时间：2022-10-13 13:35:15
关键词：香烟分类；高光谱成像技术；焦油量；无损检测；香烟烟丝；图谱合一 文献标识码：A
中图分类号：TN911 文章编号：1009-2374（2015）23-0063-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.23.033
烟草是我国重要的经济作物，早在半个世纪之前，利用近红外光谱分析技术对烟草进行了大量的无损检测研究，国外的许多学者根据不同烟草类型建立了相应近红外光谱分析模型对烟叶所属的品种（白肋烟、烤烟）或不同产地（美国本地、非美国产）均得到了较好的正确判别结果，相对而言，国外的应用水平较为领先。国内近红外光谱分析技术应用于烟草始于1995年，经过几十年的发展，国内烟草行业目前对近红外技术的应用已十分广泛。尽管近红外光谱技术用于烟草行业的无损快速检测能够应用于过程分析，然而非成像近红外光谱技术不适合于定量分析和分散性样品分析，由于外界因素的干扰不能有效剔除，其模型建立后需要不断进行维护修正并且测试灵敏比较低，相对误差比较大。近年来，高光谱成像技术不仅在农产品安全检测方面的应用取得了良好效果，也大量应用在农情监测作物长势的性状信息研究中。随着成本的降低，从最初航空、卫星遥感的应用平台，扩展到为近地应用提供了可能。将高光谱成像技术应用到烟草行业的品质与安全性检测中，可以综合得到产品内外品质的全面检测信息，这种内外品质信息兼备的特征，使得高光谱图像技术在烟草行业的无损检测方面具有较大的应用前景。现阶段利用高光谱成像技术进行烟草行业的无损检测还处于研究和发展阶段，随着光谱分辨率的不断提高，高光谱成像能够记录的烟草品质信息会越来越丰富。
1 材料与方法
1.1 实验设计
本实验选用北京中南海8mg、四川娇子（时代阳光）、上海红双喜（硬）、黄果树（典藏）、南京（特醇）俗称红南京、云烟（红）、都宝（新）7种中低档价格大众定位的香烟品种，分别对这7种香烟的烟丝在室内进行实验。每个品种类型的香烟选取两支香烟的烟丝量，取出两支香烟的烟丝进行高光谱图像信息采集。为了保证室内暗室环境，实验选择在晚上19∶00以后的密闭实验室内进行数据采集，采用卤钨灯照射香烟烟丝样品，样品到光谱仪镜头的垂直距离选择为65cm，导轨速度为2mm/s。
1.2 香烟烟丝光谱成像光谱数据预处理
1.3 香烟烟丝理化值含量
记录烟盒上给出的每种香烟的焦油量、烟气烟碱量、一氧化碳量理化值的标准数值，用于采集的每个品种香烟的烟丝平均光谱数值建立模型进行相关分析，其理化值参数如表1所示：
本实验所用的香烟样品量，每个种类的香烟使用两根香烟的烟丝量，因此在后续参照每个类型的香烟烟丝理化值的标准值时，都会相应采集2倍的香烟烟丝理化值含量作参照。
2 结果
2.1 不同品种香烟烟丝的成像光谱图
本文在ENVI里从高光谱数据立方体中利用R、G、B三原色的特征波长（680nm、550nm、450nm）提取出不同种类的香烟烟丝高光谱成像图（如图1所示）。从图中我们可以很直观地分析辨别7种香烟的烟丝色泽、分布信息状况的变化，进而发现这7种香烟烟丝的差异，说明利用高光谱成像技术可直观对香烟烟丝的类别进行定性识别分析。
2.2 不同烟丝的高光谱反射率曲线对比分析
采集每个类型的香烟烟丝高光谱成像数据，通过换算预处理得到香烟烟丝的高光谱反射率曲线图（如图2所示），并对其进行分析。由结果可知：7种香烟烟丝所提取的光谱反射率曲线基本一致，都在400～500nm的可见光区，光谱曲线出现吸收谷，并在680nm处也有轻微反射吸收谷且无波峰出现，这与查阅文献的绿色植被的光谱反射率曲线不同，这一特征可用来区分识别烟草烟丝与其他绿色经济作物。进一步结合香烟烟丝内部的组分信息变化分别对香烟烟丝焦油量和烟碱量进行分析，达到图谱合一化，表明基于高光谱成像可以从图像和光谱两个角度对香烟烟丝的焦油量和烟碱量进行分析。
2.3 香烟烟丝的理化值预测模型构建
在400～1000nm波长范围内，提取出7种香烟烟丝的平均光谱反射率值，分别与采集到的7种香烟的焦油量和烟碱量两种理化值采用偏最小二乘法（PLS）建立相关预测模型分析。首先利用偏最小二乘法（PLS）建立7种香烟烟丝光谱反射率与焦油量的预测模型，建模结果如表2所示，其建模结果模型相关系数R=0.67。烟碱量俗称尼古丁，利用7种香烟烟丝的光谱反射率值与所采集的香烟烟碱量采用偏最小二乘法（PLS）建立烟碱量的预测模型，建模结果如表3所示，其建模结果模型相关系数R=0.68。由香烟焦油量和烟碱量两种理化值模型的建模结果可知：采用高光谱成像技术对香烟烟丝组份信息的定量识别是可行的。
关键词：红外光谱；高效液相色谱分析；中药检验；定性分析
我国目前的中药制剂行业，存在着化学药品添加现象，并且这一状况较为严重，这不仅仅对于患者造成了生命威胁，还对于我国医药市场的发展带来了直接影响。因此，探寻更加高效、精确的质量检测措施，有着极为重要的意义。就目前来说，相关的检测方式实际上就是高效液相色谱分析法，该方式所呈现出的精确度虽然有所保障，但是所需检验时间过长。在目前科技技术发展的过程中，出现了一种红外光谱分析法，能够切实有效的满足高效率、高精度的检测需求，但是在实践方的经验并不丰富。下文主要以黄连药材作为试验药品，来对于红外光谱法所呈现出的优劣与高效液相色谱法进行对比，具体报告如下。
1 资料与方法
1.1一般资料。
本文所使用的试验品，主要是将黄连药材作为对比的检测对象，整个试验过程共计使用10g黄连，均从某药房购买，无论是批次还是生产时间都完全一致。黄连试验品划分A、B两组。由于B组在检测过程中是使用的高效液相色谱法，其中所需要的对照品从某药物制品鉴定所所购买。
1.2检测方法。
1.2.1仪器及制剂。
高效液相色谱分析仪购自专业公司，泵型号为LC-10ATVP，紫外检测器型号为SPD-M10AVP，色谱柱选用Kromasil C18柱（250×4.6mm，5μm），色谱纯选用乙醇；红外光谱仪型号为Spectrum Gx，检测扫描器选用DTGS型，红外光谱设定在中能量区，即4000～400cm-1范围内。试验用水均为双蒸水。
1.2.2高效液相色谱分析法检测步骤。
对B组黄连药物行高效液相色谱分析，具体步骤为：①制备样品，粉碎药物，并过40目筛，形成合适粉末，移至圆底烧瓶中，一并加入无水乙醇8倍量，持续加热半小时，回流两次，滤液、干燥，行乙醇再溶解、微孔滤膜过滤处理即可；②以3∶7乙腈-水溶液为流动相，将流动速度控制在1ml/min，控制柱温为常温，将检测波长设定在345nm上进行检测；③先后去供试品与对照品溶液各20μL进行检测，得出高效液相色谱图，进行对比。
1.2.3红外光谱法检测步骤。
对A组黄连药物行红外光谱法监测分析，具体步骤为：①制备样品，粉碎药物，并过40目筛，形成合适粉末即可；②去适量待检测样品与溴化钾混合、研磨、压片；③将压片标本按规范放入红外色谱仪进行检测，将光谱结果与标准光谱进行对比。
1.3统计项目。
统计项目主要为检测准确与否及检测时间。
1.4统计学方法。
2 结果
2.1检测准确度。
A组所呈现出的检测结果和相应的图谱进行对比，B组试验品则是和高纯度的对照品相对比，从对比的结果来看，A组结果与图谱峰值位置以及强度有着一定的相似性，而B组结果仅仅只是在出峰段相近，而峰面则是相似。由此能够看出，两组试验结果都是较为精确的。
2.2检测耗时。
具体数据见表1所示。可见，A组方案在检测总耗时与检测前样品处理时间上均明显优于B组方案，差异显著，具备统计学意义（P
表1 两组检测方法耗时对比
3 结论
针对中药采取相应的定性检测措施，实际上是对压迫的质量进行评价的关键，当前医药行业中所广泛使用的一种技术就是高效液相色谱分析技术，该技术本身所呈现出的相应优势极为明显，例如在检测的精确度方面。但是从本文的试验结果来看，使用高效液相色谱分析技术，所呈现出的检测结果虽然说是极为精确的，但是该技术本身的缺陷也较为明显，那么就是在检测过程中所消耗的时间过长（在上文试验中总计花费88min进行检验），并且在正式开始检测工作之前，还要经过长时间的预备处理（上文试验中共计耗费82min进行预处理）。此外，在使用高效液相色谱法进行药物检验期间，最终的结果得出，还需要检测过程中，引入相同的高纯度药物，如果说这一高纯度药物本身就存在着一定的问题，那么实际结果也就必然受到影响。
上述的相关问题出现，实际上对于高效液相色谱法的检验措施推广，有着直接的影响。但是从红外光谱技术中，所能够明显看出的是，该技术具备了替代高效液相色谱法的优势所在。从上文的试验检测结果来看，A组检测的结果实际上与高效液相色谱法的检测精度近似，但红外光谱技术所需要的检测时间更短，在上文的试验中仅仅只耗时42min，并且药品的预处理程序也比其他方式更加简便，这直接使得整个检测工作的总计耗时大幅度减少。而从红外光谱技术本身不仅能够保证精确度，还能够极大的提升检测效率，其优势极为明显。此外，红外光谱检测技术还无需使用高精度的对照品，只需要有药典图谱存在，便能够对于其中所呈现出的相应精确度加以对比。总体来说，红外光谱检测技术的推广性要超出当前所普遍使用的复杂检测技术。
4 结语
综上所述，从上文的试验结果能够明显的看出，红外光谱检测技术能够在最大限度保证检测结果精准度的情况下，促使检测所需时间大幅度减少。而从红外光谱检测技术的所具有的各方面优势来看，该技术值得大力在药品检验行业中进行推广。
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关键字：近红外光谱；塑料；支持向量机；分类；
引言
近年来,随着塑料工业的不断发展,塑料制品已成为人们日常生活中不可或缺的组成部分，因具有质轻、外观美、加工方便、经济实用等特点推动了工农业的持续发展和当代高科技的兴起;塑料制品的大量使用也给环境造成了严重污染，影响生态健康及人体健康，同时也造成了一定的资源浪费。从保护环境、资源的综合利用角度考虑，对塑料制品的回收利用是我国当前的首要途径。由于塑料种类繁多,不同种类的塑料性质和用途不相同，按材质分类收集处理以提高利用率。对常用塑料的分类方法很多，较近代的有外观鉴别法、燃烧法、静电法，光学法、紫外光谱法、拉曼光谱法、中红外（MIR）法及近红外(NIR)法，其中NIR法是最吸引人的先进技术之一[1,2]。
近红外光谱分析技术是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的技术，以不破坏样品、操作简单、稳定性好等特点应用于农业、工业等领域。将近红外光谱技术应用于对塑料制品的分类，已经成为研究热点之一。本文对塑料样本采集红外光谱数据，引入支持向量机算法对塑料样本进行分类预测，得到较高的准确率和处理速度，具有很好的应用前景。对塑料制品能正确快速的分类，既促进废旧塑料分类投放及收集，又节约分选归类所需的大量人力、物力及资金，对减轻生活垃圾的处理，消除“白色污染”、保护环境、节约能源、资源综合利用具有深远意义。
1.方法研究的理论基础
1.1.近红外光谱分析技术
近红外光谱是指物质在近红外区的吸收光谱。其波长范围介于可见光与中红外光之间的电磁波，美国材料检测协会定义其波长范围为780～2526nm，波数范围为12820～3959cm-1。近红外区的吸收是低能电子跃迁以及含有氢原子的原子团如C-H、O-H、N-H等的倍频和合频所产生的。它对醇、酚、胺、不饱和碳氢化合物，某些高分子以及其它含C-H、O-H、N-H原子团的化合物的定量分析很适宜。近红外光谱图稳定，获取比较容易，因此被誉为分析的巨人。
近红外光谱技术是一项综合了光谱学和化学计量等方面知识的样品的现代分析技术，与传统的技术相比，现代近红外光谱技术具有测定速度快、效率高、设备简单易于维护、无需对样本进行前处理、检测成本低、环境污染小等特点，已广泛应用于各个领域。光纤的介入更使得近红外光谱技术可以在恶劣的环境和危险环境下进行在线过程分析及控制。目前近红外光谱技术已经应用在农业、食品工业分析、石油化工等领域[3,4,5]。
