前言 烃加工工业中，连续在线监测关键石油物流的性质，是强化过程控制和炼厂信息系统集成的重要环节，为表征石油物流这一高度复杂的烃类混合物，引入了一系列测试手段和标准指标，总的来说，这些指标测试费用高、重复性差、试样用量大，在线实现时维护代价高，响应速度慢。 七十年代以来，近红外光谱(NIR)技术在分析机理、仪器制造、数据处理方面有了很大发展，与传统分析仪器相比，近红外分析仪有显著优势：光纤远程信号传输，可实现非接触式测量；一谱多用，只要建立模型，可同时测量多个指标；预处理简单，分析中不需化学试剂；响应速度快；易于制成小型紧凑的过程分析仪，在农作物分析等方面已建立实用标准[47]。 八十年代末，西雅图华盛顿大学过程分析化学中心(CPAC)进行了将近红外技术用于石油化学领域的研究，最重要的工作是测量汽油辛烷值，族组成和其它几个关键指标，随后在世界范围内的众多试验室和炼厂开展了这方面的研究工作，例如位于法国的BP拉菲尔炼厂将近红外技术大量用于过程控制，效益显著：在调合工艺中，一套近红外分析仪可替代两台辛烷机和一套雷德蒸汽压测试仪和其它蒸馏测试装置，月维护时间减小到数小时，光学仪器发生故障的平均时间间隔能够提高到几百小时，辛烷值测量范围增宽，重复性偏差小于0.1，该厂借助于近红外分析系统对乙烯蒸汽裂解炉的进料进行高频监测和优化，年收益百万美元，分析设备的投资可很快回收，还有利于下游分馏塔的稳定操作 尽管NIR预测的重复性很好，在数学模型的设计上仍要谨慎从事。因为近红外技术用于石油物流性质的预测是基于ASTM系列测定的二次方法，NIR模型只有在其适用范围内，才能获得与ASTM测试一样的准确性，当对象物流由于进料、工艺等原因偏离原模型的适用范围时，NIR模型必须重新标定。 如何提取NIR光谱和目标性质的统计关系是这门技术软件方面的关键。一些典型的数学方法有主因子分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)、判别分析(DA)、聚类分析和人工神经网络(ANN)等，这些基本属于计量化学问题。一个有工业价值的模型，是基于工艺、产品、光谱和数学知识，适用范围宽、预测准确、重复性好、易于维护的模型。 与国外近红外技术的应用相比，国内做的工作还很不够，红外光谱的应用主要停留在中红外光谱的定性分析上，计量化学方法的使用还较少。毋庸质疑，NIR的最大收益将来自在线监测，需要控制环节的配套投资。但是，诸如减少辛烷值测试频度的离线应用，投入小，见效快，还可为在线应用积累经验，完全可在现有试验室基础上开展。就硬件方面，国外较新的红外仪器都具备或可括充至近红外波段，数据可转至微机处理，也有具备条件的国产仪器开始推出。 由于近红外光谱数据处理的复杂性，表1所示众多性质模型的建立和维护将是一个瓶颈问题，本课题的目的在于，将传统计量化学模型与人工神经网络模型结合起来，探索通用性、鲁棒性好,易于推广使用的NIR建模方法和计算程序，促进近红外技术在石化生产中的应用。 由于辛烷值预测在石油化工中的重要作用，本工作的试验和理论工作集中于汽油辛烷值与近红外光谱的关系，但是所建立的方法毫无疑问可推广到其它油品质量指标与近红外光谱的模型关联，只要这些质量指标与红外光谱存在内在联系。同样这些方法也可应用到中红外光谱。
高光谱成像检测技术 一、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术，其最突出的应用是遥感探测领域，并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术，是传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。 高光谱成像技术的定义是在多光谱成像的基础上，在从紫外到近红外（200-2500nm）的光谱范围内，利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时，也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段（上百个波段）、高的光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）、光谱范围广（200-2500nm）和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富，识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹”效应，不同物不同谱，同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。 二、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD）、装备有图像采集卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm、400-1000nm、900-1700 nm、1000-2500 nm。 CCD 光源光栅光谱仪成像镜头
