近红外光谱检测技术及应用
近红外光谱分析的原理技术与应用
近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。
2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。
近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。
光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。
其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。
光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。
分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。
数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。
预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。
近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。
•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。
•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。
•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展一、本文概述近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种基于物质对近红外光的吸收和散射特性的分析技术。
近年来，随着光谱仪器设备的不断改进和计算机技术的飞速发展，现代近红外光谱技术在分析化学、生物医学、农业食品等领域的应用日益广泛。
本文旨在综述现代近红外光谱技术的最新进展，特别是在仪器设备、数据处理方法、化学计量学以及应用领域的最新发展。
文章首先介绍了近红外光谱的基本原理和技术特点，然后重点论述了现代近红外光谱技术在不同领域的应用实例和取得的成果，最后展望了未来发展方向和潜在应用前景。
通过本文的阐述，旨在为读者提供一个全面、深入的现代近红外光谱技术及应用进展的概述。
二、现代近红外光谱技术的理论基础现代近红外光谱技术，作为一种高效、无损的分析手段，其理论基础源自电磁辐射与物质相互作用的原理。
近红外光谱区域通常是指波长在780 nm至2500 nm范围内的电磁波，其能量恰好对应于分子振动和转动能级间的跃迁。
因此，当近红外光通过物质时，分子中的化学键和官能团会吸收特定波长的光，产生振动和转动跃迁，从而形成独特的光谱。
现代近红外光谱技术的理论基础主要包括量子力学、分子振动理论和光谱学原理。
量子力学为近红外光谱提供了分子内部电子状态和行为的基本描述，而分子振动理论则详细阐述了分子在不同能级间的跃迁过程。
光谱学原理则将这些理论应用于实际的光谱测量和分析中，通过测量物质对近红外光的吸收、反射或透射特性，来获取物质的结构和组成信息。
现代近红外光谱技术还涉及到光谱预处理、化学计量学方法以及光谱解析等多个方面。
光谱预处理包括平滑、去噪、归一化等步骤，旨在提高光谱的质量和稳定性。
化学计量学方法则通过多元统计分析、机器学习等手段，实现对光谱数据的深入挖掘和信息提取。
光谱解析则依赖于专业的光谱数据库和算法，对光谱进行定性和定量分析，从而确定物质中的成分和含量。
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展近红外光谱技术是一种快速、高效、无损的分析技术，广泛应用于化学、食品、药物等领域。
尤其是随着科学技术的发展，现代近红外光谱技术在样品制备、光谱采集、数据处理等方面都有了显著的提升，极大地扩展了近红外光谱技术的应用范围。
近红外光谱是指介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围为700-2500nm。
现代近红外光谱技术利用近红外光子的能量和量子力学中的跃迁原理，通过对样品进行照射，使样品中的分子吸收近红外光子的能量后从基态跃迁到激发态，再返回基态时发出特征光谱。
通过对特征光谱进行定性和定量分析，可以获取样品的组成、结构和性质等信息。
化学分析：现代近红外光谱技术在化学分析领域的应用主要体现在有机物和无机物的定性和定量分析上。