1.2.支持向量机算法[6,7]
支持向量机(SVM)是一种模式识别方法，是建立在结构风险小和统计学习理论的VC维理论基础上的，主要研究如何从一些观测数据中挖掘出目前尚不能通过原理分析得到的规律，并利用这些规律去分析客观对象，对未知数据或无法观测的新数据进行预测和判断的一种算法。与传统的统计学相比，支持向量机是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论，避免了人工神经网络等方法的网络结构选择、过学习和欠学习以及局部极小等问题，已在模式识别、信号处理、函数逼近等领域得到了应用。此外，支持向量机是一个凸二次优化问题，能够保证找到的极值解是全局最优解，它是一种优秀的基于数据的机器学习方法，目前处于不断发展阶段。
SVM是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的，基本思想是建立一个超平面作为决策曲面，使得正反比例的隔离边缘被最大化，保证最小分类错误率。
对于线性可分情况，两类n维样本向量（，），（，）…（，）｛+1，―1｝，线性判别函数为：
（1-1）
将判别函数进行归一化，使两类所有样本都满足，此时离分类面最近的样本的，要求分类面对所以样本都能正确分类，即满足：
i=1，…，n（1-2）
此时分类间隔等于，间隔最大等价于最小。满足式（2-2）且使最小的分类面就是最优分类面。定义如下的Lagrange函数：
（1-3）
式中，为Lagrange乘子。为求式（1.2-3）的最小值，分别对求偏微分并令它们等于0，在利用结构风险最小原则时，优化目标选择松弛因子允许错分样本存在，此时的分类面满足：
―松弛因子。当0
C为惩罚因子，为某个指定的常数，起到控制对错分样本惩罚程度的作用，实现在错分样本的比例和算法复杂程度之间的折衷。
根据约束条件，可以将上述最优分类面的求解问题转化为如下的凸二次规划寻优的对偶问题：
对于非线性分类问题，若在原始空间中的简单最优分类面不能得到满意的分类结果，SVM的解决思路是利用核函数，这一特点解决了算法中维数灾难问题。判别函数中只包含未知向量与支持向量机内积的线性组合，通过非线性变换将输入空间换到一个高维空间，然后在这个空间中求广义的最优分类超平面，然后进行分类，而计算复杂度却没有增加,此时的目标函数为：
概括的说，支持向量机就是首先通过用核函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个空间求广义的最优分类面。
2.实验部分
2.1仪器部分
采用的仪器是NicoletMagnaIR-750型傅立叶变换红外光谱仪。该型号仪器具有不破坏样品情况下对样品直接测量的特点，可以快速准确地对复杂样品单组分进行定量分析，在测量开始之前需要提前搭设透射器件。该仪器适用于中红外和近红外光谱测量，在开机后经过一段时间的稳定和校正后，调整到可进行近红外光谱测量的状态后就可以对样本进行测量。采集系统如图1所示。
2.2样本采集及实验方法
利用光谱仪对收集的样本进行近红外光谱采集，通过仪器中相应的处理软件获取红外光谱图，采集到的数据输送到计算机中，通过软件编写算法对光谱数据的处理,数据处理部分采用matlab软件进行编写。在算法处理部分中，引入支持向量机算法，在60组样本数据中，选出40组作为训练集，事先知道训练样本所属的类别，然后设计分类器，再用该分类器对测试样本进行识别，进而也对模型进行优化，得到分类结果，支持向量机处理的示意图如图2图2.SVM训练和分类过程
本文中对生活中常见的4种塑料进行分类，样本来自生活中收集的各种塑料样本和购买的不含其他添加剂的标准样本，采集的光谱图如图3所示：
2.3光谱数据预处理和特征提取
在光谱获取的过程中，各种随机噪声、仪器漂移等对样本造成一定的影响，为了消除这些影响，需要对光谱数据进行预处理。对数据进行归一化和滤波，滤波的方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等方法，本系统主要的噪声是高斯噪声，通过高斯噪声滤除噪声，提高了数据质量，将经过预处理的近红外光谱数据进行特征提取，因为物质内部的分子结构存在差异，不同分子的塑料样本会在近红外谱段的不同位置产生吸收峰，因此在样本多个吸收峰位置共同表征了该种样本的属性和特征，特征提取对于判定塑料属性十分重要，采用差分处理，根据差值正负符号的变化寻找光谱吸收峰位置[8]。
未知样本的采集光谱图及数据处理后的光谱图如图4所示：
图4未知样本及处理谱图
在图a中，曲线在1210.5nm,1419.4nm,1720.8nm附近有明显的吸收峰存在，但是谱线仍存在大量细小的峰值，对实验数据进行预处理，消除这些细小的毛刺，得到效果图b，然后再用支持向量机识别方法对其判别属于哪一种塑料成分。
2.4核函数的选择
在支持向量机分类方法中主要是用核函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个空间求广义的最优分类面。Mercer定理将核函数解释为特征空间的内积，在本文中选择用高斯径向基核函数，原因主要有：
高斯径向基核函数具有良好的通用性，其有效性也已经在众多应用中得到证明。
2)对于分类，最终的判决式都是在多变量高斯分布下推导出来的，当数据服从多变量高斯正态分布时，将具有很好的处理效果，而高斯径向基核函数映射的数据在高维空间能够呈现较好的正态特征；
2.51-v-1SVMs
SVM最初是用于解决二分类问题，不能直接用于多类分类，但是对于塑料的分类是属于多类分类，本文章中采用了一对一分类方法来解决，该方法在每两类间训练一个分类器，对于一个k类问题，就有k（k-1）/2个分类器，每个分类器都对其类别进行分类，并为相应的类别投票，最后得到票数最多的类别即为该样本的类别[9]。
3.结果及讨论
本文中选用四种常见塑料进行分类，pp，pet，pe，pvc，根据一对一原则组成6个训练分类器，然后采取投票形式进行最终的结果判决，得票最多的一项就是与未知塑料成分相同，6个分类器如下:
X1=[pe;pvc]X2=[pe;pp]X3=[pe;pet]X4=[pvc;pp]X5=[pvc;pet]X6=[pp;pet]
用svc函数寻找训练样本的最优面，函数如下：[nsvalphalbias]=svc(X，Y，ker，C)
预测函数：predictedY=svcoutput(X，Y，testX，ker，alpha，bias)
对上述采集的未SVM 分类器1 分类器2 分类器3 分类器4 分类器5 分类器6
训练集 PP PET PP PVC PP PE PE PET PE PVC PVC PET
训练集标签 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1
分类结果 1 1 1
投票 1 1 1 由上表可知PET得票最多为3票，未知成分塑料判定为是PP。
支持向量机求解的是一个凸二次规划，所得解是唯一的最优解，对解决小样本、非线性等实际问题，具有很强的泛化能力，在本文中用大量已知样本建立数据库，并对训练模型进行优化，然后用支持向量机算法对未知样本进行预测，准确率达到85%以上，效果比较显著，时间也相对较短，符合快速检测塑料种类的要求，具有很大的应用潜力。
4.结语
支持向量机是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论，是一种优秀的基于数据的机器学习方法，目前处于不断发展阶段，本文基于近红外光谱技术法结合支持向量机算法对常用塑料进行分类，并得到了很好的效果，说明支持向量机在小样本、多分类问题上具有很强的泛化能力，为分类提供了一种解决方法，有很好的应用前景。对快速处理废旧塑料，提高资源综合利用方面起到了积极的作用。
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[关键词] AOTF近红外光谱；在线检测；淫羊藿
[中图分类号] R285.5 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2014）08（c）-0111-04
Detection of concentration from Epimedium brevicornum Maxim. in processing line with AOTF near-infrared spectroscopy
YANG Li LI Jing LIU Cuihong XU Dingzhou LI Yu ZHONG Ming
Guangzhou Hanfang Pharmaceutical Co.， Ltd.， Guangdong Province， Guangzhou 510240， China
[Abstract] Objective To achieve online detection of the Epimedium brevicornum Maxim. concentration process using the AOTF near infrared spectroscopy. Methods The near infrared spectroscopy of Epimedium brevicornum Maxim. in the concentration process was obtained with acousto-optic tunable filter （AOTF） near-infrared spectrometer. Meanwhile the real-time sample was measured using off-line UV spectrophotometer. The calibration models were built up by adopting the first-order differential equation and partial least-squares （PLS1） and the accuracy of the models was evaluated through external validation and internal validation. Results The near-infrared spectroscopy data and the off-line UV-detected data were correlated and the result was satisfactory. The correlation coefficient was 0.98. The relative deviation of the flavonoids concentration was 0.596 mg/mL via internal validation and 1.380 mg/mL via external validation using the established model， which satisfied the demands of the concentration progress. Conclusion AOTF near-infrared spectroscopy technology provides effective real-time monitoring on the product quality， solving the problems of hysteresis with off-line detection.
