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文献

为了快速无损获取油菜叶片叶绿素含量信息, 试验研究了油菜叶片的可见-近红外反射光谱特性与叶绿素含量之间的定量关系.试验采集140 个油菜叶片样本, 其中70 个样本用于建模, 另外70 个样本用于模型预测.光谱曲线扫描采用美国USB4000 光纤光谱仪, 叶绿素含量值采用日本Minolta 公司生产的SPAD-502 仪测定.实验发现, 波段范围680~ 730 nm 处的光谱吸光度与油菜叶片叶绿素含量之间具有显著相关性.同时发现油菜叶片厚度对建模预测精度有较大影响.试验首先用待定系数法构造叶绿素含量预测方程;然后用标准遗传算法对其进行参数优化.试验确定最优光谱范围是696.82 ~716 .53 nm .不考虑叶片厚度时, 建模和预测关联度r 分别是0 .4823 和0 .5649 .考虑叶片厚度校正后, 建模和预测关联度r 分别提高到0.8936 和0 .9178 .说明基于可见-近红外反射光谱技术实现油菜叶片叶绿素含量快速无损检测是可行的.

研究了不同放置方位对近红外光谱检测脐橙可溶性固形物(soluble solids content,SSC)结果的影响。按照脐橙果梗,窝底与入射光线所成角度的不同,分成垂直(90°)?平行(0°)和任意(不包含0°和90°)三种放置方位,并采用USB4000微型光纤光谱仪在465~1 150nm范围内以半透射方式分别采集三种放置方位的脐橙光谱,脐橙样品数为336个,其中228个样本作为校正集,其余108个样本作为预测集,应用偏最小二乘回归并结合不同的预处理方法建立不同方位下的脐橙SSC预测模型,结果表明果梗?窝底与光源所成角度为垂直时脐橙SSC预测模型性能较优,其最好的模型相关系数rc=0.93,RMSEC=0.37%,rp=0.88,RMSEP=0.49%。

望舌苔是中医舌诊的重要组成部分,对舌苔定性以及定量分析对于阐释舌苔携带的生理病理信息起着非常重要的作用,也是中医舌诊客观化研究的一个重要内容,提出舌苔的光谱分析法,采用Usb4000可见光谱仪对80例样本进行舌体附着舌苔部位以及无舌苔附着部位的反射光谱数据采集,并对所采集的光谱数据进行分析,发现同一个体的舌体不同部位的光谱特征与有无舌苔附着存在一定的相关性,进一步对采集的光谱数据进行比较发现,光谱曲线在500~600nm之间存在较大差异,差异最大处于579.39nm,同时对不同苔色光谱曲线进行了比较,不同苔色及苔厚在光谱上存在较大差异,实验结果表明,人体舌苔苔色、厚薄、润燥的不同,造成光谱特征上存在差异,与当前中医舌诊客观化普遍采用的比色法相比,反射光谱能够反映更多的舌体生理、病理信息,同时实验结果也说明,舌质、舌苔光谱特征的差异为进一步的舌质、舌苔分离奠定基础,从而有望为人体舌苔定性和定量分析提供客观指标,促进中医舌诊客观化。

为比较应用光谱技术识别蔬菜虫害的效果,以小白菜为试验对象,选择健康、少量害虫和大量害虫叶片,使用海洋光学公司USB4000-XR1 型光谱仪采集上述3 种叶片的光谱数据,应用聚类分析方法区分不同类别对象,从而识别不同种类虫害和虫害严重度。选择欧式距离、夹角余弦和相关系数法3 种代表性聚类分析方法进行虫害识别。结果表明,对小白菜进行虫害光谱分析时应用欧式距离和夹角余弦法可较准确识别虫害程度不同的样本。说明应用聚类方法的光谱分析方法在一定程度上可为蔬菜虫害防治提供迅速、可靠、精确和非破坏性的分析诊断识别方面的技术支持。

