近红外光谱
近红外光谱波长范围
近红外光谱波长范围
稿子一
嗨，亲爱的朋友们！今天咱们来聊聊近红外光谱波长范围这个有点神秘又有趣的话题。
你知道吗？近红外光谱的波长范围大概在 780 纳米到 2500 纳米之间呢。
这就像是一个隐藏的魔法区间，有着好多神奇的用处。
比如说在农业领域，通过这个波长范围，可以检测农作物的水分含量、蛋白质含量啥的。
就好像给农作物做了一次超级详细的“体检”，农民伯伯们就能更好地照顾它们啦。
在制药行业也很厉害哦！能快速分析药品的成分和质量，保证咱们吃的药都是安全有效的。
还有食品检测，瞧瞧那些超市里的水果、肉类，说不定都经过了近红外光谱的检测，让咱们吃得放心。
这个波长范围就像一个小小的魔法世界，虽然我们看不见摸不着，但它却在默默地为我们的生活服务，是不是很神奇呀？
哎呀，一说起这个我就停不下来，真希望更多的人能了解近红外光谱波长范围的奇妙之处！
稿子二
嘿，小伙伴们！今天咱们来扯扯近红外光谱波长范围的那些事儿。
先来说说这个范围到底是啥，大概是 780 纳米到 2500 纳米哟。
想象一下，这个范围里的光线就像一群小精灵，在各种领域大显身手。
在化工行业，能帮助检测材料的纯度和成分，让生产出来的东西质量杠杠的。
对于石油行业也很重要呢，能分析石油产品的品质，让我们开车的时候更安心。
还有在纺织业，能判断布料的材质和质量，让我们穿上更舒服漂亮的衣服。
而且哦，在医学诊断中也有它的身影，比如检测人体组织的成分和健康状况。
近红外光谱波长范围虽然听起来有点专业，但是它真的和我们的生活息息相关，默默地为我们的生活增添便利和保障。
怎么样，是不是觉得这个看似深奥的东西其实也挺有趣的？。
光谱仪近红外
光谱仪近红外指的是一类光谱仪器，用于检测和分析近红外波段的光谱信息。
近红外波段通常包括700纳米到2500纳米的范围。
近红外光谱仪通过测量物质在近红外光波段的吸收、散射或透射等特性，获取样品的光谱数据，并进一步分析和解释。
近红外光谱具有许多应用领域，包括但不限于以下几个方面：
1.化学分析：近红外光谱仪可以用于化学成分分析、质量控制、反应动力学等方面的研究。
通过检测样品在近红外波段的吸收特性，可以识别和定量分析化合物的种类和含量。
2.农业和食品领域：近红外光谱仪可用于农作物和食品品质的分析。
例如，可以通过近红外光谱技术判断水果的成熟度、检测农产品中的营养成分、预测食品的新鲜度等。
3.药物和生物医学研究：近红外光谱可用于医药领域的药物分析和生物医学研究。
例如，可以通过近红外光谱检测药物的纯度、质量等；同时，在生物医学研究中，近红外光谱被用作非侵入性的、实时的生物体监测工具。
4.环境监测：近红外光谱仪可以用于水质、空气质量、土壤污染等环境领域的监测和分析，帮助评估环境中的污染物含量和类型。
近红外光谱仪的使用使得对物质的分析更加简便、高效、准确，广泛应用于科学研究、工业生产、环境监测等领域。
_近红外光谱解析实用指南_
_近红外光谱解析实用指南_近红外光谱解析是一种非常常用的分析技术，可用于定性和定量分析。
本指南旨在向读者介绍近红外光谱解析的基本原理、仪器设备、样品制备和数据分析方法。
一、基本原理近红外光谱是指在800至2500纳米波长范围内的光谱。
近红外光谱的原理是利用样品中分子振动和拉伸产生的光谱吸收特征来推测样品的成分和属性。
这些光谱特征是由于化学键振动、倾角、水合作用等引起的。
二、仪器设备近红外光谱仪是近红外光谱解析的关键设备。
现在市场上常见的仪器一般采用光栅技术，具有高分辨率和高精度。
仪器的重要参数包括光源、光路、检测器和光谱仪。
选择合适的仪器要考虑样品类型、分析要求和预算。
三、样品制备样品制备对于近红外光谱解析至关重要。
样品制备的目的是使样品以均匀、透明、薄膜形式呈现在仪器上。
常用的样品制备方法包括将样品粉碎后与固体粉末混合，或将液体样品稀释后滴在红外透明基底上。
四、数据分析方法近红外光谱解析的数据处理过程包括光谱校正、预处理、模型建立和模型验证等步骤。
首先，需进行光谱校正，如仪器平滑、波长校准和零点校准等。
接下来，进行样品的预处理，包括去噪、光谱标准化和特征选择等。
然后，构建合适的模型，可以采用主成分分析、偏最小二乘法或支持向量机等方法。
最后，进行模型验证和检验，评估模型的准确度和鲁棒性。
