。据说是一在醋厂工作的老邻居教的。反复测试，准！最贵的一瓶完胜！”这个方法到底靠谱不？求教http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2011/08/201108161355_310544_1622715_3.jpg

  • 【原创大赛】基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究

    【原创大赛】基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究

    [align=center][color=#333333] [/color][b]基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究[/b][/align][color=#333333] [/color][color=#333333] [/color][color=#333333]化橘红Pummelo Peel，拉丁文exocarpium citri grandis，Citrus grandis‘Tomentosa'，化橘红Pummelo Peel，拉丁文exocarpium citri grandis，Citrus grandis‘Tomentosa'，异名，化皮、化州橘红、柚皮橘红、柚类橘红、兴化红、毛柑、毛化红、赖橘红。本草记载，橘红一词始出于元王好古《汤液本草》，柚出自《本草经集注》。《神农本草经》仅载有橘柚。《唐本草》记载：柚皮厚味甘，不似橘皮薄，味辛而苦。其肉有亦如橘，有甘有酸。特产于广东省化州市部分村镇，其外果皮为道地药材化橘红，由于密被绒毛，称之为毛橘红，为治疗痰证常用中药。明代《本草原始》云：“橘红，广东化州者胜”。自古以来，化州特产毛橘红就以质优效佳而闻名于世，曾列为明清两代皇室镇咳祛痰贡品。这种外果皮密被绒毛的柚(化州柚)种植历史已有千年，仅分布于东经110°~111°、北纬21°~22°15'的广东省化州市部分地区。20世纪80年代初，受到来源于柚的非道地化橘红~光橘红的冲击，化州柚一度濒临灭绝。如何判断中药的品质并进行鉴定是中药科技工作者工作的重要内容之一。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]中药鉴定常用的鉴别方法主要有性状鉴定、显微鉴定、高效液相色谱法。这些方法虽然各有优势，但是有的对人员经验要求极高，有的实验过程较为复杂等特点，不能满足市场快速、可靠检测的需要。本研究探讨建立一种高光谱检测方法，结合计算机人工智能算法，对四种不同的化橘红进行了鉴定研究，并用独立样本数据对不同的模型进行验证。[/color][b][color=#333333]1. [/color][color=#333333]材料与方法[/color][color=#333333]1.1[/color][color=#333333]材料[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]化橘红四种不同成分正品皮、伪品皮、正品果、伪品果由中山大学提供，其中正品皮样本32个自编批号ZPP1-32、正品果10个自编编号ZPG1-10、伪品果11个自编编号WPG1-11，伪品皮7个自编编号WPP1-7。样本经粉碎均匀后，各取5g放置于培养皿上，备用。[/color][b][color=#333333]1.2[/color][color=#333333]高光谱图像采集[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]利用GaiaSorter高光谱分选仪系统（V10E、N25E-SWIR）。高光谱成像仪、面阵列相机、卤素灯光源、暗箱、计算机组成。图像采集软件采用高光谱成像系统采集软件完成。高光谱图像预处理在specview上进行，后期的图像处理和光谱处理采用 ENVI5.3和MATLAB2011b 进行处理。[/color][align=center][img=,400,300]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301716370797_992_488_3.jpg!w400x300.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图1 GaiaSorter双系统分选仪[/color][/align][b][color=#333333]1.3 [/color][color=#333333]特征波长选择[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]光谱信息之间存在大量的冗余和共线性信息特征，对光谱有效信息的提取产生了较大的干扰，且大量光谱数据造成模型复杂、计算量大的问题。本文采用连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）进行特征波长的选择，以减少信息冗余和共线性的影响，简化模型，减少计算量。[/color][color=#333333] SPA [/color][color=#333333]是一种特征变量前向选择算法，在光谱特征波长中取得了广泛的应用。本文采用 SPA 算法对去噪处理后的光谱进行特征波长选择。进行SPA 计算时，以建模集的光谱数据和类别赋值为输入，设置选择特征波长数的范围为 5～30。[/color][b][color=#333333]1.4 [/color][color=#333333]光谱指数[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]光谱指数的产生来源于植被指数，植被指数是指利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测利用卫星不同波段探测数据组合而成的，能反映植物生长状况的指数。植物叶面在可见光红光波段有很强的吸收特性，在近红外波段有很强的反射特性，这是植被遥感监测的物理基础，通过这两个波段测值的不同组合可得到不同的植被指数。光谱指数是通过任意两波段组合或三波段组合成各种光谱指数，如归一化植被指数（Normalized difference vegetable index，NDVI）、差值植被指数Difference vegetable index，DVI等，探寻最佳的波段组合用于各个领域的模型构建等。[/color][b][color=#333333]1.5 [/color][color=#333333]判别分析方法[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]偏最小二乘法判别分析( Partial least squaresdiscrimination analysis，PLS-DA)是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。判别分析是一种根据观察或测量到的若干变量值，来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法。其原理是对不同处理样本（如观测样本、对照样本）的特性分别进行训练，产生训练集，并检验训练集的可信度。本文分别基于全光谱、特别波长光谱建立 PLS-DA 判别分析模型，通过建立光谱数据与类别特征之间的回归模型，进行判别分析。[/color][b][color=#333333]1.6 [/color][color=#333333]极限学习机[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]极限学习机（extreme learning machine，ELM）是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。本文中隐含层神经元个数从 1 到 520（288）以步长 1 进行寻优，以最小训练误差下的神经元个数为 ELM 模型隐含层神经元个数。[/color][b][color=#333333]1.7 [/color][color=#333333]评价指标[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]回归模型得到的样本的预测值不是整数，需要设置阈值以判断样本的归属。本文中阈值设置为 0.5 ，预测值小数点大于或等于0.5则加1归整，小于0.5则减1归整。总体识别精度是指正确识别的个数除以总数，正品皮识别精度是指正品皮正确识别的个数除以正品皮的总数，正品皮识别错误率指数被错误分为正品皮的个数除以正品皮的总数。