[Key words] AOTF near-infrared spectroscopy； Online detection； Epimedium brevicornum Maxim.
近红外光谱分析仪产生于20世纪50年代后期，经过50多年的发展，先后经历了滤光片、光栅扫描、傅立叶变换、多通道、声光可调滤光器（AOTF）五代技术。目前已广泛应用于农业[1-3]、石油化工[4]、食品工业和制药工业及临床医院[5-7]等领域。近红外技术在制药行业最初用于测定溶液中的胺和酰胺化合物的含量和氢键的研究[8]。1966年，Sinsheimer等[9]利用近红外光谱分析了压制药粒中活性组分铵盐的含量。1977年Zappala等[10]采用近红外光谱测定了药片、胶囊、注射液和悬浮液中眠尔通的含量[10]。1984年，马氏距离被应用于鉴别药品原材料的种类[11]。1986年，Whitfield[12]建立了测定兽药粒丸中林可霉素含量的方法，这是美国食品与药物管理局（FDA）认可的首个近红外方法[13]。1987年，Ciurczak[14]发表了近红外光谱法应用于鉴别药品原材料的种类。在国内，应用近红外定性定量方法，李睿等[15]研究了中国伞形科阿魏亚族植物的分类；何淑华等[16]对吉林人参进行定性分析；李国辉等[17]对栽培和野生中药材灯盏花进行鉴别；李彦周等[18]近红外光谱技术在中草药分析中的应用中对中草药定量和定性分析进行了综述。
本研究表明，近红外光谱技术可应用与中药生产浓缩环节的质量实时监控，为中药生产和质量控制提供新的方法和思路。
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[20] 国家药典委员会.中国药典[S].一部.北京：中国医药科技出版社，2010：307.
关键词：船舶；维修；技术
中图分类号：F407文献标识码： A
一、船舶油液监测技术的概述分析
1、船舶油液监测技术的内涵
船舶油液监测技术就是对船舶机械在使用剂时发生的性能改变状况、极其内部的磨损颗粒状况等实行的动态检测、监督与探析，从中能够获得船舶机械的情况与磨损程度等多方面数据信息，同时对机械设备的工作概况加以分析和评价，对故障问题加以预测，科学精准地确定出船舶故障出现的原因、类型、方位等等。将这一技术用在船舶机械设备的维修中能够发挥广泛而深入的监测作用，能够有效适应各种环境条件，适用于多类船舶。特别是近些年来随着这项技术的发展与普及，其分析方法也得到了发展，能够确保监测走向细致与完善。
2、船舶油液监测技术的地位和作用
现阶段，国际社会中，船舶机械维修技术不断发展，其中油液监测技术具有典型的代表性，正在成为支持世界船舶机械维修的核心技术，这一技术多数用在判断、诊断故障，监督检测船舶运行状态等方面，北欧国家挪威积极推广并运用了油液监测技术，它能够通过对油料的分解与分析来有效延长船舶尾轴的检查、监测时间。其他一些世界发达国家则有效地将油液监测技术灵活运用在船舶维修当中。这一技术早在上个世纪八十年代在我国得到了发展和应用，经过十几年的运用与创新，油液监测技术被逐渐推广至船舶保养系统，全面提高了船舶机械维护与维修的安全性。又历经几十年的探索，这一技术逐渐取得了专业认证资格，成立了专门的监测技术机构，为这一技术的使用提供了服务，现阶段这一技术已经发展成一门综合型学科，在我国的很多机械维修领域都得到了运用。而且在维护船舶机械运行安全性等方面也具有积极有效作用。
二、油液监测技术在船舶机械维修决策中的应用
1、光谱分析法
1.1 原理概述
光谱分析技术目前主要有原子吸收光谱分析技术和原子发射光谱分析技术等。原子吸收光谱分析技术是将待测元素的化合物或溶液在高温下进行试样原子化，使其变为原子蒸汽，当锐线光源发射出的一束光，穿过一定厚度的原子蒸汽时，光的一部分被原子蒸汽中待测元素的基态元素吸收。透过光经单色器将其他发射线分离掉检测系统测量特征辐射线减弱后的光强度，根据光吸收定理就能求得待测元素的含量。原子发射光谱技术则是利用物质受电能或热能激发后辐射出的特征线光谱来判断物质组成。
1.2 获取的油液信息及监测内容
在原子发射光谱技术中，我们根据特征谱线是否出现来判断某物质是否存在，根据特征谱线强度的大小来判断该物质含量的多少。在原子吸收光谱技术中，则同样可以测得待测物质是否存在以及该物质的含量。可见，通过光谱分析，可以快速获得油中各种金属磨粒的组成元素和含量，并能根据各元素的含量及其变化情况，依据机器中各摩擦副的材质，来推断机器的磨损部位和磨损程度，从而预报可能发生的故障，并为维修提供指导，提高维修过程的效率和经济性。
1.3 优缺点
该技术的优点在于分析灵敏度高、适用范围广、取样量少、测试速度快、操作简便，同时由于一些轻便且全封闭仪器的出现，使得该技术也具备了现场监测的条件。但在失效过程太快、以及磨损微粒尺寸较大的情况下，光谱分析也存在一定的局限性，所以光谱分析宜在精密监测或轻度污染的条件下使用。光谱分析不能直接进行油液污染度等级评定。
1.4 主要分析仪器
目前，我国生产的一些原子吸收光谱仪分析精度高，分析功能强，而且价格适中，但是加热方式尚存在改进余地。国际上美国baird公司生产的光谱仪，如AFS―2C型直读式发射光谱仪、MOA型油液分析直读光谱仪，美国SPECTRO公司的M型光谱仪，以及美国PE公司的ICP光谱仪在光谱分析领域使用都已相当普遍。
2、铁谱分析法
2.1 原理概述
铁谱分析技术就是用磁性方法（采用磁谱仪）把混于油中的铁质磨粒分离出来，并按其尺寸大小依次、不重叠地沉淀到一块透明的基片上（即制作谱片），在显微镜下或用肉眼直接观察，以进行定性分析，即对磨粒的形态特征、尺寸大小及其差异等表面形貌和成分进行监测分析。同时也可利用加装在铁谱显微镜上的光密度计对谱片上大小磨粒的相对含量进行定量分析。
2.2 获取的油液信息及监测内容
由以上铁谱分析的原理可以看出，通过铁谱分析既可以监测磨粒的浓度和粒度，也可以分析磨粒的形态特征和成分，同时也可以进一步分析磨粒的增长速度。由摩擦学可以得知，磨粒的浓度和粒度与机器磨损程度有着直接联系，对磨粒形态特征和成分的分析则可以对机器磨损部位、磨损原因、磨损趋势等进行评估，对磨粒增长速度的监测可以分析机器磨损的速度。
2.3 优缺点
铁谱分析能直观地显示磨粒的分布情况，更能定量地监测机器的磨损情况，它监测速度快，表达信息量多，能为工程提供准确的油液信息。但是，一方面由于它无法监测非磁性污染物，因而有可能会导致测量结果产生偏差，另一方面分析铁谱对个人经验的依赖较强，结论的正确与否与分析者的个人经验关系极大，所以这给现场监测带来了困难。跟光谱分析一样，铁谱分析也不能直接进行油液污染度等级评定。
2.4 主要分析仪器
通常我们采用的仪器分为直读式铁谱仪、分析式铁谱仪和旋转式铁谱仪。使用较多的铁谱仪有：国产的L200-X型、TPF-2型、ZPT-X型、TPD-2型铁谱仪等，美国PREDICT公司生产的DRII型、FMII型铁谱仪等。
3、 油液污染度分析法
这一方法体现为颗粒计数方法，依托称重、过滤等手段来实现对颗粒的计数，不仅快捷、精准而且易于操作，而且对操作人员的技术水平要求不高，有无经验的人都能够使用。油液污染度分析法是专门以油液的污染为核心而研发的一门技术，利用这种技术能够高效控制油液中的污染物，从而对船舶机械系统发挥良好的保护作用。
4、常规理化性能分析法
这一技术是油液监测的一项基本技术，侧重利用剂的一些特性以及在一些特殊状态中所发生的反应来判断船舶机械设备的磨损程度，预防由于机械设备过度磨损而导致的机械故障性问题。可以利用这种方法来检查、监测剂的各项指标，例如：水分含量、年度、油性、污染物等等。常规理化性能分析法在船舶机械维修决策中得到了深入而广泛的运用，但是，任何一种技术或方法的使用，都要依托于其他科学科目的支持，例如：网络信息技术、维修工程技术、技术等等。
5、颗粒技术
5.1 原理概述
颗粒技术是通过测量单位体积内不同粒度污染物的数目（或重量）来进行油液污染度评定的一种技术。不同的颗粒技术所采用的原理也不同。目前使用的主要有：过滤称重法、颗粒自动计数器、电阻型磨粒监测器等，一些新型颗粒分析仪，如美国罗斯韦尔公司的台式油分析系统，也能进行颗粒分析。
5.2 获取的油液信息及监测内容
很显然，从上面的讨论中可以看出，无论采用的是什么原理，颗粒技术所监测的对象都是单位体积内油液中不同颗粒大小污染物数目（或重量）分布情况。与其他分析技术不同的是，颗粒技术并不监测污染物颗粒的组成元素与形态特征。对不同时期油液进行的颗粒分析可以得出磨粒的增长速度进而判断机器的磨损速度。
5.3 优缺点
颗粒技术具有准确、快速、简便的优点，与铁谱技术比较，它不依赖于个人经验，更有助于在线监测。但是由于颗粒技术只进行了磨粒含量的测定，仅能提供油液的污染度信息，在故障诊断方面存在着缺陷。
三、油液监测技术深入带动船舶机械维修的发展
伴随着现代信息技术的发展，这一技术也得到了全新的开拓与发展。现阶段，这一技术主要依托信息技术实现了离线监测分析，体现出积极的科学性、良好的优越性，但是在时间方面相对缓慢，而且对需要操作者拥有专业技术水平。现阶段，伴随着科学技术的飞快进步，离线油液监测技术也在不断发展升级，朝着在线油液监测技术发展，而且，现代技术人员也在积极探究，试图研究出能够作用在计算机中的集成式油液监测技术，正在探究一种高效节能、快速便捷的维修手段。
未来的船舶机械维修与保养技术势必要同当前的高端科学技术有效配合起来，研发出一种计算机技术，能够对机械设备的磨损程度进行判断和识别，再将其同船舶机械维修技术配合起来，实现网络在线监测，达到有效排除故障的效果，全面维护船舶运行的安全、稳定，同时，会逐渐创建一个与油液监测相关的信息数据库，达到维修方法与养护手段的分享，控制资源的浪费。
四、船舶油液监测技术的使用效果分析
油液监测技术在船舶机械维修中发挥了有效的功能与良好的作用，通过判断、分析机械设备中剂的成分、性质与功能等来找到剂中是否存在故障，对应采用科学的技术方法来分析并解除这些故障。机械设备中的油是支持机械设备运转的资源和能量，当船舶机械能够被有效时，船舶机械就能够得到有效保护，磨损程度得到控制，从而确保机械设备长时间使用，也能够有效控制船舶因机械故障而停止航行的现象出现，全面维护船舶机械运行安全，积极维护人员的生命安全，提高船舶运行质量。油液监测技术已经在船舶机械维修中发挥了有效作用，体现出高效、便捷的监测功能，极大地提高了船舶机械的使用效率，带动了船舶业的发展，支持了我国水运交通事业的进步。
结束语
油液监测技术是一种经过实践证明的科学技术，在船舶机械维修决策中发挥了有效作用，实现了船舶机械的高效、便捷维修，维护了船舶机械的正常运转，支持了船舶高效运输功能的发挥，是一项值得深入推广和使用的技术。
参考文献
[1]沈阳.试论油液检测技术在船舶机械维修决策中的作用 [J].机电信息,2011,13（24）:164-165.
