應(yīng)用介紹 | 基于NIR光譜技術(shù)的稻種營養(yǎng)含量分析

近紅外光譜技術(shù)（NIR）是一種基于分子振動的快速無損分析技術(shù)，通過測量樣品在近紅外波段（~700-2500 nm）的吸收和散射特性，獲取其化學組成信息。

該技術(shù)特別適用于分析含C-H、O-H、N-H等化學鍵的有機化合物，正好對應(yīng)稻種中蛋白質(zhì)、脂肪和淀粉等營養(yǎng)成分的特征吸收。

在發(fā)表的最新研究中，研究人員采用近紅外光譜技術(shù)對六個不同品種的稻種進行光譜采集，結(jié)合化學計量學算法，成功實現(xiàn)了對蛋白質(zhì)、脂肪和淀粉含量的精準預(yù)測，最佳模型的預(yù)測準確率高達R2 = 0.971。

• 寬光譜范圍：覆蓋900-2500 nm近紅外區(qū)域，完整捕捉營養(yǎng)成分特征譜線；

• 高信噪比：>1000:1的信噪比確保微弱信號的準確檢測；

• 優(yōu)異的分辨率：高光學分辨率清晰分辨相鄰特征峰；

• 穩(wěn)定的光源系統(tǒng)：高性能鹵鎢燈提供穩(wěn)定均勻的照明；

• 透射式檢測模式：穿透稻種內(nèi)部，獲取更全面的成分信息；

• 專用采樣附件：優(yōu)化設(shè)計的樣品室確保檢測的一致性和重復(fù)性；

• 智能溫控系統(tǒng)：保持探測器恒溫工作，減少環(huán)境干擾；

• 模塊化結(jié)構(gòu)：支持定制化配置，滿足不同應(yīng)用需求；

研究采用透射式光譜采集方式，有效避免稻殼表面反射干擾，獲取稻種內(nèi)部成分的真實信息。通過高斯去噪、一階導(dǎo)數(shù)處理和多元散射校正（MSC） 等預(yù)處理方法，顯著提升光譜質(zhì)量：

消除基線漂移和背景噪聲

增強特征譜峰分辨能力

校正顆粒大小和分布不均的影響

采用連續(xù)投影算法（SPA） 從全光譜中篩選關(guān)鍵特征波長，將變量維度降低70%以上，在保持預(yù)測精度的同時大幅提升模型運行效率。

比較偏最小二乘（PLS）、正交偏最小二乘（OPLS） 和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN） 等多種建模方法，其中OPLS模型表現(xiàn)最&優(yōu)：

快速分析：單個樣品檢測僅需數(shù)秒，較傳統(tǒng)方法提升數(shù)十倍效率；

無損檢測：樣品無需前處理，保持種子活性和商業(yè)價值；

多組分同步：一次掃描同時獲取蛋白質(zhì)、脂肪、淀粉等多種成分含量；

品種選育：快速篩選高營養(yǎng)價值稻種品種；

質(zhì)量分級：實現(xiàn)稻種質(zhì)量的科學精準分級；

過程監(jiān)控：監(jiān)測貯藏過程中營養(yǎng)成分變化；

降低成本：減少化學試劑使用和人工成本；

提升價值：通過品質(zhì)分級實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)優(yōu)價；

促進流通：為稻種交易提供可靠的質(zhì)量依據(jù)；

奧譜天成近紅外光譜儀在稻種營養(yǎng)分析中的成功應(yīng)用，為糧食作物品質(zhì)檢測開辟了新途徑，技術(shù)進一步擴展至：

其他谷物檢測：小麥、玉米、大豆等作物的品質(zhì)分析；

種子活力評估：基于營養(yǎng)成分預(yù)測種子發(fā)芽率；

農(nóng)產(chǎn)品加工：原料進貨檢驗和產(chǎn)品質(zhì)量控制；

科研教學：農(nóng)業(yè)院校和科研機構(gòu)的分析研究；

奧譜天成IR系列產(chǎn)品：

IR2300近紅外谷物分析儀

IR2000多功能全光譜近紅外分析儀

奧譜天成近紅外光纖光譜儀系列：

隨著人工智能算法的不斷優(yōu)化和光譜數(shù)據(jù)庫的日益完善，該技術(shù)將在智慧農(nóng)業(yè)、種子工程和糧食安全等領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。