多光譜食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)與信息處理研究
定 價(jià):69 元
- 作者:劉翠玲
- 出版時(shí)間:2018/1/3
- ISBN:9787111584308
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TS207
- 頁(yè)碼:257
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
本書結(jié)合我國(guó)當(dāng)下“食品安全”熱點(diǎn)問(wèn)題,以果蔬農(nóng)殘、食用植物油、小麥粉、茶葉等檢測(cè)對(duì)象為例,系統(tǒng)介紹了作者所在課題組采用多種光譜技術(shù)(近紅外、中紅外、拉曼及紫外等)在農(nóng)產(chǎn)品和食品品質(zhì)快速檢測(cè)中的研究理論、方法以及應(yīng)用成果,并重點(diǎn)探討了多種光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品和食品品質(zhì)快速檢測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用可行性及存在問(wèn)題。
適讀人群:從事食品、衛(wèi)生、檢測(cè)技術(shù)、自動(dòng)化、信息處理等專業(yè)的研究生、本科生及相關(guān)工程技術(shù)人員和科研人員
本書依托重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備和技術(shù),匯集行業(yè)專家數(shù)年科研與教學(xué)成果,重點(diǎn)基金資助專著出版,對(duì)食品品質(zhì)檢測(cè)領(lǐng)域有極高的參考價(jià)值。同時(shí)本書結(jié)合人工智能方法,通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用,提供了未來(lái)非常有價(jià)值的方法和方向
食品安全,是“管”出來(lái)的,高效、快捷、準(zhǔn)確的食品檢測(cè)技術(shù)正是保障監(jiān)管制度和監(jiān)管手段的重要技術(shù)基礎(chǔ)之一。近年來(lái),近紅外、中紅外和拉曼等光譜檢測(cè)技術(shù)以其快速、便捷的技術(shù)特點(diǎn)引起了國(guó)內(nèi)外科研工作者極大的關(guān)注,日趨成為食品品質(zhì)快速檢測(cè)領(lǐng)域新興的研究熱點(diǎn)。本書正是作者及所在課題組多年來(lái)采用多種光譜技術(shù)進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品和食品檢測(cè)相關(guān)課題的研究成果總結(jié),是為解決實(shí)際問(wèn)題所進(jìn)行的科學(xué)研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)而著的。本書的編寫和出版受到了多項(xiàng)國(guó)家和省部級(jí)課題資助:北京市教育委員會(huì)科技規(guī)劃重點(diǎn)項(xiàng)目“基于多光譜技術(shù)的食品安全快速無(wú)損檢測(cè)方法研究”(項(xiàng)目編號(hào):KZ201310011012)、北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于拉曼及紅外光譜技術(shù)的果蔬類農(nóng)藥殘留量快速檢測(cè)研究”(項(xiàng)目編號(hào):4142012)、北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于NIR-Raman光譜技術(shù)的食用植物油綜合品質(zhì)快速診斷機(jī)理研究”(項(xiàng)目編號(hào):4132008)、北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于光譜技術(shù)的農(nóng)藥殘留量快速智能檢測(cè)方法研究”(項(xiàng)目編號(hào):4073031)、北京市優(yōu)秀人才資助項(xiàng)目“基于多光譜信息技術(shù)的面粉品質(zhì)快速檢測(cè)方法研究”(項(xiàng)目編號(hào):2012D005003000007)等。本書重點(diǎn)介紹了多種光譜分析技術(shù)在食品及農(nóng)產(chǎn)品食品品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用研究成果,內(nèi)容涉及多種光譜分析法的理論基礎(chǔ)、分析特點(diǎn)以及發(fā)展簡(jiǎn)介;多種光譜分析技術(shù)在果蔬農(nóng)藥殘留量、食用油理化指標(biāo)、營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)檢測(cè)以及摻偽識(shí)別,小麥粉、淀粉、茶葉品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用;并初步探索了深度學(xué)習(xí)方法在高光譜成像信息處理中的應(yīng)用。本書由北京工商大學(xué)劉翠玲、孫曉榮、吳靜珠、于重重著,共分14章內(nèi)容。劉翠玲教授執(zhí)筆了第2~7章;孫曉榮副教授執(zhí)筆了第10~12章;吳靜珠副教授執(zhí)筆了第8~9章;于重重教授執(zhí)筆了第13章;作者共同完成了第1章和第14章;趙琦參加了第1~7章的資料整理工作。在本書的著作過(guò)程中,得到了北京工商大學(xué)研究生隋淑霞、鄭光、索少增、李慧、吳勝男、董秀麗、苗雨睛、石瑞杰、胡玉君、竇穎、張宇靖、趙琦、劉倩、邢瑞芯、周蘭等人在校期間的實(shí)驗(yàn)工作與協(xié)助,孫曉榮、吳靜珠老師指導(dǎo)了實(shí)驗(yàn)。同時(shí)本書在著作過(guò)程中,參考了國(guó)內(nèi)外一些優(yōu)秀的相關(guān)研究?jī)?nèi)容(見各章參考文獻(xiàn)),在此對(duì)相關(guān)作者一并表示誠(chéng)摯的感謝。由于作者研究尚淺,有些學(xué)術(shù)觀點(diǎn)乃一家之言,僅供參考,錯(cuò)誤和不妥之處在所難免,歡迎讀者批評(píng)指正,共同探討。
