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近红外光谱技术在农产品质量检测中的应用近年来，农产品质量安全问题越来越引起人们的关注。
针对农产品的质量检测，传统的物理、化学检测方法需要消耗大量的时间和耗材，而且在了解产品内在质量特征的情况下，也无法全面评估农产品的质量。
本文将探讨一种新型的检测技术-近红外光谱技术，并展示其在农产品质量检测中的重要应用。
一、近红外光谱技术概述近红外光谱技术（NIR）是一种非破坏性分析方法，利用近红外光谱的吸收衰减特性，对物质的成分、组分、结构、含量等进行分析。
NIR的光谱范围在700-2500nm，可以覆盖大部分有机物和无机物质，因此具有广泛的应用价值。
NIR技术分为反射光谱和透射光谱两种，其中反射光谱常用于农产品的质量检测。
二、1. 农产品的含水量检测农产品水分含量是决定其保质期和食用安全的重要参数。
传统的水分含量检测需要进行水分蒸发法、烘箱干燥法或卤素测定法等，时间较长且易受环境影响。
而利用近红外光谱反射技术检测作物的水分含量，则不需分离样品，并且测试时间较短、结果准确度高、可实现在线检测。
例如，通过建立近红外光谱反射模型，可以较好地预测小麦、水稻等作物中的水分含量。
2. 农产品的蛋白质含量检测蛋白质含量是衡量农产品品质和价值的重要参数。
传统的蛋白质含量检测需要进行Kjeldahl 法、蒸发干燥、光度法等，时间较长，检测过程中还可能出现蛋白质分解和挥发的情况。
而使用近红外光谱反射技术可以非常快速地检测出农作物中的净蛋白质含量，避免了传统检测法中因化学要素来侵蚀样品的局限。
3. 农产品的脂肪含量检测农产品的脂肪含量和脂肪酸的组成对食品质量和营养价值有着很大的影响。
传统的脂肪含量测定需要使用化学试剂或称重法，操作复杂且测定时间较长。
而使用近红外光谱技术能快速、准确地检测出农产品中脂肪含量，并可以通过逐步回归法建立近红外光谱反射模型来分析样品中脂肪的饱和度、不饱和度、反式脂肪酸含量等。
4. 农产品其他质量指标检测近红外光谱技术还可以检测农产品中其他成分如淀粉含量、丙酮酸含量等，以及果汁、酒类中的甜度、酸度和防伪等问题。
近红外光谱技术在土壤成分检测中的研究进展隋世江;叶鑫;隽英华【摘要】近红外光谱技术是一种快速的例行分析方法,在土壤科学领域内具有广阔的应用前景。
评述近红外光谱分析技术在检测土壤成分（有机质、总氮、水分、矿质组分、质地、pH）中的应用现状,并指出了其在土壤领域内的发展方向。
%Near Infrared Reflectance Spectroscopy （NIRS） is a fast analytical method with a wide prospect in soil science. This paper reviews the present state of application of NIRS in the determination of soil components, and puts forward considerations on the future development of NIRS.【期刊名称】《农业科技与装备》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】4页(P14-16,19)【关键词】近红外光谱技术;土壤成分;进展;检测【作者】隋世江;叶鑫;隽英华【作者单位】辽宁省农业科学院环境资源与农村能源研究所,沈阳110161;辽宁省农业科学院环境资源与农村能源研究所,沈阳110161;辽宁省农业科学院环境资源与农村能源研究所,沈阳110161【正文语种】中文【中图分类】S151.9目前，传统的土壤成分含量检测仍沿用实验室分析的方法，存在耗资、费时、检测速度慢、污染大等缺点[1]。
而近红外光谱技术（NIRS）是一种利用物质某些官能团，如C－H、O－H、N－H等对红外光的选择性吸收，快速测量物质中一种或几种成分含量的技术。
因其具有快速、简便、低成本、非破坏性和多组同时测定等优点，广泛应用于农业、食品、石油、医药等领域[2]。
近年来，国外已将NIRS 应用于土壤学及植物营养学研究领域[3－4]，并显示出广阔的应用前景，而国内的相关研究较少[5－8]。
