分辨率对近红外光谱和定量
的影响研究
分辨率对近红外光谱和定量分析的影响研
究
第27卷,第8期
2007年8月
光谱学与光谱分析
SpectroscopyandSpectralAnalysis "Co1.27,No.8,pp1489—1492
August,2007
分辨率对近红外光谱和定量分析的影响研究
谢丽娟,刘东红,张宇环,徐惠荣,叶兴乾,应义斌
浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310029
摘要近红外光谱分析技术是近年来发展最快的定性和定量分析技术之一,在较多领域得到了广泛应用.
文章利用近红外光谱技术建立了杨梅汁酸度的定量分析模型,研究了不同分辨率对杨梅汁光谱和定量模型
的影响.结果显示,分辨率对杨梅汁近红外光谱和其酸度的定量分析结果有较大的影响.高分辨率采集的光
谱比低分辨率采集的光谱粗糙,扫描的速度较慢,所需的数据存储空间较大;不同分辨率下光谱的均方根噪
声和平均吸光度在a—O.05水平上差异显着;分辨率为4cm时所建立的杨梅汁酸度模型的精度最高,模
型的相关系数达到了0.99404,校正均方根误差(RMSEC)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别为
0.0233和0.153.但是考虑到扫描速度和数据存储空间,在不丢失样品信息的前提下采集光谱时建议将分
辨率设为8cm-.
关键词杨梅汁;酸度;定量分析;分辨率
中图分类号:$123文献标识码:A文章编号:1000—0593(2007)08—1489—04
引言
近红外光谱分析技术是近年来发展最快的定性和定量分 析技术之一,在食品分析,作物品质分析,饲料分
析.,],石油化工工业分析l_1】_,制药工业l1,纺织业l1, 生物医学l_14],矿物学等方面得到了广泛的应用_1.近红外 光谱信息来源于有机分子中的含氢基团(c—H,0,H, 一
H)振动的合频与各级倍频的吸收,是样品中有机分子含 氢基团的特征振动信息,所含化学信息量丰富_l'16-18],包括 键强度,化学组分,电负性和氢键信息,对固体样品还包括 散射,漫反射,反射光的偏振,样品的颗粒和尺寸等信 息[19-21].现代近红外光谱分析常与化学计量学相结合,用化 学计量学方法建立数学模型.一个好的数学模型是近红外分 析的关键,而近红外光谱仪的工作状态和扫描时各种参数的 设置,如波长的准确性,仪器的分辨率,噪声,扫描次数,样 品粒度的均匀性等都会影响图谱的质量,对测量过程和分析 结果均有一定的影响..有不少学者研究过分析仪器状 态和扫描参数设定对近红外分析的影响,如中国农业大学的 赵丽丽等以小麦粉状样品为研究对象,分析了傅里叶变换近 红外光谱仪在不同分辨率,不同的激光频率下扫描样品对近 红外光谱用于分析小麦样品蛋白质含量的影响.发现分辨率 为4,8,16cm时对小麦蛋白模型的影响不显着,样品粒度 对模型影响较大l2.段焰青等以烟草粉末样品的近红外分 析为例,研究了不同分辨率下采集的样品光谱对建立的烟碱 含量预测模型的影响,用2,4,8,16,32,64cm-的分辨率 扫描样品.结果发现分辨率对预测模型的影响非常明显,高 分辨率扫描样品所建的模型在各评价指标上均比低分辨率扫 描所建的模型好,预测准确性高l_2.王一兵等研究了光谱分
辨率对乙酰氨基苯酚和乙水杨胺的定量分析模型的影响l2. 但对于光谱质量,定量模型与分辨率的关系,目前还未见有 详尽的报道.本文以杨梅汁为研究对象,其有效酸度为指 标,研究了不同分辨率下其近红外谱图,均方根噪声,吸光 度和定量模型精度的变化,为建立实际模型时选择最佳的测 量条件提供依据.
1材料与方法
1.1材料
本文以浙江省不同地区,不同品种和不同成熟度的43 份杨梅为研究对象(主要有荸荠,东魁,晚稻,炭梅,丁岙, 早大,迟大,荔枝种,早色,迟色,粉红种,水晶,白杨梅和 乌紫等14个品种),冷藏运输至实验室后去核榨汁,冻藏待 检测.检测时自然解冻,离心过滤后检测.