作者
2017年6月1日
劉翠玲,北京工商大學(xué)教授。女,1963年6月出生,博士,F(xiàn)任北京工商大學(xué)網(wǎng)絡(luò)中心主任,電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)建設(shè)負(fù)責(zé)人。長(zhǎng)期從事自動(dòng)化專業(yè)的教學(xué)、科研工作,為研究生、本科生主講了系統(tǒng)辨識(shí)、自適應(yīng)控制、系統(tǒng)仿真、自動(dòng)控制原理、自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)、現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ)、過(guò)程控制系統(tǒng)、集散控制系統(tǒng)、電機(jī)與電力拖動(dòng)基礎(chǔ)等十余門課程,指導(dǎo)了研究生、本科生60余人。主持完成了部級(jí)科研“抽油機(jī)井生產(chǎn)過(guò)程模擬仿真方法研究”,部級(jí)教學(xué)研究課題“工業(yè)自動(dòng)化專業(yè)的改革”,同時(shí)完成了多項(xiàng)局級(jí)科研和教改項(xiàng)目,主持《過(guò)程控制系統(tǒng)》、《電機(jī)與電力拖動(dòng)基礎(chǔ)》精品課建設(shè)工作。在工業(yè)過(guò)程自動(dòng)化、復(fù)雜系統(tǒng)的建模與仿真方法研究、智能檢測(cè)技術(shù)等領(lǐng)域做了大量工作,獲得了省部級(jí)以上科研成果1項(xiàng),教學(xué)成果4項(xiàng),曾獲省級(jí)教育工作者和教育系統(tǒng)勞動(dòng)模范,獲校級(jí)教學(xué)成果獎(jiǎng)、教學(xué)質(zhì)量獎(jiǎng)、教材獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)共10余項(xiàng)。在《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》、《電機(jī)與控制學(xué)報(bào)》、《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》、《儀表技術(shù)與傳感器》、《計(jì)算機(jī)仿真》等學(xué)術(shù)期刊,發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。主編出版了《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)》、《系統(tǒng)仿真》、《智能建筑通信自動(dòng)化系統(tǒng)》、《集散控制系統(tǒng)》、《智能樓宇自動(dòng)控制系統(tǒng)》等教材5部。
前言
第1章 緒論1
1.1光譜技術(shù)概述1
1.1.1光譜技術(shù)的起源1
1.1.2光譜技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域1
1.1.3光譜技術(shù)的應(yīng)用特點(diǎn)2
1.2光譜技術(shù)在食品品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀2
1.2.1光譜技術(shù)在農(nóng)藥殘留檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀2
1.2.2光譜技術(shù)在食用植物油品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀7
1.2.3光譜技術(shù)在面粉品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀8
1.3完成的相關(guān)科學(xué)研究項(xiàng)目概況9
1.4本書主要內(nèi)容概述10
參考文獻(xiàn)11
第2章 光譜分析技術(shù)基礎(chǔ)13
2.1光譜分析理論基礎(chǔ)及技術(shù)特點(diǎn)13
2.1.1近紅外光譜技術(shù)13
2.1.2傅里葉變換紅外光譜衰減全反射技術(shù)15
2.1.3拉曼散射光譜技術(shù)16
2.1.4紫外-可見光分光光度法17
2.2光譜分析流程17
2.3常規(guī)光譜預(yù)處理方法18
2.3.1中心化18
2.3.2平滑法19
2.3.3導(dǎo)數(shù)法20
2.3.4標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法20
2.3.5去趨勢(shì)法21
2.3.6多元散射校正21
2.3.7小波變換21
2.3.8連續(xù)投影算法22
2.3.9正交信號(hào)校正22
2.4典型校正模型建立方法23
2.4.1 MLR法23
2.4.2 PCR法23
2.4.3 PLS法24
2.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26
2.4.5 SVM26
2.5光譜模型評(píng)價(jià)指標(biāo)29
2.6光譜儀器介紹30
2.6.1紅外光譜儀30
2.6.2拉曼光譜儀31
2.6.3紫外光譜儀32
2.7小結(jié)33
參考文獻(xiàn)33
第3章 農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法及光譜儀概述37
3.1農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法介紹37
3.1.1色譜法37
3.1.2光譜法38
3.1.3酶抑制法38
3.1.4酶聯(lián)免疫法39
3.1.5生物傳感器檢測(cè)法39
3.1.6發(fā)光菌檢測(cè)法39
3.2光譜儀設(shè)備概述40
3.3小結(jié)40
參考文獻(xiàn)41
第4章 基于近紅外光譜技術(shù)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究42
4.1簡(jiǎn)介42
4.2基于近紅外光譜的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究42
