木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

第３４卷，第３期 光谱学与光谱分析Ｖｏｌ畅３４，Ｎｏ畅３，ｐｐ６４８‐６５１

２０１４年３月 ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＭａｒｃｈ，２０１４　

木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

刘亚娜，杨　忠倡，吕　斌，张毛毛，王兴华

中国林业科学研究院木材工业研究所，北京　１０００９１

摘　要　表面光泽度是天然高分子材料（如木材）及其制品的重要视觉参数之一，实现天然高分子材料及其制品表面光泽度的快速测定对其表面质量的在线控制与评价具有重要意义。为了实现近红外光谱技术对木材表面光泽度的快速测定以及拓宽近红外光谱技术在高分子材料表面质量控制领域的应用，本研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对天然高分子材料木材表面光泽度的模型预测值与实测值的相关性进行研究，探讨了近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。结果表明：（１）木材表面光泽度与其近红外漫反射光谱密切相关，说明木材表面近红外光谱特征中包含表面光泽度的信息；（２）通过偏最小二乘法建立木材表面光泽度的近红外光谱预测模型，模型对木材表面光泽度的预测值与实测值的相关系数可达０畅９０；（３）通过改变采谱光纤与木材样品表面的夹角获得不同的漫反射光谱数据，分别建立不同的木材表面光泽度预测模型发现，采集光谱的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著，光纤与样品表面夹角为９０°时的结果相对较好。

关键词　天然高分子材料；木材；表面光泽度；近红外光谱

中图分类号：Ｏ６５７畅３；Ｓ７８１ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０畅３９６４／ｊ畅ｉｓｓｎ畅１０００‐０５９３（２０１４）０３‐０６４８‐０４

　收稿日期：２０１３‐０５‐３１，修订日期：２０１３‐０９‐０７

　基金项目：国家自然科学基金项目（３０８００８８９，３１３７０７１１）和国家人力资源和社会保障部２０１１年度留学回国人员优秀项目资助　作者简介：刘亚娜，女，１９８８年生，中国林业科学研究院硕士研究生

倡通讯联系人 ｅ‐ｍａｉｌ：ｚｙａｎｇ＠ｃａｆ畅ａｃ畅ｃｎ

引　言

表面光泽度是构成材料表面视觉特征的重要参数之一，是材料表面性质中的重要特征，与材料的表面视觉效果变化和表面质量评定有着直接关系。光泽度是在一组几何规定条件下对材料表面反射光的能力进行评价的物理量，是指来自试样表面的正面反射光量与在相同条件下来自标准板表面的正面反射光量之百分比，表面光泽度主要反映材料表面的光学性质，在涂料［１，２］、建筑装饰材料［３，４］及木制品［５］等领域中的测定较多。作为多孔性天然高分子材料的木材，表面有无数个细胞被剖切所形成的凹痕，当光线照射木材时会发生光的反射，从而形成木材表面的光泽，由于木材表面结构从粗糙到致密不等，表面对光的散射程度不同，因此不同的木材具有不同表面光泽度。木材的组织构造特征造成了木材表面光学性质的各向异性，构成了木材独特的视觉特性和美感，在人们的生活中应用越来越广泛。

表面光泽度是天然高分子材料木材及其制品表面的视觉环境学等质量评价的重要指标。陈潇俐等［６］

利用传统的积分球式分光光度仪对红木的材色和光泽度的分布特征进行了测定与研究，为红木类木材制品和装饰用材表面质量的综合评价提供理论依据。刘一星等［７］对１１０种木材表面的视觉物理量（光泽度）进行了测定，为其视觉环境学特性的研究以及利用提供了重要依据。近红外光谱技术是近几十年来得到快速发展的无损检测技术，具有高效、快速、准确等优点，已在多个行业领域成功实现在线检测和产品质量控制［８，９］。多孔性天然高分子材料木材的组织构造是产生表面光泽度的主要原因，而木材近红外光谱能够反映出木材部分的组织构造等信息［１０‐１２］，然而，利用近红外光谱技术快速测定木材表面光泽度的研究在国内外尚未见报道。本文旨在尝试利用近红外漫反射光谱技术对木材表面光泽度进行快速测定，为生产上的产品表面质量控制提供新技术，并拓展近红外光谱技术在高分子材料质量控制领域的应用。

１　实验部分

１畅１　材料

采用未经任何处理的天然高分子材料（木材）为研究对象。树种为人工林水杉（Ｍｅｔａｓｅｑｕｏｉａｇｌｙｐｔｏｓｔｒｏｂｏｉｄｅｓ）和桉树（Ｅｕｃａｌｙｐｔｕｓｐｅｌｌｉｔａ），分别采自安徽省和广东省。在每棵

树的胸高处截取１０ｃｍ厚的圆盘，气干后将圆盘的心材部分和边材部分分别加工成尺寸为１５ｍｍ×１５ｍｍ×１５ｍｍ的样品。每个树种样品１５０个，共计３００个。

１畅２　设备与方法

表面光泽度采用天津其立科技公司生产的ＭＮ４５型光泽度测定仪进行测定，测定的光学条件是４５°镜面反射。采用日本生产的ＣＭ‐２６００ｄ测色仪测定木材表面颜色参数明度

Ｌ。

近红外漫反射光谱采用美国ＡＳＤ公司生产的便携式ＬａｂＳｐｅｃ○ＲＰｒｏ近红外光谱仪在天然高分子材料木材横切面采集，分别采集光纤探头与样品纵轴夹角为９０°，６０°和４５°时样品表面的光谱，光谱采集范围为３５０～２５００ｎｍ，采样间隔为１ｎｍ。

选取光谱范围为４００～２５００ｎｍ的光谱数据，利用ＣＡＭＯ公司的Ｕｎｓｃｒａｍｂｌｅｒ９畅２软件中的偏最小二乘法（ＰＬＳ）建立样品表面光泽度与近红外光谱的模型，模型预测能力的评价指标为相关系数ｒ、校正标准误差ＳＥＣ和预测标准误差ＳＥＰ。

２　结果与讨论

２畅１　天然高分子材料木材表面光泽度分析

本工作分别测定了水杉和桉树横切面表面的光泽度和颜色参数明度，从外观上看，水杉表面较粗糙，颜色较浅，而桉树表面较细致，颜色较深。表１为水杉和桉树表面的光泽度和颜色参数明度统计结果，从测得数据可以看出水杉和桉树表面光泽度范围为２畅４～４畅８，２畅２～５畅３Ｇｓ，均值为３畅７和３畅１Ｇｓ，而对应的水杉的明度范围为４９畅９１～７５畅３２，均值为６５畅５８，桉树的明度范围为３９畅８４～６４畅５０，均值为５２畅３０。从以上数据可以看出木材表面的光泽度与颜色参数成一定的正相关性，由于木材内部的组织构造不同，造成的木材表面特征不同，对光有不同的反射，从而形成木材表面光泽和颜色。

Ｔａｂｌｅ１　Ｒｅｓｕｌｔｏｆｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ

ａｎｄｃｏｌｏｕｒｐａｒａｍｅｔｅｒ（ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）

树种

光泽度／Ｇｓ

Ｍｉｎ畅ＭｅａｎＭａｘ畅颜色参数（明度）

Ｍｉｎ畅ＭｅａｎＭａｘ畅

水杉２畅４３畅７４畅８４９畅９１６５畅５８７５畅３２桉树２畅２３畅１５畅３３９畅８４５２畅３０６４畅５０

２畅２　不同表面光泽度的天然高分子材料木材近红外光谱特征分析

木材表面光泽度主要是由于木材内部组织构造等特点决定的，而木材表面的近红外光谱包含其组织构造的一些信息，实验分别选取了水杉和桉树中表面纹理、材色等条件基本相同但光泽度不同的几个样品的近红外漫反射光谱吸收图来探讨木材表面光泽度与其近红外光谱吸收图之间的相关关系。