近红外光谱定量分析法的验证方法研究进展近红外光谱分析法以其快速、无损、样品几乎无需处理、信息丰富等优点在制药领域得到了广泛应用。
在方法开发的生命周期中，分析方法需要经过规范的验证才能投入使用，而目前对于近红外光谱分析法的具体实验性验证尚无明确的标准与判别指标，各类文献报道中采用了不同的方式对近红外光谱分析法进行了评估与验证。
该文对药学领域近红外光谱定量分析法的验证进行综述，对现有的相关标准文件内容与主要的验证思路进行分析、讨论，为近红外光谱分析技术在药学领域的规范应用提供参考。
标签：近红外光谱法；方法验证；药物分析近红外（near infrared，NIR）光谱技术是20世纪60年代逐渐发展起来的一种光谱分析技术，最早应用于农业领域[1]。
NIR光谱易获取，包含丰富的信息，当引入化学计量学方法提取光谱信息后，NIR光谱技术得到了迅速发展，在烟草、食品、化工、医药等领域都显示出了其特有的优势。
分析方法的生命周期是一个动态过程，循环进行并不断改进[2]。
其中在方法开发完成后，为了证明所建分析法适用于分析目的[3]，需要进行方法学验证。
验证结果从一定程度上反映了方法定性或定量的能力。
分析方法只有通过方法学验证才能证明其是有效的，由此保证该方法在常规使用中获得准确可靠的数据。
NIR光谱分析法通过校正建模技术建立光谱与指标间的模型，用模型来预测未知样品属性，同样需要进行方法学验证。
NIR光谱分析法的验证可以通过模型内部交叉验证和外部验证2种方式进行。
内部交叉验证通过内部检查获知模型性能，主要用于模型优化，常常需要与外部验证配合进行模型评价。
为了确认模型能否适应实际分析工作中可能遇到的样品，采用独立的样本集进行外部验证是比较合理的方案。
验证集的构建需要纳入实际分析中尽可能多的变异，由此获得的模型性能信息才足够可靠。
在药学领域，有一系列的标准与指南规定了NIR光谱分析模型的验证项目，使得方法验证有据可循，但仍缺乏更具体的实验性指导。
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引言近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。
习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（Near Infrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。
它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。
近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。
1工作原理近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。
因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。
近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。
被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。
近红外光谱法定量分析及其应用研究一、本文概述随着科学技术的发展，光谱分析技术以其独特的优势在多个领域得到了广泛的应用。
其中，近红外光谱法作为一种重要的光谱分析技术，因其无损、快速、环保等特点，在定量分析领域具有独特的优势。
本文旨在深入探讨近红外光谱法定量分析的基本原理、方法、技术及其在各个领域的应用研究，以期为该领域的研究者提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍近红外光谱法的基本原理和定量分析的基本方法，包括光谱数据的获取、预处理、特征提取以及模型的建立与优化等。
本文将重点分析近红外光谱法在农业、食品、医药、石油化工等领域的应用案例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对近红外光谱法定量分析的发展趋势和前景进行展望，以期为该领域的发展提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为近红外光谱法定量分析的理论研究和实际应用提供有益的参考，同时也希望能够推动该领域的技术创新和发展。
