胡軍-近紅外光檢測(cè)應(yīng)用

近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)及應(yīng)用胡軍

1258622092@2023/2/31近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用1近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在食品工業(yè)中的應(yīng)用2近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在其他行業(yè)中的應(yīng)用3近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用2凹面反射鏡樣品出口檢測(cè)器凹面反射鏡樣品入口分光板可移動(dòng)鏡M1固定鏡M2邁克遜干涉儀結(jié)構(gòu)原理圖傅立葉變換紅外吸收光譜儀（FI-IR）檢測(cè)器邁克爾遜干涉儀吸收池?cái)?shù)據(jù)處理儀器控制光源傅里葉變換干涉圖紅外吸收光譜圖時(shí)域函數(shù)頻域函數(shù)31概述（1）紅外光譜屬于分子振動(dòng)光譜。當(dāng)樣品受到頻率連續(xù)變化的紅外光照射時(shí)，分子吸收了某些頻率的輻射，并使得這些吸收區(qū)域的透射光強(qiáng)度減弱。記錄紅外光的百分透射比與波長(zhǎng)關(guān)系的曲線(xiàn)，即為紅外光譜，所以又稱(chēng)之為紅外吸收光譜。2023/2/341概述（2）紅外－拉曼

紅外光譜英文為InfraredSpectrometry(IR)

樣品吸收紅外輻射的主要原因是：

分子中的化學(xué)鍵因此,IR可用于鑒別化合物中的化學(xué)鍵類(lèi)型，可對(duì)分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行推測(cè)。既適用于結(jié)晶質(zhì)物質(zhì)，也適用于非晶質(zhì)物質(zhì)。2023/2/352紅外光區(qū)的劃分（1）紅外光區(qū)介于可見(jiàn)光與微波之間，波長(zhǎng)范圍約為0.76-1000μm，為了便于描述，引入一個(gè)新的概念——波數(shù)(wavenumber)。波數(shù)：，波長(zhǎng)的倒數(shù)，每厘米的波長(zhǎng)個(gè)數(shù)，單位cm－1

＝1/（cm）＝104/（m）2023/2/362紅外光區(qū)的劃分（2）紅外－拉曼近紅外：0.76―2.5μm，13158―4000cm-1

主要為OH，NH（亞氨基），CH（碳-氫極性共價(jià)鍵）的倍頻吸收.中紅外：2.5―25μm，4000―400cm-1

主要為分子振動(dòng)，伴隨振動(dòng)吸收遠(yuǎn)紅外：25―1000μm，400―10cm-1

主要為分子的轉(zhuǎn)動(dòng)吸收其中，中紅外區(qū)是研究的最多、最深的區(qū)域，一般所說(shuō)的紅外光譜就是指中紅外區(qū)的紅外吸收光譜。2023/2/373紅外吸收產(chǎn)生的原理（1）紅外－拉曼紅外光的能量：與一般的電磁波一樣，紅外光亦具有波粒二像性：既是一種振動(dòng)波，又是一種高速運(yùn)動(dòng)的粒子流。其波長(zhǎng)表示為波數(shù)的形式

＝1/（cm）＝104/（m）所具有的能量為：

E＝hc/＝hc

紅外光所具有的能量正好相當(dāng)于分子（化學(xué)鍵）的不同能量狀態(tài)之間的能量差異。因此才會(huì)發(fā)生對(duì)紅外光的吸收效應(yīng)。2023/2/389

在果蔬品質(zhì)檢測(cè)中主要檢測(cè)對(duì)象包括黃瓜、大白菜、西紅柿、鮮辣椒等，具體的檢測(cè)指標(biāo)主要有糖分、維生素C、粗蛋白中性纖維、糖度、酸度和內(nèi)部褐變等。在食品安全方面主要是針對(duì)一些有害物質(zhì)的殘留的鑒別等。1、

近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用1.1在果蔬品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用10表4-4近紅外光光譜檢測(cè)水果的研究工作11水果糖度和有效酸度近紅外光在線(xiàn)檢測(cè)示意圖12

Dull等(1989)利用近紅外光880nm和913nm兩個(gè)波長(zhǎng)的單色光檢測(cè)甜瓜和哈蜜瓜的可活性固形物含量漫反射水果檢測(cè)原理簡(jiǎn)圖13

Kawano等(1992)利用近紅外光光進(jìn)行溫州蜜柑的透射光譜糖度檢測(cè)，光譜范圍為680-1235nm，并采用多元線(xiàn)性回歸(MLR)和二次微分光譜建模，得出r＝0.989的結(jié)論。透射光譜糖度檢測(cè)14SchmilovitchZe’ev等(2000)利用近紅外光反射技術(shù)和多元統(tǒng)計(jì)分析(MLR)，主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)，檢測(cè)芒果的可溶性固形物含量、酸度和果肉硬度，MLR分析的相關(guān)系數(shù)分別為0.92，0.61，0.82。水果內(nèi)部品質(zhì)近紅外光檢測(cè)系統(tǒng)15