光谱相机的主要组成部分有：准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵CCD。 高光谱成像仪的扫描过程：面阵CCD探测器在光学焦面的垂直方向上做横向排列完成横向扫描（X方向），横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时，形成光栅光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD上得到的数据。它的横向是X方向上的像素点，即扫描的一列像元；它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时，在检测系统输送带前进的过程中，排列的探测器扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描（Y方向）。
光声效应的产生首先必须要有光的吸收。气体光声检测技术本质上基于气体红外吸收理论，它对气体的检测依赖于气体的红外特征吸收谱线，其定量测量则更是以气体的红外吸收定律为基础的。光声光谱技术在实现方式上与红外吸收技术不同，其主要区别在于，虽然入射能量也是以光谱光子的形式出现，但对光子与被测材料相互作用的研究，并非依靠对某些光子(透射光子或散射光子)的检测和分析，而是根据声信号间接测量材料与光束相互作用后所吸收的能量。 光声光谱技术是一种理想的无背景噪声信号技术，具有较高灵敏度和良好选择性。与传统光谱分析方法不同，光声光谱技术是监测物体吸收光能后产生的热能中以声压形式表现出来的那部分能量，即使在高反射弱吸收的情况下，吸收能也可被微音器检测。与其它气体检测方法相比较，光声光谱技术的主要优点是：长期稳定性好、灵敏度高；不消耗气样，如载气、标气；检测时间短，便于现场检测；适于多种气体成分的检测；系统结构简单。 原理：密闭在光声池中的气体分子吸收特定频率ν 的入射光后由基态E0跃迁至激发态E1，两能级间的能量差为E1- E0 = hν。受激分子与周围气体分子相碰撞，由激发态返回至基态，并将吸收的光能通过无辐射弛豫过程转变为碰撞分子间的平移动能，具体表现为气体温度升高，即加热。当入射光强度受到频率ω的调制时，加热过程将产生周期性变化。根据气体热力学定律，周期性温度变化产生同周期压力波动，即声波，此声波可通过安装在光声池上的微音器或压电
陶瓷传声器检测，并将其转换成电信号，即光声信号，该信号的产生过程称为光声效应。光声信号的大小与气体浓度成正比，通过检测该信号值便可得到被测气体的浓度。 能级跃迁所需能量不同，故需不同波长电磁辐射使其跃迁，即在不同光谱区出现吸收谱带。电子能级跃迁对应吸收光谱在紫外区和可见光区；原子振动能级跃迁对应于近红外区和中红外区；分子转动能级跃迁对应于远红外区和微波区。应用光声光谱法检测气体浓度主要利用分子红外光谱。红外光谱由原子振动和分子转动产生，故红外光谱又称为分子的振—转光谱。 气体光声检测系统原理图: 气体光声检测的基本原理是光声效应。光源发出特定频率ν 的单色光，经角频率为ω 的斩波器进行强度调制后，入射进入光声池。池内被测气体吸收光能后，发生光声效应，即产生与调制频率同周期的声波，由传声器接收到此信号并将其送至信号处理系统进行处理。 光声池内激发的光声信号由安装在池壁的微音器检测到，转化为相应的电信号，并将其送入信号处理系统进行信号处理。微音器的工作原理简图如图:
高光谱成像检测技术 、高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术是近二十年来发展起来的基于非常多窄波段的影像数据技术, 其最突出的应用是遥感探测领域, 并在越来越多的民用领域有着更大的应用前景。 它集中了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进传统的二维成像技术和光谱技术有机的结合在一起的一门新兴技术。 技术,是高光谱成像 技术的定义是在多光谱成像的基础上,在从紫外到近红外（200-2500nm 的光谱范围内,利用成像光谱仪,在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谱波段对目标物体连续成 像。