[/color][b][color=#333333]2 [/color][color=#333333]结果与分析[/color][color=#333333]2.1 [/color][color=#333333]化橘红不同成分的原始光谱曲线[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本试验采用V10E 相机获取400-1000 nm波长范围共520个波段的可见/[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据，N25E-SWIR相机获取1000-2500 nm波长范围共288个波段的[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]数据，正品皮、伪品皮、正品果、伪品果的光谱比较图如图2所示。[/color][color=#333333] [/color][color=#333333]从图1可以看到，总体而言，无论是400-1000 nm或1000-2500 nm波长范围内，正品皮的光谱反射率值低于其他三种成分的光谱曲线，从曲线变化趋势来看四种不同成分并没有十分明显的差异。本研究按照Kennard-Stone 算法将样本分成建模集和预测集，其中建模集 38 个样本，预测集32个样本。正品皮、伪品皮、正品果、伪品果分别赋值为 1、2、3、4（表1），不同化橘红成分建模集和预测集样本的划分如表1所示。[/color][align=center][img=,32,32]https://bbs.instrument.com.cn/xheditor/xheditor_skin/blank.gif[/img][img=,690,316]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301716490687_6323_488_3.png!w690x316.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图2化橘红不同成分反射光谱曲线图[/color][/align][align=center][color=#333333]表1 化橘红不同成分类别赋值与建模集合检验集样本划分[/color][/align] [table=568][tr][td] [align=center] [/align] [/td][td] [align=center]正品皮[/align] [/td][td] [align=center]伪品皮[/align] [/td][td] [align=center]正品果[/align] [/td][td] [align=center]伪品果[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]类别赋值[/align] [/td][td] [align=center]1[/align] [/td][td] [align=center]2[/align] [/td][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]建模集[/align] [/td][td] [align=center]22[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]7[/align] [/td][/tr][tr][td] [align=center]检验集[/align] [/td][td] [align=center]20[/align] [/td][td] [align=center]3[/align] [/td][td] [align=center]5[/align] [/td][td] [align=center]4[/align] [/td][/tr][/table][b][color=#333333] [/color][color=#333333]2.2 [/color][color=#333333]化橘红鉴别算法分析[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]综合表2、表3和表4，对比光谱指数模型，PLS-DA模型，和 ELM 模型的识别效果可知，无论是光谱指数模型，PLS-DA模型或ELM 模型，基于1000-2500nm范围内构建的模型，其预测值的总体识别率、正品皮识别率均高于400-1000nm范围内的模型，且正品皮的识别错误率也低于400-1000nm范围内的模型。在光谱指数模型、PLS-DA 模型和 ELM 模型的模型中，ELM模型的识别准确性最高，其次是PLS-DA模型，最后是光谱指数模型。基于特征波段光谱的PLS-DA模型其识别准确性低于基于全波段光谱的PLS-DA的模型，但是基于特征波段光谱的ELM模型在400-1000 nm范围内，其识别准确性高于基于全波段光谱的ELM模型，在1000-2500nm范围内，其识别准确性与基于全波段光谱的ELM模型相同。图3为利用ELM模型在400-1000nm和1000-2500nm光谱范围内，基于特征波长和全波段检验集的实测值与预测值的赋予值。[/color][align=center][color=#333333]表2基于光谱指数模型检验化橘红样本的精度评价[/color][/align][align=center][img=,690,200]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718080089_2220_488_3.png!w690x200.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]表3基于PLS-DA模型检验化橘红样本的精度评价[/color][/align][align=center][img=,690,240]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718171948_4107_488_3.png!w690x240.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]表4 基于ELM模型检验化橘红样本的精度评价[/color][/align][align=center][img=,690,200]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718314357_9332_488_3.png!w690x200.jpg[/img][/align][align=center][img=,690,662]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2019/10/201910301718433557_9929_488_3.png!w690x662.jpg[/img][/align][align=center][color=#333333]图3 基于400-1000和1000-2500nm的ELM模型预测结果[/color][/align][b][color=#333333]3 [/color][color=#333333]结论与讨论[/color][/b][color=#333333] [/color][color=#333333]本研究分别基于V10E与N25E-SWIR两款成像高光谱相机在400-1000nm、1000-2500nm波段分别获取四种化橘红样品的高光谱反射率，采用 SG 平滑算法对提取出的光谱数据进行去噪处理，同时采用 SPA 算法对去噪后的光谱提取特征波长，并分别基于全波段光谱、特征波段光谱建立 PLS-DA 判别模型和 ELM 模型，同时采用全波段循环，探寻最佳的NDVI、DVI两个光谱指数构建判别模型，用于鉴别正品皮、正品果、伪品皮、伪品果，取得了比较好的识别效果。基于特征波段光谱与全波段光谱建立的 ELM 模型取得了最佳效果，总体识别精度、正品皮识别精度、正品皮识别错误率分别为84%、95%和5%。在实际运用中，考虑到识别时间与成分，基于SPA算法提取的特征波段构建的ELM模型效果最佳。本论文研究结果为高光谱成像技术在药品真伪等鉴别检测中的应用提供了可行性。（本文已在中文核心期刊《时珍国医国药》沈小钟,黄宇,苏薇薇,陈兴海,崔穗旭.基于高光谱图像的化橘红快速鉴别研究.时珍国医国药,2019,30(06):1391-1396.）[/color]

