Android系统的微型近红外光谱仪开发及在食品质量检测中的应用

发布时间：2017-07-18 17:31

  本文关键词：Android系统的微型近红外光谱仪开发及在食品质量检测中的应用

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【摘要】：近红外光谱分析技术凭借分析过程简单、快速、绿色无损、化学信息量丰富、可同时检测多种成分的优势,已经被广泛应用于农业、食品、石化、烟草、制药等行业。随着科技的发展和实际应用的需要,近红外光谱仪呈现出小型化、便携式的发展趋势,以美国JDSU为代表,该公司于2012年推出MicroNIR-1700微型近红外光谱仪。但是由于近红外光谱分析技术自身的复杂性,目前我国国内的微型近红外光谱仪还不多,大部分是国外公司的产品,且仪器自身高昂的价格限制了其实际应用范围,因此国内市场上迫切需要一种性价比高、能够满足一般应用要求的微型近红外光谱仪。本文是在Hamamatsu C11708MA微型近红外光谱仪探测器的基础上展开研究工作,并自主集成开发了微型近红外光谱分析检测系统。对近红外探测器的基本性能进行了评估,对其作为近红外光谱仪系统的核心硬件进行了可行性的试验验证;基于模块化、实用化设计原则,确定整体系统软件的应用架构;基于.Net平台和Android平台分别在Windows系统和移动终端实现了应用软件的设计与开发;对近红外光谱仪的实用性进行了相关的试验验证。主要的研究内容如下:1.介绍了C11708MA近红外探测器的相关技术参数,并从硬件系统分析了近红外探测器的工作原理;依据测量样品的不同设计了适用于液体、固体、粉末状样品的检测附件;从光谱仪输出信号、吸光度重复性和基线稳定性3个指标对C11708MA微型近红外光谱仪的性能进行试验评估,并分析了积分时间对仪器输出信号和吸光度重复性的影响。依据试验结果得出了适用于本系统的近红外光谱仪控制参数的设置方法,即对于C11708MA光谱仪16 bit A/D,在光谱仪达到最佳工作点(即输出信号水平在20 000~40 000 Counts范围内)并考虑实际样品测量过程所耗时限(一般1~2 s左右)的情况下,增加积分时间可达到更好的试验效果。2.基于近红外光谱分析技术的检测流程和模型建立流程,设计了微型近红外光谱仪应用系统的整体构架。从实际应用的角度考虑,设计并开发了2套近红外光谱仪应用软件:基于Microsoft公司的.Net平台采用C#语言对PC端的应用软件进行了开发,以适应建模所需大量样品集光谱数据的采集和分析,方便近红外领域的研究人员对光谱进行分析研究。同时,使用Java语言在Android平台上开发光谱仪应用app程序,实现了近红外光谱仪的控制、光谱采集、模型载入以及数据保存等功能,方便用户在已有模型文件的基础上快速检测待测样品化学指标,体现近红外光谱分析技术快速高效的优势。3.以装载Android系统的智能手机作为系统控制终端,凭借Java开源的特点以及Google公司提供的强大API函数,开发了界面良好的人机交互界面。详细介绍了近红外光谱仪的硬件控制,光谱的采集保存,模型网络下载、模型调用(模型文件由NIRSA数据处理系统建立,本工作组自主开发)以及成分实时预测等功能模块的代码实现。4.介绍了近红外光谱分析的技术流程;对近红外光谱仪系统的实用性进行了试验研究,分别以不同乙醇浓度样品和济南某果园苹果为检测对象,配以不同的检测附件,以乙醇浓度和苹果中的可溶性固形物含量作为检测指标,分别对样品进行了系统实用化的验证试验。对50个不同乙醇浓度的液体样品分别采用逐步线性回归(SWR)、主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLS)三种方法建立校正模型,其中35个样品作为校正集,剩余15个样品对模型进行预测,其中PLS回归方法所建立的模型效果最好,SWR次之,PCR较差,PLS回归所建模型的预测系数为0.9988,预测平均误差为1.959%,最大误差为4.909%。对90个苹果样品对象进行固体试验研究,其中63个样品采用偏最小二乘回归(PLS)建立校正模型,27个样品对模型进行预测,并用马氏距离判别法剔除2个异常样品,最终所建模型的预测系数为0.9283,平均误差为2.701%,最大误差为9.179%。建立的模型稳定可靠,可满足一般的实际应用。
【关键词】：近红外 微型光谱仪 Android 乙醇浓度 可溶性固形物
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS207.3;O657.33
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-15
• 第一章 绪论15-29
• 1.1 近红外光谱技术介绍15-18
• 1.1.1 近红外光谱分析技术的发展概述15-16
• 1.1.2 近红外光谱分析技术的原理16
• 1.1.3 近红外光谱分析技术的特点16-18
• 1.2 近红外光谱仪器的类型18-25
• 1.2.1 滤光片型光谱仪18-19
• 1.2.2 光栅扫描式光谱仪19-21
• 1.2.3 傅里叶变换式光谱仪21
• 1.2.4 声光可调滤光器型光谱仪21-22
• 1.2.5 基于MEMS技术光谱仪22-25
• 1.3 近红外光谱分析技术的应用25-26
• 1.3.1 农产品（食品）领域的应用25
• 1.3.2 医学医药领域的应用25
• 1.3.3 化学化工领域的应用25-26
• 1.4 课题研究的目的、意义及主要内容26-29
• 1.4.1 研究目的26-27
• 1.4.2 研究意义27
• 1.4.3 研究内容27-29
• 第二章 微型近红外光谱仪的构成及其性能分析29-40
• 2.1 C11708MA近红外探测器29-30
• 2.2 硬件系统简介30-33
• 2.3 光谱仪的性能试验33-39
• 2.3.1 光谱仪的输出信号33-36
• 2.3.2 吸光度重复性36-37
• 2.3.3 光谱仪的基线漂移37-39
• 2.4 本章小结39-40
• 第三章 微型近红外光谱探测器软件系统方案设计40-48
• 3.1 PC应用软件设计40-43
• 3.2 Android移动终端app设计43-47
• 3.3 本章小结47-48
• 第四章主要系统功能的实现48-63
• 4.1 光谱仪硬件通信模块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 系统I/O模块54-56
• 4.2.1 波长校正54-55
• 4.2.2 光谱数据保存55-56
• 4.3 光谱仪模型调用模块56-62
• 4.3.1 光谱预处理方法56-59
• 4.3.2 模型网络下载59-60
• 4.3.3 模型调用60-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第五章 微型近红外光谱仪系统的应用研究63-80
• 5.1 近红外光谱分析流程63-65
• 5.2 乙醇浓度试验65-71
• 5.2.1 不同乙醇浓度样品配置66
• 5.2.2 光谱采集平台的搭建66-67
• 5.2.3 近红外光谱数据采集67-68
• 5.2.4 试验结果及分析68-71
• 5.3 苹果可溶性固形物试验71-78
• 5.3.1 试验材料与设备71-72
• 5.3.2 光谱数据采集72-73
• 5.3.3 可溶性固形物含量测定73-75
• 5.3.4 试验结果及分析75-78
• 5.4 本章小结78-80
• 第六章 总结与展望80-82
• 6.1 总结80-81
• 6.2 展望81-82
• 参考文献82-86
• 致谢86-87
• 攻读硕士学位期间发表的论文87

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本文编号：558926