劉燕德等人(2004)基于近紅外光譜技術(shù)建立了水果糖份含量的測(cè)量系統(tǒng)，主要包括FT-IR光譜儀、光纖漫反射附件和計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)采集卡。其具體的檢測(cè)方法為：蘋(píng)果的近紅外光漫反射光譜測(cè)量通過(guò)一個(gè)專(zhuān)門(mén)的試驗(yàn)系統(tǒng)來(lái)測(cè)定，這個(gè)系統(tǒng)包括一個(gè)寬波段的光源(50W石英鹵素?zé)?，一個(gè)固定光纖和水果樣品架。16水果可見(jiàn)-近紅外光檢測(cè)系統(tǒng)171.2

在植物信息檢測(cè)中的應(yīng)用

植被的反射光譜特征主要由葉片中的葉肉細(xì)胞、葉綠素、水分含量和其他生物化學(xué)成份對(duì)光線(xiàn)的吸收和反射形成的，在不同波段，植被的反射光譜曲線(xiàn)具有不同的形態(tài)特征，它是物體表面粒子結(jié)構(gòu)、粒子尺度、粒子的光學(xué)性質(zhì)、入射光波長(zhǎng)等參數(shù)的函數(shù)。國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者做了大量的研究。18DeTar等(2007)利用高光譜估算棉花的植被指數(shù)；Dirk等2005年利用光譜成像估算小麥葉綠素含量；Sui等(2004)利用光譜成像估算棉花的氮素含量；Borhan等（2005）利用光譜成像估算土豆葉片的葉綠素和氮素含量。19李民贊等(2005)在對(duì)溫室栽培黃瓜分析的基礎(chǔ)上，提出了利用規(guī)一化顏色指數(shù)（NDCI）診斷溫室作物長(zhǎng)勢(shì)的模型，并在NDCI基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了基于光導(dǎo)纖維的溫室作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)儀。溫室作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)儀示意圖201.3

在畜禽產(chǎn)品檢測(cè)中的應(yīng)用

近紅外光譜由于其自身快速、方便、精確、以及無(wú)污染危害等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)如今已被廣泛應(yīng)用到畜禽產(chǎn)品中來(lái)。像肉類(lèi)、禽蛋、水產(chǎn)品。

21Brennan等(2003)建立了一個(gè)近紅外光譜系統(tǒng)用來(lái)在線(xiàn)檢測(cè)牛奶處理過(guò)程中的脂肪含量。該系統(tǒng)是利用LIGA技術(shù)由光學(xué)元件構(gòu)建的微系統(tǒng)，他們將其用于牛奶處理過(guò)程中，在800~1100nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)，對(duì)牛奶中脂肪含量的變化的檢測(cè)，系統(tǒng)響應(yīng)敏感。但是這只是對(duì)這一設(shè)備的初步應(yīng)用，進(jìn)一步工作應(yīng)著眼于在過(guò)程控制環(huán)節(jié)中如何引入成本低的光學(xué)系統(tǒng)以及對(duì)檢測(cè)進(jìn)程和裝置設(shè)計(jì)的改善，以期提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。22夏賀元康小組進(jìn)行牛奶在線(xiàn)檢測(cè)示意圖23應(yīng)用ASD便攜光譜儀檢測(cè)肉類(lèi)品質(zhì)示意圖24李慶波等（2002）研究了采用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)牛奶中主要成分。劉蓉等（2005）綜合利用半數(shù)重采樣法和最小半球體積法對(duì)牛奶成分測(cè)量的近紅外光譜進(jìn)行了奇異點(diǎn)的剔除實(shí)驗(yàn)。劉燕德等（2007）采用紫外可見(jiàn)光（200-800nm）透射檢測(cè)雞蛋的新鮮度。透射法檢測(cè)雞蛋新鮮度25261.4在經(jīng)濟(jì)作物檢測(cè)中的應(yīng)用

Lupaert等（2003）、Zhang等（2004）先后利用近紅外光譜方法定性和定量地分析了茶葉中蛋白質(zhì)、咖啡堿、氨基酸、多酚類(lèi)以及水分的含量。岡本存喜等（1989）對(duì)福建烏龍茶和日本的玉露、煎茶等蒸青綠茶進(jìn)行了水份的測(cè)定。吉川聰一郎等（1997）用NIRS測(cè)量茶葉中的全氮量、氨基酸、咖啡堿和茶多酚。26王東丹、李天飛等（2001）利用BRUKERVERCTOR22/N型傅立葉變換近紅外漫反射光譜儀對(duì)煙草的總糖、還原糖、總氮、尼古丁含量建模分析。近紅外光在線(xiàn)檢測(cè)煙草質(zhì)量272近紅外光檢測(cè)技術(shù)在食品中的應(yīng)用