图１和图２分别为水杉和桉树树种３个样品表面的近红外光谱吸收图，水杉样品１，２与３的表面光泽度分别为３畅１，３畅９和４畅８Ｇｓ，桉树样品１、２与３的表面光泽度分别为２畅６，３畅３和４畅６Ｇｓ。从图１和图２均可看出，木材样品表面光泽度的高低与其近红外光谱吸收峰的变化呈现出一定的规律性，这可能是由于木材的组织构造等原因形成木材不同的表面光泽度，结构致密的木材光的散射程度较小，结构粗糙的木材光的散射程度较大，从而形成不同的镜面反射率，导致木材具有不同的表面光泽度。木材表面的近红外光谱特征中能够反映出木材的组织构造等信息，从而木材表面近红外

光谱特征中包含一定的表面光泽度信息。

Ｆｉｇ畅１　ＮＩＲａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｏｆｍｅｔａｓｅｑｕｏｉａｓａｍｐｌｅｓ

ｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ

Ｓａｍｐｌｅ１：３畅１Ｇｓ；２：３畅９Ｇｓ；３：４畅

８Ｇｓ

Ｆｉｇ畅２　ＮＩＲａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｏｆｅｕｃａｌｙｐｔｕｓｓａｍｐｌｅｓ

ｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ

Ｓａｍｐｌｅ１：２畅６Ｇｓ；２：３畅３Ｇｓ；３：４畅６Ｇｓ

２畅３　近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的研究

在以上研究中得出木材表面的近红外光谱特征中能够反映表面光泽度的一些信息，因此本实验将探讨近红外漫反射光谱技术测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。由于木材组织构造的特点，造成了木材表面光学性质的各异性，木材表面光泽度会随着光线入射角和反射角的改变有所变化，因此，实验选取采谱光纤与样品表面的夹角分别为９０°，６０°和４５°时所采集的木材表面光谱数据分别建立近红外光谱预测表面光泽度的模型，参与建模的木材样品分别为水杉、桉树以及两树种的混合样品三类。

表２为采谱光纤与样品表面夹角为９０°，６０°和４５°时所采集的光谱数据分别建立的模型，从表２中可以看出，模型的相关系数可达０畅９０，近红外光谱技术可以实现对天然高分子材料表面光泽度的快速测定。当采谱光纤与样品表面夹角６０°和４５°时，两个树种混合样品所建立的校正模型和预测模型样品表面光泽度的实测值与预测值相关系数分别为０畅８４，

９４６

第３期 光谱学与光谱分析

０畅８２和０畅８９，０畅８３，当采谱光纤与样品表面夹角为９０°时，校正和预测模型样品表面光泽度的实测值与预测值相关系数分别为０畅９０和０畅８６。采谱光纤与样品表面夹角为９０°时模型预测效果较好，这可能是由于当光纤与样品表面垂直时，近红外光谱更全面地反映了样品表面的信息特征，从而使近红外漫反射光谱技术预测木材表面光泽度的效果更好。图３和图４分别选取了采谱光纤与样品表面夹角为９０°和４５°时两混合样品表面光泽度的实测值与其近红外光谱预测值的相关散点图。

Ｔａｂｌｅ２　Ｒｅｓｕｌｔｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｉｂｅｒｄｅｇｒｅｅｗｉｔｈｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅ

样品参数９０°６０°４５°

ｒＳＥＣｒＳＥＣｒＳＥＣ

水杉校正集（ｎ＝１００）

预测集（ｎ＝５０）

０畅８８

０畅８８

０畅２８

０畅３０

０畅８７

０畅８７

０畅２９

０畅２８

０畅８９

０畅８６

０畅２６

０畅３１

桉树校正集（ｎ＝１００）

预测集（ｎ＝５０）

０畅９０

０畅８９

０畅２５

０畅２５

０畅８２

０畅７８

０畅３１

０畅３８

０畅８２

０畅８０

０畅２９

０畅４５

两树种混合样品（水杉和桉树）校正集（ｎ＝２００）

预测集（ｎ＝１００）

０畅９０

０畅８６

０畅２８

０畅３５

０畅８４

０畅８２

０畅３５

０畅３９

０畅８９

０畅８３

０畅３１

０畅

３２

Ｆｉｇ畅３　ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＮＩＲｐｒｅｄｉｃｔｅｄａｎｄｌａｂｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ

ｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｗｈｅｎｔｈｅｆｉｂｅｒｈａｓ９０°

ｗｉｔｈｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅ

●：Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓｅｔ，ｎ＝２００，ｒ＝０畅９；

○：Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｅｔ，ｎ＝１００，ｒ＝０畅

８６

Ｆｉｇ畅４　ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＮＩＲｐｒｅｄｉｃｔｅｄａｎｄｌａｂｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ

ｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｗｈｅｎｔｈｅｆｉｂｅｒｈａｓ４５°

ｗｉｔｈｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅ

●：Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓｅｔ，ｎ＝２００，ｒ＝０畅８９；

○：Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｅｔ，ｎ＝１００，ｒ＝０畅８３

３　结　论

对近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材

表面光泽度的可行性进行了研究与讨论，结果表明通过木材

近红外光谱所建立的木材表面光泽度模型对表面光泽度的预

测值与木材表面光泽度的实测值相关系数可达０畅９０。同时，

本文尝试通过改变采谱光纤与样品表面的夹角来改变近红外

漫反射光谱技术预测表面光泽度的效果，结果发现采集光谱

的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著，当采谱光

纤与样品表面夹角为９０°时，预测模型的精度较高，预测效

果更好。

Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ

［１］　ＦａｒｒｏｋｈｐａｙＳ，ＭｏｒｒｉｓＧＥ，ＦｏｒｎａｓｉｅｒｏＤ，ｅｔａｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏａｔｉｎｇｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ，２００６，３（４）：２７５．

［２］　ＦａｕｃｈｅｕＪ，ＷｏｏｄＫＡ，ＳｕｎｇＬＰ，ｅｔａｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏａｔｉｎｇｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ，２００６，３（１）：２９．

［３］　ＳｏｕｓａＦＪＰ，ＪúｎｉｏｒＮＶ，ＷｅｉｎｇａｅｒｔｎｅｒＷＬ，ｅｔａｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｔｅｒｉａｌｓＳｃｉｅｎｃｅ，２００７，４２（２４）：１０１２４．

［４］　ＬＥＮＧＣａｉ‐ｆｅｎｇ，ＧＵＯＬｉｎｇ‐ｈｕａ，ＬＩＵＧｕｏ‐ｄｏｎｇ，ｅｔａｌ（冷彩凤，郭凌华，刘国栋，等）．ＰａｃｋａｇｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（包装工程），２０１２，３３（１１）：１１２．

［５］　ＳｃｈａｌｌｅｒＣ，ＲｏｇｅｚＤ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏａｔｉｎｇｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＲｅｓｅａｒｃｈ，２００７，４（４）：４０１．

［６］　ＣＨＥＮＸｉａｏ‐ｌｉ，ＰＡＮＢｉａｏ（陈潇俐，潘　彪）．ＣｈｉｎａＦｏｒｅｓｔｒｙＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（林业科技开发），２００６，２０（２）：２９．

［７］　ＬＩＵＹｉ‐ｘｉｎｇ，ＬＩＪｉａｎ，ＧＵＯＭｉｎｇ‐ｈｕｉ，ｅｔａｌ（刘一星，李　坚，郭明晖，等）．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（东北林业大学学报），１９９５，２３（１）：５２．

［８］　ＷｕＪＨ，ＰｅｎｇＹＫ，ＬｉＹＹ，ｅｔａｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｏｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１２，１０９（２）：２６７．

０５６光谱学与光谱分析 第３４卷

［９］　ＦａｌｌａＦＳ，ＬａｒｉｎｉＣ，ＬｅＲｏｕｘＧＡＣ，ｅｔａｌ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００６，５１（１－２）：１２７．［１０］　ＰｆａｕｔｓｃｈＳ，ＭａｃｆａｒｌａｎｅＣ，ＥｂｄｏｎＮ，ｅｔａｌ．Ｔｒｅｅｓ，２０１２，２６（３）：９６３．