在获得物体空间特征成像的同时, 也获得了被测物体的光谱信息。 高光谱成像技术具有超多波段（上百个波段、高的光谱分辨率（几个nm 、波 段窄（＜1-2入光谱范围广（200-2500nm和图谱合一等特点。优势在于采集到的图像信息量丰富, 识别度较高和数据描述模型多。由于物体的反射光谱具有“指纹” 效应, 不同物不同谱, 同物一定同谱的原理来分辨不同的物质信息。、高光谱成像系统的组成和成像原理 高光谱成像技术的硬件组成主要包括光源、光谱相机（成像光谱仪+CCD 、装备有图像采集 卡的计算机。光谱范围覆盖了200-400nm 、400-1000nm 、900-1700 nm 、1000-2500 nm。
CC D 朮源「一光栅壯谱以 —a I \、 「维电移台 . 样品 A CCD。 光谱相机的主要组成部分有：准直镜、光栅光谱仪、聚焦透镜、面阵
高光谱成像仪的扫描过程：面阵CCD探测器在光学焦面的垂直方向上做横向排列完成横向扫描（X方向，横向排列的平行光垂直入射到透射光栅上时，形成光栅光谱。这是一列像元经过高光谱成像仪在CCD上得到的数据。它的横向是X方 向上的像素点，即扫描的一列像元；它的纵向是各像元所对应的光谱信息。 同时,在检测系统输送带前进的过程中，排列的探测器扫出一条带状轨迹从而完成纵向扫描（丫方向。 1\ 综合横纵扫描信息就可以得到样品的三维高光谱图像数据。
以后改动策划类的文档可以用批注简单、明了 中药材红外光谱鉴别技术操作规程 一、红外光谱分析原理 分子的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，不可避免地伴随有转动能级的跃迁，所以无法测量纯粹的振动光谱，而只能得到分子的振动-转动光谱，这种光谱称为红外吸收光谱。红外吸收光谱也是一种分子吸收光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照射时，分子吸收了某些频率的辐射，并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化，产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁,使相应于这些吸收区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系曲线，就得到红外光谱（产生红外光谱的基本条是：要有偶矩的变化）。 1 红外光区的划分 红外光谱在可见光区和微波光区之间，波长范围约为 0.75 - 1000μm，根据仪器技术和应用不同，习惯上又将红外光区分为三个区：近红外光区（0.75 -2.5μm ），中红外光区（2.5- 25μm ），远红外光区（25-1000μm ）。 1.1 近红外光区（0.75- 2.5μm ） 近红外光区的吸收带主要是由低能电子跃迁、含氢原子团（如O—H、N—H、C—H）伸缩振动的倍频吸收等产生的。该区的光谱可用来研究稀土和其它过渡金属离子的化合物，并适用于水、醇、某些高分子化合物以及含氢原子团化合物的定量分析。 1.2 中红外光区（ 2.5-25μm ） 绝大多数有机化合物和无机离子的基频吸收带出现在该光区。由于基频振动是红外光谱中吸收最强的振动，所以该区最适于进行红外光谱的定性和定量分析。同时，由于中红外光谱仪最为成熟、简单，而且目前已积累了该区大量的数
据资料，因此它是应用极为广泛的光谱区。通常，中红外光谱法又简称为红外光谱法。 1.3 远红外光区（25-1000μm ） 该区的吸收带主要是由气体分子中的纯转动跃迁振动-转动跃迁、液体和固体中重原子的伸缩振动、某些变角振动、骨架振动以及晶体中的晶格振动所引起的。由于低频骨架振动能很灵敏地反映出结构变化，所以对异构体的研究特别方便。此外，还能用于金属有机化合物（包括络合物）、氢键、吸附现象的研究。但由于该光区能量弱，除非其它波长区间内没有合适的分析谱带，一般不在此范围内进行分析。 曲线或T-λ红外吸收光谱一般用T-1（单位为μm ），或波数（单位为cm-1）。λ波数曲线表示。纵坐标为百分透射比T%，因而吸收峰向下，向上则为谷；横坐标是波长 中红外区的波数范围是4000-400 cm-1 。 二、红外光谱法的特点 紫外、可见吸收光谱常用于研究不饱和有机物，特别是具有共轭体系的有机化合物，而红外光谱法主要研究在振动中伴随有偶极矩变化的化合物（没有偶极矩变化的振动在拉曼光谱中出现）。因此，除了单原子和同核分子如Ne、He、O2、H2等之外，几乎所有的有机化合物在红外光谱区均有吸收。除光学异构体，某些高分子量的高聚物以及在分子量上只有微小差异的化合物外，凡是具有结构不同的两个化合物，一定不会有相同的红外光谱。通常红外吸收带的波长位置与吸收谱带的强度，反映了分子结构上的特点，可以用来鉴定未知物的结构组成或确定其化学基团；而吸收谱带的吸收强度与分子组成或化学基团的含量有关，可用以进行定量分析和纯度鉴定。由于红外光谱分析特征性强，气体、液体、固体样品都可测定，并具有用量少，分析速度快，不破坏样品的特点。因此，红外光