近红外光谱解析的应用非常广泛，涉及农业、食品、化学、药品、生物医学等领域。
它可以用于农产品质量检测、食品成分分析、药品质量控制等。
近红外光谱解析具有快速、非破坏性、准确度高等优点，因此备受研究者和工程师的青睐。
总结起来，近红外光谱解析是一种有效的分析技术，具有广泛的应用前景。
通过正确选择仪器设备，合理制备样品，以及采用科学的数据处理方法，可以实现准确、快速和可靠的分析结果。
希望本指南能够为读者提供有关近红外光谱解析的基本知识和实用指导。
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析是通过测量样品在近红外光谱范围内的吸收和散射特性来获取样品组成和质量信息的一种分析方法。
近红外光谱范围一般为780~2500纳米，其具有许多优点，如快速、
非破坏性、不需样品预处理等。
该方法是基于近红外光与物质发生相互作用的原理。
近红外光是指波长较长、能量较低的可见光和红外光之间的光谱范围，该范围内的光与样品中的化学键、官能团和分子振动等发生相互作用，在吸收、散射和透射等过程中产生特征性的光谱信号。
在近红外光谱分析中，首先需要对待测样品和标准样品进行光谱测量，获取它们的近红外光谱图。
然后，通过数学处理方法，建立样品的近红外光谱与其组成或质量参数之间的关系模型，这个模型通常使用光学模型或化学模型来描述。
常用的数学处理方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）和支持向量机（SVM）等。
这些方法可以提取光谱图中的特征信息，建立预测模型，并对新样品进行定性或定量分析。
通过近红外光谱分析，可以实现对物质成分、含量和性质等多个参数的快速、准确测定。
近年来，近红外光谱分析在农业、食品、医药、环境等领域得到广泛应用，为产品质量控制、过程监测和研发提供了有效的手段。
近红外光谱分析技术原理
近红外光谱分析技术原理
近红外光谱分析技术是一种无损的分析方法，通过测量样品在近红外区域（780-2500 nm）的吸收和散射光谱来获取样品的信息。
这一区域的光波长范围对于化学成分、结构和物理状态的信息具有很高的灵敏度。
近红外光谱分析技术基于样品中的化学键或官能团在近红外区域的振动和转动引起的光吸收现象。
每个化学物质都有其独特的光谱特征，因此可以通过比对样品的光谱和已知物质的光谱数据库来确定样品的成分和含量。
近红外光谱分析技术具有以下几个优点：首先，非破坏性，不需要对样品进行任何物理或化学处理；其次，快速性，一般只需几秒钟或几分钟即可获得结果；再次，可靠性，结果准确性高，对于复杂的样品也有很好的适应性。
具体实施近红外光谱分析技术时，首先需要采集样品的光谱数据。
通常使用近红外光谱仪来进行测量，该仪器会发出一束近红外光束，经过样品后，光束中吸收的光将被检测器接收并转换成电信号。
然后，通过对比已知物质的光谱库，将样品的光谱与库中的光谱进行匹配和比对，以确定样品的成分和含量。
在近红外光谱分析技术中，还需要进行预处理和数据分析。
由于样品中存在吸收、散射、漫反射等干扰，需要对光谱数据进行预处理，如去除噪声、背景光等。
然后，使用统计学和化学计量学方法对处理后的数据进行分析和建模，以提取出样品中的信息和特征。
近红外光谱分析技术在农业、食品、制药、环境监测等领域有广泛的应用。
比如，在农业领域，可以用于农产品质量检测、土壤分析、农药残留检测等；在食品领域，可以用于食品成分分析、真伪鉴别等；在制药领域，可以用于药物质量控制、成分鉴别等。
近红外光谱
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三、近红外光谱定量及定性分析
3.1近红外光谱的定量分析
3.2近红外光谱的定性分析
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3.1近红外光谱的定量分析
近红外光谱的定量分析就利用化学分析 数据和近红外光谱数据建立模型，确定 模型参数，然后以这个模型去定量预测 某些信息（如浓度）的方法。
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定量分析过程具体步骤如下：
