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近红外光谱分析技术是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的高新绿色分析技术之一,已被广泛应用于农业、食品、化工、石化、制药、烟草等领域。随着该检测方法的发展及其应用领域的扩展,人们对近红外光谱仪便携性的要求提高,微型近红外光谱仪以其体积小、重量轻等特点成为研究的热点之一。 本文是在MicroNIR-1700微型近红外光谱仪的基础上展开研究工作的。首先对仪器的基本性能进行了评估,验证了其作为近红外光谱检测系统核心硬件的可行性;确定了微型近红外光谱仪应用系统软件的整体构架;采用Delphi7.0开发平台实现了系统的软件设计;对研发的系统进行了实用化的验证试验。主要的研究内容如下: 1.从光谱仪输出信号、仪器稳定性、吸光度重复性和基线稳定性等4个方面对MicroNIR-1700近红外光谱仪的性能进行了评估,分析了积分时间对前三者的影响和不同测量对象对仪器稳定性的影响。根据性能评估结果提出了适用于本系统的光谱扫描参数优化方法,即对于MicroNIR-1700近红外光谱仪16bit的ADC,在满足信号水平在20000~40000Counts和样品测量时限(1~2s以内)的情况下,积分时间越大越好,扫描次数=(样品测量时限×1000-100)/积分时间。 2.根据近红外光谱分析检测流程和近红外建模流程,设计了微型近红外光谱仪应用系统的整体构架,采用Delphi7.0平台对应用系统的软件进行开发。针对不同的用户,设计并开发了基于实验室版和用户版的微型近红外光谱仪应用系统。其中实验室版本主要用于开发人员进行近红外光谱应用研究,用户版本采用递进式结构,方便用户快速检测和分析样品,体现出近红外光谱快速高效的特点。 3.采用Windows XP系统的笔记本电脑作为系统控制端,凭借Delphi7.0强大的组件功能和支持Acess2003数据库功能,开发了良好的人机界面,实现了光谱仪的硬件控制,样品光谱和成分实时检测、系统登录、用户管理、光谱数据库管理和建立近红外定标模型等功能。 4.对系统的实用性进行了研究,以地产水蜜桃为检测对象,可溶性固形物含量为具体的检测指标,对70个样品进行了系统实用化的验证试验。对其中的52个样品分别采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)两种方法建立了校正模型,用剩余18个样品对模型进行了预测,其中采用PLS回归方法所建模型的效果更好,其预测相关系数达0.9174,均方根误差为0.9672;强制剔除4个粗大误差的样品后重新建模,模型的性能有所提高,其中采用PCA回归所建模型的效果更好,其预测相关系数达0.9491,均方根误差为0.6967;在相同条件下,和实验室已有NIR256-2.2T2近红外光谱仪检测结果进行相比,本系统体现出更好的预测能力和稳定性。