[2]黄雄，谢志庭.油液检测技术在船舶装备维修中的应用分析 [J].科技网,2012，11（16）.38.
【关键词】食品检测；红外光谱技术；运用
0.引言
常言道：“民以食为天，食以安为先”，食品的质量与安全问题与广大人民群众的身体健康与生命安全息息相关，同时对经济的发展、社会的稳定也有着重要的影响。然而近年来，食品安全问题却总是在困扰着人们，带来的后果就是对我国的食品检测机制逐渐失去了信心。一个个令人恐惧的例子依然清晰：苏丹红、地沟油、瘦肉精、毒奶粉等等，这些都是被曝光出来的，引起了社会广泛的争议，可还有很多并不被人们所知的，正在悄然危害广大人民群众的身心健康。人们有理由怀疑我国的食品检测，有理由对食品失去信赖。亡羊补牢，为时未晚。由于检测方法、标准、法规都与先进国家有一定的差距， 目前寻求一种理想、安全、经济、准确、方便的检测方法势在必行。红外光谱技术应用于食品安全检测虽然较短， 但其特点显著：低成本高效率， 操作便捷， 环保等等， 这些都使其在这一领域将有很大的前景。
1.红外光谱分析技术简介
食品分析检测在食品生产加工过程中占有重要地位。化学测定法使用简便，但其中含有污染环境的成分；而高成本、高素质要求则使得现代检测难以大众化。针对此困境，红外光谱技术应运而生，它凭借快速、简便、环保等突出特点在食品行业得到广泛应用。
红外光谱技术，即利用红外光和分子作用所产生的分子振动的原理， 来记录分子吸收红外光之后所呈现的振动模式。记录吸收光的相对强度对红外光波长所得的谱图，就是红外光谱。红外光谱根据波长分为3个区域，分别是近红外（Near Infrared），波长为0.75～2.5μm，波数为13334～4000cm-1；中红外（Middle Infrared），波长为2.5～25μm，波数为4000～400cm-1；远红外（Far Infrared），波长为25～1000μm，波数为400～10cm-1。研究和应用最多的区域，是中红外区域，所以正常情况提到的红外光谱即为中红外区的红外光谱。
2.红外光谱技术检测原理
红外光谱技术检测的原理，就是运用红外光谱法检测有机物，通过红外光谱仪发出红外光线，并将其照射到待检测物体的表面。有机物由于吸收特性就会吸收红外光，从而产生红外光谱图。根据光谱图，技术人员就可以找到电脑内存中与吸收峰相对应的化学基团数据库。红外光谱中谱峰的位置、数目、吸收强度、形状均与化合物的结构和所处状态有关，结构、状态不同，谱峰则不同。因此，根据有机化合物的结构或官能团，与红外光谱之间的关系，可以定性分析有机化合物。
不仅如此，红外光谱还可用于定量分析，在郎伯-比尔（Lambert-Beer）定律的理论基础上，红外光谱含有可供选择的特征波长，因此，不管是气体、液体，还是固体，都可通过红外光谱进行定量分析。
3.食品检测中红外光谱技术的运用
3.1定量检测
凭借高效、便捷、环保等优势，红外光谱技术在食品行业有广泛的运用。然而仅仅依靠红外光谱是不能完成对样品的分析和检测的，还需要通过化学计量学方法，对其进行提取特征，并建立恰当的模型，最终才能实现定性、定量分析。
针对食品中反式脂肪酸含量测定，余丽娟等人找到了一种测定方法。使用盐酸酸解处理含有脂肪酸的食品，经过有机溶剂的萃取后，使用傅立叶变换红外光谱仪，定量反式脂肪酸的特征峰，吸收峰的面积与反式脂肪酸含量之间的关系是呈线性相关的，根据此可以快速测定，回收率为89.26%～106.51%，相对标准偏差为2.29%。
对于同样的测定内容，肖飞燕等人寻找出了另外一种方法。运用氯仿-甲醇提取法或索氏提取法，对食品中的脂肪进行提取，甲醇-BF3会将其快速甲酯化，然后采用Avatar370傅立叶变换红外光谱，定性定量分析反式脂肪酸，回收率达到89.5%～103.3%，相对标准偏差1. 80%。这种方法对一般食品营养标签的测定都适用。
根据上面介绍的方法，抽取我国市场上的饼干、巧克力、涂抹奶油、冰淇淋、派和蛋糕、薯片和薯条等六大类食品中的20种样品，测定其中的反式脂肪酸。测定结果显示，其中有16种检出样品，其反式脂肪酸的含量在0.18%～10.34%之间，而在抽取的样品类别中，反式脂肪酸含量较高的食品类别则是涂抹奶油、蛋黄派和威化饼干。
3.2检测食品中有毒有害成分
食品中的添加剂的使用情况，一直是人们所关心和重视的。尤其是一些对人体健康有害的添加剂，其使用情况必须得到严格的控制。
测定奶粉中防腐剂苯甲酸钠的含量，回瑞华等人想到采用红外示差光谱对其进行定量分析。将溴化钾-奶粉的红外谱图，从溴化钾-苯甲酸钠红外谱图中减去，从而得到特征分析峰，波数为1555cm-1， 在该条件下测定浓度等梯度变化的标准固态溶液的吸光度。以浓度为横坐标， 吸光度数值为纵坐标，绘制工作曲线，结果发现，浓度在0～2.5mg/g 范围内时，苯甲酸钠的吸光度与浓度之间是线性相关的， 由此根据标准曲线法，可以对其进行定量分析。测定出回收率是103.6%，RSD小于1.2。对于这样的便捷操作过程，能够有这样的数据结果，准确度、精确度都是让人满意和欢喜的。
史永刚等人对水中有机污染物的近红外光谱进行讨论分析， 发现有机污染物不同，则其在近红外光谱区表现出的特征也是不同的。结合化学计量学技术，抓住该特征，则可以快速鉴别出有机污染物。
3.3评定食品内部质量
通过红外技术，就可以对这些参数进行快速准确的测量。例如苹果中的水心病，这在苹果中是常见的一种生理失调症状，多发在果核周围， 呈辐射状。通过近红外光对其进行检测， 就得到了连续光谱，将苹果的病变程度清晰直观的展现出来。
何东健等人运用近红外分光法，对水果内部品质的基本原理和检测流程进行检测。检测结果显示，不仅水果的糖度、酸度被清楚检测， 并且其内部缺陷也难以藏身， 这些正是符合在线检测水果内部品质的要求。这些技术，对果农的采摘、销售，顾客的权益，都起着非常重要的作用。
4.结语
现代红外光谱分析，集众家之所长：光谱测量技术、化学计量学技术、计算机技术以及基础测试技术。红外光谱在工业领域中的应用全面展开，有关红外光谱的研究越来越多，红外光谱技术已经成为发展迅速、前景光明的一门独立的分析技术。随着科学技术与分析方法的进一步发展，红外光谱分析技术在食品安全检测领域将会具有更加广阔的前景。 [科]
【参考文献】
[1]姚家彪，赵颖.红外光谱在食品安全检测中的应用[J].现代仪器，2006，12（2）.
[2]刘崇华，黄宗平.光谱分析仪器使用与维护[M].北京： 化学工业出版社，2010.