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    常见的聚乙烯塑料有低密度和高密度，这个有什么好的前处理方式能快速鉴别呢？

  • 粤研究出燕窝鉴别方法

    随着国内燕窝市场蓬勃发展，燕窝及其制品缺失国家标准，进而带来监管失力、燕窝市场鱼龙混杂、食品安全难保障的矛盾愈发凸显。昨天获悉，国家相关部门目前正在为制定燕窝国家标准甚至国际标准做准备，今年由广东检验检疫局和中国检科院共同承担的“燕窝及其制品的真假鉴别方法研究”科技项目已顺利通过鉴定。专家指出，这意味着对于燕窝真伪有了权威的鉴定方法，为我国建立燕窝的国家、国际产品标准及卫生标准提供了技术支撑和科研保证。　　从广东检验检疫部门获悉，国家质检总局早已布署攻关“燕窝及其制品的真假鉴别方法研究”科技项目，并由该局和中国检科院共同承担。据介绍，为攻关燕窝及其制品的真假鉴别方法，课题小组人员历时多年，深入印尼等燕窝产地，了解原料采集、生产加工及其市场流通等情况，并采集了大量原料燕窝以及市售的燕窝样品，进行了多次测试。最终研究出鉴定真假燕窝的方法。据悉，该鉴别方法可有效分辨人为加入的掺假物质和天然存在的营养物质，而且还可用于大量样品的快速测定。

  • 【讨论】如何鉴别激素催生的豆芽

    现在用激素催生的豆芽越来越受到大家的关注，大家知道如何鉴别吗？欢迎大家讨论用日常经验和仪器设备来鉴别？我只知道催生的药物叫“无根豆芽调节剂”，是一种能使豆芽快速生长的激素类农药，对人体有致癌、致畸形的危害,为国家明令禁止在食品生产中使用的化学制品。

  • 【原创】食品快速鉴别之二：橄榄油

    1．硝酸试验。橄榄油与硝酸作用不呈显色反应。其它油脂与硝酸作用呈棕色。2．冷冻试验。无水橄榄油在2℃的条件下放置5．5小时仍澄清透明。如若在5.7℃的条件下放置24小时出现混浊，则橄榄油中一定有多量的掺杂油脂。3．测定油脂的克雷司美尔值。纯净橄榄油的克雷司美尔值在68.5-71.6℃之间。否则其中掺杂。克雷司美尔值是在给定的条件下，油脂在等量乙醇(92％)和戊醇混合溶剂中在较高温度溶解后，逐渐冷却至溶液发生混浊时的温度数值。4．角鲨烯含量的测定。油脂中除米糠油中角鲨烯含量较高(300mg／100g)外，其它油中含量很低。橄榄油中含量也很高，所以测定角鲨烯的含量是判断橄榄油是否纯品的主要指标之一。5．在3楼有一些用肉眼就能鉴别的方法。

  • 【求助】求购可以鉴别塑料种类的仪器

    本人做废塑料生意，想买一台可以快速准确鉴别各种废塑料种类的仪器，便携式或者小型台式都可以，要求准确快速操作简单，价格不要太高，哪位老大了解这方面的情况，请帮帮忙，什么仪器性价比比较好，那里可以买到？谢谢

  • 【求购】塑料种类鉴别仪器

    本人做废塑料生意，想买一台可以快速准确鉴别各种废塑料种类的仪器，便携式或者小型台式都可以，要求准确快速操作简单，价格不要太高，哪位老大了解这方面的情况，请帮帮忙，什么仪器性价比比较好，那里可以买到？谢谢[email]sos2009@yahoo.cn[/email]