［１１］　ＩｎａｇａｋｉＴ，ＳｃｈｗａｎｎｉｎｇｅｒＭ，ＫａｔｏＲ，ｅｔａｌ．ＷｏｏｄＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，４６（１－３）：１４３．［１２］　ＪｏｎｅｓＰＤ，ＳｃｈｉｍｌｅｃｋＬＲ，ＰｅｔｅｒＧＦ，ｅｔａｌ．ＷｏｏｄＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００５，３９（７）：５２９．

ＳｔｕｄｙｏｆＲａｐｉｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＷｏｏｄＳｕｒｆａｃｅＧｌｏｓｓｉｎｅｓｓｂｙＮｅａｒＩｎｆｒａｒｅｄＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ

ＬＩＵＹａ‐ｎａ，ＹＡＮＧＺｈｏｎｇ倡，Ｌ册Ｂｉｎ，ＺＨＡＮＧＭａｏ‐ｍａｏ，ＷＡＮＧＸｉｎｇ‐ｈｕａ

ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷｏｏｄＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００９１，Ｃｈｉｎａ

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｖｉｓｕａｌａｐｐｅａｒａｎｃｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｎａｔｕｒａｌｐｏｌｙｍｅｒｍａｔｅｒｉａｌ（ｗｏｏｄ）ａｎｄｉｔｓｒｅ‐ｌａｔｅｄｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｆａｓｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｎａｔｕｒａｌｐｏｌｙｍｅｒｍａｔｅｒｉａｌｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｔｈｅｏｎ‐ｌｉｎｅｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌａｎｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｉｔｓｓｕｒｆａｃｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｂｒｏａｄｅｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄ（ＮＩＲ）ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｐｏｌｙｍｅｒｍａｔｅｒｉａｌｓｕｒｆａｃｅｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆＮＩＲａｓａｆａｓｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ，ｔｈｅＮＩＲｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓ（ＰＬＳ）ａｎａｌｙｓｉｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｓｅｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｏｆｎａｔｕｒａｌｐｏｌｙｍｅｒｍａｔｅｒｉａｌｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＮＩＲｐｒｅｄｉｃｔｅｄａｎｄｌａｂｍｅａｓｕｒｅｄ，ａｎｄｔｈｅｎｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆＮＩＲｔｏｒａｐｉｄｌｙｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｏｆｎａｔｕｒａｌｐｏｌｙｍｅｒｍａｔｅｒｉａｌｗｏｏｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｗｏｏｄＮＩＲｄｉｆｆｕｓｅｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｒｅｇｕｌａｒｌｙｖａｒｉｅｄｗｉｔｈｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ，ｆｒｏｍｗｈｉｃｈｗｅｃａｎｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅＮＩＲｓｐｅｃｔｒｕｍｓｒｅｆｌｅｃｔｅｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｗｏｏｄｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ．ＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＰＬＳｍｏｄｅｌｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄａｎｄｌａｂｍｅａｓｕｒｅｄｗｅｒｅｕｐｔｏ０畅９０．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ，ｂｙｃｈａｎｇｉｎｇｔｈｅｄｅｇｒｅｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｆｉｂｅｒａｎｄｓａｍｐｌｅｓｕｒｆａｃｅ，ｗｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｔｈｅｄｉｆ‐ｆｅｒｅｎｔｗｏｏｄＮＩＲｓｐｅｃｔｒｕｍｓ，ｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＮＩＲｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅＮＩＲｓｐｅｃｔｒｕｍｓｈａｄｎｏｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ，ａｎｄｍｏｄｅｌｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＮＩＲｓｐｅｃｔｒｕｍｓｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅ９０ｄｅｇｒｅｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｆｉｂｅｒａｎｄｓａｍｐｌｅｓｕｒｆａｃｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄｂｅｔｔｅｒ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｎａｔｕｒａｌｐｏｌｙｍｅｒｍａｔｅｒｉａｌ；Ｗｏｏｄ；Ｓｕｒｆａｃｅｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓ；Ｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ

（ＲｅｃｅｉｖｅｄＭａｙ３１，２０１３；ａｃｃｅｐｔｅｄＳｅｐ．７，２０１３）

倡Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ

１

５６第３期 光谱学与光谱分析

木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

作者：刘亚娜， 杨忠， 吕斌， 张毛毛， 王兴华， LIU Ya-na， YANG Zhong， Lü Bin， ZHANG Mao-mao， WANG Xing-hua

作者单位：中国林业科学研究院木材工业研究所,北京,100091

刊名：

光谱学与光谱分析

英文刊名：Spectroscopy and Spectral Analysis

年，卷(期)：2014(3)

本文链接：https://www.wendangku.net/doc/567030757.html,/Periodical_gpxygpfx201403019.aspx

近红外光谱分析及其应用简介

近红外光谱分析及其应用简介 1、近红外光谱分析及其在国际、国内分析领域的定位 近红外光谱分析是将近红外谱区（800-2500nm）的光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术与基础测试技术交叉结合的现代分析技术，主要用于复杂样品的直接快速分析。近红外分析复杂样品时，通常首先需要将样品的近红外光谱与样品的结构、组成或性质等测量参数（用标准或认可的参比方法测得的），采用化学计量学技术加以关联，建立待测量的校正模型；然后通过对未知样品光谱的测定并应用已经建立的校正模型，来快速预测样品待测量。 近红外光谱分析技术自上世纪60年代开始首先在农业领域应用，随着化学计量学与计算机技术的发展，80年代以来逐步受到光谱分析学家的重视，该项技术逐渐成熟，90年代国际匹茨堡会议与我国的BCEIA等重要分析专业会议均先后把近红外光谱分析与紫外、红外光谱分析等技术并列，作为一种独立的分析方法；2000年PITTCON 会议上近红外光谱方法是所有光谱法中最受重视的一类方法，这种分析方法已经成为ICC（International Association for Cereal Science and Technology国际谷物科技协会）、AOAC(American Association of Official Analytical Chemists美国公职化学家协会)、AACC （American Association of Cereal Chemists美国谷物化学家协会）等行业协会的标准；各发达国家药典如USP(United States Pharmacopoeia美国药典)均收入了近红外光谱方法；我国2005年版的药典也将该方法收入。在应用方面近红外光谱分析技术已扩展到石油化工、医药、生物化学、烟草、纺织品等领域。发达国家已经将近红外方法做为质量控制、品质分析和在线分析等快速、无损分析的主要手段。 我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，上世纪70年代开始，进行了近红外光谱分析的基础与应用研究，到了90年代，石化、农业、烟草等领域开始大量应用近红外光谱分析技术，但主要是依靠国外大型分析仪器生产商的进口仪器。目前国内能够提供完整近红外光

