本文關(guān)鍵詞：Android系統(tǒng)的微型近紅外光譜儀開發(fā)及在食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用

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【摘要】：近紅外光譜分析技術(shù)憑借分析過程簡單、快速、綠色無損、化學(xué)信息量豐富、可同時檢測多種成分的優(yōu)勢,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、石化、煙草、制藥等行業(yè)。隨著科技的發(fā)展和實際應(yīng)用的需要,近紅外光譜儀呈現(xiàn)出小型化、便攜式的發(fā)展趨勢,以美國JDSU為代表,該公司于2012年推出MicroNIR-1700微型近紅外光譜儀。但是由于近紅外光譜分析技術(shù)自身的復(fù)雜性,目前我國國內(nèi)的微型近紅外光譜儀還不多,大部分是國外公司的產(chǎn)品,且儀器自身高昂的價格限制了其實際應(yīng)用范圍,因此國內(nèi)市場上迫切需要一種性價比高、能夠滿足一般應(yīng)用要求的微型近紅外光譜儀。本文是在Hamamatsu C11708MA微型近紅外光譜儀探測器的基礎(chǔ)上展開研究工作,并自主集成開發(fā)了微型近紅外光譜分析檢測系統(tǒng)。對近紅外探測器的基本性能進行了評估,對其作為近紅外光譜儀系統(tǒng)的核心硬件進行了可行性的試驗驗證;基于模塊化、實用化設(shè)計原則,確定整體系統(tǒng)軟件的應(yīng)用架構(gòu);基于.Net平臺和Android平臺分別在Windows系統(tǒng)和移動終端實現(xiàn)了應(yīng)用軟件的設(shè)計與開發(fā);對近紅外光譜儀的實用性進行了相關(guān)的試驗驗證。主要的研究內(nèi)容如下:1.介紹了C11708MA近紅外探測器的相關(guān)技術(shù)參數(shù),并從硬件系統(tǒng)分析了近紅外探測器的工作原理;依據(jù)測量樣品的不同設(shè)計了適用于液體、固體、粉末狀樣品的檢測附件;從光譜儀輸出信號、吸光度重復(fù)性和基線穩(wěn)定性3個指標對C11708MA微型近紅外光譜儀的性能進行試驗評估,并分析了積分時間對儀器輸出信號和吸光度重復(fù)性的影響。依據(jù)試驗結(jié)果得出了適用于本系統(tǒng)的近紅外光譜儀控制參數(shù)的設(shè)置方法,即對于C11708MA光譜儀16 bit A/D,在光譜儀達到最佳工作點(即輸出信號水平在20 000~40 000 Counts范圍內(nèi))并考慮實際樣品測量過程所耗時限(一般1~2 s左右)的情況下,增加積分時間可達到更好的試驗效果。2.基于近紅外光譜分析技術(shù)的檢測流程和模型建立流程,設(shè)計了微型近紅外光譜儀應(yīng)用系統(tǒng)的整體構(gòu)架。從實際應(yīng)用的角度考慮,設(shè)計并開發(fā)了2套近紅外光譜儀應(yīng)用軟件:基于Microsoft公司的.Net平臺采用C#語言對PC端的應(yīng)用軟件進行了開發(fā),以適應(yīng)建模所需大量樣品集光譜數(shù)據(jù)的采集和分析,方便近紅外領(lǐng)域的研究人員對光譜進行分析研究。同時,使用Java語言在Android平臺上開發(fā)光譜儀應(yīng)用app程序,實現(xiàn)了近紅外光譜儀的控制、光譜采集、模型載入以及數(shù)據(jù)保存等功能,方便用戶在已有模型文件的基礎(chǔ)上快速檢測待測樣品化學(xué)指標,體現(xiàn)近紅外光譜分析技術(shù)快速高效的優(yōu)勢。3.以裝載Android系統(tǒng)的智能手機作為系統(tǒng)控制終端,憑借Java開源的特點以及Google公司提供的強大API函數(shù),開發(fā)了界面良好的人機交互界面。詳細介紹了近紅外光譜儀的硬件控制,光譜的采集保存,模型網(wǎng)絡(luò)下載、模型調(diào)用(模型文件由NIRSA數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)建立,本工作組自主開發(fā))以及成分實時預(yù)測等功能模塊的代碼實現(xiàn)。4.介紹了近紅外光譜分析的技術(shù)流程;對近紅外光譜儀系統(tǒng)的實用性進行了試驗研究,分別以不同乙醇濃度樣品和濟南某果園蘋果為檢測對象,配以不同的檢測附件,以乙醇濃度和蘋果中的可溶性固形物含量作為檢測指標,分別對樣品進行了系統(tǒng)實用化的驗證試驗。對50個不同乙醇濃度的液體樣品分別采用逐步線性回歸(SWR)、主成分回歸(PCR)和偏最小二乘回歸(PLS)三種方法建立校正模型,其中35個樣品作為校正集,剩余15個樣品對模型進行預(yù)測,其中PLS回歸方法所建立的模型效果最好,SWR次之,PCR較差,PLS回歸所建模型的預(yù)測系數(shù)為0.9988,預(yù)測平均誤差為1.959%,最大誤差為4.909%。對90個蘋果樣品對象進行固體試驗研究,其中63個樣品采用偏最小二乘回歸(PLS)建立校正模型,27個樣品對模型進行預(yù)測,并用馬氏距離判別法剔除2個異常樣品,最終所建模型的預(yù)測系數(shù)為0.9283,平均誤差為2.701%,最大誤差為9.179%。建立的模型穩(wěn)定可靠,可滿足一般的實際應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：近紅外 微型光譜儀 Android 乙醇濃度 可溶性固形物