  • 【原创大赛】白芍药材产地快速定性鉴别的近红外光谱研究

    摘 要：目的 对山东菏泽、安徽亳州、浙江磐安不同产地的白芍药材样品进行判产地别分析。 方法 采集不同产地白芍药材近红外光谱, 采用K-S方法对样品集进行划分，对光谱预处理方法进行优化，采用FORWARD iPLS对波段进行并建立模型。结果 得到稳健可靠的产地判别分析模型，模型的识别率和拒绝率均达100%。结论 采用近红外光谱分析技术建立的白芍药材产地定性模型满足快速鉴别需求。关键词：白芍药材；近红外光谱技术；质量控制白芍药材是制备参枝苓口服液的主要原药材之一，其主要成分芍药苷是参枝苓口服液质量指标成分之一，用量较大，对产品质量具有重大影响。白芍药材来源广泛，且不同来源的药材质量不尽相同，对白芍药材产地进行鉴别分析，有利于从源头保障产品质量。近红外光谱技术作为一种应用广泛的绿色PAT技术，已在中药产业定性定量分析、在线检测和过程控制等中药分析领域中显示出了巨大的应用潜力。本实验采用MicroNIR 1700近红外光谱仪对白芍药材进行产地判别分析，以实现对药材来源和质量的控制，为药材的采购、筛选和投料提供依据，从而从源头上为产品生产和产品质量控制提供保障。 1.仪器与材料1.1 仪器 MicroNIR1700近红外光谱仪（JDSU，USA），附件配置：双集成真空钨灯，线性渐变滤光片（LVF），128线元非制冷铟镓砷（InGaAs)二极管阵列检测器，2×4mm采样窗口；Matlab2010a（Mathworks Inc.,USA)及PLS_toolbox 752分析软件；数显鼓风干燥箱（GZX-9246MBE，上海博迅实业有限公司医疗设备厂）；粉碎机（BL-高速多功能粉碎机）；不锈钢筛网（60目）；其他常用仪器材料。1.2 药材 分别收集安徽亳州、山东菏泽、浙江磐安产地的白芍药材24、30、25个批次，共计79份样品。60 ℃下烘干，粉碎过60目筛，自封袋密封保存于干燥器中，备用。实验方法分别收集安徽亳州、山东菏泽、浙江磐安三个产地的白芍药材共计79份样品，采用MicroNIR 1700近红外光谱仪采集药材粉末的近红外漫反射光谱。采用KS分类方法，将79个样品按4:1的比例分为64个校正集样品和15个验证集样品，并通过光谱预处理方法比较不同预处理方法处理后光谱在全光谱范围内的建模效果，选择识别率和拒绝率较高的模型所对应的预处理方法作为光谱预处理方法；通过光谱区间的优化获得稳定可靠的分析模型；根据交互验证预测残差（RMSECV）- 潜在变量数（LVs）曲线选择最佳建模潜在变量数。 实验结果 采用Micro NIR 1700近红外光谱仪采集的79份白芍药材样品原始光谱如图1所示。data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAz4AAAGOCAMAAABhQCa2AAAAAXNSR0ICQMB9xQAAAJNQTFRFAAAAAAA6AABmAAD/ADo6ADpmADqQAH8AAGa2AL+/OgAAOgA6OjoAPz8/Ojo6OmZmOma2OpDbZgAAZjoAZjqQZmYAZmZmZrb/kDoAkJBmkLaQkNv/vwC/tmYAtmZmt

  • 热分析法鉴别不同产地的丹参及其提取物

    DSC操作简便快速、灵敏度好，准确度高，可作为对丹参及其提取物进行定性鉴别的方法。该文章发表在2014年24卷03期《中国保健营养》上。　　采用热分析法中的差示扫描量热法(DSC)对产自于安徽和山东的丹参原药材及其醇提取和水提取进行鉴别。DSC量程为9mW;升温速度为12℃·min-1;温度范围为20-400℃;气氛为空气;参比物为阿法氧化铝。根据图谱进行比较鉴别分析。　　2种不同产地的丹参药材在52℃左右有一个吸热峰，在304℃左右有一个放热峰，而其醇提物和水提物分别在270℃和299℃左右均有一个放热峰，且峰形基本一致。

  • 【求助】鉴别各种废塑料种类的仪器

    本人做废塑料生意，想买一台可以快速准确鉴别各种废塑料种类的仪器，便携式或者小型台式都可以，要求准确快速操作简单，价格不要太高，哪位老大了解这方面的情况，请帮帮忙，什么仪器性价比比较好，那里可以买到？谢谢[email=sos2009@yahoo.cn][color=#0365bf]sos2009@yahoo.cn[/color][/email]

  • 【国产好仪器讨论】之钢研纳克检测技术有限公司的稀土快速鉴别仪(PORT-X300)

    http://www.instrument.com.cn/show/Breviary.asp?FileName=C151122%2Ejpg&iwidth=200&iHeight=200 钢研纳克检测技术有限公司 的 稀土快速鉴别仪(PORT-X300)已参加“国产好仪器”活动并通过初审。自上市以来，这款产品已经被多家单位采用，如果您使用过此仪器设备或者对其有所了解，欢迎一起聊聊它各方面的情况。您还可以通过投票抽奖、参与调研等方式参与活动，并获得手机电子充值卡。【点击参与活动】 仪器简介： 分析领域 合金钢铁 地质勘测 矿山冶金 金属回收 贵金属检测 软件功能 定量分析 牌号识别 质量判定 谱图显示 技术参数技术规格 尺 寸：长280mm、宽80mm、高260mm 重 量：1.3KG 激 发 源：X射线管，Rh靶，050kV，4W 检 测 器：电制冷Si-PIN光X探测器 分 辨 率：小于等于180eV PDA型号：多普达T8288型掌上电脑 操作系统：Windows Mobile 6.1,自带导航和专用测试软件 存储功能：用户可用磁盘空间2G，可长时间大量存储数据 电 源：16.8V，交、直流供电，两块锂电池 功 耗：小于5W，电池可连续满负荷工作8h以上 环境条件：温度范围：-40℃～+50℃； 湿度范围：0～80% 测量模式：牌号识别、定量分析、显示测量谱线 数据传输：USB、蓝牙 检测范围：钠( Na)到铀(U)之间所有元素 检测时间：10s～120s 检测对象：固体、粉末 主要特点 操作方便 无损检测 检测速度快 【了解更多此仪器设备的信息】