[3]余丽娟，郑建明，姚维武，孙袁先，艾明.傅立叶变换红外光谱法测定食品中反式脂肪酸[J].山东化工，2011（40）.
[4]肖飞燕，袁慧君，傅红.傅立叶变换红外光谱法分析市售食品中反式脂肪酸[J].福建分析测试，2013，22（6）.
[5]何东健等.水果内部品质在线近红外分光检测装置及试验[J].农业工程学报，2001，17（1）.
[6]回瑞华，侯冬岩，关崇新等.红外光谱法测定奶粉中苯甲酸纳的含量[J].食品科学，2003（8）.
关键词：光谱转换 传感器 机读
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）07（b）-0005-02
某公司开发的第五版人民币光谱信号智能机读传感器，具有极高的技术门槛，涉及到基频激光光源产生技术、光谱分离技术、光谱锁相探测技术、数字信号处理和输出技术。在光谱信号检测方法、检测系统和检测设备方面的技术领域处于领先地位。
这种能够自动识别各类激光照射于相应上转换或下转换材料所发出上转换或下转换光谱的传感器，能克服现有方法的不足，是一种非黑箱常光下操作、结构紧凑、体积微型化、低能耗、能输出数字或模拟信号的光谱信号智能机读传感器。该产品既保证了光谱机读信号的激发、监测及转换输出，又可以方便地支持现有市场上各厂家大部分验钞机型的升级。
使用者可以通过将需要鉴定的对象放置到该第五版人民币光谱信号智能机读传感器下1～2 mm的平台，通过该第五版人民币光谱信号智能机读传感器来读取对应数据，根据转换输出系统的指示即可快速和准确无误地鉴别是否是真的第五版人民币，从而达到验钞目的。
1 正文
1.1 系统和设备结构
该第五版人民币光谱信号智能机读传感器由激光生成与次生激光检测、转换输出系统三部分组成。
1.2 工作过程及性能特点
激光光源产生的高稳定激光照射待测的特殊材料区域，特殊材料区域如有上转换或下转换材料，即会由此激发出相应上转换或下转换光谱信号，如没有上转换或下转换材料，即无相应的上转换或下转换光谱信号产生。
1.3 运行特点
该光谱信号混合数百万倍强度的基频激光经光谱分离器，其中基频激光被光谱分离器深度压制，该有用的上转换或下转换光谱信号则高效透过。
光谱锁相探测器采用相干累加锁相积分技术，对透过光谱分离器的上转换或下转换光谱信号进行探测，如上转换或下转换光谱信号是特定的对应上转换或下转换材料的，则会因被锁相积分放大而甄选出来，采用该光谱锁相探测器既解决了测量精度问题，又解决了测量速度和测量精度之间的矛盾，弥补了传统细分处理方法不能提供实时数据和当量脉冲的不足。如上转换或下转换材料不是特定或没有上转换或下转换材料，即材料是假的，光谱锁相探测器探测不到特定的上转换或下转换材料对应的特定光谱信号。
数字信号处理和输出电路与光谱锁相探测器相联，处理后对应有特定光谱信号输出真（1）信号，对应无特定光谱信号输出伪（0）信号，该数字信号可用于直接微处理器。根据需要，数字信号处理和输出电路也可调整为可识别的模拟信号输出。
1.4 国内的发展状况
目前国内其它从事光谱信号智能机读传感器和鉴定设备开发和生产的科研及企业尚未掌握非黑箱常光下操作、体积微型化、低能耗、机读等关键技术。
1.5 创新性论述
1.5.1 背景技术
现有技术利用光谱信号检测来辨别材料真假的主要步骤可归纳为：（1）采用调制激光光源照射被测材料，产生光谱信号；（2）通过双向棱镜和光栅对光谱信号进行分离，得到有效光谱信号；（3）采用普通探测器对有效光谱信号进行探测，探测到有效光谱信号，则转换为模拟信号输出或人眼识别出。由于现有技术采用调制激光光源，其产生的光源不是稳定光源，而双向棱镜和光栅甄选光的效率比较低，并且，一般探测器的探测能力不高，而模拟信号输出或采用人眼识别出的实现度低，从而导致现有技术的光谱信号检测性能较低。
局限于现有技术的性能，鉴别真伪的激光检测器外部需要有遮光板蔽盒屏蔽外界光线干扰，在实际使用中需要将钞票、证件或票据防止在遮光板内，操作比较复杂，影响检验的速度，而且构成组件多，功耗大，体积大。
1.5.2 创新点内容
检测系统的基本原理、检测方法及设备基本结构创新。
系统包括对其照射以产生光谱信号的被测材料，还包括基频激光光源、光谱分离单元、光谱锁相探测单元以及数字信号处理和输出单元。
基频激光光源产生高稳定激光照射到被测材料上，激发出光谱信号；光谱分离单元压制基频激光，得到有效光谱信号；光谱锁相探测单元采用相干累加锁相积分技术对有效光谱信号进行探测，并将光信号转换为电信号；数字信号处理和输出单元将电信号转换为数字信号并输出。被测材料是稀土光功能材料，有效光谱信号是上转换或下转换光谱信号。
现有技术与本项目技术方案效果对比表。（如表1）
1.5.3 检测系统、检测方法及设备使用流程和方法案例
在本项目中，通过基频激光光源照射被测材料产生光谱信号，光谱分离单元甄选出有效光谱信号，光谱锁相探测器采用相干累加锁相积分技术探测有效光谱信号，并将光信号转换为电信号，以及由数字信号处理和输出电路将电信号转换为数字信号并输出。这样，提高了光谱信号检测的性能。
光谱信号检测方法及光谱信号检测设备的具体工作流程如下。
在步骤1中，基频激光光源照射被测材料，产生光谱信号。在步骤2中，光谱分离单元压制基频激光，得到有效光谱信号。在步骤3中，光谱锁相探测单元采用相干累加锁相积分技术探测有效光谱信号，并将光信号转换为电信号。在步骤4中，对电信号进行数字信号处理并输出。
在实施例中，被测材料是稀土光功能材料，其被激光照射时会产生上转换或下转换光谱信号。基频激光光源采用半导体激光器产生，例如PN结边缘发射激光器，其能产生高稳定激光，例如波长为980 nm±20 nm或880 nm±20 nm的激光，也可以采用其它波长的激光。激光可以直接照射到被测材料上，也可以通过透镜照射。
产生光谱信号后，光谱信号连同极强的的基频激光（数十至数百万倍间强度）经过光谱分离单元进行分离。光谱分离单元可采用光谱分离器实现，本项目采用可选择的光谱分离器。其中，基频激光被光谱分离单元深度压制，使微弱的有效光谱信号（即上转换或下转换光谱信号）透过并抵达光谱锁相探测单元的光敏感应处。
在实施例中，光谱锁相探测单元采用相干累加锁相积分技术，对上转换或下转换光谱信号进行探测，由于上转换或下转换光谱信号是特定对应的稀土光功能材料，其会因被锁相积分放大而甄选出来，若光谱锁相探测单元探测不到特定的稀土光功能材料对应的特定上转换或下转换光谱信号，则证明被测材料是假的。若探测到上转换或下转换光谱信号，光谱锁相探测单元将该光谱信号转换为电信号，其可采用通用的光电转换技术实现，关于光电转换技术是现有技术，在此不再赘述。之后，数字信号处理和输出单元将电信号转换为数字信号并输出。在示例方案中，设为探测到对应的光谱信号，则输出高电平，若探测到对应的光谱信号，则输出低电平。输出的数字信号可连接微处理器，或直接连接数码显示或声音报警等。
参考文献
[1] 陈树森，周望红.外上转换材料共焦光学检测器研究[J].光电子·激光，2004 （5）.