二、近红外光谱法的基本原理与技术近红外光谱法（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种利用物质在近红外区（波长范围通常为780-2500nm）的吸收特性进行定性和定量分析的技术。
其基本原理主要基于分子振动产生的吸收光谱，这些光谱信息能够反映分子内部的结构和组成。
近红外光谱法的基本原理是物质对近红外光的吸收与其内部的分子结构、化学键合状态以及分子间的相互作用有关。
当近红外光通过物质时，某些特定波长的光会被物质吸收，这些被吸收的波长与物质的特定化学成分和分子结构密切相关。
因此，通过测量物质在近红外区的吸收光谱，可以获取到关于物质成分和结构的信息。
近红外光谱法的技术包括光谱采集、光谱预处理、模型建立与验证等步骤。
光谱采集是使用近红外光谱仪对样品进行扫描，得到其近红外吸收光谱。
光谱预处理是为了消除光谱中的噪声和干扰，提高光谱的质量和可靠性。
模型建立与验证是通过化学计量学方法，如多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等，建立光谱数据与物质成分之间的定量关系模型，并对模型进行验证和优化。
近红外品质测定及分析系统参数1、近红外品质测定功能：1.1、检测原理：激光刻蚀全息光栅连续光谱近红外技术, 配备前置衍射单色器，高效预色散设计，顶窗设计无需加盖密封封闭式非接触性检测, 样品盘旋转扫描方式1.2、分析时间：10～60秒（自行设定）1.3、样品检测方式：漫反射（固体及膏状）、透射（液体）*1.4、工作方式：非接触石英窗口检测，无直接近红外光线照射样品造成的水分等成份含量变化*1.5、波长范围：680～2600nm，≥1920个监测点*1.6、吸光度范围：0～3.0AU1.7、光谱重复性：≤0.015nm1.8、光谱分辨率：＜1nm（完全根据NIST标准）*1.9、光学噪音：≤20uAU（680～2600nm）1.10、波长准确度：＜0.02nm(对标准参考物质的可追溯准确度)1.11、波长精度：＜0.005nm1.12、波长温度稳定性：0nm/℃*1.13、检测器：两个高性能扩展型铟镓砷检测器，超级电制冷恒温1.14、保护等级：全封闭，无通风系统，无风扇1.15、符合国际标准: ISO12099，动物饲料、谷物和谷物制品近红外应用指南1.16、光源功率：5W，无风冷及过滤器的烦扰*1.17、光源寿命：MTBF等级10000小时，用户预校准装配*1.18、参照板：内置镀金参照板，避免外置方式的损坏*1.19、TAS校准：标配TAS全光谱校准技术，三个一级标准样品，分别是黑度标准品、吸光度值准确度标准品及波长准确度标准品1.20、计算机：仪器内置计算机，Windows10操作系统，固态硬盘，8G内存1.21、显示屏：17寸彩色高分辨率触摸屏1.22、网络：LIMS兼容、OPC兼容、HDMI端口、4USB接口等*1.23、样品量：1～300g（固体）、≥0.5ml（液体）1.24、样品数据采集方式：多点旋转式检测，增加样品检测面积，增强样品代表性；自由组合式检测系统，可随时升级来检测不同状态的样品2、操作软件：*2.1、两套软件：USCAN日常操作软件、UCAL化学计量学建模处理软件2.2、USCAN软件功能：数据采集、调用模型自动分析、光谱图与数据查看、仪器校准、报告打印、用户设置和管理，制定操作者使用权限等功能2.3、UCAL化学计量学建模处理软件：UCAL专利软件集成多种建模方法和强大的数据预处理功能，拥有强大的模型编辑、计算、评价、优化等功能，可简便快速的建立、校准模型；2.4、模型转移与维护：UCAL软件可以将其他系统数据库转换到本公司的 NIR系统中，利用独特的光谱匹配运算，可以轻松的实现模型移植，期维护时可以直接添加样品扩充数据库，完善模型梯度，提高模型的适应性、稳定性和准确性三、测色功能3.1测量原理：双光路分光色度仪*3.2光学结构：45/0度模式，测量结果与人眼一致*3.3分光计：256个二极管矩阵和高分辨率凹面全息光栅3.4测量方向：测量孔向上3.5光谱范围：400-700纳米3.6光谱分辨率：小于3纳米*3.7波长间隔：10纳米3.8光度范围：0到150%3.9光源：脉冲氙灯*3.10灯寿命：大于1百万次闪烁*3.11颜色标尺：CIE