红外光谱分析概述

红外光谱分析概述（上） 1．红外光谱 红外光谱是反映红外辐射强度或其他与之相关性质随波长（波数）变化的谱图。目前，它是一种被广泛应用于研究表征物质的化学组成，在分子层次上的结构及分子间相互作用的有力手段。红外射线发现于1800年，在用普通温度计测量可见光谱的温度效应时，在红光一端的外侧观察到有较强的热效应。后来，实验证实了这是由一种肉眼看不见、波长比红光更长的电磁辐射所造成的，这种电磁辐射被称为红外光。通常将红外辐射的波长范围定为0.8～1000微米，并可粗略地分为三个波段：（1）近红外的波段为0.8～2.5微米，波数为12500～4000厘米-1；（2）中红外的波段为2.5～25微米，波数为4000～400厘米-1；（3）远红外的波段为25～1000微米，波数为400～10厘米，目前，实验上已能测定到2500微米，波数为4厘米-1。相应地有近红外光谱、中红外光谱和远红外光谱。 红外光谱的形式虽然多种多样，从本质上可分为发射光谱和吸收光谱两大类。物体的红外发射光谱是指样品在通过受激或自发辐射的条件下，所发射的红外光的强度随波长(波数)变化的光谱图，红外发射光谱主要决定于物体的温度和化学组成。吸收光谱是指样品对红外辐射的吸收能力随波长(波数)变化的光谱图，在实验上，使红外光与样品发生相互作用，测定红外光与物质相互作用前后光强的变化与波长(波数)之间的关系, 称红外吸收光谱。 2．分子的振动和转动光谱 对于分子体系而言，其振动和转动是量子化的，其能级差所对应的光子的波长落在红外光范围，因此是红外光谱(拉曼光谱)的主要研究对象。研究指出，红外光谱的研究范围不仅仅局限于分子的振动、转动跃迁，某些特殊体系的电子能级跃迁亦可能落在红外光谱波段范围内，例如，超大规模共轭体系的电子跃迁、某些稀土离子的f-f能级跃迁等等。不过目前绝大多数的红外光谱研究工作仍集中于分子的振动能级跃迁上，以最简单的双原子为例，其振动吸收Eν可近似地表示为： 式中h为普朗克常数；ν为振动量子数（取正整数）；n0为简谐振动频率。当ν=0时，分子的能量最低，称为基态。处于基态的分子受到频率为n0的红外射线照射时，分子吸收了能量为n0的光量子，跃迁到第一激发态，得到频率为n0的红外吸收带, 它称为分子振动的基频。反之，处于该激发态的分子也可发射频率为n0的红外射线而恢复到基态。n0的数值决定于分子的约化质量μ和力常数κ： κ决定于原子的核间距离、原子的特性和化学键及键级等。 在多原子分子体系中，各原子在平衡位置附近作相对运动。这些振动方式可以被分解为各种简正振动的线性组合，所谓简正振动就是指分子中各原子以同一频率、同一相位在平衡位置附近作简揩振动。含N个原子的非线分子有3N-6个简正振动方式；线性分子有3N－5种简正振动方式。 对于分子的转动而言，往往可以假定分子为刚性转子，则其转动能量Er为： 红外光谱分析概述（中）

近红外光谱分析技术在煤质检测中的应用

近红外光谱分析技术在入炉煤煤质 在线检测中的应用 一．煤质分析的意义： 煤炭在我国占一次能源消费的68％，大部分用于发电或燃煤锅炉，在热电厂的成本核算中，燃料消耗占到成本的70％左右。 充分了解当前燃煤质量，可以有效的提高锅炉燃烧效率、提升企业经济效益，同时还可以减少炉受热面结焦、积灰等情况，极大的提高锅炉运行的安全性。 二．煤质分析现状： 国内企业目前多采用传统的煤质分析方法，主要测定灰分、水分、发热量等指标，分析精度高，但检测周期长，严重滞后于当前生产，只能进行抽检，不能实时指导生产。 国内还有少量企业使用γ射线来分析煤质，实时性较好，但由于采用辐射源，给工作人员和企业带来了很大的安全隐患，并且价格昂贵，增大了企业的成本负担。 国外相关企业普遍采用近红外光谱技术来分析煤质，实时性好、精确度高、无安全隐患、成本适中。 三．近红外光谱技术检测煤质： 1.近红外光谱的原理： 近红外波长范围为780～2526nm，当近红外光照射到对于含氢基团X—H(X=C、N、O)的物质上时，组成物质的化学键就会吸收一定波长的特征波，吸光度与成分的含量大小有关，而煤炭中燃烧成分主要是含氢基团，正适用于近红外技术。 2.建立近红外模型： 近红外技术是二次测量方法，通过取样，测量样品的近红外光谱、并用

传统分析方法得到该样品的灰分、发热量、水分等含量，通过算法建立光谱与成分和含量之间的联系（模型）。 3.在线实时测量： 近红外仪器安装在入炉煤传送皮带上方，采集皮带上当前煤炭的近红外光谱，通过近红外模型，使用化学计量学方法分析光谱，即可获得该煤炭的灰分、发热量、水分等含量信息。 4.技术特点： ●分析速度快，分析效率高：不到1分钟就可以采集一次光谱，并同时得到 多个组分的性质和含量数据。 ●安装方便：采用非接触的方式进行检测，可以根据生产线的工况采用俯 视、仰视、侧视等方式进行安装。比如安装在入炉煤传送皮带上方。 ●适应复杂环境：仪器具有防尘、防水、防暴等多种特点。 ●运行成本低：近红外仪器自动化程度非常高，日常运行中基本不需要维 护人员，没有消耗品，不产生运行费用。 ●样品不需要预处理，不需要使用化学试剂，不会产生化学、生物或电磁 污染。 ●安全性：近红外仪器使用的是近红外光，没有高温、高压、辐射、易燃 品等构件，保证人员、设备和生产环境的安全。

近红外光谱技术在药物分析中的应用

近红外光谱技术在药物分析中的应用 1·前言 近红外光谱分析技术是分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。 近红外（NIR）谱区是人类认识最早的非可见光谱区，波长范围在0.75—2.5 m之间，用波数表示时则在13330—4000cm-1之间。由于近红外的吸收谱带复杂，谱峰重叠，信号弱，在分析上难以应用，长期以来没有受到人们的重视。近十多年来，随着近红外仪器的改良，新的光谱理论和光度分析方法的建立，特别是计算机技术和化学计量学的广泛应用和迅速发展，使近红外光谱技术成为目前发展最快、最引人注目的分析技术，并以其简单快速、实时在线、无损伤无污染分析等特点，在复杂物质的分析上得到广泛应用。在包括制糖和制药的许多与化学分析和品质管理有关的行业中的应用前景极其广阔。 关于近红外光谱技术在制药行业中应用的文献报道越来越多，显示了近红外光谱技术在制药领域中越来越受到人们的重视。近红外光谱分析具有的快速实时、操作简单、无损伤测定、不受样品状态影响的特点很符合药物分析的要求。因此，在制药业中原料药的分析、药物制剂中水分、有效成分的分析、药物生产品质的过程控制等方面近红外光谱技术得到了十分广泛的应用。 2·光谱介绍 近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，根据ASTM（美国试验和材料检测协会）定义是指波长在780～2526nm范围内的电

磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。 近红外光谱属于分子振动光谱的倍频和主频吸收光谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团X－H（X=C、N、O）振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。由于不同的有机物含有不同的基团，不同的基团有不同的能级，不同的基团和同一基团在不同物理化学环境中对近红外光的吸收波长都有明显差别，且吸收系数小，发热少，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。近红外光照射时，频率相同的光线和基团将发生共振现象，光的能量通过分子偶极矩的变化传递给分子；而近红外光的频率和样品的振动频率不相同，该频率的红外光就不会被吸收。因此，选用连续改变频率的近红外光照射某样品时，由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，就可以确定该组分的含量。 3·近红外光谱技术在制药业中的应用 3·1 原料和活性组分的测定 药物加工过程中第一步就是原料的鉴定，其质量的好坏直接决定后续加工过程的成败于否，而同一类型的原料中多变因素主要是湿度和颗粒大小，近红外光谱在湿度测定中的灵敏度及其适于固体表面的表征的特性，使他能够很快地得到样品的湿度和颗粒大小的信息，然

红外光谱仪的应用

红外光谱仪的应用 (陕西科技大学材料科学与工程学院西安任莹莹710021) 摘要：傅里叶转换红外光谱(FTIR)是一种用来获得吸收，射出光电导性或固体，液体或气体的拉曼散射的仪器。本文将从红外光谱仪的使用原理，样品制备，结果分析等几个方面对红外光谱仪进行介绍。 关键字：FTIR，原理，样品制备，结果分析 The Application of Infrared Spectrometer (School of Materials Science and Engineering, Shaanxi University of Science and Technology, Xi’an Ren yingying 710021) Abstract:Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) is a kind of instrument, which is used to get absorbed, penetrate photoconductivity or solid, liquid or gas Raman scattering. This article from the principle of the use of infrared spectrometer, sample preparation, the analysis of several aspects, such as the infrared spectrometer is introduced. Key words: FTIR, principle, sample preparation, analysis of the results 一、原理 红外线是波长介于可见光和微波之间的一段电磁波。红外光又可依据波长范围分成近红外、中红外和远红外三个波区，其中中红外区（2.5—5μm；4000—400cm-1）能很好地反映分子内部所进行的各种物理过程以及分子结构方面的特征，对解决分子结构和化学组成中的各种问题最为有效，因而中红外区是红外光谱中应用最广的区域，一般所说的红外光谱大都是指这一范围。 红外光谱法实质上是一种根据分子内部原子间的相对振动和分子转动等信息来确定物质分子结构和鉴别化合物的分析方法。当一束具有连续波长的红外光通过物质，物质分子中某个基团的振动频率和红外光的频率一样时，分子就吸收能量由原来的基态振动能级跃迁到能量较高的振动能级，分子吸收红外辐射后发生振动和转动能级的跃迁，该处波长的光就被物质吸收。将分子吸收红外光的情况用仪器记录下来，就得到红外光谱图。红外光谱图通常用波长(λ)或波数(σ)为横坐标，表示吸收峰的位置，用透光率(T%)或者吸光度(A)为纵坐标，表示吸收强度。如图1，辛烷的红外光谱图，纵坐标为透过率，横坐标为波长λ(μm )或波数(cm-1)。