荧光光谱技术是一种重要的光电检测技术，具有许多独特优势，选题合理。请尽快确定课题完成方式，完善相关技术路线，开展课题调研论证工作。80 荧光光谱检测技术 荧光光谱技术是一种重要的光电检测技术，特别是在物质种类检测中有着重要的应用。它是对辐射能激发出的辐射强度进行定量分析的发射光谱分析方法。物体经过叫短波长的光照射后辐射出较长波长的光，这种光就是荧光，最常见的日光灯的发光原理就是物质吸收较短波长的光（紫外光）能量辐射出较长波长的光（可将光）的现象。 一、荧光光谱检测技术原理 通常条件下，分子处于单重态的基态。分子受到紫外至红外激励的光子入射作用后，分子得到受激而引起电子能级的跃迁或振动和转动能级的跃迁，分子受激后，处于电子激发的单重态的某种振动激发态( v ≠0)的分子(见图1)或通过内部转换(Internal Conversion)和振动弛豫(Vibrational Relaxation)的非辐射，相继发 射荧光光子，回到电子基态得到荧光光谱 hv；或通过激发单重态S1和激发三重 f 态T1间的系间窜越(Intersystem Crossing)和振动弛豫至T1 ( v =0)，放出能量回到基态S0( v =0,1)得到荧光光谱的光子 hv。 r 图1 光致发光系统部分
每一种物质的分子或原子结构是独一无二的，原子能级图也就有不同的分布，原子能级跃迁也就会辐射出不同频率的电磁波，就好比是人的指纹；每一种物质的荧光效应都有其特定的吸收光的波长和发射的荧光波。利用这一特性，可以定性鉴别物质。研究分子的荧光光谱可为研究分子的微观结构、分子的构象特点及变换情况提供帮助。 任何发荧光的分子都具有两个特征光谱:荧光激发光谱(Excitation Spectrum)和荧光发射光谱(Emission Spectrum)。它们是荧光分析法进行定性和定量分析的基本参数和依据，也是荧光光谱稳态分析中的两个基本特征。 二、荧光光谱检测技术的特点 1.灵敏度高 荧光光谱检测分析有着极高的灵敏度。与常用的紫外—可见分光光度法比较，荧光是从入射光的直角方向检测，即在相对的暗背景下检测荧光的发射，而分光光度法是在人射光的直线方向检测，即在亮背景下检测暗线。因此一般荧光检测分析的灵敏度要比分光光度法大2-3个数量级。例如，对易致癌的3, 4苯并花（3,4-Benzopyrene）的测定，若采用分光光度法，可检测到10-6数量级；而采用荧光法可以达到10-9数量级。 2.选择性强 荧光光谱包括激发光谱和发射光谱。所以荧光法既能依据特征发射，又可按照特征吸收，即用激发光谱来鉴定物质.假如某几种物质的发射光谱相似，可从激发光谱差异区分它们。若其吸收谱相同，则可用发射谱将其区别。因此，与只能得到待测物质的特征吸收光谱的分光光度法相比，在鉴定物质时，荧光法选择性更强。 3.样品用量少及方法简便 由于灵敏度高，所以可大大减少样品用量。特别在使用微量样品时，效果明显。例如用荧光法测定蛋白质中色氨酸的含量时，只用40ug的样品即可。另外荧光分析方法简便，快速。 4.能提供较多的物理参数 可提供包括激发光谱、发射光谱及荧光强度、量子产率、荧光寿命、荧光偏振等许多物理参数.这些参数反映了分子的各种特性，且通过它们可以得到被研究分子的更多信息，这也是分光光度法不能相比的地方。 5. 环保特点 具备环保性，试验后的样品不污染环境，绿色检测手段，将会获得不断推广。 三、荧光光谱检测技术的应用 由于荧光光谱检测具有如上诸多优点，所以在工程应用中有着广泛的应用，如在食品加工过程中用于食品安全的监测、地质学中用于石油矿物勘探、土壤矿物成分的测定以及物质中微量元素的检测等等。 1.用于元素种类的定性分析 由Moseley 定律可知： 1 =- K Z S () λ
