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[食品与营养研究进展] || 利用高光谱技术对根茎类作物进行高级分析
摘要： 高光谱技术在光谱学与高光谱成像方面已成为可靠的分析工具，能有效描述根茎类作物（如马铃薯、甘薯、木薯、山药、芋头和甜菜）的品质特性。除能快速获取包括发芽、碰伤和空心等内外部缺陷信息，以及识别不同等级的食品品质外，该技术还可在避免大量样品制备的前提下，测定根茎类产品的物理特性（如色泽、质地和比重）及化学成分（如蛋白质、维生素和类胡萝卜素）。基于高光谱数据开发确定食品品质参数的相关质量评价系统，将为食品工业带来经济与技术价值。因此，本章对高光谱文献进行了全面综述，讨论并总结了所获取的光谱数据、采用的多变量统计方法，以及近期根茎类产品品质测定研究的主要突破。结论部分阐述了高光谱技术如何应用于块茎品质特性的无损快速评估前景。
关键词： 梯度、物理性质、化学计量分析、多元统计、高光谱成像、化学成分、真伪鉴别、振动光谱、马铃薯块茎、食品质量
更新于2025-09-22 15:10:48
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利用激光诱导击穿光谱（LIBS）和多元统计进行空间分辨的聚合物分类
摘要： 合成聚合物与塑料凭借其丰富且可调的优异性能，在现代社会和日常生活中获得了广泛应用，已成为最重要的材料之一。文献中已报道了多种由不同合成聚合物或复合材料（如天然纤维增强聚合物复合材料）构成的新型材料。此外，含多种合成聚合物的材料（例如双面胶带）也已融入我们的日常生活。随着具有不同结构合成聚合物的新材料不断涌现，对这些样品进行表征的分析方法需求也随之产生。 传统上，傅里叶变换红外光谱（FT-IR）或拉曼光谱等技术被用于聚合物分类。虽然这些技术能实现横向分辨检测，但无法分析深度分布。本研究提出激光诱导击穿光谱（LIBS）作为空间分辨聚合物分类的新型强大分析方法。作为可行性研究，我们采用LIBS分析了两种示例性结构化合成聚合物样品（二维结构样品和多层体系），并通过多元统计方法（主成分分析PCA和k均值聚类）成功实现了五种合成聚合物——丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（ABS）、聚乳酸（PLA）、聚乙烯（PE）、聚丙烯酸酯（PAK）和聚氯乙烯（PVC）的空间分布分类。 通过将二维结构样品的分布结果与其中一种合成聚合物所含污染物的元素分布进行比对，验证了空间分辨分类结果的准确性；通过将多层体系分析结果与显微截面图对比，验证了聚合物多层体系的分类结果。研究表明，LIBS不仅能用于二维结构聚合物样品分析，还可直接检测深度分布。除聚合物分类外，LIBS还能同步分析样品的元素组成，从而通过单次测量获取更丰富的信息。
关键词： 聚合物分类、深度剖析、空间分辨分析、多元统计、激光诱导击穿光谱（LIBS）
更新于2025-09-11 14:15:04