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS207.3;O657.33
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-15
• 第一章 緒論15-29
• 1.1 近紅外光譜技術(shù)介紹15-18
• 1.1.1 近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展概述15-16
• 1.1.2 近紅外光譜分析技術(shù)的原理16
• 1.1.3 近紅外光譜分析技術(shù)的特點16-18
• 1.2 近紅外光譜儀器的類型18-25
• 1.2.1 濾光片型光譜儀18-19
• 1.2.2 光柵掃描式光譜儀19-21
• 1.2.3 傅里葉變換式光譜儀21
• 1.2.4 聲光可調(diào)濾光器型光譜儀21-22
• 1.2.5 基于MEMS技術(shù)光譜儀22-25
• 1.3 近紅外光譜分析技術(shù)的應(yīng)用25-26
• 1.3.1 農(nóng)產(chǎn)品（食品）領(lǐng)域的應(yīng)用25
• 1.3.2 醫(yī)學(xué)醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用25
• 1.3.3 化學(xué)化工領(lǐng)域的應(yīng)用25-26
• 1.4 課題研究的目的、意義及主要內(nèi)容26-29
• 1.4.1 研究目的26-27
• 1.4.2 研究意義27
• 1.4.3 研究內(nèi)容27-29
• 第二章 微型近紅外光譜儀的構(gòu)成及其性能分析29-40
• 2.1 C11708MA近紅外探測器29-30
• 2.2 硬件系統(tǒng)簡介30-33
• 2.3 光譜儀的性能試驗33-39
• 2.3.1 光譜儀的輸出信號33-36
• 2.3.2 吸光度重復(fù)性36-37
• 2.3.3 光譜儀的基線漂移37-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第三章 微型近紅外光譜探測器軟件系統(tǒng)方案設(shè)計40-48
• 3.1 PC應(yīng)用軟件設(shè)計40-43
• 3.2 Android移動終端app設(shè)計43-47
• 3.3 本章小結(jié)47-48
• 第四章主要系統(tǒng)功能的實現(xiàn)48-63
• 4.1 光譜儀硬件通信模塊48-54
• 4.1.1 Android USB Host和USB Accessory模式48-49
• 4.1.2 Android USB Host通信49-54
• 4.2 系統(tǒng)I/O模塊54-56
• 4.2.1 波長校正54-55
• 4.2.2 光譜數(shù)據(jù)保存55-56
• 4.3 光譜儀模型調(diào)用模塊56-62
• 4.3.1 光譜預(yù)處理方法56-59
• 4.3.2 模型網(wǎng)絡(luò)下載59-60
• 4.3.3 模型調(diào)用60-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 微型近紅外光譜儀系統(tǒng)的應(yīng)用研究63-80
• 5.1 近紅外光譜分析流程63-65
• 5.2 乙醇濃度試驗65-71
• 5.2.1 不同乙醇濃度樣品配置66
• 5.2.2 光譜采集平臺的搭建66-67
• 5.2.3 近紅外光譜數(shù)據(jù)采集67-68
• 5.2.4 試驗結(jié)果及分析68-71
• 5.3 蘋果可溶性固形物試驗71-78
• 5.3.1 試驗材料與設(shè)備71-72
• 5.3.2 光譜數(shù)據(jù)采集72-73
• 5.3.3 可溶性固形物含量測定73-75
• 5.3.4 試驗結(jié)果及分析75-78
• 5.4 本章小結(jié)78-80
• 第六章 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 總結(jié)80-81
• 6.2 展望81-82
• 參考文獻82-86
• 致謝86-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文87

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