高光谱成像技术进展 By 130405100xx 一．高光谱成像技术的简介 高光谱成像技术的出现是一场革命，尤其是在遥感界。它使本来在宽波段不可探测的物质能够被探测，其重大意义已得到世界公认。高光谱成像技术光谱分辨率远高于多光谱成像技术，因此高光谱成像技术数据的光谱信息更加详细,更加丰富,有利于地物特征分析。有人说得好，如果把多光谱扫描成像的MSS ( multi-spectral scanner) 和TM( thematic mapper) 作为遥感技术发展的第一代和第二代的话, 那么高光谱成像( hyperspectral imagery) 技术则是第三代的成像技术。 高光谱成像技术的具体定义是在多光谱成像的基础上，从紫外到近红外（200-2500nm）的光谱范围内，利用成像光谱仪，在光谱覆盖范围内的数十或数百条光谐波段对目标物体连续成像。在获得物体空间特征成像的同时，也获得了被测物体的光谱信息。 （一）高光谱成像系统的组成和成像原理 而所谓高光谱图像就是在光谱维度上进行了细致的分割，不仅仅是传统所谓的黑、白或者R、G、B的区别，而是在光谱维度上也有N个通道，例如：我们可以把400nm-1000nm分为300个通道。因此，通过高光谱设备获取到的是一个数据立方，不仅有图像的信息，并且在光谱维度上进行展开，结果不仅可以获得图像上每个点的光谱数据，还可以获得任一个谱段的影像信息。 目前高光谱成像技术发展迅速，常见的包括光栅分光、声光可调谐滤波分光、棱镜分光、芯片镀膜等。下面分别介绍下以下几种类别： （1）光栅分光光谱仪 空间中的一维信息通过镜头和狭缝后，不同波长的光按照不同程度的弯散传播，这一维图像上的每个点，再通过光栅进行衍射分光，形成一个谱带，照射到探测器上，探测器上的每个像素位置和强度表征光谱和强度。一个点对应一个谱段，一条线就对应一个谱面，因此探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息，为了获得空间二维图像再通过机械推扫，完成整个平面的图像和光谱数据采集。
课程教学大纲 课程名称（中文）：激光光谱学与光谱测量技术 课程名称（英文）：Laser spectroscopy and spectral detection technique 课程性质：（通识必修、通识选修、学科基础、专业必修、专业选修、教师教育）专业必修 学分：2 学时：36 ，其中理论学时：36 ，实践（实验）学时：0 授课对象：电子科学与技术 授课语言：中文 开课院系：物理与材料科学学院 课程网址：(没有请填写“无”)无 撰写人：邓莉 审定人：无 一、课程简介（中文） 《激光光谱学与光谱测量技术》是电子科学技术的专业必修课程。该课程围绕激光光谱学基本原理及检测方法展开。知识点涵盖基础光学、原子物理学、非线性光学、光电子技术等学科领域。本课程主要突出激光光谱学基本原理、基础知识与基本方法，让学生了解激光光谱新技术与发展方向，为本科生掌握激光光谱学基础知识及起步相关专业方向研究奠定扎实基础。本课程适用于具有一定光学、原子物理基础的高年级学生学习，总学时为36学时左右（每周2学时，共1学期）。 课程简介（英文）
Laser spectroscopy and spectral detection technique is the required course for the students of Electronic Science Technique major. This course mainly revolves around the basic principles and the measurement methods of laser spectroscopy. All the knowledges are related with basic optics, atomic physics, nonlinear optics and electric technique. This course can help students gain the new techniques and the development of the laser spectroscopy, meanwhile is to lay a solid foundation for the students’ further study. It is suitable for the students who have already learned optics and atom ic physics. This course has about 36 hours in total (2 hours per week,18 weeks in one semester). 二、课程目标 通过本课程的学习，使学生对各种光谱测量技术的原理，实现方法，技术技巧有比较全面的了解。对各种光谱学技术学习的过程中，可以培养学生根据实际问题结合物理原理提出解决方案思维能力，提升全面思考方案可行性并不断优化方案的理念。 三、教学内容、学时分配和作业要求 第一章光谱学基础知识（学时2） 本章总结了光谱学的基础知识。首先在了解光本性的基础上，介绍光与物质相互间的作用。基于能级跃迁理论，揭示光谱中所反映的物质能级信息，光谱的宽度和线型表征光谱的重要参数。