  • 【资料】食品安全现场快速检测分析方法标准汇总

    食品安全现场快速检测分析方法 编号索引 标准溯源GB/T 中华人民共和国国家标准分析方法CDC/SB 中国疾病预防控制中心营养与食品安全所 现场快速检测分析方法CDC/SB 101 农药有机磷类（国内允许使用的30 多种）和氨基甲酸酯类（国内允许使用的10 多种）的快速检测：采用国家标准快速检测方法GB/T5009.199-2003。适用于蔬菜、水果以及其它食品中农药残毒的快速检测，也适用于食物中毒物质中农药的快速筛选定性。现场使用，20 分钟出结果。CDC/SB 102 鼠药毒鼠强的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限5ug/ml。现场使用，20 分钟出结果。CDC/SB 103 鼠药敌鼠钠盐的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限45ug/ml。现场使用，10 分钟出结果。CDC/SB 104 鼠药安妥的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限20ug/ml。现场使用，10 分钟出结果CDC/SB 105 鼠药氟乙酰胺的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。主要用于预防性监测和中毒物的筛选、定性鉴别。检出限50ug/ml。现场使用，15 分钟出结果。CDC/SB 106 亚硝酸盐的快速检测：中国疾病预防控制中心营养与食品安全所现场快速检测方法。本方法是在国家标准GB/T5009.33-2003 盐酸萘乙二胺检测方法基础上改进的现场快速检测方法--速测管法。定性兼半定量检测。可用作卫生指标检测、投毒监测和食物中毒物质的快速筛选、定性定量。最低检出量为0.025mg/L。现场使用，15 分钟出结果。

  • 蜂蜜检测仪怎么鉴别蜂蜜的真假

    蜂蜜检测仪是一种专门用于鉴别蜂蜜真假的设备，它基于先进的技术手段，能够准确、快速地分析蜂蜜中的成分，从而判断其真伪。　　蜂蜜检测仪的操作步骤　　准备样品：从待检测的蜂蜜中取出适量样品，确保样品具有代表性。同时，准备好标准蜂蜜样品作为对照。　　设置检测参数：根据蜂蜜检测仪的说明书，设置合适的检测参数，包括检测波长、测量时间等。这些参数的设置对于测量结果的准确性至关重要。　　进行测量：将蜂蜜样品和标准样品分别放入蜂蜜检测仪的检测通道中，启动仪器进行测量。仪器会自动对样品中的蔗糖、果糖、葡萄糖以及甲基糠醛等成分进行分析，并给出相应的数据。　　分析测量结果：测量完成后，可以通过仪器的显示屏查看每个样品的测量数据。将待检测蜂蜜的数据与标准蜂蜜的数据进行对比，如果两者差异较大，则很可能是假蜂蜜或者掺假蜂蜜。　　蜂蜜检测仪能够准确鉴别蜂蜜的真假，主要体现在以下几个方面：　　成分分析：蜂蜜检测仪能够精确测量蜂蜜中蔗糖、果糖、葡萄糖等关键成分的含量，从而判断蜂蜜是否纯正。　　掺假检测：通过对比待检测蜂蜜与标准蜂蜜的数据，可以判断蜂蜜是否存在掺假行为，如添加糖精、水等。　　快速高效：蜂蜜检测仪能够在短时间内完成大量样品的检测，提高了检测效率。　　总之，蜂蜜检测仪是一种有效的工具，能够帮助我们准确鉴别蜂蜜的真假。通过科学、规范的操作和维护，可以充分发挥其鉴别能力，保障消费者的权益。　　在农产品收购环节，可以使用这些设备进行快速筛查，避免收购到农药残留超标的农产品。在食品加工前，对原料进行农药残留检测，确保原料的安全性，防止因原料问题导致的食品安全事故。　　在食品加工前，对原料进行农药残留检测，确保原料的安全性，防止因原料问题导致的食品安全事故。　　在销售前对农产品进行快速检测，确保销售的农产品符合食品安全标准，保障消费者的健康。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/07/202407081453095005_4648_6238082_3.jpg!w690x690.jpg[/img]

