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农药残留检测技术及其他光谱检测领域研究结论

时间:2023-06-27 理论教育 版权反馈
【摘要】:主要包括以下4个方面的研究:1)近红外光谱技术农药残留检测方法研究。4)采用4种光谱技术对二嗪农进行初步检测分析。第11章和第12章介绍了采用近红外光谱、红外光谱和拉曼光谱技术在其他品质检测领域所做的研究工作和取得的成果。

农药残留检测技术及其他光谱检测领域研究结论

本书主要介绍了作者所在课题组基于多光谱分析技术在果蔬农药残留的检测、食用植物油、面粉、淀粉以及茶叶品质检测中的应用研究。本书得到如下研究结论:

1.较系统地综述了多光谱分析技术的发展应用过程及相关理论基础

概述了光谱技术的起源、应用领域和应用特点,重点介绍了光谱技术目前在食品品质检测领域(以农药残留、面粉和食用油为代表)的应用现状。其次,阐述了以近红外光谱、红外光谱、拉曼光谱和紫外光谱为代表的光谱分析理论基础和技术特点、光谱的分析流程、常规预处理方法和典型的校正建模方法、光谱模型评价指标以及光谱仪器。

2.主要介绍了多光谱技术在农药残留检测领域的研究

首先介绍了目前农药残留检测的主流方法以及本书中所涉及的研究工作中的光谱仪器。其次,介绍了采用近红外光谱、红外光谱和拉曼光谱技术在农药残留检测领域所做的研究工作和取得的成果。主要包括以下4个方面的研究:

1)近红外光谱技术农药残留检测方法研究。近年来近红外光谱技术应用存在很多不足,针对众多不足,作者使用近红外光谱技术和高光谱技术结合PLS法和BP神经网络法对果蔬表面农药残留量进行试验研究,并探索出一种无损、快速、无接触和无污染的光谱检测新方法。

2)衰减全反射傅里叶变换红外(ATR-FTIR)光谱技术在瓜果蔬菜等农作物农药残留量痕量检测中的应用。近年来该技术在食品、工业、生物化学等领域的高精度、快速检测方法应用研究随着硬件技术和光学科技发展水平的提高而更有优势,但由于该技术在农药残留检测领域的文献记载相对较少,且研究者所做的工作主要集中在最低检测限的研究,因此想要对该技术的可行性和适用性进行完整的研究。

3)SERS技术在瓜果蔬菜等农作物农药残留量痕量检测中的应用。为了消除可能杂质带来的干扰,每次实验必须耗费大量时间进行样本前处理,但在操作过程中极有可能加大检测误差造成检测结果的不准确。所以研究便捷、选择性高且又绿色无污染的样本预处理方法是非常必要的。QuEChERS技术是一种经欧洲标准委员会(CEN)和美国分析化学协会(AOAC)评估承认的快速、准确、有效的农药残留样本前处理方法。本书重点研究采用QuEChERS技术对样本进行一定的前处理,结合SERS光谱对经过前处理后的样本进行扫描及分析,探索该技术的可行性和适用性。

4)采用4种光谱技术对二嗪农进行初步检测分析。同一光谱技术对不同农药的检测效果参差不齐,针对具体农药,何种光谱检测技术为最优选择更无确切定论,因此选择常见的农药二嗪农作为主要研究对象,着重分析不同光谱对农药二嗪农的敏感性,以寻求最适宜二嗪农的光谱检测技术。(www.xing528.com)

3.主要介绍了多光谱技术在食用植物油安全品质检测领域的研究

主要介绍了采用近红外光谱、红外光谱和拉曼光谱技术在食用植物油安全品质、营养品质和理化指标检测领域所做的研究工作和取得的成果。分别采用了近红外光谱、中红外光谱和拉曼光谱法对食用油的脂肪酸、酸值和过氧化值进行定量分析检测,结果表明,3种光谱方法都可以进行食用油上述指标的定量预测分析。同时探索研究了近红外光谱与中红外光谱的融合分析方法,结果表明采用NIR-IR融合方法进行定量检测的模型结果优于单一方法的模型结果,多光谱融合的方法可以提高定量分析模型的精度。

4.主要介绍了多光谱技术在面粉品质检测领域的研究

重点探讨了近红外光谱和中红外光谱技术在小麦粉水分、灰分和湿面筋指标定量检测中的应用;结合模式识别方法对小麦粉种类鉴别定性鉴别探索,实验取得了较好的预测精度和识别效果。但是还需收集更多不同种类、不同生产厂家的小麦粉样本,以提高预测准确率,这样才能将不断优化的模型真正用于实际生活,如将模型嵌入便携式红外光谱仪上以便质检人员现场抽检与鉴别。

5.主要介绍了多光谱技术在其他品质检测领域(淀粉和茶叶)的研究

首先,进行了基于多光谱技术的淀粉种类快速鉴别,分别结合近红外光谱、中红外光谱和拉曼光谱对淀粉的种类进行区分。运用光谱预处理和各种定性建模方面建立了淀粉的定性分类模型,并运用模型进行了预测,最后对每种光谱的建模结果进行了小结。其次,运用近红外光谱和中红外光谱技术对新旧茶叶和茶叶的产地进行了定性分析,分别采用无光谱预处理、SNV、一阶导数、一阶导数+SNV、二阶导数、二阶导数+SNV的数据预处理方法结合聚类分析对茶叶样本的新、老及产地进行定性检测,建立了聚类定性分析模型。采用聚类分析法建立了区别茶叶品质和产地的模型,该方法能够有效地判别样本茶叶是新茶还是老茶、产自于南方还是北方,结果表明,该系统分析模型对校正集和预测集样本的预测准确率都达到了高度准确,尤其是对样本茶叶新、老定性分析的准确率达到了100%,该方法能够准确、有效地对茶叶种类进行定性鉴别。

第11章和第12章介绍了采用近红外光谱、红外光谱和拉曼光谱技术在其他品质检测领域(淀粉和茶叶)所做的研究工作和取得的成果。

6.主要介绍了采用HSI技术对小麦不完善粒进行无损检测的研究工作

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