例如，利用近红外光谱技术对石油样品进行定性和定量分析，可以有效地识别石油中的不同组分，同时也可以对石油中的含硫量、含氮量等进行快速准确的测定。
食品质量检测：在食品质量检测方面，现代近红外光谱技术可以用于食品成分分析、食品质量评估和食品掺假检测等。
例如，利用近红外光谱技术对奶粉进行检测，可以快速准确地检测出奶粉中的蛋白质、脂肪、糖等主要成分的含量。
药物研究：现代近红外光谱技术在药物研究方面的应用主要体现在药物成分分析、药物代谢研究和药物疗效评估等方面。
例如，利用近红外光谱技术对中药材进行检测，可以快速准确地测定中药材中的有效成分含量，为中药材的质量控制提供了一种有效的手段。
近年来，现代近红外光谱技术在国内外都取得了显著的研究进展。
在国内，中国科学院上海药物研究所利用近红外光谱技术对中药材进行有效成分的快速检测，取得了重要的成果。
国内的一些高校和研究机构也在近红外光谱技术的研究和应用方面开展了大量的工作，推动了近红外光谱技术的发展。
在国外，近红外光谱技术已经成为药物研发和食品质量检测的重要手段。
例如，荷兰的菲利普公司成功开发出了一款基于近红外光谱技术的药物代谢研究仪器，可以为新药的开发和疗效评估提供快速准确的数据支持。
近红外高光谱的原理及应用
近红外高光谱的原理及应用一、近红外高光谱简介近红外高光谱技术是一种基于近红外光谱的分析方法，利用近红外光谱的吸收和散射特性来获取样品的丰富信息。
近红外光谱在无损检测、质量控制、农业、食品安全等领域具有广泛的应用。
二、近红外高光谱原理近红外光谱的原理基于样品对近红外辐射的吸收和散射特性。
近红外光谱范围通常为700～2500nm，这个范围内的光与物质发生吸收反应，从而形成独特的光谱图像。
通过对光谱图像的分析，可以获得样品的物理性质、化学组成、结构信息等。
三、近红外高光谱的应用领域1.农业–土壤分析：通过分析土壤中的光谱特征，可以评估土壤质量、含水量、养分含量等，为农业生产提供科学依据。
–作物识别：利用作物近红外光谱的差异，可以实现作物种类、生长状态、病虫害诊断等。
–水质监测：通过检测水体中的近红外光谱，可以实时监测水体的污染程度、溶解氧含量等，为水质治理提供参考。
2.医疗–疾病诊断：近红外光谱可以用于血液、组织等生物样品的分析，辅助医生进行疾病的早期诊断和监测。
–药物研发：通过近红外光谱的分析，可以研究药物的吸收、代谢等特性，为药物研发提供重要信息。
3.环境监测–大气污染监测：利用近红外光谱对大气中的颗粒物、气体进行分析，可以实时监测大气污染物的浓度、来源等。
–土壤污染评估：通过近红外光谱的测试，可以评估土壤中的有害物质含量，为土壤治理和修复提供数据支持。
4.食品安全–农产品质量检测：通过近红外光谱技术，可以快速检测农产品中的毒素、营养成分等，保障食品安全。
–食品成分分析：利用近红外光谱的特性，可以分析食品中的糖分、蛋白质、脂肪等成分含量，为食品加工和质量控制提供依据。
四、近红外高光谱的优势和挑战优势•无损检测：近红外光谱可以在无需破坏样品的情况下获取样品的信息，非常适用于无损检测。
•高分辨率：近红外光谱技术具有较高的分辨率，可以提取样品的细微变化，提高分析的准确性。
•快速便捷：近红外光谱的测试速度较快，可以实时监测和分析样品。
探析近红外光谱分析技术在食品检测中的应用
探析近红外光谱分析技术在食品检测中的应用近红外光谱分析技术是一种非破坏性的、快速而准确的分析方法，已经被广泛应用于食品检测中。
下面将以1000字的篇幅，从原理、方法和应用等方面进行探析。
近红外光谱分析技术是基于分子振动和转动的原理进行分析的。
近红外光谱的波长范围一般在750-2500纳米之间，这个范围内的光能正好能使样品中的分子发生振动和转动。
通过测量样品在不同波长下吸收和散射的光谱，可以得到样品中不同成分的特征信息，从而实现对样品进行快速和准确的检测。
近红外光谱分析技术的方法主要包括透射光谱法和反射光谱法。
透射光谱法是将近红外光通过样品后测量透过的光谱，适用于透明样品和溶液等。
反射光谱法是将近红外光照射到样品上，测量反射的光谱，适用于非透明样品和固体等。
这两种方法都能够得到样品中的光谱信息，但根据样品的不同特点选择合适的方法。
近红外光谱分析技术在食品检测中有广泛的应用。
在食品的原料鉴定和成分检测方面，近红外光谱分析技术具有快速和准确的优势。
在粮食和谷物的检测中，可以通过近红外光谱分析技术来判断谷物的含水量、蛋白质含量、油脂含量等重要参数，从而保证食品的质量和安全性。
在食品加工过程中的在线检测中，近红外光谱分析技术也发挥着重要作用。
传统的食品检测方法需要取样、制备和送样到实验室进行分析，耗时且操作复杂。
而近红外光谱分析技术可以通过在线检测的方式，实时监控食品加工过程中的各种参数，比如水分、温度、酸度等，及时发现潜在的问题，并进行调整，确保食品的质量。