1．选择足够多的且有代表性的样品组成校 正集； ２．通过现行标准方法测定校正模型样品 的组成或性质； ３．测定校正模型样品的近红外光谱；
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1.3近红外光谱分析技术的特点
1）分析速度快，测量过程大多可在1min 内完成。因此在日常分析中，包括了样 品准备等工作时间，在5min以内即可得 到数据。近红外光谱分析技术的另一个 特点是通过样品的一张光谱，可以测得 各种性质或组成。 2)适用的样品范围广，通过相应的测样器 件可以直接测量液体、固体、半固体和 胶状体等不同物态的样品光谱。
近红外光谱记录的是分子中单个化学键 的基频振动的倍频和合频信息，它常常 受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频 和合频的重叠主导，所以在近红外光谱 范围内，测量的主要是含氢基团X-H振动 的倍频和合频吸收。
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不同基团(如甲基、亚甲基、苯环等)或 同一基团在不同化学环境中的近红外吸 收波长与强度都有明显差别，NIR 光谱 具有丰富的结构和组成信息，非常适合 用于碳氢有机物质的组成与性质测量。 但在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对 较低，吸收带较宽且重叠严重。因此， 依靠传统的建立工作曲线方法进行定量 分析是十分困难的，化学计量学的发展 为这一问题的解决奠定了数学基础。
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虽然建立模型所使用的样本数目很有限， 但通过化学计量学处理得到的模型应具有 较强的普适性。对于建立模型所使用的校 正方法，视样品光谱与待分析的性质关系 不同而异，常用的有多元线性回归、主成 分回归、偏最小二乘法、人工神经网络和 拓扑方法等
近红外光谱分析原理
近红外光谱分析原理近红外光谱分析是一种常用的无损检测技术，通过测量样品在近红外光波段的吸收和反射特性，来分析和鉴定物质的成分和性质。
本文将详细介绍近红外光谱分析的原理及其应用。
一、原理概述近红外光波长范围通常被定义为从780纳米到2500纳米，相对于可见光波长而言，在这一范围内物质对光的吸收较小。
近红外光谱分析利用了样品在这一波长范围内的吸收特性，通过测量样品对不同波长光的吸收程度来确定样品的成分和性质。
二、光谱仪构成近红外光谱仪通常由光源、样品接口、分光器、检测器和数据处理系统等组成。
光源产生近红外光，样品接口将光传递到样品上，并接收样品反射或透射的光信号。
分光器将光信号按照波长进行分离，并送入检测器进行信号检测。
最后，数据处理系统对检测到的光谱信号进行处理和分析。
三、样品制备近红外光谱分析的样品制备通常较为简单，大部分样品可以直接使用而无需特殊处理。
对于液体样品，可以直接放入透明的试剂盒或玻璃杯中进行测量；对于固体样品，通常需研磨成粉末或制备成透明的薄片，以确保光线可以透过样品进行测量。
四、光谱采集与分析光谱采集是近红外光谱分析的核心步骤，通过扫描一定波长范围内的光信号，得到样品在每个波长下的吸收光谱。
光谱分析可以通过两种方式进行：定性分析和定量分析。
定性分析通过与已知光谱库进行比对，判断样品的成分和特征。
光谱库中包含了不同物质的已知光谱特征，在采集到的光谱与光谱库进行匹配后，可以确定样品中是否含有特定物质。
定量分析则是通过建立样品的光谱特征与样品成分之间的数学模型，来估计或测定样品中的化学成分含量。
通常使用统计学方法和化学计量学模型进行定量分析。
五、应用领域近红外光谱分析在许多领域中得到广泛的应用。
例如，在农业中，可以通过近红外光谱分析检测农产品中的水分、蛋白质、糖分等成分，用于判断产品的质量和品种；在药品制造中，可以利用近红外光谱分析检测药品中的有效成分含量，用于质量控制；在环境监测中，可以通过近红外光谱分析检测土壤和水体中的污染物含量，用于环境保护等。
近红外光谱的原理及应用
近红外光谱的原理及应用前言近红外光谱是一种非破坏性的分析技术，被广泛应用于物质组分的测定、质量控制和环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱的原理及其在不同领域的应用。
