近红外光谱技术鉴定

我们通过研究三个有代表性的案例来回顾近红外光谱仪技术的发展现状：第一，MEMS技术如何促进近红外光谱仪的超小型化，从而推动了下一代手持技术的发展。第二，在近红外光谱仪发展中起到关键作用模块化光纤光谱仪。后，嵌入式近红外解决方案如何在工业生产过程中来控制产品质量。

对我国近10年来近红外光谱分析技术的研究与应用进展作了较为详细的综述，包括近红外光谱仪器研制、化学计量学方法及软件开发和在各领域的实际应用。根据国际上近红外光谱分析技术的现状和国内实际情况，提出了今后我国近红外光谱分析技术的发展方向。

近红外光谱区域是人们发现的第一个非可见光谱区域，它是由Hershel在1800年所观察到[1]。但是由于缺乏仪器基础，直到上世纪50年代以前，近红外光谱技术一直没有得到实际应用。上世纪50年代中期以后，随着简易近红外光谱仪的出现及美国农业部的Karl Norris等人所做的工作，使近红外光谱技术在农副产品分析中得到广泛应用[2]。20世纪60年代后，由于中红外光谱技术的快速发展和应用，加之近红外光谱技术自身的灵敏度低、抗干扰性差等缺点，使人们淡漠了该技术在分析测试中的应用。1983年，Wetzel称之为“光谱技术中的沉睡者（Sleeper among spectroscopic techniques）” [1]。80年代以后，随着计算机技术、化学计量学技术及仪器分析技术的发展和应用，人们重新认识了近红外光谱的价值，并使其发展成为了一门独立的分析技术，1988年成立了国际近红外光谱协会（CNIRS）[3]。由于应用领域的不断扩展，McLure在1994年发表了一篇题为“The giant is running strong”的论文[1]。1998年，Davies撰文讨论了近红外光谱技术的潜在用途和发展趋势，并将其描述为光谱领域中“从沉睡者变为了启明星（from sleeping technique to the morning star of spectroscopy）”的技术[4]。我国对近红外光谱技术的研究起步较晚，但1995年以来有关这一技术的应用研究逐步增多。目前，已有中国石化研究总院和北京第二光学仪器厂开发出商用近红外光谱仪[5]。药品生产过程的质量控制要求，为了确保最终产品的质量稳定均一，需要对从原料接收到产品出库的整个物料流通过程进行全程监测。近红外光谱分析技术的特点决定了其在这一领域可以发挥重要作用。

近红外光谱技术为应用有机化学物质,在波长为780～2526nm的近红外光谱区的电磁波的光学特征,能够对化学成分含量进行快速检测。现在,应为各项科学技术的进步和提升,近红外光谱的发展有了更大的进步,对于该项技术的应用,在农业、矿业以及医疗中有着广泛的应用,尤其是在化工分析领域有着巨大的价值作用,促进了化工行业的发展。

近红外光谱（NIR）分析技术具有简便、快速、前处理简单、不破坏样品、无污染并且可进行多组分测定的优势，在食品农牧、石油化工、烟草等领域有广泛的应用。电子烟油中的有机组分的化学和物理信息在近红外光谱中均有体现，因此近红外光谱非常适合对电子烟油进行分析检测。

近红外光谱分析作为一种高效节能的绿色分析技术，可应用于饲料T业中从原料到成品各个环节的品质分析和监控，特别是将该技术与物联网技术相结合，构建近红外光谱分析物联网平台，实现集团资源共享，统一监测集团内饲料品质，并可根据实际情况对分析模型统一管理，提供其检测精度，将大大推动近红外光谱分析技术在饲料检测中的应用。

本文利用近红外光谱分析技术实现黑索金生产过程中硝化液与结晶液的硝酸含量检测，结果满足厂方再现性要求。在线近红外光谱分析非常适合应用于过程分析，具 有原位化、实时化、无损化等测量特点，快速可靠的分析结果反作用于优化生产，从而提高产品收率，保障产品品质，减少原材料用量，降低能源消耗，为企业带来 巨大经济效益。