L*a*b*，Hunter Lab，CIE L*C*h，CIE Yxy，CIE XYZ*3.12色度重复性：∆E< 0.15 CIE L*a*b* (Avg) on BCRA II Tile Set3.13标准溯源：白色校正标准版溯源NIST3.14显示：自带屏幕，外接电脑3.15接口类型：USB3.16电源：100-240伏特，47-63赫兹交流电源*3.17环境适应度：温度10-40度，湿度10-90%，不结露4、储存功能4.1国际知名品牌，2018年IDC全球存储排名前三14.2控制器：配置双控制器；★每控制器包含不少于8GB 高速缓存，双控制器不少于16GB 缓存;双控制器实现在双活动环境中运行，镜像彼此的高速缓存；控制器内置闪存保护Cache 数据；前端接口：FC、iSCSI、SAS（支持同时多协议 FC/iSCSI），本次配置8个12Gb SAS 接口*4.3数据优化：支持RAID 0、1、5、6、10、50 或 Adapt分布式raid功能；单个阵列中可存在 RAID 级别的任意组合；配置自动分层功能，支持数据在3种介质层中调度，配置精简卷功能，配置制作数据的时间点快照以用于备份和其他操作，每个系统总不少于1024个快照；配置高性能层软件，支持SSD磁盘设置为readache，提高顺序和随机IOPS性能*4.4数据移动性和迁移:配置虚拟磁盘备份：制作现有虚拟磁盘在某个时间点上的完整精确副本，用于决策支持和软件开发测试；配置远程复制功能，目标/源关系可以是一对多或多对一4.5硬盘及扩展能力:不低于270块SAS/NL-SAS硬盘扩展，裸容量不低于3PB；本次配置30块10TB NL-SAS磁盘4.6管理:无需安装管理程序，支持HTML5 GUI，支持脚本管理:CLI,Microsoft PowerShell API,RESTful API4.7支持的主机操作系统:Windows 2016 和 2012 R2， RHEL 6.9 和 7.4 ，SLES 12.3，VMware 6.5 和 6.04.8配件:双口12Gb SAS HBA和2根12Gb HD-mini SAS线缆4.9高可用性:配置冗余双电源模块，冗余风扇模块4.10服务:3年当日 4小时（24X7）上门服务（配件+人力)，人工、配件、交通等任何费用全免；高级软件支持；原厂本地技术客户经理24×7电话支持；要求提供原厂商正式服务承诺函；要求必须提供原厂商产品授权证明，到货后官网可查出厂配置和保修服务4.11交换机:要求与存储统一品牌，统一售后维护4.12端口:12个及以上万兆SFP+接口，含12个10Gb原厂多模模块4.13性能:交换机结构容量不小于240Gbps，转发速率不低于175Mpps，MAC地址数量：32k 4.14服务:3年24*7技术支持，硬件终身保修4.15万兆网卡:双口万兆网卡，要求与现有设备无缝对接3个五、仪器配置要求：5.1、原装进口近红外主机一套（配置颗粒、粉状、膏状及液体检测功能）5.2、彩色触摸显示屏及内置计算机一套5.3、操作软件及定标软件各一套5.4、多用途样品基座一个5.5、大样品杯一个5.6、小样品杯两个5.7、液体样品杯两个5.8、单株籽粒样品杯一个5.9、TAS标准一级标准品三个5.10、备用光源灯一个5.11、wile65及wile78型水分仪各一套5.12、220V 1000VA UPS电源一套5.13、储存设备一套5.14、测色设备一套六、技术服务和培训：6.1、免费安装调试及现场培训，现场培训保证1-2名人员可以顺利操作维护仪器；6.2、提供仪器中文版操作说明书，SOP操作资料，操作维护资料；七、质量保证：7.1、交货仪器均为原厂原装全新产品；7.2、经制造厂商授权的工程师到现场调试仪器，确保仪器性能达到出厂要求；八、售后服务：8.1、自安装调试、培训验收合格之日起，仪器免费质保一年，保修期内，免费上门维修和更换零部件；8.2、仪器终身提供优质售后服务，常年提供零备件；8.3、投标人须提供制造厂商或其中国区（域）总代理商出具的项目投标授权资料；。