一、近红外光谱的原理近红外光谱是指在波长范围为700 nm到2500 nm之间的光线所显示的谱图。
其原理基于物质吸收、散射和反射的特性。
近红外光谱仪通过收集样品对近红外光的吸收、散射或反射来获得样品的光谱信息。
其原理可简单总结为以下几个步骤：1.光源发出宽谱带光线，经过透镜或光纤导入光谱仪中。
2.经过光栅或棱镜的分光作用，将光线分解成不同波长的光，形成光谱。
3.样品与光谱仪中的探测器之间形成一个封闭的光学系统。
4.样品与光线相互作用，发生吸收、散射或反射。
这些相互作用引起光强度的变化。
5.光谱仪中的探测器记录这种光强度的变化，从而得到样品的光谱图。
二、近红外光谱的应用近红外光谱因其快速、非破坏性和高效的特点，在许多领域都有广泛的应用。
以下是近红外光谱在不同领域的应用示例：1. 食品行业•食品成分分析：近红外光谱可以用于分析食品中的脂肪、蛋白质、糖类等成分的含量，从而用于质量控制和产品检测。
这种非破坏性的分析方法可以避免传统化学分析所需的样品处理和分解过程。
•食品质量检测：通过比对样品近红外光谱与标准样品的光谱，可以检测食品中的变质程度、添加剂是否合格等质量指标。
2. 化工行业•原料组分分析：近红外光谱可以用于化工原料的成分分析，通过建立光谱与成分之间的关系模型，可以快速准确地确定原料的组分及其含量。
•反应过程监测：近红外光谱可以在线监测化工反应过程中的物质变化，实时掌握反应过程的动态信息，从而进行优化和调控。
3. 医药领域•药品质量控制：近红外光谱可以用于药品质量的快速检测和分析。
通过建立药品光谱与其成分、含量之间的关系模型，可以对药品进行快速准确的质量控制。
•药物研发：近红外光谱可以用于药物研发过程中的原料药分析、反应过程监测等，加快药物研发的速度和效率。
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近红外光谱在果蔬品质无损检测中的应用研究进展摘要本论文介绍了近红外光谱无损检测机理，近红外光谱在果实品质的定量分析和定性分析的研究概况，并对近红外光谱对果实品质无损检测存在问题及前景做了简单的分析。
关键词无损检测；近红外光谱；内部品质；果蔬1 引言1.1 果蔬无损检测研究概况果蔬品质主要是指果蔬形态、颜色、密度、硬度以及含糖量、水分、酸度、病变等。
果蔬品质检测技术作为保障果蔬质量、提升产品市场竞争力的一种手段，可以分为有损检测和无损检测两种。
有损检测一般需要借助传统的化学分析测定方法或是现代仪器分析方法( 如高效液相色谱分析、气相色谱分析、质谱分析等) ，测定过程比较烦琐、人力物力耗费大、检测成本非常高。
无损检测又称为非破坏性检测，是利用果蔬的物理性质，如力学性质、热学性质、电学性质、光学性质和声学性质等，在获取样品信息的同时保证了样品的完整性，检测速度较传统的化学方法迅速，且能有效地判断出从外观无法获得的样品内部品质信息。
目前，果蔬品质与安全的无损检测技术主要包括: 光谱分析技术、光谱成像技术、机器视觉技术、介电特性检测技术、声学特性及超声波检测技术、力学检测技术、核磁共振检测技术、生物传感器技术、电子鼻与电子舌技术等等。
针对不同的检测对象和检测指标，这些无损检测技术各具优势。
1.2 近红外光谱无损检测研究概况近红外光谱分析( Near Infrared Spectroscopy，NIR) 技术是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一，以其快速、简便、高效等优势已被人们认识和接受，并且其应用范围也由谷物、饲料扩展到食品和果蔬等领域。
水果是重要的农产品,消费者在选购水果时对于内部品质如口感、糖度和酸度等极为看重。
而近红外光谱分析技术将其用于水果内部品质检测具有快速、非破坏性、无需前处理以及多组分同时定量分析、测试等优势，在果蔬的品质检测方面有独特的优势，而且其易实现在线分析及检测，极适合于果蔬生长或是加工过程中的实时分析。
因此在果蔬的无损检测研究领域中，近红外光谱研究最多，也最具前景。
