木材种类的近红外光谱和模式识别

红外光谱分析的进展及其应用（石油化工学院石油化工产技术1407班李连雄）摘要近红外光谱是20世纪30年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。

阐述了近红外光谱的原理、技术特点，介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程，重点列举了近红外光谱在农业和食品分析中的成功应用实例。

资料表明，近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点，已广泛应用于各个领域。

特别是在欧美及日本等发达国家，很多近红外光谱分析法被列为标准方法。

而我国近红外光谱的应用研究起步较晚，虽然某些方面已具国际领先水平，但就总体来看与国际水平还有大的差距。

文章首次提出了集中优势资源，包括人力资源和设备资源，利用现代网络技术，建立终端用户和中心数据库资源共享的模式，以推动近红外光谱技术在我国农业科技和生产中的应用。

引言；近红外光是指介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围是700~2500nm，一般有机物在该区的近红外光谱吸收主要是含氢基团（0H，CH，NH，SH，PH）等的倍频和合频吸收。

由于几乎所有的有机物的一些主要结构和组成都可以在他们的近红外光谱中找到信号，而且谱图稳定，获取光谱容易，因此近红外光谱法（NIRS）被誉为分析的巨人。

关键字：红外光谱、定量分析、应用、发展1近红外光谱分析基本概念红外光是一种电磁波，位于可见光区和微波光区之间，中红外光谱除在气体中如二氧化碳分析等应用中作为常用定量分析方法外，主要用于结构鉴定分析。

类似地，近红外光谱也用于结构鉴定。

近红外光谱分析与中红外光谱分析有着明显不同。

近红外光谱分析主要作为一种快速和方便，用于提高常规定量分析效率，适合分析监控。

近红外光谱也用于定性分析，但与中红外光谱定性分析不同。

近红外光谱定性分析则是利用光谱数据，据模式识别原理，依靠模型库对被分析样品进行判别分析，由此可见，与中红外光谱在用法上显著不同，近红外光谱更多用于生产过程中的质量监控。

材料与家具第2讲木材与家具木材宏观识别是用肉眼或借助放大镜，根据木材的宏观特征以及辅助特征的差异，对未知木材进行区分和鉴定。

在横切面（主要切面）：年轮变化、晚材率、管孔及分布等；在弦切面（次要切面）：木射线粗细及排列、木材纹理花纹等；在径切面（辅助切面）：木射线斑纹等。

奥氏黄檀大果紫檀交趾黄檀金丝楠木檀香紫檀木材检索表：以不同木材的宏观特征为主要内容编写。

根据所观察到的待测木材特征，与已被描述记载的资料信息进行检索查对，可以确定木材试样的树种。

木材检索方法对分检索表穿孔卡检索表计算机检索系统①对分检索表根据木材的构造特征，用对分法原理编制而成。

是使用最广泛的木材树种识别检索方法。

具体：在木材一对最易区别、最具普遍意义的特征基础上，将它们分成两组，然后再将新的特征分成两组，依次类推、循序渐进，直至最后列出树种，编制出木材检索表。

对分检索表的特点优点编制方法简单应用方便便于携带缺点检索必须按照顺序编外树种无法识别检索过程费时间②穿孔卡检索表简称穿孔卡，是在硬纸卡片上，将木材的全部识别特征排列在一张卡片的四周，并在每一特征上方打上小孔。

每个树种制作1张卡片。

检索时，根据与该树种的特征对应情况，进行反复淘汰，并最终将树种确定出来。

穿孔卡检索表的特点优点可随时增减树种特征识别时无需按照顺序操作简单而且速度快缺点可能出现漏检现象树种数目过多不行不宜检索大批量材③计算机检索系统木材树种计算机检索系统，是采用数据文件或数据库，管理木材树种名称及构造特征。

特点：高效、准确，对新树种的兼容性也很好。

江苏张家港国家材种鉴定与木材检疫重点实验室尽管木材宏观识别方法简单可行，能用于家具企业和物流质检现场，但对热带进口木材，只能识别到属。

宏观特征和微观特征结合的方法，才能提高木材识别的准确性。

木材树种判别是根据鉴别木材样品的宏观特征、微观构造特征及木材密度，参考相关标准或文献，与正确定名的木材标本进行比对，若特征相符，则可定其木材树种名称或木材名称。

《基于近-中红外光谱及气质联用的不同品系（品种）玉米的筛选》基于近-中红外光谱及气质联用的不同品系（品种）玉米的筛选基于近/中红外光谱及气质联用的不同品系玉米的筛选一、引言随着现代农业科技的发展，对于玉米等农作物的种植与选种日益科学化，为了提高作物产量及品质，进行科学合理的玉米品种筛选成为了农业生产的重要环节。

