本文選題：法布里-珀羅　切入點：近紅外　出處：《江蘇大學》2017年碩士論文

【摘要】：近紅外光譜技術是近年來發(fā)展非常迅速的一種新的光譜分析測試技術。與傳統(tǒng)破壞式檢測技術相比,近紅外光譜檢測技術以其快速、無損等優(yōu)點,廣泛應用于農(nóng)業(yè)、生物學、石化、食品、醫(yī)藥、紡織等領域。光譜儀器是光譜分析技術的主要設備,隨著科技的不斷發(fā)展,大型實驗室近紅外光譜儀的發(fā)展趨于成熟,微型化、便攜式光譜儀是發(fā)展的一個重要趨勢。由于近紅外光譜技術的復雜性,國內(nèi)大型儀器的發(fā)展良好,而微型化的近紅外光譜儀的發(fā)展與國外相比比較落后,為此研究開發(fā)自主的微型化近紅外光譜儀對推動我國近紅外光譜檢測技術發(fā)展有深遠的意義。研究采用濱松公司的MEMS-FPI光譜探測器C13272-01開發(fā)了一套完整的近紅外光譜檢測系統(tǒng),包括獨立可調(diào)光源、光譜采集及Android手機客戶端控制等部分。對光譜系統(tǒng)進行了性能測試評估,并使用自主研發(fā)的化學計量學軟件NIRSA Ver 4.4.5以食用植物油為樣本,分別建立油酸、亞油酸和亞麻酸等3種脂肪酸的校正模型,驗證了光譜檢測系統(tǒng)檢測實用效果。主要的研究內(nèi)容如下:1.介紹分析C13272-01的參數(shù)特性包括波長范圍、波長重復性、暗電流、分辨率等,提出總體設計方案,采用獨立可調(diào)光源的設計,解決不同光源強度要求,以Atmel公司的ATxmega128A3U為微控制芯片,使用USB和WIFI雙重通信方式進行數(shù)據(jù)傳輸;2.設計包括獨立光源部分和光譜采集部分,其中通過電壓可調(diào)方式實現(xiàn)光源的調(diào)節(jié),滿足不同光強的需求;光譜采集部分包括:動鏡電壓控制單元、積分I-V放大電路、A/D轉(zhuǎn)換電路、電源管理及通訊模塊;3.軟件設計包括光譜采集底層驅(qū)動和Android手機客戶端控制程序,實現(xiàn)了儀器基本參數(shù)的設置、光譜采集、波長校正、數(shù)據(jù)保存和模型調(diào)用等功能。4.對光譜檢測系統(tǒng)的性能測試,其主要技術參數(shù)的指標測試結(jié)果如下,光譜穩(wěn)定性:在連續(xù)測量1 h中,光譜的相對極差在2%-3%之間;光譜100%T基線全波段的標準偏差達到0.0025-0.0045之間;吸光度重復性全波段標準偏差在0.0025-0.0035之間;5.為考證檢測系統(tǒng)的實用化效果,以食用植物油為樣本,使用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術,測定植物油脂肪酸,通過峰面積歸一法計算得到油酸、亞油酸和亞麻酸的相對百分含量。經(jīng)過采用PLSR建立近紅外光譜的校正模型,其中油酸預測集的相關系數(shù)(Rp)和預測標準偏差(RMSEP)分別為0.8515、0.4681;亞油酸預測集的相關系數(shù)和預測標準偏差分別為0.8901、0.4772;亞油酸預測集的相關系數(shù)和預測標準偏差分別為0.8812、0.4610。試驗證明3種脂肪酸預測相關系數(shù)都大于0.85,能滿足生產(chǎn)過程中質(zhì)量控制的基本要求。研究設計的近紅外光譜檢測系統(tǒng)各性能指標達到設計要求,驗證試驗表明模型穩(wěn)定可靠,可用于食用植物油脂肪酸檢測,對于推動近紅外光譜儀器的小型化、微型化有著積極意義,為降低儀器成本,走向家庭創(chuàng)造了基本條件。
[Abstract]:Near - infrared spectroscopy ( NIR ) is a kind of new spectral analysis and testing technique which has been developed very rapidly in recent years . The near infrared spectrum detection system is widely used in agriculture , biology , petrochemical , food , medicine , textile and so on . The correlation coefficient ( Rp ) and the predicted standard deviation ( RMSEP ) were 0.8812 and 0.4681 respectively . The correlation coefficient ( Rp ) and the predicted standard deviation ( RMSEP ) were 0.8812 and 0.4681 respectively . The correlation coefficient and the predicted standard deviation were 0.8812 and 0.461 respectively .

【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TS225.1;TH744.1

【參考文獻】

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本文編號：1670066