  • 【每日分享一篇解决方案】基于近红外光谱法的 14 类纤维快速无损鉴别应用案例

    【每日分享一篇解决方案】基于近红外光谱法的 14 类纤维快速无损鉴别应用案例

    [align=center][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]#[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]每日一篇分享一篇解决方案：[/color][/size][/font][/align][align=center][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]今日行业领域：[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]纺织[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]/[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]印染[/color][/size][/font][/align][align=center][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]基于[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]法的[/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4] 14 [/color][/size][/font][font='arial'][size=21px][color=#548dd4]类纤维快速无损鉴别应用案例[/color][/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px][color=#222222]随着我国纺织业的发展，纺织品的原料成分检测越发受到重视。传统的检测方法，包括显微镜法、燃烧法、着色法等，能够准确检测面料成分，但过程复杂，人为因素影响大且污染环境，不利于绿色可持续发展。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析技术（[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]NIR[/color][/url]S）主要用于800nm~2500nm范围电磁波的无损测量。不同于质谱、色谱分析技术，该技术无需提纯，已广泛应用于食品、农业、医药、炼油与化工等领域。[/color][/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706324831_5628_5996718_3.jpeg[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px][color=#3e3e3e][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]的定性分析是利用已知类别的样品建立[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]鉴别模型，再考察未知样品是否属于该类物质的一种方法，主要用于物质的聚类分析和判别分析。[/color][/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]样品准备与测量[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]1.[/size][/font][font='calibri'][size=13px]样品制备[/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]分别收集丝类蛋白质、毛类蛋白质、棉、麻、再生纤维素每类[/size][/font][font='calibri'][size=13px]50[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个代表性样品，聚酯纤维、锦纶、腈纶、丙纶、乙纶、氨纶、氯纶、维纶、醋酯纤维每类[/size][/font][font='calibri'][size=13px]20[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个代表性样品。置于恒温恒湿环境中备用。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]2.[/size][/font][font='calibri'][size=13px]数据采集[/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]将样品装入近红外专用的低羟值样品瓶中进行光谱的采集，装样厚度不得低于[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1cm[/size][/font][font='calibri'][size=13px]，样品装填密实并保证装样的密实程度一致。用[/size][/font][font='calibri'][size=13px]TANGO[/size][/font][font='calibri'][size=13px]?[/size][/font][font='calibri'][size=13px]R[/size][/font][font='calibri'][size=13px]型傅里叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]预热至稳定状态后，经积分球漫反射方式扫描得到[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]，考虑到各类纤维成分的差异性大，每条光谱信号扫描[/size][/font][font='calibri'][size=13px]32[/size][/font][font='calibri'][size=13px]次。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]光谱数据的预处理[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]在[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]分析中，光谱的定性分析即用样品光谱与标准光谱进行比较，以此判断样品种类。因此，所建标准光谱集要稳定可靠。[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]所采集的光谱包含了其他无关信息和噪声，在用化学计量学方法中的主成分分析法选取特征峰时，为消除光谱采集过程中引入的噪声，需要进行适当的光谱处理。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706328472_7134_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]常用的光谱处理方法有平滑处理、基线校正、多元散射校正和标准正态变量校正等。对于纺织品，可以采用一阶导数和矢量归一化相结合的方法对光谱进行预处理，如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。可以看出，导数光谱可有效地消除干扰，分辨重叠峰，提高分辨率和灵敏度。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]波长选择[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]14[/size][/font][font='calibri'][size=13px]类常见服用纤维的近红外平均光谱图如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。这些[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]特征明显，峰的个数和曲线走势相似，难以直观鉴别分类。因此，需要通过合适的方法分析光谱数据。[/size][/font][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]波长选择可以简化模型，同时也剔除不相关或非线性变量，从而得到预测能力强、稳健性好的校正模型。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706327476_3778_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]建立模型的常用数据处理方法主要有相关系数法、逐步回归算法、间隔偏最小二乘法（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]iPLS[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）、遗传算法等。逐步回归算法是逐个选入对输出结果有显著影响的变量，并在选入新变量后逐个检验以剔除不显著变量，反复选入、检验、剔除直至无法剔除和选入为止。但如果将光谱仪采集的上千[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个[/size][/font][font='calibri'][size=13px]数据直接输入，会产生[/size][/font][font='calibri'][size=13px]“[/size][/font][font='calibri'][size=13px]过拟合[/size][/font][font='calibri'][size=13px]”[/size][/font][font='calibri'][size=13px]的分析模型，使其预测适应能力大大下降。本次建模采用逐步回归分析算法选取了[/size][/font][font='calibri'][size=13px]4100cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]~5150cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]和[/size][/font][font='calibri'][size=13px]5500cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]~7850cm[/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px]-1[/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px]两个[/size][/font][font='calibri'][size=13px]波段建立了矫正模型，如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]定性判别分析[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]欧氏距离标准法属于有监督模式识别方法，通过计算样品光谱与各类标准光谱的欧氏距离判断样品的类别。同类别两个样品的欧氏距离如式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）所示。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706328608_7632_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]根据结果得出决定鉴别模型的置信水平，从而确定鉴别模型适应的阈值，如式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）所示。