近红外光谱技术在中药材中的应用非常广泛,包括品种鉴别、质量评估、生产在线检测、快速测定指标成分和药理作用机制研究等方面。随着科学技术的不断发展和应用领域的扩大,近红外光谱技术将为中药材产业的发展带来更多的机遇和挑战。在未来的研究中,需要进一步探索近红外光谱技术在中药材中的应用潜力,提高检测精度和可靠性,为中药材的现代化发展提供有力的技术支持。

应用DA7200近红外光谱技术对蜂蜜、荞麦、食用油等样品进行品质鉴别分析。通过对上述食品近红外光谱的主成分分析（PCR），可快速判别蜂蜜、荞麦、芝麻油等样品的掺杂。

近红外光谱分析技术是一种利用物质对近红外光的吸收、散射、反射和透射等特性来确定其成分含量的检测技术，属分子振动光谱，可用于全部有机物和部分无机物的定性定量分析。近红外技术以其绿色、无损、快速等特点，近年来受到各行各业检测领域的广泛认可，不仅在传统的近红外应用领域如食品、农产品、饲料、烟酒、石油化工、科学药物、生物医学和环境污染分析等遍地开花，在新的现场检测和在线监测领域也蒸蒸日上，如现代发酵、半导体、电子制造、精密加工、智能农业等等。

目前，已有学者利用化学成分分析和近红外光谱技术(NIRS)实现了普洱茶生熟茶的有效识别。近红外光谱主要反映食品各组分中含氢基团振动的倍频和合频，具有快速、无损、绿色等优点，已经在普洱茶发酵程度判别、多糖含量预测、真假识别及其他茶类的产地溯源上广泛应用。

在鸡蛋孵化过程中，部分鸡蛋由于未受精不能正常出雏。近红外光谱技术凭借其速度快，效率高，无损的特点，为早期种蛋的无损伤在线鉴别提供新方法。

近红外光谱的波长范围是780～2500nm，通常分为近红外短波区（780～1100nm，又称Herschel光谱区）和近红外长波区（1100～2500nm）。

随着人们对化学分析的要求越来越高,不仅要求分析结果的准确性和可靠性,还要求分析过程的快速性和无损性。近红外光谱技术(NIRS)作为一种高效、快速、无损的化学分析技术,已经在许多领域得到了广泛的应用。其中,在日化行业中,近红外光谱技术也发挥了重要的作用。

本试验利用近红外光谱技术测定白鲢鱼糜中的水分含量。光谱通过标准正交变量转换的处理后经过偏最小二乘法建立模型。并且以定标集预测误差、验证集预测误差及其相关系数作为评判模型好坏。结果发现定标集预测误差和验证集预测误差分别为0.392和0.485，定标集和验证集的相关系数都高于0.98。研究发现近红外光谱技术能快速测定鱼糜中水分含量，且用于实际生产中水分的控制是可行的。

近红外光谱分析技术作为一种快速、无损、简便的绿色测量方法和分析技术，在土壤养分的测定方面扮演着越来越重要的角色。近红外光谱检测技术具有快速、无需样品制备和成本低等一系列优点。近红外光谱能够反映土壤的有机质和全氮等养分信息，使得近红外光谱检测技术在农业与农业环境检测中得到了广泛应用；近红外光谱检测能力主要依靠其对C-H、O-H和N-H功能键的能量吸收进而反映相应土壤养分含量等信息。土壤有机质、氮、磷、钾是农作物生长的主要养分,是土壤养分管理和测土配方施肥的重要对象,随着测土配方施肥技术的大规模推广，迫切需要一种低成本、可靠的土壤养分快速检测方法。