现代近红外光谱分析仪工作原理

现代近红外光谱分析仪工作原理 现代近红外光谱分析仪工作原理 2011年02月08日 20世纪90年代初,外国厂商开始在我国销售近红外光谱分析仪器产品,但在很长时间内，进展不大，其原因主要是：首先，近红外光谱分析要求光谱仪器、光谱数据处理软件（主要是化学计量学软件）和应用样品模型结合为一体，缺一不可。但被分析样品会由于样品产地的不同而不同，国内外的样品通常有差异，因此，进口仪器的应用模型一般不适合分析国内样品。如果自己建立模型，就需要操作人员了解和熟悉化学计量学知识和软件，而外商在中国的代理机构缺乏这方面的专业人才，不能有效地根据用户的需要组织培训，因此，用户对这项技术缺乏全面了解，影响到了它的推广使用。其次，进口仪器价格昂贵，售后技术服务费用也往往超出大多数用户的承受能力。 现代近红外光谱分析技工作原理 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息，它常常受含氢基团X-H（X-C、N、O）的倍频和合频的重叠主导，所以在近红外光谱范围内，测量的主要是含氢基团X-H振动的倍频和合频吸收。 由于倍频和合频跃迁几率低，而有机物质在NIR光谱区为倍频与合频吸收，所以消光系数弱，谱带重叠严重。因此从近红外光谱中提取有用信息属于弱信息和多元信息，需要充分利用现有的光机技术、电子技术和计算机技术进行处理。计算机技术主要包括光谱数据处理和数据关联技术。光谱数据处理是消除仪器因素（灯及测量方式等）环境因素（如温度等）和样品物态（如颜色、形态等）等对光谱的影响。常采用的方法有平滑、微分、基线漂移扣减、多元散射校正（MSC）和有限脉冲响应滤波（FIR）等也可以用小波变换来进行部分处理。数据关联技术主要是化学计量学方法。化学计量学的发展使多组分分析中多元信息处理理论和技术日益成熟，解决了近红外光谱区重叠的问题。通过关联技术可以实现近红外光谱的快速分析。在近红外光谱的应用中我们所关心的是被测样品的组成或各种物化性质，因此，如何提取这些有用信息是近红外光谱分析的技术核心。现在的许多研究与应用表明，

近红外光谱分析技术及发展前景

近红外光谱分析技术及发展前景 陈丽菊 刘　巍 近红外光(near infrared,N IR)是介于可见光(VL S)和中红外光(M IR)之间的电磁波,美国材料检测协会(ASTM)将波长780～2526nm的光谱区定义为近红外光谱区。近红外光谱主要应用两种技术获得:透射光谱技术和反射光谱技术。透射光谱波长一般在780～1l00nm范围内;反射光谱波长在1100～2526nm范围内。近红外光谱区(N IR)是由赫歇尔(Herschel)在1800年发现的。卡尔?诺里斯(Karl Norris)等人首先用近红外光谱区测定谷物中的水分、蛋白质。但是由于分子在该谱区倍频和合频吸收弱,且谱带重叠严重,难以分析和鉴定,以致N IR分析技术的研究曾一度陷入低谷,甚至处于停滞。20世纪80年代,随着计算机技术、仪器硬件的迅速发展,以及化学计量学方法在解决光谱信息提取和消除背景干扰方面取得的良好效果,使得近红外分析技术不仅用于农产品、食品和生物科学,而且还应用到石油化工、烟草、纺织、环保等行业。 近红外光谱分析的原理 近红外光谱是由于分子振动能级的跃迁(同时伴随转动能级跃迁)而产生的。近红外分析技术是依据被检测样品中某一化学成分对近红外光谱区的吸收特性而进行定量检测的一种方法。它记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和合频信息,它的光谱是在700～2500nm范围内分子的吸收辐射。这个事实与常规的中红外光谱定义一样,吸收辐射导致原子之间的共价键发生膨胀、伸展和振动。中红外吸收光谱中包括有C-H键、C-C键以及分子官能团的吸收带。然而在N IR测量中显示的是综合波带与谐波带,它是R-H分子团(R是O、C、N和S)产生的吸收频率谐波,并常常受含氢基团X-H(C-H、N-H、O-H)的倍频和合频的重叠主导,所以在近红外光谱范围内,测量的主要是含氢基团X-H振动的倍频和合频吸收。使用N IR技术是因为它与样品相互作用时输出的能量效率比中红外光更为实用。N IR的辐射源(仪器上的灯)要比用在中红外的能量高得多,而且它的检测器也具有更高检测效率。这些因素意味着N IR仪器的信噪比值远高于中红外仪器。较高的信噪比意味着样品的观测时间可比中红外仪器短得多。近红外辐射对于样品的穿透性也较高,因此样品的前处理常较中红外简单。近红外光谱根据其检测对象的不同分成近红外透射光谱(N IT)和近红外反射光谱(N IR)两种。N IT是根据透射光与入射光强的比例关系来获得在近红外区的吸收光谱。N IR根据反射光与入射光强的比例获得在近红外光谱区的吸收光谱。近红外分析技术是综合多学科(光谱学、化学计量学和计算机等)知识的现代分析技术,使用包括N IR 分析仪、化学计量学光谱软件和被测物质的各种性质或浓度分析模型成套近红外分析技术等。经过对这种模型的校正,就可以根据被测样品的近红外光谱,快速计算出各种数据。建立被测样品成分的模型时,主要用到的校正方法有多元线性回归法(ML R)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PL S)、人工神经网络法(ANN)。 近红外光谱分析方法的特点 近红外光谱分析方法有下列特点。 可采用光学方法进行。鉴于近红外具有较大的散射效应和较强的穿透性,近红外光谱的分析方法比较独特,可根据样品物态和透光能力的强弱采用透射、漫反射和散射等多种测谱技术进行物质检测。 近红外光子的能量比可见光低,不会对人体造成伤害,而且整个分析过程不会对环境造成任何污染,属于绿色分析技术。 近红外分析技术可在数分钟内完成多项参数的测定,分析速度可提高上百倍,分析成本可降低数十倍。用于传输近红外辐射光的光纤可长达200m, 新结构的固态电子和光电子器件。半导体低维结构已成为推动整个半导体科学技术迅猛发展的主要动力。低维材料不同于自然界中的物质,具有各种量子效应和独特的光、电、声、力、化学和生物性能,在未来的各种功能器件的应用中将发挥重要作用,并随理论和技术的发展得到更加广泛的应用。 (上海市东华大学理学院应用物理系　200051) ? 1 ?现代物理知识