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706329594_8746_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]的大小决定了鉴别模型的置信水平。当[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]取值过小时，对同类物质易发生误判；当[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]取值过大时，对[/size][/font][font='calibri'][size=13px]不[/size][/font][font='calibri'][size=13px]同类物质又易发生误判。因此，在选择[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]取值时，应确保同类样品的光谱距离小于该阈值，而[/size][/font][font='calibri'][size=13px]不[/size][/font][font='calibri'][size=13px]同类的光谱距离大于该阈值。在阈值选定后，建立鉴别模型。通过反复取值确定，当[/size][/font][font='calibri'][size=13px]x[/size][/font][font='calibri'][size=13px]值为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]0.75[/size][/font][font='calibri'][size=13px]时模型具有较高的置信水平，算法成立，如图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]所示。[/size][/font][/align][align=left][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706330764_8590_5996718_3.png[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]通过式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）、式（[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]）和图[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]可以生成一个有定性鉴别[/size][/font][font='calibri'][size=13px]匹配值[/size][/font][font='calibri'][size=13px]的报告，其随光谱距离的升序排列，其结果可以归纳为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种。第[/size][/font][font='calibri'][size=13px]1[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种，待测样品光谱与某一预设参考光谱的光谱距离小于阈值，而与其他参考光谱的距离大于阈值，鉴别结果为属于某一已知类别；第[/size][/font][font='calibri'][size=13px]2[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种，待测样品光谱与所有预设参考光谱的光谱距离都大于阈值，鉴别结果为不属于已知类别；第[/size][/font][font='calibri'][size=13px]3[/size][/font][font='calibri'][size=13px]种，待测样品光谱与不止一个预设参考光谱的光谱距离小于阈值，鉴别结果为不确定。[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]模型的验证与优化[/size][/font][/align][align=left][/align][align=left][/align][align=left][font='calibri'][size=13px]利用已知特征值的验证集样品对校正模型进行验证，聚酯纤维、锦纶、腈纶、丝类蛋白质、毛类蛋白质、棉、麻、再生纤维素的测试数量均为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]100[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个，[/size][/font][font='calibri'][size=13px]正判数量[/size][/font][font='calibri'][size=13px]为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]100[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个；丙纶、乙纶、氨纶、氯纶、维纶、醋酯纤维的测试数量均为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]30[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个，[/size][/font][font='calibri'][size=13px]正判数量[/size][/font][font='calibri'][size=13px]为[/size][/font][font='calibri'][size=13px]30[/size][/font][font='calibri'][size=13px]个，所有纤维的[/size][/font][font='calibri'][size=13px]正判率[/size][/font][font='calibri'][size=13px]达到[/size][/font][font='calibri'][size=13px]100%[/size][/font][font='calibri'][size=13px]。该模型在对单一常用服用纤维的归类鉴别中具有非常准确的鉴别结果。[/size][/font][/align][align=center][font='宋体'][size=16px]因此，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]能够加入纺织品行业监督检测部门的日常工作，与传统的检测方式相辅相成，实现在海关及市场现场快检或对较贵重纺织品的高效、便捷、无损定性鉴别。[/size][/font][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706334126_2530_5996718_3.jpeg[/img][/align][align=left][font='calibri'][size=13px][color=#222222]布鲁克TANGO[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222]系列傅里叶[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222][url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]使用了最新的光学元件和具有专利技术的[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222]RockSolid[/color][/size][/font][font='calibri'][sup][size=13px][color=#222222]TM[/color][/size][/sup][/font][font='calibri'][size=13px][color=#222222]干涉仪，采用了三维立体角镜技术，保证光路的永久准直，使仪器具有很高的抗震性能。傅立叶变换型[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url]在模型的准确性、稳定性和传递性方面具有更加明显的优势。不需要对仪器和模型进行调整处理，实现模型的直接传递。[/color][/size][/font][/align][font='宋体'][size=20px][color=#4f5862]产品配置单：[/color][/size][/font][align=center][img]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2023/10/202310251706332876_2214_5996718_3.png[/img][/align][align=center][url=https://www.instrument.com.cn/show/C372503.html]傅立叶变换[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱仪[/color][/url] -TANGO[/url][color=#0000ff]（[/color][url=https://www.instrument.com.cn/netshow/SH104679/]淘仪科技[/url][color=#0000ff]）[/color][/align][align=center][/align][url=https://www.instrument.com.cn/application/Solution-944295.html][font='宋体']点击这里[/font][/url][font='宋体'][color=#000000]浏览[/color][/font][font='宋体'][color=#000000]或[/color][/font][font='宋体'][color=#000000]下载原[/color][/font][font='宋体'][color=#000000]文档，更多解决方案内容请浏览[/color][/font][url=http://www.instrument.com.cn/application/][font='宋体'][color=#0081d7][back=#ffffff]行业应用[/back][/color][/font][/url][font='宋体'][color=#000000]栏目：[/color][/font][align=left][url=http://www.instrument.com.cn/application/][font='calibri'][size=13px][color=#0081d7]http://www.instrument.com.cn/application/[/color][/size][/font][/url][font='calibri'][size=13px][color=#000000]行业应用栏目简介：[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#000000] [/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#000000] 【行业应用】[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px][color=#333333]是仪器信息网[/color][/size][/font][font='calibri'][size=13px]专业的行业导购平台。汇聚了行业内国内外主流厂商的优质解决方案及相应的仪器设备。建立了兼顾国家相关规定和用户习惯的专业分类，涉及食品、药品、环境、石化等二十余个使用仪器相对集中的行业领域。并以样品和标准为主线，为用户查找仪器提供一个独特的维度，也为仪器产品提供一个全新的展示渠道。[/size][/font][/align]