化妆品是人们日常生活中必不可少的物品之一，其质量和安全性对于人们的健康和肌肤保护具有重要意义。然而，由于化妆品成分的复杂性和多样性，其质量控制和安全性评估一直是一个难题。近年来，随着光谱技术的发展，近红外光谱技术逐渐被应用于化妆品领域，为化妆品的质量控制和安全性评估提供了新的解决方案。

近红外光谱分析已被广泛地应用到农业'食品'生化'石油化工'医药临床'造纸和环保等领域傅里叶变换近红外光谱仪器具有较高的信噪比和很好的波长准确度等优点但价格比一般的国产光栅型或其它专用分析仪器贵得多!在一些实际应用中!譬如烤烟收购时品质指标的检测等!运用傅里叶变换型光谱仪可比喻为-杀鸡使用宰牛刀.(M)"在国产化和低成本化的近红外光谱仪上!研究开发品质分析用的近红外快速检测方法对推动国内近红外技术产业的发展具有重要的实际意义

纺织纤维中含有大量的有机分子，使用近红外光谱技术检测能够获得较好的近红外吸收特征信号。基于化学计量学方法，通过建立数据模型，处理和分析这些光谱数据信息，可以实现快速定性和定量分析。赛默飞世尔手持式近红外光谱仪凭借其操作简便、分析速度快、完全无损检测、可以随时随地根据需要分析检测样品等特点，在应用于纺织品材质分析工作方面，为文物鉴定工作者提供了理想的快速无损检测解决方案。

采用INSION和Thermo Fisher两款近红外光谱仪器，检测奶酪样品中的脂肪含量。对NIR光谱（近红外光谱仪）和模型进行比较，评价两款仪器性能。

在线近红外光谱分析技术是目前发展最快和最具前景的过程分析技术之一，本文探讨用近红外光谱法测定聚四氢呋喃混合液中水含量、固含量及其分子量的可行性。实验结果表明近红外光谱法准确可靠，重复性和稳定性良好，适用于工业现场的原位和在线检测。

应用近红外光谱（NIRS）分析技术和偏最小二乘法（PLS）建立稻米脂肪定量分析数学模型，并比较糙米粒和糙米粉 NIRS 数学模型对预测稻米脂肪含量的效果差异。

生鲜牛乳作为一种天然乳浊液，在近红外光谱的测量过程中，粒径较大的脂肪球颗粒易上浮到牛乳表层，可能会影响牛乳近红外光谱的测量重复性，进而影响牛乳成分预测精度。

生鲜牛乳中的脂肪球颗粒数目大且状态不稳定，在长时间的试验过程中，脂肪球极易发生簇集，进而上浮到牛乳表层并产生分层，导致近红外光谱的测量重复性变差。此外，不同温度下的脂肪球所处的状态也不相同，可能会影响近红外光谱的测量重复性，进而影响牛乳成分预测精度。

随着纺织工业的快速发展和消费者对于纺织品品质要求的提高，纺织品成分检测的重要性日益凸显。传统的纺织品成分检测方法如化学分析法、显微镜观察法等存在操作繁琐、耗时长、破坏样品等缺点，已难以满足现代纺织工业的需求。近红外光谱分析技术作为一种新兴的分析方法，因其快速、无损、准确等优点，在纺织品成分检测中得到了广泛应用。

由于测试过程的快速和无损，近红外（NIR）光谱是一种很有吸引力的粉末物质中掺杂物的筛查工具。当然，对于ppm或ppb量级的痕量杂质，近红外光谱的灵敏度无法与像GC/MS这样的技术竞争。如果没有样品预处理过程，近红外光谱的检测限在0.1%的水平，这对于含量一般在百分之几的商品掺杂物的筛查已经足够了。三聚氰胺（melamine）是一种商品掺杂物。如果使用凯氏定氮法或燃烧法通过总氮含量间接测定蛋白质的含量，加入三聚氰胺可以提高样品中表观蛋白质含量。在奶粉和谷朊粉（面筋粉）中掺杂三聚氰胺的恶性事件已经发生了很多。目前食品和药物中三聚氰胺的含量上限一般在1~2 ppm。近红外光谱并不适合于检测成品中如此低含量的三聚氰胺，但是非常适合于筛查原材料。相比于在成品中检测出三聚氰胺，如果在原材料中检测出三聚氰胺则更容易追查其来源。