红外光谱技术

红外光谱技术 学号：1211050126 姓名：徐健榕 班级：12110501

摘要 红外光谱作为一门先进的技术，已经在各个领域得到了广泛的应用，。本文主要了解红外光谱分析的历史发展、现状分析、研究应用及其应用成果。 关键词：红外光谱历史应用成果 一、红外光谱的历史发展 真正意义上对光谱的研究是从英国科学家牛顿(Newton) 开始的.1666 年牛顿证明一束白光可分为一系列不同颜色的可见光, 而这一系列的光投影到一个屏幕上出现了一条从紫色到红色的光带.牛顿导入"光谱" (spectrum)一词来描述这一现象.牛顿的研究是光谱科学开端的标志. 从牛顿之后人类对光的认识逐渐从可见光区扩展到红外和紫外区.红外辐射是18世纪末，19世纪初才被发现的。1800年英国物理学家赫谢尔（Herschel）用棱镜使太阳光色散，研究各部分光的热效应，发现在红色光的外侧具有最大的热效应，说明红色光的外侧还有辐射存在，当时把它称为“红外线”或“热线”。这是红外光谱的萌芽阶段。由于当时没有精密仪器可以检测，所以一直没能得到发展。过了近一个世纪，才有了进一步研究并引起注意。 1892年朱利叶斯（Julius）用岩盐棱镜及测热辐射计（电阻温度计），测得了20几种有机化合物的红外光谱，这是一个具有开拓意义的研究工作，立即引起了人们的注意。1905年库柏伦茨（Coblentz）测得了128种有机和无机化合物的红外光谱，引起了光谱界的极大轰动。这是红外光谱开拓及发展的阶段。到了20世纪30年代，光的二象性、量子力学及科学技术的发展，为红外光谱的理论及技术的发展提供了重要的基础。不少学者对大多数化合物的红外光谱进行理论上研究和归纳、总结，用振动理论进行一系列键长、键力、能级的计算，使红外光谱理论日臻完善和成熟。尽管当时的检测手段还比较简单，仪器仅是单光束的，手动和非商化的，但红外光谱作为光谱学的一个重要分支已为光谱学家和物理、化学家所公认。这个阶段是红外光谱理论及实践逐步完善和成熟的阶段。20世纪中期以后，红外光谱在理论上更加完善，而其发展主要表现在仪器及实验技术上的发展：①1947年世界上第一台双光束自动记录红外分光光度计在美国投入使用。这是第一代红外光谱的商品化仪器；②20世纪60年代，采用光栅

红外光谱检测原理

红外光谱测试作为一种比较成熟的测试手段，对于材料的定性检测具有重要的作用，应用在许多领域。但是很多人对于红外光谱的检测原理并不是很清楚，下面，我们将进行一些基本原理的介绍。 在了解红外光谱的检测原理之前我们先来看一下什么是光谱分析。 光谱分析是一种根据物质的光谱来鉴别物质及确定它的化学组成，结构或者相对含量的方法。按照分析原理，光谱技术主要分为吸收光谱，发射光谱和散射光谱三种；按照被测位置的形态来分类，光谱技术主要有原子光谱和分子光谱两种。红外光谱属于分子光谱，有红外发射和红外吸收光谱两种，常用的一般为红外吸收光谱。 接下来是红外吸收光谱的基本原理。 分子运动有平动，转动，振动和电子运动四种，其中后三种为量子运动。分子从较低的能级E1，吸收一个能量为hv的光子，可以跃迁到较高的能级E2,整个运动过程满足能量守恒定律E2-E1=hv。能级之间相差越小，分子所吸收的光的频率越低，波长越长。 红外吸收光谱是由分子振动和转动跃迁所引起的, 组成化学键

或官能团的原子处于不断振动(或转动)的状态，其振动频率与红外光的振动频率相当。所以，用红外光照射分子时，分子中的化学键或官能团可发生振动吸收，不同的化学键或官能团吸收频率不同，在红外光谱上将处于不同位置，从而可获得分子中含有何种化学键或官能团的信息。 红外光谱法实质上是一种根据分子内部原子间的相对振动和分子转动等信息来确定物质分子结构和鉴别化合物的分析方法。 分子的转动能级差比较小，所吸收的光频率低，波长很长，所以分子的纯转动能谱出现在远红外区（25~300 μm）。振动能级差比转动能级差要大很多，分子振动能级跃迁所吸收的光频率要高一些，分子的纯振动能谱一般出现在中红外区（2.5~25 μm）。（注：分子的电子能级跃迁所吸收的光在可见以及紫外区，属于紫外可见吸收光谱的范畴） 值得注意的是，只有当振动时，分子的偶极矩发生变化时，该振动才具有红外活性（注：如果振动时，分子的极化率发生变化，则该振动具有拉曼活性）。

近红外光谱(NIR)分析技术的应用

近红外光谱(NIR)分析技术的应用 近红外光谱分析是近20年来发展最为迅速的高新技术之一，该技术分析样品具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。 一、近红外光谱的工作原理 有机物以及部分无机物分子中各种含氢基团在受到近红外线照射时，被激发产生共振，同时吸收一部分光的能量，测量其对光的吸收情况，可以得到极为复杂的红外图谱，这种图谱表示被测物质的特征。不同物质在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征。因此，NIR能反映物质的组成和结构信息，从而可以作为获取信息的一种有效载体。 二、近红外光谱仪的应用 NIR分析技术的测量过程分为校正和预测两部分（如图一所示），(1)校正：①选择校正样品集，②对校正样品集分别测得其光谱数据和理化基础数据，③将光谱数据和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；(2)预测：采集未知样品的光谱数据，与校正模型相对应，计算出样品的组分。由此可知，建立一个准确的校正模型是近红外光谱分析技术应用中的重中之重。 图一 2.1定标建模

2.1.1 为什么要建立近红外校正模型 2.1.1.1 建立近红外校正模型的最终目标是获得一个长期稳定的和可预测的模型。 2.1.1.2 近红外光谱分析是间接的（第二手）分析方法，所以①需要定标样品集；②利用定标样品集的参比分析数据与近红外光谱建立校正模型；③近红外分析准确度与参比方法数据准确度高度相关；④近红外分析精度一般优于参比方法分析精度。 2.1.2 模型的建立与验证步骤 2.1.2.1 扫描样品近红外光谱 准确扫描校正样品集中各个样品规范的近红外光谱：为了克服近红外光谱测定的不稳定性的困难，必须严格控制包括制样、装样、测试条件、仪器参数等测量参数在内的测量条件。利用该校正校品集建立的数学模型，也只能适用于按这个的测量条件所测量光谱的样品。 2.1.2.2 测定样品成分（定量） 按照标准方法（如饲料中的粗蛋白GB/T6432、水分GB/T6435、粗脂肪GB/T6433）准确测定样品集中每个样品的各种待测成分或性质(称为参考数据)。这些值测定的精确度是近红外光谱运用数学模型进行定量分析精确度的理论极限。 2.1.2.3 建立数据对应关系 通过2.1.2.1所得光谱与2.1.2.2所得不同性质参数的参考数据相关联，使光谱图和其参考数据之间形成一一对应映射的关系，从而建立一个带参考数据的光谱文件。 2.1.2.4 剔除异常值 2.1.2.3建立的光谱文件中，样品参考值与光谱有可能由于各种随机的原因而有较严重的失真，这些样品的测定值称为异常值。为保证所建数学模型的可靠性，在建立模型时应当剔除这些异常值。 2.1.2.5 建立模型 选择算法、确定模型的参数、建立、检验与评价数字模型：常用的算法有逐步回归分析、偏最小二乘法、主成分回归分析等。这些算法的基本思想

近红外光谱仪的性能指标

近红外光谱仪器的主要性能指标 北京英贤仪器有限公司销售工程师王燕岭 在近红外光谱仪器的选型或使用过程中，考虑仪器的哪些指标来满足分析的使用要求，这是分析工作者需要考虑的问题。对一台近红外光谱仪器进行评价时，必须要了解仪器的主要性能指标，下面就简单做一下介绍。 1、仪器的波长范围 对任何一台特定的近红外光谱仪器，都有其有效的光谱范围，光谱范围主要取决于仪器的光路设计、检测器的类型以及光源。近红外光谱仪器的波长范围通常分两段，700～1100nm的短波近红外光谱区域和1100～2500nm的长波近红外光谱区域。 2、光谱的分辨率 光谱的分辨率主要取决于光谱仪器的分光系统，对用多通道检测器的仪器，还与仪器的像素有关。分光系统的光谱带宽越窄，其分辨率越高，对光栅分光仪器而言，分辨率的大小还与狭缝的设计有关。仪器的分辨率能否满足要求，要看仪器的分析对象，即分辨率的大小能否满足样品信息的提取要求。有些化合物的结构特征比较接近，要得到准确的分析结果，就要对仪器的分辨率提出较高的要求，例如二甲苯异构体的分析，一般要求仪器的分辨率好于1nm。[1] 3、波长准确性 光谱仪器波长准确性是指仪器测定标准物质某一谱峰的波长与该谱峰的标定波长之差。波长的准确性对保证近红外光谱仪器间的模型传递非常重要。为了保证仪器间校正模型的有效传递，波长的准确性在短波近红外范围要求好于0.5nm，长波近红外范围好于1.5nm。[1]