1.3 本论文研究的目的意义本论文将首先介绍近红外光谱无损检测机理，然后按照定量分析和定性分析的方式分类，分别介绍近红外光谱在果实品质的定量分析和定性分析概况，最后简单的谈一下近红外光谱对果实品质无损检测存在问题及前景分析。
期望能通过本论文能理清近红外光谱在果蔬品质无损检测的研究概况，为今后的研究及应用开发提供一定的理论参考！2 近红外光谱检测原理当一束光照到物体上时，部分入射光被表面反射，其余的光进入物体中。
进入物体中的光有一部分被物体吸收，有一部分被反射回表面，只有少部分光透过物料，被物体吸收的光有一部分可能转变成另一种形式的射线，如荧光和延迟发光等，因此反射、吸收、透射和发光等构成了物料的光学特性，这些射线能量的大小与物体的特性及入射能大小有关，因此测定物体的这些光学特性即可了解物体的其他特性。
光谱分析技术就是利用物体不同光学特性所对应的特征光谱研究物质结构或测定化学成分的方法，目前在果蔬品质与安全检测中最常用的无损光谱分析技术类型主要是近红外光谱(Near infrared spectroscopy，NIRS) 分析。
近红外光谱分析法是一种吸收光谱分析法。
近红外光是指波长介于可见光和中红外光之间的电磁波，美国材料检测协会定义的近红外光谱区域的波长为780～2526nm(波数12820～3959cm－1)；近红外区域的主要光谱信息来源于—CH、—NH和—OH等含氢基团的倍频与合频吸收，因此，绝大多数的化学和生物化学样品在NIR区域均有相应的吸收带，通过这些吸收信息即可以对样品进行定性或定量分析。
物质在NIR区域的吸收强度只有在中红外区基频吸收的1%～10%，吸收强度小的特点使得NIR可用于直接分析强吸收的样品(如对光线散射性极强的样品如匀浆、悬浮液、糊状和粉末等)。
NIR光谱中除了包含样品的化学组成信息外，还包含样品的物理信息，如颗粒度等。
近红外光谱定性分析则通过区分同类物质或不同类物质在近红外光谱或其压缩变量组成的多维空间中的分布，考察未知样品的光谱是否位于某类物质所在空间。
近红外光谱仪的光谱响应范围很大程度上取决于检测器，通常基于CCD阵列检测器的光谱仪检测范围含可见光波段，因而当检测器的检测范围涵盖可见光波段时，可称之为可见/近红外光谱分析。
近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,简称NIRS)分析技术是一种间接测量技术。
它运用化学计量学方法建立校正模型,从而实现对未知样品的定性或者定量分析。
主要步骤包括:选择有代表性的样品,并测量其近红外光谱；采用标准或认可的参考方法测定所关心的组分或性质数据；利用测得的光谱和基础数据,用适当的化学计量方法建立校正模型,在光谱与基础数据关联前,为减轻甚至消除各种因素对光谱的干扰,需要采用合适的方法对光谱进行预处理；未知样品组分或性质的测定。
在对未知样品测定时,根据测定的光谱和校正模型的适用性,确定建立的校正模型是否适合对未知样品进行测定,如适合,则测定的结果符合模型允许的误差要求,否则只能提供参考性数据。
3 近红外光谱在果实品质的定量分析概况3.1 糖度测定糖度(Sugar content，SC) 或可溶性固形物含量( Soluble solids content，SSC) 预测依旧是内部品质检测研究的热点，其次是酸度和坚实度，虽然检测结果因仪器、品种、建模方法差异等不甚相同，总体而言糖度的预测结果相对较好；除了这几个常规指标外，有部分研究结合其他仪器分析方法( 如高效液相色谱分析等) 开展了成分糖( 如果糖、蔗糖、葡萄糖) 和成分酸( 如苹果酸、柠檬酸) 的检测，也有部分研究尝试开展了针对检测对象的特殊指标检测，如杏和香蕉中的类胡萝卜素、葡萄中的单宁和糖化香气化合物、蓝莓中的花青素和黄酮类物质、橄榄中含油量、西红柿中的番茄红素等。
卢家炯对李子的糖度在1100～2500nm 范围内进行了近红外光谱分析。
其分析结果表明，采用8个波长的定标方程精度最高。
周文超等研究表明在波段在550nm-900nm范围，用PLS建立的赣南柑橘糖度模型预测精度高，其相关系数和预测均方根误差分别为0.9032和0.2421.3.2 酸度测定水果的酸度值是水果风味的重要指标，测量柑橘的酸度实际上是测量游离酸的含量，游离酸在850nm，900nm处存在吸收峰，但其浓度为0.4% ～1.7%，与糖含量相比较低，难以准确测量。
