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融合两种光谱 我国成功研发新近红外光谱分析方法
2022/1/7 9:45:31 阅读: 565次
  近日,中国科学院合肥物质科学研究院合肥智能机械研究所作物品质智能感知团队开发出新的近红外光谱分析方法。研究团队通过数据融合技术整合和解析近红外漫反射和漫透射光谱的数据。开发出新的近红外光谱定量分析方法,可有效提高样品分析时的检测精度。相关研究成果在线发表于Analytica Chimica Acta。
 
  数据融合技术出现于20世纪80年代,最初用于军事领域。经过多年发展,数据融合技术已经广泛应用于多个领域,工业控制、机器人、海洋监视和管理、及安全检测监控等领域也向着多传感数据融合的方向发展。
 
  数据融合是针对一个系统中使用多个或多类传感器这一特定问题展开的一种新的数据处理方法,可以使来源不同的数据源信息相互结合,获取比单一数据源更大的数据量,从而对目标对象有更全面的认识。在分析检测技术中应用数据融合技术可以通过组合不同的检测方法提高分析精度,使检测结果更加准确有效。
 
  研究团队以稻谷中的蛋白质、直链淀粉和脂肪作为检测对象,分别获取了待测样品的近红外漫反射和漫透射光谱信息,然后提取两类光谱的互补特征信号,利用数据融合技术完成样品成分检测。实验结果表明,研究团队使用的分析方法比单独使用漫反射或漫透射技术取得的结果误差更低,相关性更高。
 
  作为一种重要的光谱分析技术,近红外光谱具有分析速度快、仪器简单、非破坏性、样品无需预处理等优势,在药品、食品、化工等各个领域发展迅速。新的分析方法突破了单一检测技术在分析精度上的局限,使近红外光谱分析有更大的潜力被被推广应用至更多的产品的快速无损检测中。
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