4、波长重现性 波长的重现性指对样品进行多次扫描，谱峰位置间的差异，通常用多次测量某一谱峰位置所得波长或波数的标准偏差表示（傅立叶变换的近红外光谱仪器习惯用波数cm-1表示）。波长重现性是体现仪器稳定性的一个重要指标，对校正模型的建立和模型的传递均有较大的影响，同样也会影响最终分析结果的准确性。一般仪器波长的重现性应好于0.1nm。[1] 5、吸光度准确性 吸光度准确性是指仪器对某标准物质进行透射或漫反射测量，测量的吸光度值与该物质标定值之差。对那些直接用吸光度值进行定量的近红外方法，吸光度的准确性直接影响测定结果的准确性。 6、吸光度重现性 吸光度重现性指在同一背景下对同一样品进行多次扫描，各扫描点下不同次测量吸光度之间的差异。通常用多次测量某一谱峰位置所得吸光度的标准偏差表示。吸光度重现性对近红外检测来说是一个很重要的指标，它直接影响模型建立的效果和测量的准确性。一般吸光度重现性应在0.001～0.0004A之间。 7、吸光度噪音 吸光度噪音也称光谱的稳定性，是指在确定的波长范围内对样品进行多次扫描，得到光谱的均方差。吸光度噪音是体现仪器稳定性的重要指标。将样品信号强度与吸光度噪音相比可计算出信噪比。 8、吸光度范围 吸光度范围也称光谱仪的动态范围，是指仪器测定可用的最高吸光度与最低

红外光谱测试法

红外光谱测试法 红外光谱 (Infrared Spectroscopy, IR) 的研究始于 20 世纪初，自1940 年红外光谱仪问世，红外光谱在有机化学研究中广泛应用。新技术（如发射光谱、光声光谱、色红联用等）出现，使红外光谱技术得到发展。 原理 当一束具有连续波长的红外光通过物质，物质分子中某个基团的振动频率或转动频率和红外光的频率一样时，分子就吸收能量由原来的基态振(转)动能级跃迁到能量较高的振(转)动能级，分子吸收红外辐射后发生振动和转动能级的跃迁，该处波长的光就被物质吸收。所以，红外光谱法实质上是一种根据分子内部原子间的相对振动和分子转动等信息来确定物质分子结构和鉴别化合物的分析方法。将分子吸收红外光的情况用仪器记录下来，就得到红外光谱图。红外光谱图通常用波长(λ)或波数 (σ)为横坐标，表示吸收峰的位置，用透光率(T%)或者吸光度(A)为纵坐标，表示吸收强度。 当外界电磁波照射分子时，如照射的电磁波的能量与分子的两能级差相等，该频率的电磁波就被该分子吸收，从而引起分子对应能级的跃迁，宏观表现为透射光强度变小。电磁波能量与分子两能级差相等为物质产生红外吸收光谱必须满足条件之一，这决定了吸收峰出现的位置。 红外吸收光谱产生的第二个条件是红外光与分子之间有偶尔作用，为了满足这个条件，分子振动时其偶极矩必须发生变化。这实际上保证了红外光的能量能传递给分子，这种能量的传递是通过分子振动偶极矩的变化来实现的。并非所有的振动都会产生红外吸收，只有偶极矩发生变化的振动才能引起可观测的红外吸收，这种振动称为红外活性振动；偶极矩等于零的分子振动不能产生红外吸收，称为红外非活性振动。 应用 红外光谱对样品的适用性相当广泛，固态、液态或气态样品都能应用，无机、有机、高分子化合物都可检测。此外，红外光谱还具有测试迅速，操作方便，重复性好，灵敏度高，试样用量少，仪器结构简单等特点，因此，它已成为现代结构化学和分析化学最常用和不可缺少的工具。红外光谱在高聚物的构型、构象、力学性质的研究以及物理、天文、气象、遥感、生物、医学等领域也有广泛的应用。 红外吸收峰的位置与强度反映了分子结构上的特点，可以用来鉴别未知物的结构组成或确定其化学基团；而吸收谱带的吸收强度与化学基团的含量有关，可用于进行定量分析和纯度鉴定。另外，在化学反应的机理研究上，红外光谱也发挥了一定的作用。但其应用最广的还是未知化合物的结构鉴定。 红外光谱不但可以用来研究分子的结构和化学键，如力常数的测定和分子对称性的判据，而且还可以作为表征和鉴别化学物种的方法。例如气态水分子是非线性的三原子分子，它的v1=3652厘米、v3=3756厘米、v2=1596厘米而在液态水分子的红外光谱中，由于水分子间的氢键作用，使v1和v3的伸缩振动谱带叠

红外光谱分析

红外光谱分析 序言 二十世纪初叶，Coblentz发表了一百多个有机化合物的红外光谱图，给有机化学家提供了鉴别未知化合物的有力手段。到四十年代红外光谱技术得到了广泛的研究和应用。当今红外光谱仪的分辨率越来越高，检测范围扩展到10000－200cm-1，样品量少至微克级。红外光谱提供的某些信息简捷可靠，检测样品中有无羰基及属于哪一类（酸酐、酯、酮或醛）是其他光谱技术难以替代的。因此，对从事有机化合物为研究对象的化学工作者来说，红外光谱学是必需熟悉和掌握的一门重要光谱知识。 一、基本原理 1、基本知识 光是一种电磁波。可根据电磁波的波长范围分成不同类型的光谱，它们各自反映出物质的不同类型的运动形式。表1列出这些电磁波的波长，其所在区域的光谱名称，以及对应的运动形式。 红外光谱研究的内容涉及的是分子运动，因此称之为分子光谱。通常红外光谱系指2-25μ之间的吸收光谱，常用的为中红外区4000-650cm-1或4000-400cm-1。 这段波长范围反映出分子中原子间的振动和变角振动，分子在振

动运动的同时还存在转动运动。在红外光谱区实际所测得的图谱是分子的振动与转动运动的加合表现，即所谓振转光谱。 每一化合物都有其特有的光谱，因此使我们有可能通过红外光谱对化合物作出鉴别。 红外光谱所用的单位波长μ，波数cm-1。光学中的一个基本公式是λυ= C，式中λ为波长，υ为频率，C为光速(3×1010cm/s)。设υ为波数，其含义是单位长度(1cm)中所含的波的个数，并应具有以下关系：波数(cm-1)＝104/波长(μ) 波长和波数都被用于表示红外光谱的吸收位置，即红外光谱图的横坐标。目前倾向于普遍采用波数为单位，而在图谱上方标以对应的波长值。红外光谱图的纵坐标反映的是吸收强度，一般以透过率(T%)表示。 2、红外光谱的几种振动形式 主要的基本可以分为两大类：伸缩振动和弯曲振动。 (1)伸缩振动(υ) 沿着键轴方向伸或缩的振动，存在对称与非对称两种类型。它的吸收频率相对在高波数区。 (2)弯曲振动(δ) 包括面内、面外弯曲振动，变角振动，摇摆振动等。它的吸收频率相对在低波数区。 4000cm-1（高）400cm-1（低） 3、红外光谱吸收峰主要的几种类型 (1)基频峰：伸缩振动，弯曲振动产生的吸收峰均为基频峰。 (2)倍频峰：出现在基频峰波数二倍处。如基频为900cm-1，倍频为 1800cm-1。 4、红外光谱吸收峰的强度