1.2光谱采集
利用美国热电尼高力仪器公司(ThermoNicoletCorp.,
收稿日期:2007—01—08,修订日期:2007—03—28 基金项目:浙江省重大科技攻关项目(2005C12012):N国家自然科学基金项目
(30671197)资助
作者简介:谢丽娟,女,1978年生,浙江大学生物系统工程与食品科学学院博士研究
生*通讯联系人e-mail..dhliu@zju.edu.crl
1490光谱学与光谱分析第27卷
USA)的NEXUS智能型FTIR光谱仪及其所带的透射附件 采集杨梅汁的透射光谱,扫描次数为64次,分辨率分别设置 为1,2,4,8,16和32cm-.,动镜速度为0.9494,检测器
为InGaAs,光谱范围为4000~12500cm一.测量时的环境 温度为20?,湿度为60左右.
1.3有效酸度测定
杨梅有效酸度的测定使用SJ一4A型实验室pH计(MET—
TLERTOLED320一S)].
1所示是本次实验的各个品种 杨梅的有效酸度的分布.
Table1Statisticdataofacidityinbayberry
1.4光谱数据处理与分析
光谱数据的采集和保存通过光谱仪自带的OMNIC6.01 (ThermoNicoletCom.,USA)软件实现.应用TQAnalyst (ThermoNicoletCom.,UsA)软件可进行数据的分析和模 型的建立.由于样品量较少,本次实验采用留一法交互验证 来对模型进行评价和对比分析,使用的参数包括实际值与模 型预测值的相关系数r,校正均方根误差(rootmeansquare errorofcalibration,RMSEC),交互验证均方根误差(root meansquareerrorofcross—validation,RMSECV)E4j. 2结果与讨论
2.1不同分辨率下杨梅汁的近红外光谱
图1是不同分辨率下的杨梅汁光谱,为了清楚显示分辨 率对该光谱的影响,我们将各光谱进行了一定的偏移,因 此,图中所示透过率非该样品的真实值.
loo
80
莲60
40
20
0
120oolO0o08ooo6ooo4ooo
Wavenumber/em—l
Fig.1Nearinfraredspectraofbayberry
juicewithdifferentresolutions 由图可见,不同分辨率对光谱图的影响较大.分辨率为 1cm时光谱比较粗糙,随着分辨率的降低,光谱越来越光
滑,当分辨率为32cm时光谱最为光滑.这是由于分辨率 越高,采集的数据点就越多,光谱的信息就越丰富,但是高 的分辨率容易导致采集光谱的时间延长,因此光谱采集时的 噪声也增多了.同时我们可以看到,前3个分辨率(1,2,4 cm)下的光谱与后3个分辨率(8,16,32cm)下的光谱
有明显差异,后3条光谱明显光滑很多.
2.2分辨率对杨梅汁近红外光谱的影响
2.2.1分辨率对杨梅汁光谱均方根噪声大小的影响
近红外光谱仪器的分辨率是指仪器对于紧密相邻的峰可 分辨的最小波长间隔,表示仪器实际分开相邻两谱线的能 力_8].本文将分辨率分别设置为1,2,4,8,16和32CITI-., 对不同分辨率下杨梅汁光谱的均方根噪声大小进行数学统计 和单因素方差分析,结果如表2和表3所示.
Table2Thestatisticsofrootmeansquare
noisewithdifferentresolutions Table3Therootnleansquarenoisesinglefactorvariance
analysisresultswithdifferentresolutions
由表2可知,随着分辨率的降低,噪声也随之减弱.这
是由于分辨率越低,扫描时间就越短,扫描过程中加入噪声 的机会就减少了.表3显示了单因素方差检验结果.从表中 可以看出,F值为22.31183,大于F0..s,说明六种分辨率下 光谱的噪声在a=O.05水平上差异显着.同时,通过对两种 分辨率下的光谱噪声进行单因素方差分析发现,分辨率为1 和2cm-.,2和4cm时噪声差异显着(a一0.05),而分辨
率为4和8cm-.,8和16cm-.,16和32cm1时噪声差异不 显着(a一0.05),这可以解释图1所显示的光谱光滑程度的 不同了.
2.2.2分辨率对杨梅汁光谱平均吸光度的影响
在4000~12492.61cm1波长范围内,对实验样品的近
Table4Thestatisticsofnleanabsorbance
withdifferentresolutions
第8期光谱学与光谱分析1491
红外光谱平均吸光度进行单因素方差分析,结果见表4和率为8cm扫描的光谱最能满足实际建模的需要.
表5N示.