4.2.1樣本制備及光譜采集42
4.2.2基于近紅外光和PLS法的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究43
4.2.3基于近紅外光和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究47
4.3基于近紅外光譜的蘿卜農(nóng)藥殘留(毒死蜱)檢測(cè)方法研究50
4.3.1樣本制備及光譜采集50
4.3.2基于近紅外光和PLS法的蘿卜農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究51
4.3.3基于近紅外光和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘿卜農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究52
4.4基于近紅外光HSI技術(shù)的皇冠梨農(nóng)藥殘留無(wú)損檢測(cè)方法研究52
4.4.1樣本制備及高光譜采集53
4.4.2光譜特征提取54
4.4.3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的皇冠梨農(nóng)藥殘留(毒死蜱)檢測(cè)方法研究54
4.4.4基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的皇冠梨農(nóng)藥殘留(炔螨特)檢測(cè)方法研究56
4.5小結(jié)56
參考文獻(xiàn)57
第5章 基于ATR-FTIR光譜技術(shù)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究58
5.1簡(jiǎn)介58
5.2基于ATR-FTIR的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究58
5.2.1基于FTIR峰高和峰面積的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究58
5.2.2基于FTIR和PLS的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究62
5.2.3基于FTIR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)藥溶液定量分析方法研究65
5.3基于ATR-FTIR的蘿卜農(nóng)藥殘留(毒死蜱)檢測(cè)方法研究67
5.3.1基于FTIR峰高和峰面積的蘿卜農(nóng)殘檢測(cè)方法研究67
5.3.2基于FTIR和PLS的蘿卜農(nóng)殘檢測(cè)方法研究69
5.3.3基于FTIR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘿卜農(nóng)殘檢測(cè)方法研究70
5.4小結(jié)71
參考文獻(xiàn)71
第6章 基于SERS光譜技術(shù)的農(nóng)藥殘留檢測(cè)方法研究72
6.1簡(jiǎn)介72
6.2 SERS光譜技術(shù)中不同表面增強(qiáng)劑效果的研究72
6.2.1基于金、銀基底的SERS光譜分析72
6.2.2基于金、銀基底的SERS光譜建模分析73
6.3 SERS光譜技術(shù)中QuEChERS樣本前處理的研究75
6.3.1無(wú)樣本前處理的SERS分析及建模75
6.3.2基于QuEChERS的樣本前處理的SERS分析及建模77
6.4基于SERS光譜技術(shù)的蘋果農(nóng)藥殘留定量檢測(cè)方法研究78
6.4.1基于SERS光譜和PLS法的蘋果農(nóng)藥殘留定量檢測(cè)方法研究78
6.4.2基于SERS光譜和SPA的蘋果農(nóng)藥殘留定量檢測(cè)方法研究80
6.4.3基于SERS光譜和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蘋果農(nóng)藥殘留定量檢測(cè)方法研究80
6.5基于SERS光譜技術(shù)的蘋果多農(nóng)藥殘留的定性及定量分析81
6.5.1樣本制備及數(shù)據(jù)采集81
6.5.2基于判別分析的不同農(nóng)藥定性分析83
6.5.3基于距離匹配的不同農(nóng)藥定性分析83
6.5.4多農(nóng)藥殘留定量分析86
6.5.5國(guó)標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)比結(jié)果88
6.6小結(jié)89
參考文獻(xiàn)89
第7章 二嗪農(nóng)多類光譜敏感性研究比較分析92
7.1簡(jiǎn)介92
7.2實(shí)驗(yàn)材料92
7.3二嗪農(nóng)的4類光譜分析92
7.3.1二嗪農(nóng)近紅外光譜分析92
7.3.2二嗪農(nóng)中紅外光譜分析94
7.3.3二嗪農(nóng)SERS光譜分析94
7.3.4二嗪農(nóng)紫外光譜法檢測(cè)97
7.4小結(jié)98
參考文獻(xiàn)99
第8章 多光譜技術(shù)在食用植物油安全品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用研究100
8.1簡(jiǎn)介100
8.2基于近紅外光譜技術(shù)的食用油安全品質(zhì)檢測(cè)方法研究100
8.2.1基于聚類分析的食用油種類鑒別方法研究100
8.2.2基于SVM的花生油摻偽檢測(cè)方法研究104
8.3基于ATR-FTIR光譜技術(shù)的食用油安全品質(zhì)檢測(cè)方法研究109
8.3.1基于ELM的芝麻油摻偽檢測(cè)方法
研究109
8.3.2基于ELM的芝麻油制假檢測(cè)方法研究113
8.4基于拉曼光譜技術(shù)的食用油安全品質(zhì)檢測(cè)方法研究116
8.4.1基于PLS-LDA法的食用油種類鑒別方法研究116
8.4.2基于距離匹配法的食用植物油摻偽檢測(cè)方法研究119
8.4.3食用植物油中的外源性動(dòng)物油脂檢測(cè)方法研究123
8.5小結(jié)127
參考文獻(xiàn)127
第9章 多光譜技術(shù)在食用油營(yíng)養(yǎng)及理化品質(zhì)檢測(cè)中的應(yīng)用研究131
9.1簡(jiǎn)介131
9.2基于近紅外光譜技術(shù)的食用油脂肪酸檢測(cè)方法研究131