近红外光谱分析技术还可以应用于食品质量判定和真伪鉴定。
每种食品都有其独特的化学特征，这些特征通过近红外光谱的分析可以得到。
可以建立食品近红外光谱数据库，并利用模型识别食品的真伪和质量。
可以通过近红外光谱来判断食用油是否掺假、奶制品是否添加了甜味剂等。
近红外光谱分析技术广泛应用于食品检测中，可实现快速、准确、非破坏性的分析，提高了食品检测的效率和质量。
近红外光谱技术的原理和应用领域
近红外光谱技术的原理和应用领域近红外（NIR）光谱技术是一种非常重要的分析技术，它在许多领域中都有着广泛的应用。
本文将介绍近红外光谱技术的原理以及一些常见的应用领域。
首先，让我们来了解一下近红外光谱技术的原理。
近红外光谱在波长范围为700-2500纳米之间，可以通过光的吸收和散射来探测分子的特征。
每个分子都有特定的吸收光谱，通过分析样品与光的相互作用，可以获取样品组分的信息。
近红外光谱技术有许多应用领域。
其中，食品安全检测是一个重要的应用领域。
通过近红外光谱分析，可以快速准确地检测食品中的有害物质，如农药残留和重金属污染。
这种技术可以在食品加工过程中迅速检测出问题，确保食品的质量和安全。
此外，近红外光谱技术还广泛应用于制药行业。
在药物研发和生产过程中，近红外光谱可以用来分析原料药和药物包装材料的质量。
通过检测样品的特征光谱，可以及时发现并解决质量问题，确保药物的安全和有效性。
近红外光谱技术在农业领域也有着重要的应用。
例如，农作物的生长和发育状态可以通过近红外光谱来监测和评估。
通过分析植物的叶片光谱特征，可以及时了解植物的健康状况，从而进行精细化管理，提高农作物的产量和质量。
此外，近红外光谱技术在环境监测和污染治理中也有着广泛的应用。
例如，在水质监测中，可以通过分析水样的近红外光谱特征来检测水中的有机污染物和重金属。
这种技术具有快速、准确和非破坏性的特点，可以为环境保护工作提供有力的支持。
此外，近红外光谱技术还被广泛应用于化学和材料研究领域。
通过分析物质的近红外光谱特征，可以了解物质的结构和性质。
这对于新材料的研发以及物质的表征和鉴定具有重要意义。
总之，近红外光谱技术具有非常广泛的应用领域。
通过分析样品的近红外光谱特征，可以获取样品的组分和性质信息，从而实现快速、准确和非破坏性的分析。
该技术在食品安全、制药、农业和环境保护等领域中发挥着重要作用，为不同行业的发展和创新提供了有力支持。
随着科技的不断进步，相信近红外光谱技术的应用领域还将不断扩大，为人们带来更多的便利和利益。
近红外光谱技术的应用及前景
近红外光谱技术的应用及前景光谱学是一种分析物质组成与结构的重要科技手段。
在科学、工业和医学等领域都有广泛的应用。
其中，红外光谱技术是目前应用最广泛的一种光谱学技术之一。
而在红外光谱技术中，近红外光谱技术也日渐受到人们的重视，被广泛应用于许多领域，比如农业、食品加工、制药、医疗等。
接下来，本文将探讨近红外光谱技术的应用及前景。
一、近红外光谱技术的基本原理近红外光谱技术是通过红外光经过样品后，检测其吸收光谱来确定物质组成的一种分析方法。
它与通常的红外光谱技术相似，但其工作波长范围略有不同。
近红外光谱技术所使用的工作波长范围一般为800-2500纳米，而在这个波段内，物质的光学吸收一般是由化学键振动和分子的二次振动引起的。
实际应用中，通过近红外光谱技术得到的光谱可以被用作定量分析或者鉴定过程中的指纹图谱。
这些光谱信息可以通过一系列数学统计学方法进行分析，用来研究样本中的结构和成分。
二、近红外光谱技术的应用近红外光谱技术被广泛应用于农业、制造业、食品加工、制药、医疗等行业。
下面将分别探讨这些应用场景。
1. 农业在农业中，近红外光谱技术被用来分析土壤质量、农作物的成分、动物饲料的成分等。
例如，利用近红外光谱技术，可以准确测量肉类和饲料中的蛋白质、脂肪和纤维素含量，帮助农民更好地调整饮食和生产方式。
2. 制造业在制造业中，近红外光谱技术可以作为一种无损检测方法，可以检测所需物料的成分、质量和其它属性，从而提高制造过程的质量和效率。
例如，在造纸厂，可以使用近红外光谱技术检测纸浆的厚度和纤维质量，使生产过程更加精确和高效。
3. 食品加工在食品加工业中，近红外光谱技术可以被用来检测食品中的成分、营养物质和质量。
例如，人们可以通过近红外光谱技术来检测牛奶中的脂肪、蛋白质和酸度等指标，这可以帮助从生产商到消费者有效地管理食品和营养素。
4. 制药在制药领域，近红外光谱技术可以被用来检测和定量化药物中的成分。
这项技术可以在制造过程中进行无损检测，从而提高药物的质量和成分的纯度。
近红外光谱技术在农产品检测中的应用研究