基于高光谱技术的葡萄糖度无损检测方法研究 发表时间：2018-11-13T20:07:56.373Z 来源：《电力设备》2018年第20期作者：吕茁源[导读] 摘要：葡萄作为世界十大水果之一，其种植面积和年生产量始终处于世界水果生产前列。 （北京四中） 摘要：葡萄作为世界十大水果之一，其种植面积和年生产量始终处于世界水果生产前列。在2015年，中国以1260万吨的葡萄产量（含鲜食葡萄），成为世界第一大葡萄生产国（占全球总量的 17%），逐渐从原来传统的农业与工业混合型朝着现代农业转型。但与世界发达国家相比，中国葡萄的优质化、标准化生产以及市场运作还处于初级阶段，葡萄浆果的产后处理，品质鉴别检测一直是农产品加工研究的重要课题。目前我国葡萄含糖量测试方法是从每穗摘取1至3粒葡萄，获得葡萄汁再进行糖度的测量，这样的方法耗时耗力，还会对葡萄造成损伤，并且不能满足现代农业生产的需求。本课题采用可见——近红外光谱技术，实现葡萄的无损糖度测量。 关键词：特征光谱，光谱鉴别，糖度分析 一、引言 国外非常重视水果产后的商品化处理，所有果品上市前必须经过分选包装线，根据超市要求，对果品进行严格分选和包装，常年满足超市的供货需求。在澳大利亚太平洋世纪集团的一个农场里所出的水果，无论是葡萄、柑橘、柠檬，还是荔枝等等，百分之百都经过水果加工的生产线进行预冷、清洗、挑选、杀虫、杀菌、打蜡、分选、包装冷藏后再推向市场，因而他们的葡萄在市场上可以卖到300至600元/箱，而新疆的“红地球葡萄”在市面上也只能卖至70至150元/箱，其价格相差5至6倍[1]。 葡萄浆果的含糖量是葡萄品质评定的重要指标,尤其在作为酿酒原料时，由于要适应葡萄酒的种类及其酿造工艺，对葡萄浆果的含糖量要严格控制。传统的葡萄浆果含糖量的检测方法是从每穗摘取1至3粒葡萄，取一定数量的浆果以获得250mL左右的葡萄汁再进行含糖量的测定，这样的测量方式耗时费力，对葡萄进行损伤，易造成样本变质，人为误差较大。利用近红外光谱分析技术具有快速、非破坏性、无需前期处理以及多组分类同时定量分析、测试等优势。可充分利用全谱或多谱长下的光谱数据进行定性和定量分析[2-3]。另外，快速无损的糖度检测方法给工业化、无人化农业生产提供了可能。果农可通过数据实时监测水果的成熟情况，从而科学地种植、采摘甚至运输，大幅度地降低生产、运输损耗，提高生产效率，降低生产成本。 二、近红外光谱分析技术发展现状 无损检测技术是在不损坏被检测对象的性质和使用效果的前提下，以光学、化学、声学、电学、物理、图像视觉等方法为手段，借助先进的技术和设备[3]，对物体表面与内部的结构、性质、状态进行检查或测试的一种检测手段，经过国内外研究人员不断地深入研究，无损检测技术正逐步与高精度化、低辐射化、智能化、信息化接轨[1]。近年来，现代光纤通讯技术飞速发展，带动小型化的半导体激光器LD，发光二极管LED等新型光源器件不断涌现，为开发小型化的专用水果糖度检测仪器提供了技术支持[2]。通过可见光近红外光谱技术对水果的检测也在不断地发展和拓展，在越来越多种的水果种植中提供生产信息[4]。 三、可见光——近红外光谱技术对葡萄的检测方法 （一）选定实验器材。实验中选用钨灯作为光源，将波长量程在390-1100nm左右的光谱仪和折光糖度仪作为实验仪器使用。 （二）选定实验材料。考虑到季节因素，所测试时间为冬季，选用市场上的的四种提子，表皮颜色不同，分别为青提、黑提、红提和小红提。将新鲜的样品储存在冰箱中，实验前两小时取出，洗净，分离果粒，并选择分别从四种提子中选取各1至3粒颗粒饱满的果粒待测。 （三）预实验。首先需要控制测试温度、测试湿度、测试光线等变量，找到适合本实验的测试方法以提高实验数据的准确性，然后通过测试剔除异常样本。因为正常葡萄表面都会有“白霜”，属于葡萄在生长过程中合成的天然物质。为保证实验结果的准确性，试验时选取葡萄样本上最接近原本表皮颜色的区域上一点作为测试点。 （四）实验。第一步，打开光谱仪与光源并进行预热三十分钟，保持设备的稳定性。第二步，打开光谱仪软件，将待测葡萄置于白板上，分别测量并保存三种葡萄的光谱数据。第三步，将葡萄样本分别转入带有标记的纸杯中，准备下一步糖度测量。第四步，室温下，用滴管吸取少量蒸馏水，滴加在折光仪上，待显示折光仪示数为0可以开始实验。第五步，挤压果粒，将汁液覆盖折射仪镜面并直接读取数值，重复取样测量 3 次，计算平均值作为该串葡萄样本的最终 SSC 值。每次平行测定之间只需纸巾擦去汁液，两个样品之间需用蒸馏水冲洗镜面擦干后再进行测定，并做好相关记录。 