近红外光谱

近红外光谱在果蔬品质无损检测中的应用研究进展 摘要 本论文介绍了近红外光谱无损检测机理，近红外光谱在果实品质的定量分析和定性分析的研究概况，并对近红外光谱对果实品质无损检测存在问题及前景做了简单的分析。 关键词 无损检测；近红外光谱；内部品质；果蔬 1 引言 1.1 果蔬无损检测研究概况 果蔬品质主要是指果蔬形态、颜色、密度、硬度以及含糖量、水分、酸度、病变等。果蔬品质检测技术作为保障果蔬质量、提升产品市场竞争力的一种手段，可以分为有损检测和无损检测两种。有损检测一般需要借助传统的化学分析测定方法或是现代仪器分析方法( 如高效液相色谱分析、气相色谱分析、质谱分析等) ，测定过程比较烦琐、人力物力耗费大、检测成本非常高。无损检测又称为非破坏性检测，是利用果蔬的物理性质，如力学性质、热学性质、电学性质、光学性质和声学性质等，在获取样品信息的同时保证了样品的完整性，检测速度较传统的化学方法迅速，且能有效地判断出从外观无法获得的样品内部品质信息。目前，果蔬品质与安全的无损检测技术主要包括: 光谱分析技术、光谱成像技术、机器视觉技术、介电特性检测技术、声学特性及超声波检测技术、力学检测技术、核磁共振检测技术、生物传感器技术、电子鼻与电子舌技术等等。针对不同的检测对象和检测指标，这些无损检测技术各具优势。 1.2 近红外光谱无损检测研究概况 近红外光谱分析( Near Infrared Spectroscopy，NIR) 技术是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一，以其快速、简便、高效等优势已被人们认识和接受，并且其应用范围也由谷物、饲料扩展到食品和果蔬等领域。水果是重要的农产品,消费者在选购水果时对于内部品质如口感、糖度和酸度等极为看重。而近红外光谱分析技术将其用于水果内部品质检测具有快速、非破坏性、无需前处

近红外光谱分析技术发展和应用现状

摘?要?近红外光谱是目前国际公认的最有应用价值的分析技术之一，它在国民经 济中日益发挥着越来越重要的作用。本文主要介绍近5年国内外近红外光谱分析技术的发展及应用现状，并对我国在这一技术方向的研发提出建议。关键词?近红外光谱 化学计量学 在线分析 快速分析 现场分析 Abstract Near infrared spectroscopy (NIR) has been recognized as one of the most valu-able application technologies, which is playing more and more important roles in national economy. In this paper, the research and application status of near infrared spectroscopy analytical technology in the past five years both home and abroad are introduced, and the NIR research and development suggestions for our country are proposed in detail. Key words Near infrared spectroscopy Chemometrics On-line analysis Rapid analysis On-site analysis 近红外光谱分析技术发展和应用现状 The research and application status of near infrared spectroscopy analytical technology 引?言? 从1800年英国科学家赫歇耳（W Herschel ）发现近红外光，到1881年英国天文学家阿布尼（W Abney ）和E R Festing 用Hilger 光谱仪拍摄下48个有机液体的近红外吸收光谱（700~1100nm ），发现近红外光谱区（NIR ）的吸收谱带均与含氢基团有关，到1968年美国农业部的工程师K Norris 博士将近红外光谱用于农产品的快速分析，到1974年瑞典化学家S Wold 和美国华盛顿大学的B R Kowalski 教授创建化学计量学学科（Chemometris ），唤醒现代近红外光谱技术这个沉睡的分析“巨人”，到上世纪80年代末光纤在光谱中的应用，推动在线近红外光谱技术的应用和发展，到本世纪之初微机电系统（MEMS ）技术使NIR 仪器越来越小型化，到近些年近红外光谱化学成像（NIR Chemical Imaging ）技术的兴起和应用，现代近红外光谱分析技术走过200余年的发展历程，近红外光谱从光谱中的垃圾箱（因其宽且重叠严重的谱带而无法通过传统方法进行分析应用），发展成为当前很多领域不可或缺的一种分析手段[1~7]。 在这200余年尤其是近20年的发展过程中，近红外 光谱仪器得到不断改进和完善，针对不同样品类型的测量附件也逐渐完备、化学计量学算法日趋普及，近红外光谱技术在工业（尤其是大型流程工业）应用中的优势逐渐被人们所认识，迅速被应用到实验室快速分析、现场分析以及在线分析中，为企业带来丰厚的效益。更为重要的是，在一些行业近红外光谱技术成为促进技术进步（例如生产工艺的改革）以及提高科学管理（例如保证产品质量）的重要手段之一，已成为现代优化操作和控制系统中的一个重要组成部分。 国内外已有较多文献对近红外光谱技术（包括仪器、光谱成像、化学计量学算法与软件、应用等）做详尽的综述[8~13]，本文主要介绍近5年国内外近红外光谱分析技术的发展及应用现状，并对我国在这一技术方向的研发提出建议。 1?国际NIR 技术和应用现状 1.1?技术现状 近红外光谱分析技术是由光谱仪、化学计量学软件和校正模型3部分构成的，在线分析系统往往还包括取样与预处理、数据通讯等部分。 褚小立1?袁洪福2Chu?Xiaoli 1?Yu?Hongfu 2 （1.石油化工科学研究院?北京?100083；2.北京化工大学?北京?100029） (1.Research Institute of Petroleum Processing, Beijing, 100083; 2.Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100083)

近红外光谱分析技术的应用及其局限性

近红外光谱分析技术的应用及其局限性 　 李子存1史永刚2宋世远2 １　后勤工程学院基础部，重庆４０００１６　 ２　后勤工程学院油料应用工程实验中心，重庆４０００１６　 　 摘要:文章介绍了近红外光谱及其分析技术，指出近红外光谱分析方法的建立有赖于化学计量学的应用和参照标准方法，并对近红外光谱分析技术的局限性作了表述。　 关键词：近红外光谱分析，化学计量学，局限性　 　 　 1.前言 近红外谱区早在１８００年被发现，５０年代出现了商品近红外光谱仪，定量和定性分析的应用早于目前我们更熟悉的红外（即中红外）光谱，但是，近红外光谱吸收较红外光谱弱，谱带重叠多，受当时在光谱仪性能和信息提取技术条件的限制，近红外光谱分析技术应用不多，在中红外光谱分析技术快速发展期间，几乎被人们遗忘。直到１９５０年，Ｎｏｒｒｉｓ早期使用近红外光谱和多元线性回归分析进行测定水分、蛋白和脂肪含量取得的研究结果，才激励人们对近红外光谱分析技术进行不断地研究。随着计算机技术的高度发展和化学计量学（Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ）学科诞生，近红外与之结合产生了现代近红外光谱分析技术，尤其是近十年来，近红外在仪器、软件和应用技术上获得了高度发展，以高效和快速的特点异军突出，焕发了青春，倍受人们的关注１。　 近红外光谱主要是含Ｘ—Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）基团的样品在中红外区域基频振动的倍频和合频吸收，范围为７００－２５００ｍｎ。与传统分析方法相比，近红外光谱分析技术对于提高分析工作效率，具有划时代的意义。由于近红外光谱仪除消耗少量电能外，不需消耗任何试剂、标准物质和设备零件，被测样品量仅为几毫升，极为经济。一台近红外光谱仪用于控制分析，可以替代多种多台分析仪器，可以节省大量设备费用、操作费用和维护费用、大量人力和物力，以及大量时间。近红外光谱分析具有如下特点：　不需要大量的试药、溶剂，安全性高；　前处理技术简单，量测过程迅速；分析方式简易；同一样本可以重复量测；可以同时量测同一样本内各种不同成分；机型小，可以携带至现场作业；适用固态、粉粒态、半固态、液态等各种样本。　 由于近红外光谱分析技术的方便性，原理日趋成熟。１９７９年美国谷物学会首先将“用近红外光谱分析蛋白质含量”定为学会标准法（ＡＡＣＣ　ｍｅｔｈｏｄ，３９－１０）。 　目前，研究人员不需要对近红外光谱原理有所了解，就能利用厂商提供的设备创造出一系列论文，因此近红外光谱仪器又被称为“论文制造者”。　 - 1 -