刘燕德利用近红外漫反射光谱测定法获取了完整雪梨的近红外光谱(12 500～4 000cm-1) ，采用多元校正算法偏最小二乘法( PLS)方法，选取不同的波段范围对漫反射光谱进行有效信息提取和分析，得出校正模型的预测精度在5 452～12285cm-1波段范围内，最佳主因子数为7时，雪青梨总酸的预测精度最好，其预测集的相关系数达到了0．79，预测标准偏差为0．0186。
3.3 硬度测定水果硬度定量分析。
朱伟兴的研究利用联合区间偏最小二乘法( PLS)从梨的近红外全光谱中筛选出几个有效的特征光谱区域，然后再通过遗传算法( genetic algorithms，GA) 从这些特征光谱区域中筛选出与梨硬度相关的有效变量来建立PLS模型，这样大大降低了近红外区域内的冗余信息，并减少了大量与梨硬度不相关的噪声信息，提高了预测模型的精度.4 近红外光谱在果实品质的定性分析概况4.1 果实缺陷检测Teerachaichayut等应用短波近红外(波长640～980nm)透射光谱预测山竹果实的半透明果肉缺陷情况，研究确定了最佳的光谱采集条件，留一交互验证判别分析结果的最佳分类精度为92%，不过也指出，硬质果皮缺陷对检测有一定影响。
Xing等提出了一种基于苹果组织弹性模量的软化指数进行苹果损伤检测的方法，采用德国Carl Zeiss公司的Corona光谱仪(波长400～1700nm)获取光谱信息，用偏最小二乘回归模型预测E-弹性模量，然后计算苹果表面感兴趣区域的软化指数来判别完好果和损伤果，判别正确率达到95%以上。
Fu等比较了透射和漫反射两种可见/近红外光谱检测模式对梨内部褐心缺陷的检测效果，研究采用的3种检测器的光谱范围分别为400～1028nm、670～1110nm、800～2630nm，判别分析模型预测结果显示，在水果柄蒂轴水平放置方位下获得的透射光谱的分类正确率最高，达到92%。
Shenderey等研制了一种动态的光谱检测装置用于检测苹果的内部霉心，装置采用Ocean Optics公司的USB2000微型光谱仪(波长400～1000nm)，光谱采集后将样品切开，分别计算发霉区域面积和总截面面积，然后采用PLSR和典型判别分析方法对苹果霉心进行鉴别分析，对完好果的判别正确率为92%，对腐烂值为30%的缺陷果的判别正确率为100%。
Magwaza等研究了采自不同冠层的柑橘果皮缺陷的可见/近红外光谱预测潜力，样品采集完光谱后被置于8℃下储藏8周，然后进行理化指标分析(包括果皮缺陷、颜色指数、果皮干物质、果皮糖类等)，虽然直接用光谱进行果皮缺陷的检测因样品问题(校正集和预测集样品中有相当大比例的样品没有缺陷)难以实现，但光谱信息与果皮生化属性间的高相关性显示，该技术还是可以用于判断柑橘是否容易产生果皮缺陷。
通过这些研究可以发现，可见/近红外光谱在果蔬内部和表面缺陷的鉴别中具有很大潜力，透射光谱更适宜于内部缺陷的检测，漫反射光谱可以对表面或近表面的缺陷进行有效鉴别。
王敏在不受表面颜色影响的近红外区域可以检测损伤果的表面损伤程度。
桃的腐烂和冲击损伤果在近红外800～ 940nm 和1140～ 1400nm区域内的置信极限差为10%以上，压伤为5%，即在此区间可以检测出3种损伤。
梨在800～1000nm区间内，腐烂、擦伤、刺伤的置信极限差为10%以上，可以进行检测。
腐烂柿在600～1350nm、伤痕柿650～900nm置信极限差为10%以上，在900～1100nm内为5%以上。
因此在800～1100nm范围内，可以检测腐烂和伤痕柿。
由以上分析可以得出，在800～900nm近红外区域内，可以对多种水果进行损伤果的检测。
4.2 成熟度或品质分析Guidetti等使用AvaSpec-2048便携式光谱仪( Avantes，Eerbeek，Netherlands) ，采用PLS-DA方法进行葡萄的成熟度分类分析，通过对潜变量的旋转投影，将葡萄的光谱(波长450～980nm)按糖、酸度差异分成两组，基于SSC 的分类正确率为89%，基于酸度的分类正确率为83%。
Zou等用5 150、6630、8300 和4010 cm－1这4个波数的吸光度所建立的多元线性回归模型计算苹果的糖度，然后将苹果按糖度大于等于13°Brix 和小于13°Brix 分成2个等级，分类正确率达到83%。