生物技术的快速发展,特别是基因工程技术的发展使得人类可以将外源基因查到受体物种的基因组中,从而使物体产生抗逆性、抗虫性及其它新的特性,这影响着人类生活的方方面面,包括农业、家禽业、工业和药业。全球转基因作物的种植面积和种类每年都在持续增长,但此项技术对生态环境、人类健康、伦理道德等可能带来的问题尚不明确,先需进行转基因生物监测和鉴别的相关技术研究。目前转基因生物的检测方法主要有DNA检测和蛋白质检测两大类,但这些方法存在较多不足,如操作复杂,费用高,且蛋白质检测方法只适合检测未加工的产品等。近红外光谱信息来源于有机分子中的含氢基团(C-H、O-H和N-H)振动的合频与各级倍频的吸收,应用其进行检测具有快速、无需复杂的样品预处理、低价和易实现在线等优点。

针对单组分毒气痕量浓度检测,采用透射式吸收光谱检测手段,改进了单纯基于Beer-Lambert定律的检测机理,以金属卟啉为气敏材料设计了阵列式毒气反应腔体,并将其与USB4000光谱仪配接,实现了毒气痕量浓度的检测;最后应用检测仪测得了单组分气态甲基磷酸二甲酯(DMMP)毒气模拟品的吸收光谱,对光谱数据进行了Savitzky-Golay卷积平滑法滤波和一阶导数法寻峰,并以最大吸收波长进行了仪器标定和DMMP痕量浓度预测实验,实验结果表明DMMP在0~1 050ppm浓度区间预测效果满足要求,预测值和参考值线性相关。

采用多波长分析方法测量氧气顶回转炉口火焰温度的研究。在该方法中,采用USB4000型光纤光谱仪测量火焰在可见光波长范围内的火焰辐射光谱,结合Levenberg-Marquardt最优化算法,得到火焰温度和单色辐射率变化规律。本文还提出了采用小波神经网络处理多光谱测温数据,该方法可以取消发射率与波长之间的假设模型,是一种获得目标真温及发射率行之有效的方法,网络中隐含层的神经元是由S函数和Morlet小波函数的乘积组合构成,在逼近火焰温度中具有良好的表现。

环境因素直接影响着葡萄的生长和品质,利用自动气象观测仪监测气象数据来研究香格里拉地区这种低纬度,高海拔的特殊地理环境的气象因子,初步分析了位于金沙江沿岸与澜沧江沿岸不同海拔,不同经纬度的6 个气象站主要气象因子的变化规律,分别分析葡萄开花期( 5 月上旬~ 6 月上旬) ,转色期( 7 月上旬~ 9 月上旬) ,采摘期( 9 月中旬~ 11 月中旬) 的各种气象因子的变化规律;此外还利用USB4000 Fiber Optic Spectrometer 采集分析了香格里拉地区太阳光谱的分布规律,结果显示,香格里拉地区降雨量普遍较少,总辐射,紫外线辐射普遍较大,温差变化比较显著,相对湿度变化较小;太阳光中各种光谱分布规律基本一致,太阳光强度随海拔升高不断升高。

磁分离酶联免疫分析(MEIA)是一种利用超顺磁性微球作为分离介质的免疫分析技术,具有反应速度快、灵敏度高和线性度宽等优点。把流动注射分析(FIA)、虚拟仪器和MEIA技术相结合,可以实现自动磁分离和在线检测功能,通过自动化精确控制和连续监测、减少人为实验误差、提高检测灵敏度并简化实验操作。

水果是人类饮食结构的基本组成部分,为人体提供了丰富的营养物质。我国是水果生产大国,但并不是水果生产强国,产后加工和处理水平低是导致我国水果品质差、国际市场竞争力弱的主要原因之一,因而实现水果外观和内部品质的快速无损检测及分级已经成为我国水果产业化的必要前提,本研究是对本课题组前期研究(基于机器视觉技术的水果外观品质检测和基于近红外(near infrared,NIR)光谱技术的水果糖、酸度检测)的进一步深入和拓展,目的是为实现水果品质的多指标综合评价。

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