关键词:遥感技术 生态环境 监测
随着全球环境问题日益突出,环境灾害与环境事故频发,卫星遥感技术在环境监测与管理中得到大量应用,在环境保护中发挥的作用受到国际社会的高度重视。美国、日本及欧洲的一些国家近年来都在大力发展环境遥感监测技术。目前在轨运行的和计划发展的国内外卫星传感器提供数据的空间分辨率已从公里级发展到亚米级,重复观测频率从月周期发展到几小时,光谱波段跨越了可见光、红外到微波,光谱分辨率从多波段发展到超光谱,遥感数据获取技术正走向实时化和精确化,卫星遥感应用正在向定量化和业务化快速发展[1]。当前,我国环境监测任务十分繁重,特别是对基于卫星遥感技术的环境遥感监测有着迫切需求。
1、遥感技术简介
遥感技术(RemoteSensing,简称RS)是在现代物理学、空间技术、计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上建立和发展起来的边缘科学,是一门先进的、实用的探测技术,目前正进入一个能快速、及时提供多种对地观测及测量数据的新阶段。按遥感平台的高度大体上可分为航天遥感、航空遥感和地面遥感,按所利用的电磁波的光谱段分类可分为可见反射红外遥感,热红外遥感、微波遥感3种类型,按研究对象可分为资源遥感与环境遥感两大类。随着热红外成像、机载多极化合成孔径雷达和高分辨力表层穿透雷达和星载合成孔径雷达技术日益成熟,遥感波谱域从最早的可见光向近红外、短波红外、热红外、微波方向发展。波谱域的扩展将进一步适应各种物质反射、辐射波谱的特征峰值波长的宽域分布。高光谱遥感的发展,使得遥感波段宽度从早期的0.4μm(黑白摄影)、0.1μm多光谱扫描)到5nm(成像光谱仪),遥感器波段宽度窄化,针对性更强,可突出特定地物反射峰值波长的微小差异;同时,成像光谱仪等的应用,提高了地物光谱分辨力,有利于区别各类物质在不同波段的光谱响应特性。
2、环境遥感基础工作的应用技术
水环境遥感监测方面,初步开展了水环境可遥感指标体系研究,对叶绿素a悬浮物有色可溶性有机物溶解性有机碳水面温度透明度等监测指标的光谱特征和规律进行了研究;初步开展了环境一号卫星在水环境领域中的应用潜力分析研究;初步开展了水环境指标(如叶绿素a悬浮物水温)遥感反演与信息提取的技术流程研究大气环境遥感监测方面,初步开展了大气可遥感指标体系研究,对气溶胶悬浮颗粒物O3,SO2,NO2,CO2,CH4等监测指标的光谱特征和规律进行了研究;初步开展了环境一号卫星在大气环境领域中的应用潜力分析研究以及大气环境指标(如气溶胶光学厚度)遥感反演与信息提取的技术流程研究[2]。
2.1 可见光、反射红外遥感技术
用可见光和反射红外遥感器进行物体识别和分析的原理是基于每一物体的光谱反射率不同来获得有关目标物的信息。该类技术可以监测大气污染、温室效应、水质污染、固体废弃物污染、热污染等,是比较成熟的遥感技术,目前国际上的商业和非商业卫星遥感器多属此类。该类遥感技术用于环境污染监测,目前主要是要提高传感器多个谱段信息源的复合,发展图像处理技术和信息提取方法,提高识别污染物的能力。重点发展其在大气污染、温室效应、水质污染、固体废弃物污染、热污染等监测中的应用。
2.2 热红外遥感技术
自然界中的所有物质,无论白天或夜间,都以一定波长向外辐射能量。在热红外遥感中,所有被观测的电磁波的辐射源都是目标物。目前红外探测器所使用的电磁波段,主要有3～5μm和8～14μm两个波段,对地表常温物体的探测通常使用8～14μm波段。热红外遥感主要探测目标物的辐射特性(发射率和温度),鉴别出物质材料的类型,评价出各种现象根据热辐射特征。
2.3 高光谱遥感技术
高光谱遥感技术的发展是人类在对地观测方面所取得的重大技术突破之一,是21世纪的遥感前沿技术。高光谱遥感数据的特点高光谱分辨率和高空间分辨率,它将传统的图像维与光谱维信息融合为一体,在获取地表空间图像的同时,得到每个地物的连续光谱信息,从而实现依据地物光谱特征的地物成份信息反演及地物识别,因此在环境污染物监测中发挥主要作用。
3、遥感技术在生态环境监测与保护中的应用
我国的生态环境日益恶化,因此,如何在保护和改善生态环境的前提下发展生产已经提到了决策者们的议事日程上来。建立生态监测信息系统已经成为当务之急。这样的生态监测系统集生态环境信息管理、数据库管理、生态环境各要素的实时监测、时间和空间查询分析等多功能为一体,可满足实时动态、分时段监测、查询和分析的要求[3]。
目前,环境污染已成为一些国家的突出问题,利用遥感技术可以快速、大面积监测水污染、大气污染和土地污染以及各种污染导致的破坏和影响。近些年来,我国利用航空遥感进行了多次环境监测的应用试验,对沈阳等多个城市的环境质量和污染程度进行了分析和评价,包括城市热岛、烟雾扩散、水源污染、绿色植物覆盖指数以及交通量等的监测,都取得了重要成果。国家海洋局组织的在渤海湾海面油溢航空遥感实验中,发现某国商船在大沽锚地违章排污事件,以及其它违章排污船20艘,并作了及时处理,在国内外产生了较大影响。随着遥感技术在环境保护领域中的广泛应用,一门新的科学——环境遥感诞生了。
4、结语
总之,多种对地观测系统的发展,尤其是雷达遥感成倍地提高了信息的覆盖频率,从而大大增强了对资源环境的动态监测能力。随着科学技术的进一步发展,各项新技术不断地交叉融合,将使人们认识自然、改造自然的能力得到极大的提高。
参考文献
[1]聂洪峰,杨金中等.矿产资源开发遥感监测技术问题域对策研究[J].国土资源与遥感,2007.10(4):11~13.
（郑州大学 教育系，河南 郑州 450001）
摘要：介绍了一种新兴的脑功能成像技术--近红外光谱技术（fNIRIS），阐述了fNIRIS的基本原理及该技术在语言、记忆、阅读等人脑的高级认知中的应用，讨论近红外光谱技术的优势和不足，并对其在认知神经科学方面提出研究展望.
关键词 ：近红外光谱技术；认知；大脑前额叶
中图分类号：Q632；B842.1文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）05-0038-02
1 前言
现有的脑功能成像技术由于设备庞大、伪迹影响较大、造价较高等原因，不适用于研究以儿童、老人及特殊人群为研究对象的脑功能成像，也不利于研究日常工作、生活等自然情境下的高级神经活动的认知过程.然而近几十年来新兴的近红外光谱技术（fNIRIS）是一种能补充上述脑功能成像技术的不足，同时也是一种能为认知神经科学研究提供新视角的技术，普遍被认为具有良好的发展前景.该技术具有价钱便宜、容易携带和移动、没有噪音污染、对被试无创和实验过程中被试动作不影响实验效果等优点.本文主要介绍近红外光谱技术的基本原理；纵观该技术在自然情境下，如何研究语言、记忆、阅读等人脑的高级认知；并讨论近红外光谱技术的优势和不足.
2 近红外光谱技术的基本原理
2.1 近红外光谱技术的生理学原理
近红外光谱技术以生物组织光学特性为基础，结合光在组织中的传播规律，探究在生物组织中经过散射、吸收等一系列过程后的出射光携带的生化信息，研究目标是找到生物组织中的吸收色团，如氧合血红蛋白（HbO2）、脱氧血红蛋白（Hb）等浓度的定量测量方法，为临床和研究提供方便可靠的监测指标.近红外光谱技术旨在探求组织表面下数毫米的组织光学特性.在生物组织中,光子会历经数千次的弹性散射事件与数次源于吸收发色团的吸收事件,而两种组织中主要的吸收发色团为HbO2和Hb,二者在600nm到900nm的光谱范围中拥有截然不同的吸收光谱.近红外光谱技术可以依据对所测量的HbO2和Hb浓度准确定位测量点所在位置的局部脑活动，这样就可以根据在进行认知活动时HbO2和Hb的浓度相对变化，推知那些脑区参与认知活动，及这些脑区之间的关系.所以，研究人员可利用近红外光谱技术研究脑高级认知活动的神经机制.
2.2 近红外光谱技术的测量指标
近红外光谱技术能测两种浓度变化：一种是测量脑认知活动过程中相关脑区中脱氧血红蛋白浓度以及氧合血红蛋白的浓度发生的变化趋势；还有一种则是测量脑认知活动过程中脑区总血红蛋白浓度变化.研究人员在统计相关指标时常常使用的是氧合血红蛋白指数、脱氧血红蛋白指数以及总血红蛋白指数这三种数据.[1]
2.3 近红外光谱技术的仪器构成
脑功能近红外光谱检测系统主要由柔性探头、测控模块和计算机3个部分组成.测控模块由计算机事先设定的时钟控制频率.近红外光是从柔性探头上的四个光源发出的，光源是利用时分复用技术由光源驱动单元依次点亮的.仪器工作时，特定波长的近红外光照射在待测生物组织上，光信号经过生物组织衰减后被探测器接收，然后在探测器中进行光电信号的转换和信号的放大.经过信号放大、滤波等处理前端模拟信号经USB接口输入到计算机中.然后由计算机即时对信号数据进行处理，计算出血氧浓度随组织活动的变化并呈现在界面上，由此可推测出相关组织区域的活动强弱.[2]
3 近红外光谱技术在高级认知神经科学研究中的运用
3.1 近红外光谱技术在工作记忆研究中的应用
华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室已经展开了关于各种脑功能的研究.如采用n-back作业范式研究工作记忆中大脑前额叶的活动情况.我们都知道，工作记忆的作用在于初步加工和短暂存储被激活信息，以备进入长时记忆或提取等，其对完成学习、语言理解及问题解决等脑的高级认知活动十分重要.由于工作记忆的中央执行系统中的信息执行控制过程十分难理解，内容包括计划、注意、任务及监督管理等各种认知成分，这些不同功能很难在大脑功能的影像中严格分开.研究利用fNIRIS系统，采用言语性n-back作业范式，监测被试在执行言语性n-back任务时前额叶皮层的激活情况，并分析被试行为表现及脑激活数据.[3]另外他们还研制了一种更实用的三波长近红外脑功能光学成像系统，从而考察被试行为表现及前额叶的工作记忆负荷效应，进而研究较高记忆任务条件下，被试前额叶脑区激活情况对其行为表现的影响.一系列的研究结果表明，被试前额叶的工作记忆负荷效应显著：前额叶皮层激活脑区具有典型的激活模式，被试的错误判断引起额外的前额叶皮层激活；前额叶皮层活动的功能侧化现象显著，记忆负荷越大，侧化指数越小；较高记忆负荷下，被试激活脑区活动程度与其行为参数之间存在着规律性联系.随着近红外光谱技术的发展及其在工作记忆方面的研究应用，利用近红外光谱技术得到的研究结果必将为工作记忆的脑机制的研究提供更加科学可靠的实验数据，为不断加深对工作记忆的认知加工过程的研究做出更多的贡献.
3.2 近红外光谱技术在自然情境下认知过程研究中的应用
由于近红外光谱技术的设备较小，轻便，能进行长时间的重复测量，并且被试实验过程中的动作对脑成像影响不是特别明显，因此适合研究自然情境下认知过程的神经机制.如Nagamitsu等人采用近红外光谱技术研究被试在观看视频游戏时大脑局部血容量，实验过程中要求被试玩巧妙的游戏.实验结果发现，在玩游戏过程中五个成人被试中有四个被试的大脑双侧前额叶的总血红蛋白浓度上升显著；七个儿童被试中有两个被试大脑双侧前额叶的总血红蛋白浓度显著下降.研究结果表明，大脑前额区氧合血红蛋白和双侧运动区氧合血红蛋白的浓度呈显著正相关[4].近年来，研究者不断采用fNIRIS研究大脑前额叶在睡眠、和伦敦塔任务等自然情境中的变化，取得了一系列重要的结果.并且研究者还将此技术用于研究模拟驾驶、电子游戏、教育及咨询情境中的大脑的认知活动研究.近年来，近红外在便携、无伤害性等方面的发展成熟，为在自然情境中研究大脑认知活动机制提供了有效的技术手段.随着近红外光谱技术的广泛应用，日常生活状态下人们认知过程的神经机制将越来越能被脑功能成像的结果所解释[5].
