顾皓昊 梁静静 王秀芬

摘 要：文章利用三台不同红外光谱仪（M5、MP5、MP6）得到的80个谷物的近红外光谱数据，以80个谷物的水分、油、蛋白质及淀粉的含量作为指标，利用因子分析法选出最优种子，再通过最优种子在三台机器中得到的三条近红外光谱求平均，得到标准红外光谱。

关键词：近红外光谱；因子分析法；谷物

引言

近红外光谱（NIR）分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术，已成功应用于食品、烟草、药品及化工等诸多行业产品的分析测定。近几年来，各种类型和不同用途的NIR仪器如雨后春笋般地涌现。目前，国内外有三十余个厂家在生产不同用途的近红外光谱仪，如通用型仪器、专用仪器和在线仪器等。仪器类型也各不相同，如按单色器和检测器分类，市场上存在的NIR光谱仪可分为滤光片型、光栅扫描型、傅立叶变换型（FT）、阵列检测型和声光调谐型（AOTF）等五类[1-3]。不同仪器波长分辨率有差异，仪器的稳定性，对测定的检测限、线性范围和对不同组成的物质的适应性都有差异。冯新泸等通过研究不同类型红外光谱仪器测定水中矿物油的比较，得出性能较好的OIL410型红外分光测油仪[4]。林新等分别应用两种不同型号近红外光谱仪对绿茶中水分含量进行定标建模，并对其进行了检验。结果表明，两种仪器所得到的模型定标效果均良好，预测精度高，都可用于实际检测，但InfraXact Lab型光谱仪得到的模型稳定性较强[5]。

1 问题提出

三台不同红外光谱仪（M5、MP5、MP6）因其工作原理不同，所以得出的近红外光谱略有差异，但对绝大多数谷物而言，仪器的工作原理不同产生的误差并不会影响实验结果，所以我们需要利用三台机器中每台机器得到的80个谷物的近红外光谱做分析，最终得到一条标准的红外光谱，题中给出了80个谷物的水分、油、蛋白质及淀粉的含量，在分析化学中，我们判断现有混合物样本的最优样本时[7～9]，通常会以其中各种物质的含量作为指标，所以我们以80个谷物的水分、油、蛋白质及淀粉的含量作为指标，利用因子分析法[6]选出最优种子，再利用最优种子在三台机器中得到的三条近红外光谱，得到标准红外光谱。

2 模型的建立

2.1 对原始数据进行标准化处理

4 结果分析

选出三个机器中第21个最优谷物，以1100-2498nm，间隔为2nm为横坐标，做出最优谷物的标准红外光谱图，如图1所示。

从图1中我们可以看出，三种机器对我们选出的最优谷物做的红外光谱图的走向基本相同，根据前面所说，仪器的工作原理不同产生的误差并不会影响实验整体结果，所以我们将这三个机器得出来的值做平均，即为该谷物的标准红外光谱，如图2所示。

图2中的绿线是三个机器21号谷物的标准差曲线，该线平滑无起伏，且随着波长增加逐渐减小，说明该方法得出的标准红外光谱曲线较优。

参考文献

[1]田地，金钦汉.近红外光谱仪器[J].分析仪器，2001（3）：39-42.

[2]冯新泸，史永刚.不同类型红外光谱仪器测定水中矿物油的比较[J].分析仪器，2000（4）：52-53.

[3]林新，牛智有，马爱丽.不同近红外光谱仪在绿茶水分检测应用中的比较研究[J].现代科学仪器，2008（3）：29-31.

[4]司守奎，孙兆亮.数学建模算法与应用（第二版）[M].国防工业出版社，2014.

[5]李慧.傅立叶变换近红外光谱技术测定传统豆制品品质的研究[D].西北农林科技大学，2008.

[6]张军，郑咏梅，王芳容，等.谷物近红外光谱分析中常用数据处理方法讨论[J].吉林大学学报，2003，21（1）：4-9.

[7]杨欣，贺浪冲，王娜，等.近红外漫反射光谱法测定阿奇霉素分散片的含量[J].中国抗生素杂志，2007（32）：9.

作者简介：顾皓昊（1994-），男，汉族，山西运城人，天津农学院计算机与信息工程学院2012级计算机科学与技术专业本科在读。