近红外光谱技术在农产品检测中的应用研究近年来，随着科技的不断发展，近红外光谱技术在农业领域得到广泛应用，尤其是在农产品检测方面，其应用前景十分广阔。
本文将详细探讨近红外光谱技术在农产品检测中的应用研究。
一、近红外光谱技术的基本原理及优势近红外光谱技术是一种新兴的非破坏性分析技术，它的原理是通过对农产品样品的近红外光谱信号进行分析，得出样品的各项指标，如水分、蛋白质、脂肪酸等。
相比传统分析方法，近红外光谱技术有以下优势：1. 非破坏性分析。
传统分析方法往往需要对样品进行破坏性分析，而近红外光谱技术则可以对样品进行非破坏性测试，对样品的品质和数量不会造成影响。
2. 高效快速。
传统分析方法需要多次反复测试，而近红外光谱技术仅需要一次测试即可得出多项指标，大大提高了检测效率。
3. 实时性强。
近红外光谱技术能够迅速获取样品的多项指标结果，使得实时监测成为可能。
二、近红外光谱技术在农产品检测中的应用近红外光谱技术在农产品检测中应用广泛，主要包括以下几个方面：1. 农产品品质检测近红外光谱技术可以用于农产品品质的检测。
通过测试近红外光谱，可以得出农产品的水分含量、糖含量、蛋白质含量、氨基酸含量、脂肪含量等指标，从而评估农产品的品质。
2. 农产品真伪鉴别近红外光谱技术可以用于农产品真伪鉴别。
通过测试农产品的近红外光谱，可以分析得到其指纹图谱，进而将其与已知真伪样品进行比对，从而实现农产品真伪鉴别的目的。
3. 农产品安全检测近红外光谱技术可以用于农产品安全检测。
例如，可以检测水果、蔬菜中的农药残留量，检测肉类、乳类中的抗生素残留量，检测粮食中的霉菌毒素等有害物质。
三、近红外光谱技术在农产品检测中的应用案例1. 水稻品质检测将近红外光谱技术应用于水稻品质检测中，可以为水稻的质量评估和产品区分提供可靠的技术支持。
据相关研究表明，通过分析水稻的近红外光谱，可以得到水稻的外观品质、储存期、硬度等多项指标。
2. 果蔬真伪鉴别近红外光谱技术可以用于果蔬的真伪鉴别。
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• DeTar 等(2007)利用高光谱估算棉花的植被 指数；
• Dirk等2005年利用光谱成像估算小麦叶绿素 含量；
• Sui等(2004)利用光谱成像估算棉花的氮素含 量；
• Borhan 等（2005）利用光谱成像估算土豆 叶片的叶绿素和氮素含量。
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• 李民赞等(2005)在对 温室栽培黄瓜分析 的基础上，提出了 利用规一化颜色指 数（NDCI）诊断温 室作物长势的模型， 并在NDCI基础上， 开发了基于光导纤 维的温室作物长势 监测仪。
凹 面 反 射 镜 时域函数 样品出口
检测器
频域函数
凹面反射镜
迈克逊干涉仪结构原理图
1 概述（1）
红外光谱属于分子振动光谱。 当样品受到频率连续变化的红外光照射时，分
子吸收了某些频率的辐射，并使得这些吸收区域 的透射光强度减弱。
记录红外光的百分透射比与波长关系的曲线， 即为红外光谱，所以又称之为红外吸收光谱。
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红外－拉曼
3 红外吸收产生的原理（1）
红外光的能量： 与一般的电磁波一样，红外光亦具有波粒二像性：
既是一种振动波，又是一种高速运动的粒子流。 其波长表示为波数的形式 ＝1/（cm） ＝ 104/ （m） 所具有的能量为： E＝hc/ ＝ hc
红外光所具有的能量正好相当于分子（化学键） 的不同能量状态之间的能量差异。因此才会发生对红 外光的吸收效应。
主要为OH，NH（亚氨基 ），CH（碳-氢极性共价键）的倍频吸
收. 中红外：2.5―25μm，4000―400cm-1
主要为分子振动，伴随振动吸收 远红外：25―1000μm，400―10cm-1
主要为分子的转动吸收 其中，中红外区是研究的最多、最深的区域，一般所说的红外光谱就是指中红 外区的红外吸收光谱。
16
水果可见-近红外光检测系统
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1.2 在植物信息检测中的应用
• 植被的反射光谱特征主要由叶片中的叶肉 细胞、叶绿素、水分含量和其他生物化学 成份对光线的吸收和反射形成的，在不同 波段，植被的反射光谱曲线具有不同的形 态特征，它是物体表面粒子结构、粒子尺 度、粒子的光学性质、入射光波长等参数 的函数。国内外相关学者做了大量的研究。
透射光谱糖度检测