3.3 近红外光谱技术在发展性阅读障碍研究中的应用
发展性阅读障碍是一种较常见的学习障碍现象.发展性阅读障碍的儿童通常有与正常儿童水平相当的智力，他们享有共同的教育机会，但是前者的阅读水平显著落后于后者.以往研究中，其它功能监测技术对阅读障碍儿童大脑功能进行监测所得到的结果各有不同.鉴于此研究者采用fNIRIS设计了恰当的实验范式，以汉语阅读障碍儿童为研究对象，研究其大脑皮层活动在进行汉字语音和语义加工时与正常儿童的差异.研究结果表明汉语阅读障碍儿童在执行汉字阅读任务时，左前额叶皮层中血容增加的区域明显小于正常儿童，且血容增加的幅度较正常儿童低.实验结果为阅读障碍的神经生理学研究提供了可靠证据.[6]
目前随着光电技术和信息技术的发展进步，近红外光谱技术在大脑功能活动的监测上得到了进一步的发展.不仅如此，在研究婴儿大脑方面，由于其大脑发育尚未完全、体积较小、几何结构较简单、光学特性参数也比成人脑有规律，便于研究，因此近红外光谱技术在研究对婴儿大脑的发育与发展方面也十分有效.另外一些研究者使用近红外光谱术研究语音识别时被试皮层的活动，都得到了一些重要的发现.
4 近红外光谱技术的优势与不足
4.1 近红外光谱技术的优势
在现有的脑功能成像技术中，脑电技术（EEG）和事件相关电位技术（erp）虽然有着较高的时间分辨率，但是它们的空间分辨率却较低，并且溯源分析困难.而fMRI和PET等虽然空间分辨率能够满足需要，可是它们又满足不了对时间分辨率的要求.但是近红外光谱技术却能两者兼顾，基本能满足研究者对时间分辨率和空间分辨率的要求.另外近红外光谱技术还有灵活、易用、成本低和没有侵入性的优点，不仅能实时监测脑区认知活动在自然情境中的情况，还可以同时与EEG、fMRI、PET等其他脑功能成像技术研究手段进行测量，并且互不干扰.还能用于对大量被试进行反复多次实验.近年来在近红外光谱技术已广泛应用于认知神经科学领域[7].
4.2 近红外光谱技术的不足
作为一种刚刚发展起来的脑功能成像技术，近红外光谱技术存在许多的不足有待改进.主要不足是定位能力较差，不能覆盖全脑，探测深度有限.同时近红外光谱技术在空间分辨率方面还不够完善，因此大多数研究者采用近红外光谱技术时只报告血氧的变化，通常不报告空间分辨率.这些不足还有待在今后的研究中改进.
5 结语与展望
在近几十年里，近红外光谱技术在研究大脑高级认知神经机制中显示出越来越明显的优势，采用近红外光谱技术研究的实验报告也越来越多的发表在很多高水平的杂志上.近红外光谱技术开辟了大脑研究的新领域和脑功能成像研究的新方向，必将使人们深入的了解大脑功能.近年来功能性近红外光谱技术已经取得了美国药物和食品管理局的认证，并且已在新生儿语言加工的研究、语言和认知发展、认知切换能力等各个认知神经科学领域中得到了普遍的应用[8].当然近红外光谱技术还有待进一步的发展与完善，但随着这项新技术的不断改进，其在心理学各领域的研究将会不断加深，应用范围也将会不断扩大，近红外光谱技术在脑功能研究领域的应用价值将不可估量.
参考文献：
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关键词：玉米；光谱；诊断；氮营养
中图分类号：S513 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20160332011
引言
玉米作为我国北方地区的主要经济作物，其种植面积不断扩大，其总产量迅速增加，其相关产业得到较快发展，这是值得肯定的[1]。但是，近年来北方地区土地风蚀、水蚀严重，黑土地的土壤结构遭到破坏，蓄水和保肥能力大幅度降低，而农民又单一的追求玉米的高产，造成肥料的极度不合理施用，使得肥料利用率持续下降，环境压力不断增大[2]。精准农业是未来的方向，其关键点是块儿准、高而精地获得农田信息。本文立足当前，着重介绍通过光谱诊断新技术这一中间量，间接无损伤地获取作物的生物属性信息，预测其产量以及监测其发育长势，便于农田精细化管理，减少人力物力投入，并能提高农作物产量产出。
1 传统技术的玉米氮营养诊断方法
1.1 玉米缺氮肉眼诊断
不同生育期的玉米对氨的要求是不一样的，其缺氮症状亦是不同的。苗期表现为株竿细瘦、矮小，叶片发育缓慢，叶黄；[期表现为叶色基部枯黄，从叶尖沿中脉呈V字形，边缘仍为绿色但向上卷曲。由于症状与病虫害、药害、生理病害时玉米所表现出的症状相混淆。因此，肉眼诊氮在实际应用中较差[2]。
1.2 玉米氮素化学诊断
氮营养诊断和评价植物氮的主要方法是基于土壤和植物组织的实验室分析，根据其临界氮浓度，测定不同生育期植株全氮，来反映玉米的氮素营养状况[1]。凯氏定氮法是测定玉米全氮的方法之一，由于该方法破坏土壤和植物样本、操作繁琐，耗时耗力，难以实现规模化推广。
2 现代光谱诊断技术
光谱诊断技术是基于被测物质对光谱特征波长的选择性吸收、透射和反射特性，来进行定量或定性分析的技术。植物光谱吸收、透射和反射特征波段主要分布在可见、近红外区域。不同作物的生物特性决定了其对光谱的吸收、透射和反射特征不同。
2.1 光谱与作物氮素的关系
氮素是植物生命周期内最基本的营养元素之一，支持着其光合作用和生态系统生产力，影响着植物的生长发育、果实总产量和外观品质等。1棵玉米体内的全氮量约为其植株干重的0.3%～5.0%，叶绿素的组成少不了氮素参与，其中叶绿素a和叶绿素b中都有氮，叶绿素是作物光合作用必不可少的[3] 。研究发现，645～665nm波长处的光叶绿素吸收最强， 430～450nm处的波段次之。橙光、黄光和绿光处于叶绿素的不明显吸收区域，叶绿素吸收绿光极其微弱，甚至最少。
2.2 叶绿素相对含量诊断
叶片氮含量的分布和叶绿素含量分布趋势类同，因此可通过测定玉米叶片叶绿素含量来反演玉米植株氮含量。研究发现，940nm 和 650nm 附近波长的反射率是叶绿素的敏感点[4]。但是单一波段的光谱易受生物量、品种、叶片厚度等的影响，两波段取对数后作差可以提高叶绿素相对含量精度。
式中，K 为常数；IRT为中心波长940nm近红外光源透过叶片后的接收到的光强度；IR0为中心波长940nm近红外光源光强度；RT为650nm中心波长红光光源透过叶片后接收到的光强度；R0为中心波长650nm红光光源强度。
据此，日本美能达公司于20世纪80年代末推出了一款便携式叶绿素诊断仪（简称SPAD-502），用于田间作物氮素诊断，根据模型计算追施肥量。研究表明，利用SPAD给东北春玉米追施肥，尿素的预测准度达67%。
2.3 植被指数诊断
植被指数是表示地表植被的一个度量。通过不同波段光谱变化率组合而得，它反映着植被繁衍变化的信息。其也类似SPAD原理，区别在于波段选择不同，公式的表达方式不同。通常植被指数的设计是选用可见光和近红外光的组合来设计的。近红外和红色可见光的比值与其植被对应的叶绿素真实含量密切关联。
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，是研究植被发育状况及其所在空间内，其分布密度的最佳指标参数，使用660nm红光反射率和940nm近红外光反射率组合来设计NDVI。NDVI值与其所在的植被叶绿素含量趋势相同。
Chen等提出一种基于光谱双峰特征的新的估测氮素含量的指标[152]。冠层双峰指数（DCNI）该指标在小麦和玉米氮素浓度中表现良好。玉米V8时期，INMAN等人研究发现其NDVI测量值与玉米产量之间的变化趋势相同。在V12时期，卢艳丽等发现NDVI值相对玉米的叶绿素含量的变化最敏感。因此，在V8～V12时期，Green Seeker能很好的诊断玉米氨营养状况。
3 结论与展望
大量的研究证明，光谱的探测和分析方法，证明了玉米氮营养状况与其特征光谱存在相关关系。通过对作物敏感区光谱波长分析，能有效获得基础信息及作物营养状况。最终对玉米营养状况直观准确地判断，调整肥料追施量，达到高产优产的目的。现今玉米氮营养诊断存在如下问题：
测得的植被指数与追施肥量模型之间的关系不统一，无法划分等级。
氮营养诊断已经基本确定了敏感波段范围，而磷、钾等元素，到底有没有这个光谱敏感波段还是未知。
光谱仪大部分是进口，成本高，人机不友好，能否在原理的基础上，研制出国产的高精度光谱诊断仪，这就需要跨专业强强联合，精研光电传感器、电子电路以及大量的后续试验。
大田试验如何获取有效的光谱诊断试验信息，分门类多角度试验及高效的建模方法值得商榷。
尽管现状存在一定的困难，但相比实验室分析，鲜叶光谱分析具有诸多优点，它不破坏植物生理特性、速度快、便携、无污染辐射不需额外试剂等优点。因此，基于植物营养的光谱诊断有着极广泛的应用发展前景。
参考文献
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黑龙江省大庆市中医医院药剂科中药，黑龙江大庆 163000
[摘要] 随着我国科学技术的发展，现代生物技术在不断提高的同时，也促使中药鉴定技术迎来新的进展。传统的中药鉴定方法主要有眼观、鼻闻、口尝和手触等方式，而这些往往都是由人们的经验所得，现如今，出现了一系列的新技术，例如，关系到基因水平的DNA分子遗传标记技术和聚类分析等。这些新技术的发展不仅加强了我国中药鉴定的标准度，还在一定程度上促进了我国医药行业的发展。该文就通过研究中药鉴定技术的新进展，从而对新技术的应用特点及未来前景加以综述。
[
关键词 ] 中药；鉴定技术；新进展
[中图分类号]R28 [文献标识码]A [文章编号]1672-5654（2015）01（b）-0197-02