Table6Thecomparisonofacidmodels Table5Theabsorbancesinglefactorvarianceanalysis
resulIswithdifferentresolutions 由上表可以得到与均方根噪声相同的统计结论,因此, 分辨率大小对杨梅汁近红外光谱的影响在a=0.05水平上是 显着的.通过对紧邻的2个分辨率进行单因素方差分析可 知,除了l和2cm时光谱的吸光度差异显着(a一0.os)#b, 其他分辨率下光谱的吸光度差异不显着(a=0.05),因此,除 了对光谱信息有特殊要求外,可以选择2,32cm这个分辨 率范围采集光谱.
2.3分辨率对模型精度的影响
不同分辨率下杨梅汁酸度模型计算结果见表6.由表6 可知,不同分辨率下模型的精度是不同的,分布并没有一定 的规律,当分辨率分别为1,4,8和32cm时所建立的杨梅 汁酸度的数学模型精度较高,其中分辨率为4cm时所建立 模型的精度最高,而分辨率是16cm时所建立的模型的精 度最低.因此,分辨率的提高并不能完全改善数学模型的性 能.但综合考虑扫描时间和光谱图文件大小等因素,以分辨 withdifferentresolutions 3结论
近红外光谱仪的分辨率对杨梅汁近红外光谱和其酸度的 定量分析结果有较大的影响.分辨率越高,近红外光谱就越 粗糙,光谱所含噪声越多,吸光度也越大.分辨率为4cm
时所建立的杨梅汁酸度模型的精度最高,实际值与预测值的
相关系数达到0.99404,RMSEC和RMSECV分别为
0.0233和0.153.但是考虑到分辨率越高,扫描速度变慢,
所需的数据存储空间增大,因此,在不丢失样品信息的前提
下采集光谱时应选择较低的分辨率,因此,建议将分辨率设
为8cm,.
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XIELi-juan,LIUDong-hong,ZHANGYu-huan,XUHui-rong,YEXing-qian,YINGYi-bin
CollegeofBiosystemsEngineeringandFoodScience,ZhejiangUniversity,Hangzhou3100
29,China
AbstractNear-infrared(NIR)spectroscopytechniqueisoneofthequalitativeandquantitativ
eanalysistechniquesthatwerede—
velopedquicklyinrecentyears.NIRspectroscopicanalysesarenon-destructive,simpleandfast,andrequirenosamplepretreat—
ment,whichmakesthistechnologyideallysuitedforonlineprocessmonitoringandqualitycontro1.Asapowerfulanalyticaltool
inproductqualitydetermination,thistechnologyisbasedonthemeasurementofthefrequenciesofvibrationsofchemicalbonds
infunctionalgroupsuchasC—C,C—H,0,H,C--OandN—
Huponabsorptionofradiation.Agoodandrobustmodelis
veryimportantforNspectroscopyanalysis.However,itwasfoundthatthestatusofNIRspectrometerandthesetofparame—
terswhenscanning,suchasaccuracyofwavelength,resolutionofapparatus,noise,scantimeanduniformityofsamplesize,
hadeffectonthespectrumquality.Inthepresentpaper,NIRtransmittancespectraofbayberryjuicewereobtainedandquantita—
tiveanalysiswascarriedout.TheinfluenceofresolutionontheNIRspectraandquantitativemodelswasstudied.Fortythree
bayberrysampleswithdifferentvarietiesandageswereusedinthisexperiment.Cross-validationwasusedtodevelopmodelsand
evaluateandcomparethesemodels.TheresultsshowthatresolutiondoeshaveeffectontheNIRspectraandquantitativerood—
els.hespectrumwithhighresolutionwasrougherthanthatwithlowresolution.Moreover.theSCanspeedwaslowerand
moredatasizewasrequiredwhenhighresolutionwasused.Thedifferenceinrootmeansquarenoiseandmeanabsorbanceatdif—
ferentresolutionswasdistinct(=O.05).Thebestacidmodelwasdevelopedwith4cm—
spectralresolution.givingtherelative
highcorrelationcoefficientof0.99404,andarootmeansquareerrorofcalibration(RMSEC)androotmeaD_squareerrorof
CroSSvalidation(ISECV)of0.0233and0.153,respectively.However,ifnoinformationwas
lost,aresolutionof8crn-
wassuggestedconsideringthescanningtimeanddatasize. KeyworflsBayberryjuice;Acid;Quantitativeanalysis;Resolution *Correspondingauthor(ReceivedJan.8,2007;acceptedMar.28,2007) 妇1=1
口口口