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• Schmilovitch Ze’ev 等(2000)利用近红外光反射技术和多 元统计分析(MLR)， 主成分分析(PCA)和偏最小二乘法 (PLS)，检测芒果的可溶性固形物含量、酸度和果肉硬度， MLR 分析的相关系数分别为 0.92，0.61，0.82。
水果内部品质近红外光检测系统
近红外光谱检测技术及应用
内容
近红外光谱检测技术在农业中的应用 近红外光谱检测技术在食品工业中的应用 近红外光谱检测技术在其他行业中的应用
2
傅立叶变换红外吸收光谱仪（FI-IR）
光源
可移动镜M1
迈克尔逊干涉仪
干涉图
吸收池 检测器
傅里叶变换
红外吸收光谱 图
3
数据处理 仪器控制
固
定
镜
分光板
M
2
样品入口
• 引入成本低的光学系统以及对检测进程和 装置设计的改善， 以期提高系统的稳定性。
22
夏贺元康小组进行牛奶在线检测示意图
23
应用 ASD便携光谱仪检测肉类品质示意图
24
• 李庆波等（2002）研 究了采用近红外光谱 技术检测牛奶中主要 成分。
• 刘蓉等（2005）综合 利用半数重采样法和 最小半球体积法对牛 奶成分测量的近红外 光谱进行了奇异点的 剔除实验。
11
水果糖度和有效酸度近红外光在线检测示意图
12
• Dull 等 (1989)利用近红外光 880nm和 913nm 两个波长的单色光检测甜瓜和哈蜜瓜的可活 性固形物含量
漫反射水果检测原理简图
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• Kawano 等(1992)利用近红外光光进行温州 蜜柑的透射光谱糖度检测，光谱范围为 680-1235nm，并采用多元线性回归(MLR)和 二次微分光谱建模，得出 r＝0.989的结论。
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红外－拉曼
1 概述（2）
红外光谱英文为 Infrared Spectrometry (IR)
样品吸收红外辐射的主要原因是： 分子中的化学键
因此, IR可用于鉴别化合物中的化学键类型，可对分子结构进行推测。既 适用于结晶质物质，也适用于非晶质物质。
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温室作物长势监测仪示意图
1.3 在畜禽产品检测中的应用
• 近红外光谱由于其自身快速、方便、精确、 以及无污染危害等优点，现如今已被广泛 应用到畜禽产品中来。像肉类、禽蛋、水 产品。
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• Brennan 等(2003)建立了一个近红外光谱系 统用来在线检测牛奶处理过程中的脂肪含 量。该系统是利用 LIGA 技术由光学元件构 建的微系统，他们将其用于牛奶处理过程 中，在 800~1100nm波长范围内，对牛奶中 脂肪含量的变化的检测，系统响应敏感。 但是这只是对这一设备的初步应用，进一 步工作应着眼于在过程控制环节中如何
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• 刘燕德等人 (2004) 基于近红外光谱技术建 立了水果糖份含量的测量系统，主要包括 FT-IR 光谱仪、光纤漫反射附件和计算机及 数据采集卡。其具体的检测方法为：苹果 的近红外光漫反射光谱测量通过一个专门 的试验系统来测定，这个系统包括一个宽 波段的光源(50W石英卤素灯)，一个固定光 纤和水果样品架。
红外光区介于可见光与微波之间， 波长范围约为0.76-1000μm，为了便 于描述，引入一个新的概念——波数 (wave number)。 波数： ，波长的倒数，每厘米的波 长个数， 单位 cm－1
＝1/（cm） ＝ 104/ （m）
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红外－拉曼
2 红外光区的划分（2）
近红外：0.76―2.5μm，13158―4000cm-1
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1、 近红外光谱检测技术在农业中的应用
1.1 在果蔬品质检测中的应用
在果蔬品质检测中主要检测对象包括黄瓜、大白菜、西红 柿、鲜辣椒等，具体的检测指标主要有糖分、维生素C、 粗蛋白中性纤维、糖度、酸度和内部褐变等。在食品安 全方面主要是针对一些有害物质的残留的鉴别等。
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表 4-4 近红外光光谱检测水果的研究工作