作为祖国传统医学中不可缺少的一部分，中药在治疗疾病上已有不下千年历史，不良反应小是其优于西药的主要特点。但是，在制药时，鉴别中药药材的真伪是不容忽视的一个过程，这也是促进中药发展及临床应用的前提保障。中药药材种类繁多、品种复杂，为确保中药的质量，就必须拥有一套严格的鉴定技术，从而保证临床用药的安全性。随着现代科技的发展，我国的中药鉴定技术得到了很大的改进，并逐步使其走向信息化、标准化。以下就是该研究的主要内容。
1 显微鉴别技术
对于生物体而言，其所适应的环境是长期相同的,这就促使药材有着相似的外形。若只观察其大同小异的外形,则是很难对其准确鉴别的,但植物内部的组织构造和细胞形状等，却是大不相同的。若需对中药材的真伪加以鉴别，采用解剖学的方法就要组织解离、切片和制片植物药材的特征部位,再采用观察镜对生物的形态、结构、颜色、大小和表面纹理等进行观察，从而来鉴别中药材的优劣。在中药粉末显微特征这一领域，陈俊华[1]曾对其进行过综述。现如今，为研究出更好的中药鉴别技术，已开始深入研究中药药材的石细胞、淀粉粒、结晶体、色素块和腺毛等特征。
2光谱鉴别技术
对于光谱鉴别技术而言，其具体包括好几种方法，例如紫外吸收光谱法、荧光光谱法和红外光谱法等，但这些方法都在各国药典中有所记载。在治疗心脑血管疾病中，巫军[2]等采用了紫外光谱法测定出银杏叶中的总黄酮。而通过分析中药材浸出液的荧光性质，孙文基[3]等测定出某些药材及它们的混合品的荧光光谱,例如秦皮、贝母和沙苑子等药材，这就在一定程度上证明不同药材的荧光光谱的特点也是不同的,其鉴别效果是中药鉴别领域的一大进展。在中药材的各个组成成分当中，只要其相对稳定，那中药材的叠加光谱就会具有一定的重复性,通过对近一百种的植物药加以测定，再加上十多种的矿物药，制出近千张叠加光谱图，就证明其不仅具有较高的特征性，还具有较高的重复性。而在有机化学和药物化学中，谢晶曦等[1]就论述了红外光谱在当中的应用,从而为中药的研究和分析提供了重要的参考意义。
3聚类分析鉴别技术
根据药品的质量进行分类，需要对药品的质量进行分析鉴定，这就可以通过采用多个模糊相似系数的方法对样品的数据进行分析处理，通过分析所得各不相同的动态聚类图，可以判断该样品的质量，除此之外，还可以利用长短距离计算公式对数据进行处理判断样品的质量优劣。相关工作人员通过聚类分析法分析了不同木兰科花的紫外光谱，例如，李慧珍[4]曾采用聚类分析法分析了诸如马勃等[3-4]多种真菌的显微特征，结果表明，其所得结论和传统生物学方法所得的结论一致，这说明了在中药鉴定技术中，聚类分析技术有着良好的发展前景。
4 DNA分子遗传标记技术
现代分子生物学技术最初是应用在医学和动植物学，随着我国科学技术的发展，目前，已经将该项技术应用于中药鉴别。作为遗传信息的载体，DNA分子不仅遗传和化学成分都十分稳定。一个生物体死后，其身体中的蛋白质等物质会很快分解，化学成分稳定性不高，而DNA则不同，可以保存下来，所以通过取出旧标本中的DNA，还能够进行研究。相关学者对此进行了研究，例如，王义权[6]等人通过DNA分子遗传标记技术提取了旧药材的DNA，并且在实验中使用。而Shaw等[6]人通过采用DNA分子遗传标记技术扩增真假人参的PCR发现,真假人参所得的DNA指纹图谱完全不同。
5 X射线衍射法
X射线衍射法最常见于鉴定矿物药，其原理是X射线在照射不同的物质时，其衍射程度也是不同的。相关学者对此进行了研究，例如，张汉明[5]曾采用X射线衍射法对石膏、信石、白矾等矿物质进行鉴定，结果显示有着良好结晶度的矿物药的衍射峰十分敏锐,这样就能够通过比对已有衍射卡片数据，确定矿物药中的成分，除此之外，朱育平[3]也采用X射线衍射法对各种马宝中的成分进行了鉴定，结果发现真假马宝的成分是截然不同的。
除此之外，中药鉴定的新技术还色谱法、电脑图像分析法、化学模式识别法、人工神经网络技术、差热分析法、蛋白电泳法和生物芯片法等等。现如今中药鉴定技术的迅速发展,不仅完善了中药鉴定体系，还促使其向标准化和科学性发展。
6 结语
在中药材的临床应用和制药过程中，中药材的鉴定技术对其有十分重要的意义，中药材鉴定技术的种类和特点更是有着非常重要的作用。在中医药的发展过程中，离不开中药鉴定技术，通过各种不同的鉴定方法，人们可以提高对药材的认识，从而了解药材的品质和特性。加强中药鉴定技术，不仅可以促进我国中医药的发展，在运用新技术的同时，还能完善传统药材鉴定方法，从而加强二者的完美结合，让我国的中药鉴定变得更加合理与健康，让中药鉴定技术得到进一步的发展，促进我国中药事业的顺利发展。
[
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方法：取等量（这里为5g）同批的黄连两份，分别归入A、B组，对A组采取红外光谱检测技术进行质量检测，对B组采取高效液相色谱检测技术进行质量检测，对比两组检测耗时及准确度。
结果：两组检测结果均非常准确，然而A组检测总耗时42min，且药品检测前处理时间仅为33min，B组检测总耗时88min。其中药品检测前需进行82min的前处理，数据间对比差异显著，具备统计学意义（P
结论：红外光谱检测技术可以在不降低检测准确度的前提下，大幅降低检测时间，提升检测效率，值得相关行业推广使用。
关键词：红外光谱高效液相色谱分析中药检验定性分析
【中图分类号】R4 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8801（2013）09-0015-01
在中药制剂中非法添加各类化学药物的现象屡禁不止，而且日趋严重，不仅对患者的生命形成了严重威胁，还为中药在国际上的推广形成了不利影响，探寻高效准确的质量检测方案意义重大。目前较为普遍检测方法是化学法及高效液相色谱分析法，然而前者准确率不高，后者耗时较长[1]。部分研究显示，红外光谱分析法能够满足准确率需求的前提下，大幅减少检测耗时[2]，然而实践证明尚少，基于此，笔者以中药药材黄连为例，深入对比分析了红外光谱法与高效液相色谱分析法之间的优劣，报告如下。
1资料与方法
1.1一般资料。本对比试验主要以黄连作为检测对象，共计消耗10g，均购买自某同仁堂药店，批次及生产时间等一般信息均相同，将其均分为A、B两组。因检测需要，B组另选同等重量的对照物，购买自上海某专业药物制品鉴定所。
1.2检测方法。
1.2.1仪器及制剂。高效液相色谱分析仪购自岛津公司，泵型号为LC-10ATVP，紫外检测器型号为SPD-M10AVP，色谱柱选用Kromasil C18柱（250×4.6mm，5μm），色谱纯选用乙醇；红外光谱仪型号为Spectrum Gx，检测扫描器选用DTGS型，红外光谱设定在中能量区，即4000～400cm-1范围内。试验用水均为双蒸水。
1.2.2高效液相色谱分析法检测步骤。对B组黄连药物行高效液相色谱分析，具体步骤为：①制备样品，粉碎药物，并过40目筛，形成合适粉末，移至圆底烧瓶中，一并加入无水乙醇8倍量，持续加热半小时，回流两次，滤液、干燥，行乙醇再溶解、微孔滤膜过滤处理即可；②以3∶7乙腈-水溶液为流动相，将流动速度控制在1ml/min，控制柱温为常温，将检测波长设定在345nm上进行检测；③先后去供试品与对照品溶液各20μL进行检测，得出高效液相色谱图，进行对比。
1.2.3红外光谱法检测步骤。对A组黄连药物行红外光谱法监测分析，具体步骤为：①制备样品，粉碎药物，并过40目筛，形成合适粉末即可；②去适量待检测样品与溴化钾混合、研磨、压片；③将压片标本按规范放入红外色谱仪进行检测，将光谱结果与标准光谱进行对比[3]。
1.3统计项目。统计项目主要为检测准确与否及检测时间。
1.4统计学方法。应用SPSS16.0统计学软件对上述治疗进行数据分析，计量资料采用均数±标准差表示，进行t检验，计数资料进行X2检验，检验标准为α=0.05，P
2结果
2.1检测准确度。A组检测结果与中国药典的相关图谱进行严格对比，B组供试品与对照品检测结果进行严格对比，前者峰值位置及强度类似，后者主要成分出峰时间相近，峰面积类似。可见，两组检测均非常准确。
2.2检测耗时。具体数据见表1所示。可见，A组方案在检测总耗时与检测前样品处理时间上均明显优于B组方案，差异显著，具备统计学意义（P
3结论
中药定性检测是鉴定真伪、评价质量的重要措施，而目前较为主流准确率较高的措施为高效液相色谱分析技术，该技术具有一定的优势，例如检测准确率高等，以本例而言，采用高效液相色谱分析技术，检测结果非常准确，然而其也有一些显而易见的缺点，例如检测时间比较长（本例检测总计花费88min），且检测前需要对样品进行繁琐的预处理（本例中预处理花费时间为82min），而且想要进行准确的检测，必须在检测的同时引入高纯度的同类药物，且检测准确度受到对照药物质量的影响。
上述问题严重制约了该检测手段的推广应用，而本例的研究同时显示，红外光谱技术是极有优势的替代技术，能够很好地保证准确度，本例的结果显示，A组检测结果也同样准确，同时，该技术的检测耗时较短，本例中仅花费了42min，且药品的预处理简单，耗时也大幅缩短，本例中仅花费33min，这充分说明红外光谱技术能够在保证准确度的同时，降低检测时间。而且，该技术不需要标准药品，仅需药典图谱，即可进行准确的对比，推广性比较强[4]。
总之，红外光谱检测技术可以在不降低检测准确度的前提下，大幅降低检测时间，提升检测效率，值得相关行业推广使用。
参考文献
[1]聂黎行，鲁静，林瑞超.红外和近红外光谱法在中药定性分析中的应用[J].计算机与应用化学，2011（5）：541-544
[2]王宝庆，金哲雄，布现立等.红外光谱技术在传统中药领域的研究进展[J].生命科学仪器，2010（8）：37-39