  • 如何鉴别和检测掺假茶叶

    茶叶具有止渴、消肿、利尿、解毒等功效，深受人们的喜爱，是中华民族家喻户晓的传统饮品，也是我国出口创汇的特色农产品。然而随着市场的开放和流通渠道的增多，茶叶消费市场出现了各种以次充好、假冒名优的茶叶，使消费者真假难辨。少数不法企业为了牟取暴利，在茶叶中掺杂使假，甚至未过农药喷施安全期就采摘茶叶，严重危害了消费者的身体健康。检验检疫部门掌握茶叶质量鉴别和区分掺假茶叶的技术对于保证茶叶质量、维护国家声誉、保障人们健康意义重大。 鉴别茶叶是指对茶叶进行感官品质鉴别、掺杂使假甄别及品种鉴定。传统的茶叶鉴别方式主要凭借业内人士的经验积累。随着科学技术的发展，化学分析技术和分子生物学鉴定技术逐渐渗透到茶叶的鉴别领域，使得真伪的判断更加科学可靠。感官鉴别 感官鉴别就是通过看、闻、尝等方式来判断茶叶的品质真假，一般分“干看”和“湿看”两个阶段。“干看”是对茶叶的形态、嫩度、色泽、净度、香气等进行体察与目测。“湿看”是对茶叶冲泡成茶汤后的气味、汤色、滋味、叶底等进行鉴别。简单概括为以下几点：（1）看形 茶叶的外表有条形、扁形、针形、圆形、片形、卷曲形等。鲜叶在加工中，经过揉捻、辉干等过程使茶形固定下来，从而形成一定的茶类特征。无论哪一个品种的茶叶，应以条索紧结，如峰苗、重实、圆浑、茶梗短嫩，色泽光润，叶略扁、卷曲、粗细均匀为最优质，而外形蓬松轻飘、叶片短碎和茶梗较多的就为质次。（2）观色 观察茶叶的色泽，可以从两个方面来看：一是干茶色，二是汤色。先看干茶色，新茶的外观应是干硬疏松，色泽新艳有光泽。再看茶叶的汤色，以明亮清晰为优，暗而深为劣。（3）闻香 茶叶的香气是由一群比较复杂的芳香物质所形成。根据不同芳香物质的种类及数量的综合，形成各种茶类的香气特征。纯正的茶叶含有茶索和芳香油，闻时有清鲜的茶香，沁人心脾。而掺假的茶叶缺少茶香，有青草味或其他杂味。（4）品味 茶叶中对人体味觉起主导作用的物质是茶多酚、氨基酸、咖啡碱、还原糖等化合物。茶汤滋味是茶叶中各种呈味物质的综合、反映。用舌部味蕾感觉，甘醇浓郁，鲜嫩纯正为优，色、苦、粗、酵、淡为次，霉、辣、生草味为劣。化学分析法 茶叶含有2%~5%的咖啡碱和10%~20%的茶多酚，其他植物同时含有如此高含量的这两种成分的情况几乎没有。另外，茶氨酸是茶叶中特有的成分，除了茶梅、山红茶、油茶、蕈等四种天然植物中检测出有微量存在外，其他植物中尚未发现。因此，测定咖啡碱、茶多酚和茶氨酸的含量，可以辨别茶叶真伪，判断茶叶的掺杂程度。咖啡碱、茶多酚和茶氨酸的测定都有国家标准规定的常规测定方法。茶多酚是茶叶中30多种多酚类物质的总称，主要由儿茶素、黄酮类物质、花青素和酚酸等四大类物质组成，其中儿茶素类物质约占茶多酚总量的70%左右。儿茶素类物质是决定茶汤滋味、颜色的主体成分，采用高效毛细管电泳分析测定儿茶素已有较多报道。　　 茶叶灰分是茶叶在550℃灼烧灰化后的残留物，其主要成分是矿质元素的氧化物。一些不法茶叶生产者为增加茶叶重量或改善色泽，人为在茶叶中加入泥沙、水泥、滑石粉、重晶石等矿物质，此时茶叶的灰分会明显升高。实验室可利用X射线荧光光谱（XRF）或等离子体原子发射光谱（ICP-OES）对灰分中的元素进行筛选检测，并与正常茶叶灰分元素进行比较，从而判别添加的成分。若采用X射线衍射光谱进一步确定灰分的无机物分子组成，则能更有效的鉴定这种添加行为。指纹图谱鉴定　 茶叶指纹图谱鉴定是近年来新兴的一种茶叶鉴定技术，它类似于中药指纹图谱研究，可借助核磁共振光谱、三维荧光光谱、胶束电动色谱、傅立叶红外光谱、等离子体原子发射光谱质谱、电子鼻、电子舌等各种分析手段对茶叶所含有特征组分进行定量分析，实现不同产地或不同级别茶叶的分类研究。借助现代分析手段，用科学计量的品质指标来评价茶叶是今后茶叶鉴定技术发展的必然趋势。对比其他分析手段，傅立叶红外光谱技术因样品前处理简单、光谱信号采集快速、数据处理及建模分析技术相对成熟，是一种行之有效的茶叶鉴别技术。分子生物学溯源 近年来，在PCR基础上发展了实时荧光PCR、随机扩增的多态性DNA技术（RAPD）、限制性片段长度多态性（RELP）、mRNA差示技术、免疫PCR等技术，这些技术都可应用于茶叶的分子标记。分子标记是基于DNA水平多态性的遗传标记，不受环境影响，其变异只源于等位基因DNA序列的差异，这种稳定性便于提示品种间的遗传多样性而排除了环境差异造成的表型差异。对茶叶进行分子鉴定，通过构建指纹图谱、特殊标记的存在或缺失和标记组合来将不同种类的茶叶区别开，结果快捷有效。　　 普及茶叶感官鉴别技术，推广应用化学分析、指纹图谱和分子生物技术，对于抑止茶叶掺杂使假、以次充好等行为发挥着显著作用，对于市场销售茶叶，消费者可通过感官鉴别大致识别；而对于灰分异常的茶叶，实验室可采用X射线荧光进行元素筛选和X射线衍射光谱进行矿物成分确认；加工过程中添加粮谷成分的茶叶，则可通过分子生物学方法进行鉴别确认。利用分子生物学技术在生物品种鉴定方面的特殊优势，可快速、简便、灵敏地从亚种水平上鉴定茶叶种类。 现在假的茶叶也比较多了，茶叶的检测好像还没有普及啊！

  • 近红外光谱技术能否实现转基因油的鉴别？

    [font='Times New Roman'][font=宋体]目前[/font][/font][font=宋体]，[/font][font='Times New Roman'][font=宋体]尚无[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术用于转基因油脂的鉴别研究[/font][/font][font=宋体]。食用植物油中转基因成分含量低，[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术较难实现痕量分析。不过[url=https://insevent.instrument.com.cn/t/1p][color=#3333ff]近红外光谱[/color][/url]技术可实现转基因油脂原料的鉴别，现阶段已有近红外高光谱成像技术用于转基因油脂原料（大豆）快速无损鉴别的相关研究[/font][sup][font=宋体][font=Times New Roman][102][/font][/font][/sup][font=宋体]。[/font]

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