四、实验数据处理与模型建立 （一）葡萄籽粒提取可溶性固形物样本的选取。在建立葡萄可溶固形物定量模型时，我们进行了异常样本的剔除，选用了39个葡萄样本。 建模样本与检测样本的合理选择直接影响葡萄可溶固形物数学模型的建立和预测效果的好坏。通常建模样本的性质需要具有广泛代表性及一定数量，所建立的数学模型才具有通用性，也才能对未知的葡萄样本做出比较好的预测结果。因此，对于每个品种均从中随机选取67%作为校正集，其余33%作为验证集。表1为提子可溶固形物模型建立的建模样本和检测样本的选取情况。 表1 建模样本与检测样本的选取 （二）葡萄籽粒可溶性固形物含量PLS模型的建立与检验。按照 GB-12295《水果、蔬菜制品可溶性固形物含量的测定》中规定的方法来测定葡萄可溶性固形物的含量，用数字式糖度折射仪，仪器的精度为0.1°Brix，测量范围为 0~45°Brix。以穗为单位，去除代表该穗葡萄的 12 颗葡萄样本非可食部分，将可食部分压榨后用滤纸过滤获得葡萄汁混匀。测试前，需用蒸馏水进行零点校正，将汁液覆盖折射仪镜面并直接读取数值，重复取样测量 3 次，计算平均值作为该串葡萄样本的最终 SSC 值。每次平行测定之间只需纸巾擦去汁液，两个样品之间需用蒸馏水冲洗镜面擦干后再进行测定，并做好相关记录。
基于核方法的高光谱图像目标检测技术研究 ----文献选读综述报告 1前言 20 世纪80 年代遥感领域最重要的发展之一就是高光谱遥感的兴起。从20 世纪90 年代开始，高光谱遥感已成为国际遥感技术研究的热门课题和光电遥感的最主要手段。高光谱遥感图像目标检测在民用和军事上都具有重要的理论价值和应用前景，是当前目标识别及遥感信息处理研究领域中的一个热点研究问题。 2 研究目的及意义 高光谱遥感图像是在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域，利用成像光谱仪获取的许多非常窄且光谱连续的图像数据（如图1.1所示）。成像光谱仪为每个像元提供数十至数百个窄波段（通常波段宽度小于10 nm）的光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线。 图1.1 成像光谱仪探测地物目标示意图[1] 高光谱遥感技术主要利用各种地物（例如某种土壤、岩石和作物）对不同的光谱波长具有各不相同的吸收率和反射率的原理，根据每种物质所拥有的独特光
谱反射曲线来进行检测和分类。 利用高光谱遥感技术，能够很好地提取目标的辐射特性参量，使地表目标的定量分析与提取成为可能。然而，高光谱遥感成像机理复杂、影像数据量大，这导致影像的大气纠正、几何纠正、光谱定标、反射率转换等预处理困难。由于成像光谱仪获取的地物光谱特征曲线近乎连续，波段间相关性很高，数据冗余信息很多。在使用传统目标检测方法对高光谱影像中感兴趣目标进行检测时，波段多且相关性高，会导致训练样本相对不足，致使分类模型参数的估计不可靠，检测分类存在维数灾难现象。 因此，高光谱影像给地物分类识别带来了巨大机遇，同时给传统的目标检测方法也带来了挑战。为了充分发挥高光谱遥感技术的优势，必须在影像检测分类基本算法的基础之上，结合高光谱影像分类的特点，研究新的适用于高光谱影像的理论、模型和算法〕。在国内外，许多研究机构在理论和应用上进行了探索，取得了不少成果。 自从上世纪90年代中期核方法在支持向量机分类中得到成功应用以后，人们开始尝试利用核函数将经典的线性特征提取与分类识别方法推广到一般情况，在理论和应用中都有许多成果，引起了继经典统计线性分析、神经网络与决策树非线性分析后第三次模式分析方法的变革，成为机器学习、应用统计、模式识别、数据挖掘等许多学科的研究热点，在人脸识别、语音识别、字符识别、机器故障分类等领域得到成功应用[2]。 基于核方法的非线性特征提取与分类，为高光谱影像分析提供了一条新的途径。 3 核方法理论发展概况 3.1 核理论基础 核的理论比较古老，Mercer定理可追溯到1909年，早在20世纪40年代，A.N.Kolmogorov和N.Aronszajn就已经开展了有关再生核理论的研究。该理论最早被引入机器学习领域是在1964年，M.Aizermann、E.Bravermann和L.Rozoener在势函数方法中应用Mercer定理把核解释为特征空间中的内积。1975年Poggiio首次用到了多项式核函数，然而一直到20世纪90年代中期，B.Boser、I.Guyon和V.N.Vapnik提出支持向量机（SVM）算法后，该理论的实际价值才开始被人们所广泛认识。并且在经过 B.Scholkopf等人后续的工作以后，逐渐形成了如下的“核技巧”：任何一个只依赖于内积的算法都可以被“核化”[3]。 近年来核方法和基于核函数的算法在许多领域都获得了重要的应用。这些应用主要包括图象和计算机视觉(人脸识别、手写体识别等)，文本分类，生物信息
