华东交通大学机电与车辆工程学院光机电技术及应用研究所
- 作品数：6 被引量：43H指数：5
- 相关作者：张宇翔更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省科技支撑计划项目江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：理学机械工程农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 表面增强拉曼光谱检测脐橙果皮混合农药残留被引量：13
- 2017年
- 为了研究果皮农药残留快速检测方法。该文以脐橙为例,混合农药(亚胺硫磷和乐果)为研究对象,选用银纳米线作为增强基底,利用共焦显微拉曼光谱仪对农药残留进行检测。通过表面增强拉曼光谱(surface enhanced Raman scattering,SERS)技术,采集脐橙表皮混合农药残留的SERS光谱。对混合农药定性分析,银纳米线对2种农药都有较好的增强效果。对采集的光谱进行预处理后,建立模型,进行定量分析,研究结果表明,经过二阶微分预处理后光谱数据结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)得到的模型预测效果最好,预测相关系数(R_p)为0.954,其预测均方根误差(root-mean-square prediction error,RMSEP)为4.822 mg/L。挑选两种农药特征峰的特征波段,混合农药中亚胺硫磷的特征波段经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)处理后,建模效果较好,其中R_p为0.898,RMSEP为6.621 mg/L;混合农药中乐果的特征波段经基线校正处理后,建模效果较好,其中R_p为0.911,RMSEP为7.369 mg/L。研究结果表明SERS技术是一种快速、可靠的检测混合农药残留的方法。
- 王海阳刘燕德张宇翔
- 关键词：农药光谱分析表面增强拉曼光谱偏最小二乘法
- 基于中红外光谱的甲醇/乙醇柴油鉴别与含量测定方法分析被引量：5
- 2017年
- 为实现对醇类柴油的鉴别和含量的测定,在实验室制备了甲醇柴油和乙醇柴油。利用主成分分析方法将甲醇柴油和乙醇柴油分成两类,利用中红外光谱法对光谱数据进行平滑、基线校正、多元散射校正和归一化,得到预处理光谱图,使用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测甲醇柴油的甲醇含量和乙醇柴油的乙醇含量,其模型误判率低于7.1%。结果表明,甲醇柴油甲醇含量LSSVM模型预测集相关系数和预测集均方误差分别为0.9791和1.7201;乙醇柴油乙醇含量LSSVM模型预测集相关系数和预测集均方误差分别为0.9802和2.9563。实验的结果表明最小二乘支持向量机模型能够预测甲醇乙醇柴油中的甲醇和乙醇含量,且是一种很有前途的方法。
- 欧阳爱国张宇唐天义刘燕德
- 关键词：光谱学中红外光谱最小二乘支持向量机甲醇柴油乙醇柴油
- 脐橙表皮两种混合农药残留的表面增强拉曼光谱定量检测被引量：10
- 2018年
- 针对水果生产中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱技术(SERS),把害虫防治使用较多的有机磷农药亚胺硫磷与毒死蜱作为研究对象,探索性研究了将金胶用作增强基底检测以脐橙为载体的混合农药残留快速检测。采集混合农药样品的SERS光谱,通过对比农药的特征峰可以对混合农药进行定性分析。同时利用化学计量学方法,建立混合农药的定量数学模型,并通过对比不同的预处理方法和建模波段对混合农药样品拉曼光谱的处理结果,选择出最优预处理方法与算法的组合。在拉曼光谱范围200~2 300cm-1内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的脐橙表皮混合农药残留回归模型效果较好,预测相关系数(Rp)为0.912,预测均方根误差(RMSEP)为3.601mg·L-1。经过波段筛选后并对光谱处理结果对比,发现光谱在200~620,830~1 040及1 250~2 300cm-1范围内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的回归模型效果较好,Rp为0.909,RMSEP为3.338mg·L-1。研究表明使用SERS技术,可以对脐橙表皮上残留的混合农药进行定性与定量的分析。
- 刘燕德张宇翔王海阳
- 关键词：SERS农药残留
- 激光诱导击穿光谱的油茶炭疽病检测被引量：3
- 2020年