煤质内部成分的近红外光谱定量检测和分析研究煤作为一种重要的化石原料，使用范围很广，决定其具体用途的依据就是煤质的优劣，所以提高对煤质分析的准确性相当重要。
目前现代煤质分析的发展是以快速煤质分析法为主要方向，因此具有高效性和快速性的近红外光谱技术被广泛应用。
本文基于近红外光谱技术对煤质内部成分的定量检测进行简要分析和研究。
标签：煤质成分；近红外光谱；定量检测；分析煤炭是炼焦、动力燃料以及炼钢方面的主要原材料。
煤炭是经过漫长且复杂的一系列物理化学和生物化学变化过程后形成的一种具有可燃性的矿物质，由于形成环境存在一定的差异性，形成的煤炭质量也各不一样，因此对煤质进行快速准确的检测是有一定的必要性的。
一、近红外光谱分析技术原理近红外光属于一种电磁波，其波长处于中红外区和可见区之间。
近红外光波长处于780—1100nm之间被划分为短波近红外区，波长处于1100—2526nm之间被划分为长波近红外区，被检测物品无论是液体样本还是固体样本，其内部成分都包含O-H，S-H，N-H和C-H等官能团，由于近红外光谱穿透能力很强，通过对含基团产生合频与倍频吸收带对物质内部成分进行分析，样品会选择性吸收频率不同的近红外光，检测过程中部分光线在某些波长范围内会发生一定变化，随后反射出的红外光线就能反映出有机物分子和结构的相关信息，最后对光线的光密度进行分析就能得出改成分的含量。
二、煤样的采集在对煤进行漫反射光谱的采集过程当中，由与煤的品质气态、液态的物质相比较具有不均匀的特征，所以，在对煤样的采集前期就显得至关重要，在特定量的煤当中去取出一小部分有代表性的总样，有效的保证一定量的煤质量的过程。
煤质的这种不均匀性决定了所采集的这批煤量不可能完全相同，只能确保在一定范围内，尽可能地接近特定量的全部煤的平均质量，不至于偏离总体的方向。
只有确定了采样方法，才能进一步的建立采样系统性的方案。
三、煤样的制备制样工序主要有五种：破碎、筛分、混合、缩分和干燥。
近红外光谱(NIR)分析技术的应用近红外光谱(NIR)分析技术的应用近红外光谱分析是近20年来发展最为迅速的高新技术之一，该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。
一、近红外光谱的工作原理有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分光的能量，测量其对光的吸收情况，可以得到极为复杂的红外图谱，这种图谱表示被测物质的特征。
不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征。
因此，NIR能反映物质的组成和结构信息，从而可以作为获取信息的一种有效载体。
二、近红外光谱仪的应用NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分（如图一所示），(1)校正：①选择校正样品集，②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据，③将光谱数据和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；(2)预测：采集未知样品的光谱数据，与校正模型相对应，计算出样品的组分。
由此可知，建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。
图一2.1 定标建模2.1.1 为什么要建立近红外校正模型2.1.1.1 建立近红外校正模型的最终目标是获得一个长期稳定的和可预测的模型。
2.1.1.2 近红外光谱分析是间接的（第二手）分析方法，所以①需要定标样品集；②利用定标样品集的参比分析数据与近红外光谱建立校正模型；③近红外分析准确度与参比方法数据准确度高度相关；④近红外分析精度一般优于参比方法分析精度。
2.1.2 模型的建立与验证步骤2.1.2.1 扫描样品近红外光谱准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件。
利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。