近/中红外光谱及气质联用技术作为一种新兴的农业技术手段，具有非破坏性、高效率、高精度等优点，在作物育种与品质评价方面具有重要的应用价值。

本文以不同品系的玉米为研究对象，采用近/中红外光谱与气质联用技术对不同品种玉米进行筛选与品质分析，为现代农业生产提供参考。

二、研究方法（一）材料选择选取本地区常见的不同品系玉米为研究对象，收集各个品种的近/中红外光谱数据以及其品质分析结果。

（二）实验方法1. 近/中红外光谱分析：利用近/中红外光谱仪对各品系玉米进行光谱扫描，获取其光谱数据。

2. 气质联用分析：对各品系玉米进行气质联用分析，测定其脂肪酸组成、氨基酸等品质指标。

3. 数据处理与分析：利用统计分析软件对近/中红外光谱数据及气质联用数据进行处理与分析，建立品质评价模型。

三、结果与讨论（一）近/中红外光谱分析结果通过对各品系玉米的近/中红外光谱数据进行分析，发现不同品系玉米的光谱特征存在明显差异。

这些差异可能与玉米的遗传特性、生长环境等因素有关。

通过建立光谱数据与品质指标之间的数学模型，可以实现对玉米品质的快速评价。

（二）气质联用分析结果气质联用分析结果显示，不同品系玉米的脂肪酸组成、氨基酸等品质指标存在显著差异。

这些差异可能与各品系玉米的遗传特性、生长环境以及栽培管理等因素有关。

通过分析这些品质指标，可以更全面地评价各品系玉米的品质。

（三）综合分析结合近/中红外光谱分析与气质联用分析结果，可以建立一种综合评价不同品系玉米品质的方法。

该方法可以综合考虑玉米的光谱特征、脂肪酸组成、氨基酸等品质指标，实现对玉米品种的快速筛选与评价。

近红外光谱分析在药品检测中的应用【摘要】近红外光谱技术（Near Infrared, NIR）在我国发展起步相对较晚，除部分专业分析人员，该项技术很少有人知晓。

自九十年代起，NIR通过持续发展，成为了一项发展迅速、夺目的原位分析技术，渐渐获得了公众的认可，并以惊人的速度广泛应用在农牧业、食品、化工、石化、制药、烟草等多个领域，为科学研究、生产控制提供了非常广阔的空间。

现阶段，NIR在制药领域的应用已经成熟，被欧美药典视为标准的检测方法，其检测数据的准确性也获得了FDA的认可。

通过对药物的定性和定量分析以及对生产过程的所有阶段的实时监测，包括混合、干燥、加工、制剂、压片及包装等，近红外技术的潜力得到了充分发挥。

与以往传统的药物检测技术相较，NIR在很大程度上使药物检测质量与能效得到了提升，对我国医药工业的发展起到了较大的推动作用。

因此，有关技术科研人员应重视分析NIR相应特性，进一步强化 NIR在药物检测应用价值。

【关键词】药品检测；近红外光谱分析；应用研究红外光谱为研究人员在吸收光谱中发现的第一个非可见光区域，其介于红外光谱、可见光之间的介质称为近红外光谱。

近红外区的光谱吸收带是有机物质中能量较高的化学键（主要是 CH、OH、NH）在中红外光谱区基频吸收的倍频、合频和差频吸收带叠加而成的。

近红外光谱的发现历史悠久，但真正开始较好地使用是在上个世纪五十年代。

现代近红外光谱技术成为分析技术的一场革命，是一种把化学计量学算法与近红外光谱检测技术融合到一起，利用有机化学物质在近红外谱区内的光学特性快速判定物质化学组分及测定含量的光谱技术[1-2]。

因其具备分析样品直接、快速、准确且不需要预先处理样品等优点，被广泛地应用在矿物加工、食品和药品等领域[3]。

1技术特征1.1优势（1）无损检测：采用NIR施以药品质量检测工作时，该项技术并不会对被测药物的内、外结构造成破坏、损伤，可见将NIR用于药品质量检测，能保证被测药品的完整性，且有着很高的检测精度[4]。