在酒類(lèi)產(chǎn)品檢測(cè)中的應(yīng)用成分鑒定、產(chǎn)地鑒別分析、生產(chǎn)過(guò)程控制和瓶裝酒檢測(cè)、酒品質(zhì)專(zhuān)用分析儀。在調(diào)味品檢測(cè)中的應(yīng)用主要對(duì)食醋中的酒精和醋酸進(jìn)行定量分析、摻假醋的鑒別、食醋老化程度。醬油原料、醬油濾餅、醬油成分的分析等。

28在谷物檢測(cè)中的應(yīng)用利用近紅外漫反射光譜技術(shù)建立了小麥籽粒硬度、水份、粗蛋白、賴(lài)氨酸和粗淀粉指標(biāo)、有學(xué)者已把光學(xué)在線(xiàn)測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)用于硬質(zhì)小麥加工產(chǎn)品的質(zhì)量控制，對(duì)小麥蛋白質(zhì)含量和粉粒粒度進(jìn)行實(shí)時(shí)在線(xiàn)測(cè)量。在食用油檢測(cè)中的應(yīng)用通過(guò)近紅外反射光譜測(cè)定亞麻子含油量，使用NIR透射光譜快速測(cè)定大豆油（SBO）氧化水平，共軛二烯值（CD）和茴香胺值。棉籽油粉中油含量的測(cè)定等。293近紅外光檢測(cè)技術(shù)在其它行業(yè)中的應(yīng)用3.1在石油化工檢測(cè)中的應(yīng)用石油化工產(chǎn)品的主要成分是各種烴類(lèi)化合物，其主要官能團(tuán)是C-H，因此特別適合近紅外分析。1989年Kelly等人用短波近紅外光譜成功測(cè)定了汽油辛烷值標(biāo)志著近紅外光譜技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入石油產(chǎn)品質(zhì)量分析領(lǐng)域。

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運(yùn)用近紅外光譜法測(cè)定柴油中的芳烴含量，快速測(cè)定柴油物理性質(zhì)，測(cè)柴油十六烷值，測(cè)定柴油閃點(diǎn)，測(cè)定柴油凝點(diǎn)等。近紅外光譜分析技術(shù)在汽油分析中運(yùn)用較多，如快速測(cè)定汽油詳細(xì)族組成，測(cè)定汽油辛烷值，測(cè)定汽油中乙醇，對(duì)汽油模糊聚類(lèi)分析，在汽油調(diào)和中的運(yùn)用運(yùn)用近紅外光譜法結(jié)合各類(lèi)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法等等。31利用近紅外光譜分析定量分析一般流程利用近紅外光譜分析術(shù)可以快速、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確的對(duì)潤(rùn)滑油的理化性質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)。但是，近紅外光譜譜峰寬并且嚴(yán)重重疊，利用近紅外分析方法測(cè)定物質(zhì)性質(zhì)必須采用多波長(zhǎng)數(shù)據(jù)及合理的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法借助計(jì)算機(jī)方可完成。323.2在飼料檢測(cè)中的應(yīng)用NIRS在飼料檢測(cè)中,最初多是用于飼草原料和谷物類(lèi)原料中水分和蛋白質(zhì)含量的檢測(cè),隨后用于油料作物籽實(shí)的水分、蛋白質(zhì)等的檢測(cè),都獲得了滿(mǎn)意的結(jié)果。近年來(lái)國(guó)外一些研究者提出可以利用近紅外漫反射光譜技術(shù)（NIDRS）快速預(yù)測(cè)飼料中營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的消化率。目前，利用NIDRS測(cè)定青貯飼料消化率的研究多集中在對(duì)青貯牧草和青貯玉米的干物質(zhì)消化率和有機(jī)物消化率的測(cè)定上。333.3在臨床醫(yī)學(xué)檢測(cè)中的應(yīng)用由于NIR技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)生物體的在體非介入分析和監(jiān)測(cè),因此成為臨床醫(yī)學(xué)上極具發(fā)展?jié)摿Φ姆治龊脱芯考夹g(shù)手段。我國(guó)在這一領(lǐng)域已做了大量的工作,主要集中在血糖、血氧測(cè)定以及乳腺腫塊的診斷等方面,大多都處于探索、開(kāi)發(fā)和評(píng)估階段。34近紅外光在臨床醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用示意圖在組織氧檢測(cè)方面,我國(guó)研制出了多種近紅外光組織血氧參數(shù)。無(wú)損監(jiān)