中药材红外光谱鉴别技术操作规程 一、红外光谱分析原理 分子的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，不可避免地伴随有转动能级的跃迁，所以无法测量纯粹的振动光谱，而只能得到分子的振动-转动光谱，这种光谱称为红外吸收光谱。红外吸收光谱也是一种分子吸收光谱。当样品受到频率连续变化的红外光照射时，分子吸收了某些频率的辐射，并由其振动或转动运动引起偶极矩的净变化，产生分子振动和转动能级从基态到激发态的跃迁,使相应于这些吸收区域的透射光强度减弱。记录红外光的百分透射比与波数或波长关系曲线，就得到红外光谱（产生红外光谱的基本条是：要有偶矩的变化）。 1 红外光区的划分 红外光谱在可见光区和微波光区之间，波长范围约为 0.75 - 1000μm，根据仪器技术和应用不同，习惯上又将红外光区分为三个区：近红外光区（0.75 -2.5μm ），中红外光区（2.5- 25μm ），远红外光区（25-1000μm ）。 1.1 近红外光区（0.75- 2.5μm ） 近红外光区的吸收带主要是由低能电子跃迁、含氢原子团（如O—H、N—H、C—H）伸缩振动的倍频吸收等产生的。该区的光谱可用来研究稀土和其它过渡金属离子的化合物，并适用于水、醇、某些高分子化合物以及含氢原子团化合物的定量分析。 1.2 中红外光区（ 2.5-25μm ） 绝大多数有机化合物和无机离子的基频吸收带出现在该光区。由于基频振动是红外光谱中吸收最强的振动，所以该区最适于进行红外光谱的定性和定量分析。同时，由于中红外光谱仪最为成熟、简单，而且目前已积累了该区大量的数据资料，因此它是应用极为广泛的光谱区。通常，中红外光谱法又简称为红外光
近红外光谱无创血糖检测技术研究 姓名:雷鹏 学号:2013022057 专业:光学
摘要:红外技术（Infrared Technique）是指以红外线的物理特性为基础。红外线是由于物质内部带电微粒的能全发生变化而产生的，它是一种电磁波．处于可见光谱红光之外．突出特点是热作用显著。红外线的波长介于可见光与无线电波之间．从0 .75μm～1000μm，可分为四个波段：近红外（0.75～3μm）、中红外（3～6μm）、远红外（6～15μm）、和极远红外（15～1000μm），红外线具光电效应，红外辐射效应，红外反射效应，大气传输特性等，这些特性为红外技术的应用 CH）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，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特征信息，而且利用近红外光谱技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病，其检查主要靠血糖含量判断，本文提出一种利用近红外光谱进行无创血糖含量的方法，从而能够对糖尿病进行判断。 关键词：红外技术近红外光谱血糖
一、前言 红外技术的英文名称是：Infrared Technique。红外技术的内容包含四个主要部分： 1.红外辐射的性质，其中有受热物体所发射的辐射在光谱、强度和方向的分布；辐射在媒质中的传播特性--反射、折射、衍射和散射；热电效应和光电效应等。 2.红外元件、部件的研制，包括辐射源、微型制冷器、红外窗口材料和滤光电等。 3.把各种红外元、部件构成系统的光学、电子学和精密机械。 4.红外技术在军事上和国民经济中的应用。由此可见，红外技术的研究涉及的范围相当广泛，既有目标的红外辐射特性，背景特性，又有红外元、部件及系统；既有材料问题，又有应用问题 红外技术发展的先导是红外探测器的发展。1800年，F·W·赫歇尔发现红外辐射时使用的是水银温度计，这是最原始的热敏型红外探测器。 1830年以后，相继研制出温差电偶的热敏探测器、测辐射热计等。在1940年以前，研制成的红外探测器主要是热敏型探器。 19世纪，科学家们使用热敏型红外探测器，认识了红外辐射的特性及其规律，证明了红外线与可见光具有相同的物理性质，遵守相同的规律。它们都是电磁波之一，具有波动性，其传播速度都是光速、波长是它们的特征参数并可以测量。 20世纪初开始，测量了大量的有机物质和无机物质的吸收、发射和反射光谱，证明了红外技术在物质分析中的价值。 30年代，首次出现红外光谱代，以后，它发展成在物质分析中不可缺少的仪器。 40年代初，光电型红外探测器问世，以硫化铅红外探测器为代表的这类探测器，其性能优良、结构牢靠。 50年