近红外光谱分析技术应用于农业、食品、化工、石化、制药、烟草等领域,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。随着该检测方法的发展及应用领域的扩展,近红外光谱仪需要对其完成自检功能的实现,来达到光谱的稳定性和方便维修仪器的目的。本研究是在上海棱光科技有限公司生产的NIR-S410型近红外光谱仪的基础上展开的研究工作。首先对仪器的基本构架进行研究,评估在仪器的原有基础上增加温湿度、温度和电压检测的可行性,同时增加了光源能量检测和波长校正检查;确定了近红外光谱仪应用系统软件的整体构架;采用Eclipse开发平台实现了系统的软件设计,并应用于Android操作系统的移动设备;对自检电路中的温湿度、温度和电压进行了硬件设计并进行了实测试验;对采集到的光谱进行光谱处理;验证模型调用。主要研究内容如下:1.研究温度、湿度对光谱仪(S410)工作状态的影响。在原机上增加了DHT11和DS18B20数字式传感器构成的温度、湿度检测附件,同时加入WiFi模块以及基于PCF8591的电压检测模块。WiFi模块用来与手机无线通信;2.设计了S410近红外光谱仪应用系统的整体构架,采用Eclipse平台对应用系统的软件进行开发,开发了系统的登陆注册模块,保证了使用者以合法身份进入系统使用安全功能,同时从该界面可直接进入企业网站;3.采用Android系统的智能手机(或平板)作为系统的控制端,凭借Eclipse的强大组件功能和SQLite数据库功能,开发了友好的人机界面,实现对光谱仪的硬件控制、用户登陆注册、光谱扫描、数据预处理、故障诊断和模型调用等功能;4.研发设计了S410光谱仪的远程监测功能,可为远程仪器故障诊断和维修提供支持。该监测系统采用SQLite数据库建立故障信息表,实现环境温湿度、光源工作温度、WiFi工作电压、光源能量检测及波长校正。5.对系统的实用性进行了验证试验。以乙醇含量检测为对象,对50个样品建立了校正模型,采用马氏距离判别法剔除异样品,按照校正集与验证集7:3的比例。采用Kennard-Stone方法划分预处理后的样品集,取35个样品作为校正集,15个样品作为验证集。对校正模型的预测精度进行统计分析,实测结果表明校正和预测误差都较小。证明了该系统应用于乙醇含量测定的可行性。