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现代分析仪器的应用

———红外光谱的应用

1前言

近红外光谱(NIR)是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。目前，大

约有50多个国家和地区开展了NIR的研究和应用工作，特别是一些发达国家表现

得尤为突出，这些国家拥有大量的各种类型的NIR分析仪器用于各行各业，有研

究型、专用型、便携型，还有直接安装在工业生产线的在线型分析仪。这些仪器

在农业、石化、制药、食品等领域都得到很好应用，并取得极好的社会和经济效

益。我国从上世纪80年代开始进行NIR技术的研究，主要侧重于农产品的品质

分析研究方面。从上世纪90年代中期，国内许多科研院所和大专院校开始积极研

发适合国内需要的NIR成套分析技术，并有多本专著出版，也有许多学者发表了

多篇有关NIR原理和应用的综述文章，为这项技术的普及作了大量工作，开创了

我国NIR研发和应用的崭新局面。近几年我国在仪器硬件、化学计量学软件、分

析模型建立以及实际应用等方面都有了长足发展，NIR分析技术已经应用于各个

领域。本文对我国NIR分析技术近10年来的研究与应用进展作了较为详细的综述，

并根据国际现状和国内实际情况，提出了今后我国NIR分析技术的发展方向。

2仪器硬件

NIR技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即近红外光谱仪、化学计

量学软件和应用模型的三位一体性，性能优异的近红外光谱仪是该技术的基础和

前提。目前，国际上NIR光谱仪的类型较多，按单色器分类，市场上的NIR光谱仪

可分为滤光片型、光栅色散型、傅立叶变换型(FT)和声光可调滤光器型(AOTF)

等4类。光栅色散型仪器又可分为扫描一单通道检测器和固定光路一阵列检测器

两种类型。除了采用单色器分光以外，也有仪器采用多种不同波长的发光二极管

(LED)作光源，即LED型近红外光谱仪。尽管我国NIR仪器硬件研制相对较晚，但

以上提到的六种类型NIR仪器，在我国都有相关单位进行研发。

3化学计量学方法研究与软件开发

3.1方法研究

在光谱预处理方面，将浓度向量参与到光谱预处理算法中是一种新的发展方

向，正交信号校正(OSC)和净分析信号(NAS)方法就是这类算法的代表。刘广军等

人详细介绍了5种OSC算法的原理，并对其进行了比较。王丽杰等人证明了这种方

法可以从复杂重叠光谱中提取净信号信息，滤除噪声，提高模型的预测能

力),281。将小波变换用于NIR光谱预处理是近几年来的研究热点我国在这一领，

域作了相当出色的研究工作。田高友等人将小波变换用于油品NIR光谱的去噪、

压缩和特征信息提取等，取得了较好的效果。邵学广等人将连续小波变化和

UVE,OSC、遗传算法(GA)等方法相结合，提出了一些用于NIR光谱预处理和波长筛

选混合方法，以及构建自适应小波滤波器来压缩近红外光谱数据李华北。和刘则

毅等人也采用小波变换对农产品、食品以及血液等样品的NIR光谱进行预处理。

除此之外，褶合变换、离散余弦变换和多元散射校正方法(MSc)都被用来处理近

红外光谱。

在波长选取方面，将相关系数方法用于选取波长范围已被广泛证明是有效

的。遗传算法是一种波长筛选的现代优化方法，针对不同测量对象，褚小立和王

宏等人分别采用遗传算法对NIR建模波长进行优化选择，不仅简化了模型，而且

增强了模型的预测能力。祝诗平等人基于遗传算法提出了NIR光谱区间的优化选

择方法，陈斌提出了将相关系数法与GA算法相结合的PLS建模波长筛选方法。

在比较不同定量和定性校正方法的优劣方面，我国的研究人员做了很多工

作。由于人工神经网络(ANN)具有突出的非线性映照能力，已发展成为NIR非线性

体系的重要定量和定性校正方法之一。齐小明等人对BP网络输人变量进行了研

究，认为用PLS得分作为ANN输人变量的校正模型具有更强的预测能力。林敏采用

离散余弦变换将NIR数据压缩作为BP网络的输人变量。汤彦丰将小波变换压缩后

的NIR数据作为BP网络的输人变量，对大黄分类以鉴别其真伪。史月华等人基于

PCR和ANN提出了一种混合算法—主成分回归残差神经网络方法。陈达等人也采

用相似的研究思路，提出了PLS与ANN的混合算法。乐斌将Boosting算法用于RBF

神经网络中，改善了RBF的回归性能。王国林提出了一种基于构造性算法的神经

网络集成方法。白英奎将PCA和线性神经