- 油茶产业具有良好的经济和生态效益,深受国家重视。目前,炭疽病侵害油茶树日益加重,严重地降低了产量,导致油茶产业的效益直接受损。所以找到一种快速、准确、方便的油茶炭疽病检测方法是非常必要的。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种低成本、微损伤、无残留的技术,能够对多种成分快速实时检测。采用LIBS结合化学计量学方法对油茶炭疽病的定性检测方法进行研究。实验样品采摘于油茶种植区,分别采集了100片健康油茶叶片和100片感染炭疽病的油茶叶片。将采集的叶片进行微处理,即首先进行反复冲洗去除叶片表面污渍,然后进行分类、装袋和标号,最后进行LIBS光谱采集实验。实验设备为海洋光学的MX2500+, LIBS实验参数设置为激光能量50 mJ,最优延迟时间2μs,每个叶片采集6条光谱数据,并求其平均。在油茶叶片LIBS光谱的波长251.432 nm处观察到Si的特征峰、分别在252.285, 259.837和385.991 nm处观察到Fe的特征峰、分别在260.568, 279.482和280.108 nm处观察到Mn的特征峰。实验结果:油茶叶片中的微量元素Si, Fe, Mn的LIBS信号与油茶叶片的健康程度有直接关系,健康油茶叶片中Si, Fe和Mn的特征峰强度明显高于感染炭疽病的油茶叶片中Si, Fe和Mn的特征峰强度;此外,利用LIBS技术结合MSC光谱预处理和PCA分类法,对油茶叶片的健康和感染炭疽病的两个状态进行分类处理。PC1, PC2和PC3的贡献率分别为80%, 12%和6%,建立三维模型分类,可以清晰地将油茶叶片的两种状态区分出来。同时,还利用PLS-DA建立模型,模型的识别率高达90%以上,可以对油茶叶片两种类别进行较好的分类。以上两种化学计量方法都可以区分油茶叶片的健康和染病两种状态。研究表明了利用LIBS技术检测油茶炭疽病是可行的。可以利用LIBS技术对油茶叶片的微量元素和营养元素进行定量检测,为定量检测提供了参考。�
- 刘燕德高雪姜小刚高海根林晓东张雨郑艺蕾
- 关键词：油茶炭疽病微量元素主成分分析
- 黄桃碰伤和可溶性固形物高光谱成像无损检测被引量：7
- 2017年
- 黄桃在线分级时,表面损伤和可溶性固形物同时在线检测。损伤和可溶性固形物是评价黄桃品质好坏的重要指标。采用高光谱成像技术,尝试对黄桃损伤和可溶性固形物进行同时检测。利用主成分分析法,首先对高光谱图像进行主成分分析得到最佳PC(principal component)图像,其次根据PC图像中各波长对其贡献率的大小确定最佳特征波长(550和720nm)并结合二值化,图像掩膜和阈值分割以及相关的图像处理技术对最佳光谱图像进行定性判别。其准确率最高达到94.6%,同时建立偏最小二乘定量回归模型对正常样品SSC(soluble solid content)含量进行预测,通过对模型的不断优化,实现了基于高光谱成像技术对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测。可溶性固形物分选准确率为79.2%。实验结果表明,利用高光谱成像技术可以实现对黄桃碰伤和可溶性固形物同时检测,该研究可以为实际在线分选提供理论依据和参考。
- 刘燕德韩如冰朱丹宁马奎荣肖怀春孙旭东
- 关键词：主成分分析偏最小二乘
- 基于太赫兹光谱的奶粉中葡萄糖及蔗糖定性定量检测方法被引量：6
- 2019年
- 奶粉富含人体所需的五大营养物质,是婴幼儿主要的营养来源之一,奶粉中的营养成分对婴幼儿的生长发育具有重要影响,除乳糖外的糖类含量超标可能对婴幼儿健康产生不良影响。由于奶粉成分复杂,目前的色谱法和近红外光谱法检测技术都难以满足奶粉糖分快速无损检测的要求,因此亟须探索一种奶粉中葡萄糖、蔗糖含量快速无损检测方法。太赫兹波对不同大分子物质的吸收峰具有“指纹”特性,可利用该特性对不同的大分子物质进行识别。应用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)并结合化学计量学方法对奶粉中葡萄糖、蔗糖两种糖分的定性定量检测方法进行了研究。实验装置采用TAS7500TS太赫兹光谱系统,实验样品为不含糖的婴幼儿奶粉和纯度大于99%的葡萄糖、蔗糖晶体及不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物,实验分别采集了3种纯品样品及15种不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物样品的太赫兹时域信号,每个样品采集三次并取平均值作为其时域光谱信号,经快速傅里叶变换(FFT)得到各样品的太赫兹频域信号,再根据Dorney提出的光学参数提取公式计算得到各样品的吸收系数谱和折射率谱。最后分别基于两组混合物样品的吸收系数谱和折射率谱数据,采用偏最小二乘法(PLS)建立相应的定量分析模型,校正集和预测集样品比例为2∶1。实验结果表明,奶粉在太赫兹波段无明显特征吸收峰,葡萄糖和蔗糖分别在1.45, 1.8, 1.98, 2.7 THz和1.5, 1.9, 2.6 THz频率处有较强的特征吸收峰,可根据两种物质的太赫兹指纹特征峰进行定性分析。不同梯度浓度的两组混合物的整体吸收峰位置与葡萄糖、蔗糖纯品太赫兹吸收峰位置基本一致,具有稳定的吸收特性。基于吸收系数谱和折射率谱数据建立偏最小二乘法模型,均可实现奶粉中葡萄糖和蔗糖的定量分析,且由折射�
- 吴建刘燕德李斌胡军
- 关键词：太赫兹时域光谱奶粉偏最小二乘法
