《近紅外漫射光譜失真解耦與實時校正》是依託中國農業大學，由李軍會擔任項目負責人的專項基金項目。
基本介紹
- 中文名：近紅外漫射光譜失真解耦與實時校正
- 依託單位：中國農業大學
- 項目負責人：李軍會
- 項目類別：專項基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
目前阻礙近紅外光譜分析技術推廣的主要問題是：測試穩健性問題和模型傳遞問題；造成測試穩健性下降和需要模型傳遞的本質原因都是由於光譜同源或異源失真引起的。針對推廣該技術的瓶頸問題，項目申請者提出：在對引起光譜失真的各種因素進行溯源與解耦研究的基礎上，以小麥、菸草等農產品為研究對象，通過採用 移動視窗式局部線性光譜失真校正（MWLL），和基於蒙特卡羅方法的近紅外連續光與物質分子相互作用產生群體模擬理論光譜等方法，研究實現適合光譜失真的快速實時校正（包括單標準樣品快速實時校正，單標準物質快速實時校正，無標樣快速實時校正），在一定程度上使測試穩健性和模型傳遞問題得到方便、快速、統一、有效的解決，最大程度的實現絕對分析。
結題摘要
本課題題按照任務書要求，為更好的解決近紅外光譜進行定性、定量分析過程中遇到的測試穩健性和模型傳遞，這兩個關鍵問題，開展近紅外漫射光譜失真溯源與校正的基礎方法研究，以及實際套用研究。 1、為最大限度消除光譜失真信號的來源，本課題研究中提出了一種“以類間距離和與類內距離和的比值最大化”（符合分析者主觀預期目標）作為特徵波長篩選依據的方法，並開發出一套具有參數最佳化功能的特徵波長篩選軟體，使用紅塔集團提供的17種不同類型標準工業分級菸葉作為試驗樣品，驗證了篩選方法的有效性。 2、為消除樣品粒度產生光譜失真信號的影響，本課題研究中提出了“非粒度相關譜（non-Particle-Size-Related Spectrometry (nPRS)）”的概念，並開發出了相應的粒度擬合校正算法，以不同粒度的菸草、稻米等試驗材料，驗證了方法的有效性。 3、本課題研究開發出了一種“移動視窗式局部線性光譜失真校正（MWLL）”算法，並將該算法集成在“中國農業大學近紅外光譜通用分析軟體（CAUNIRS）”中，該分析軟體系統已被紅塔菸草集團、上海菸草集團等國內幾十家近紅外用戶使用，已成為上海棱光、德國蔡氏公司近紅外儀器的標準配置軟體，德國布魯克、北京瑞利等國內外其它公司的部分用戶也配置了該軟體。 4、套用該課題研究成果，開展了在菸草生產加工中的套用研究。 其中“1、2”屬於課題任務書中光譜失真溯源與校正部分的研究內容，“3”屬於課題任務書中光譜快速實時校正部分的研究內容，“4”屬於課題研究成果的拓展套用研究內容。本課題研究中，共培養碩士研究生3名，形成研究論文5篇，其中3篇已發表，2篇已基本完成撰寫，達到了課題研究的目標要求。