本文采用近红外光谱技术结合三层BP-ANN算法，建立豆粕水分、粗蛋白和残油的定量分析模型。对验证样品的预测结果及稳定性试验结果表明，该方法分析结果准确性和稳定性满足传统分析方法的国标要求。该方法操作简便，分析结果准确，适用于豆粕产品的水分、粗蛋白及残油品质指标的快速分析。

要谈到近红外在石油领域中的应用，我在这里无疑是班门弄斧了，因为中科院的陆婉珍教授是这一领域的权威。因此在这里只想就上海棱光公司新出的近红外仪器在石油方面的简单应用结合此仪器的特点整理一点内容奉献给大家。由于近红外的特点所限，如今用于透射方面的近红外仪器谱区大都限于近红外短波区（700nm~1100nm左右），主要的类型可大致分为滤光片型、CCD型、光栅型、傅立叶型也有最近两年出现的声光滤波器型，它们各有优缺点。上海棱光公司推出的光栅型近红外分析仪的主要是运用光栅分光连续扫描原理，光谱范围（900nm~1700nm）恰好是如今的近红外油料应用领域近红外仪器得很好的补充。富含了1000nm、1200nm、1400nm左右石油中有用的信息，同时样品池的可以直接应用光程1cm比色皿，因此样品需求量少。在用数据说明该种仪器效果前我先简单的介绍一下近红外建模分析的过程。建立模型的前提是首先要建立一个在成份和性质变化范围上有代表性的标样集（化学值或类似数据），然后用化学计量学光谱分析软件建立模型。有了模型以后，分析未知样品性质只要先测量被测样品的近红外光谱，然后通过化学计量学软件和所建模型计算便可得到待测样品的组成和性质数据。当然同一批表样建立的模型数越多，一次光谱测量得到分析数据就越多，整个测量过程仅需要1分钟，体现了近红外技术高效和快速的特点。下面就是这台仪器的实验分析数据：（对30个汽油标样的辛烷值、抗暴指数等的建模指标列表。）

结果表明，无论是对经冷冻解冻后的牛肉样本还是未经冷冻解冻的鲜肉样本，近红外光谱技术都能够成功判别普通公牛肉和淘汰母牛肉，说明近红外光谱技术用于鉴别普通公牛肉和淘汰母牛肉是可行的。今后可以综合考虑品种、地域等因素，优化或细化分类鉴别模型，从而实现对普通公牛肉和淘汰母牛肉的快速鉴别

( 1 ) 本 研究 运用 人工 神经 网络 ( A N N) 建 立 的肉馅 的脂肪 、 蛋 白和水分的近红外模型是成 功的 ， 可以用于实践 中。( 2 ) 本研究通过建立 整块牛 肉预测模 型 ， 证 明了近红外技术测定整块牛肉的化学成分是可行的 。 整块 牛 肉脂肪模型建立蹬较成功 ， 但脂肪和蛋白的预测相关 系数有待进一步提高 。( 3 ) 本试验采用 国产 S u p N I R - 1 0 0 0近红外光 谱仪 ， 所建肉馅和整块 牛肉的模 型较成功 ， 说 明我 国的近红 外设备 已具备较高的品质 ， 并且与国外近红外光谱仪相 比经济很 多 ， 大大节省了检测的成本 。( 4 ) 本试验 对 整块 牛 肉进 行 了谱 图采 集 ， 建立 了脂 肪 、蛋 白和水分 的整块牛 肉模型 ， 这就为近红外技术 在线 应用的更进一步研 究奠定 了基础 。