样品装样、测试条件等因素对近红外 检测结果的影响与分析误差源比较研究

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光 谱 学 与光 谱 分 析Spectro scopy and Spectral Analysis第27卷，第9期2007年9月Vol. 27，No 9，pp1751-1753September， 2007 光谱学与光谱分析第27卷1752 样品装样、测试条件等因素对近红外检测结果的影响与分析误差源比较研究 李军会1，秦西云，张文娟l，蔡贵民'，杨宇虹2，赵龙莲，常志强，赵丽丽l，张录达’ 1.中国农业大学信息与电气工程学院，北京 100094 2.云南省烟草科学研究所，云南玉溪 653100 3.中国农业大学理学院，北京 100094 摘 要 以云南优质烤烟为实验材料，在国产光栅漫反射型近红外仪器上，研究了样品装样、测试条件等因素对近红外检测结果的影响。并实现了通过建立全局模型应用自校正方法来降低分析误差。结果表明，在不考虑样品粒度、测试条件等因素的影响情况下，该仪器自身信噪比等性能指标引起的测试重复性误差、重装样误差、样品松紧度误差来源各占50%，30%，20%左右，通过压样措施可降低由样品松紧度产生的误差。当季节、温度等测试条件发生较大变化时，引起的测试准确性误差远大于所有测试重复性误差的总和。文章旨在从误差来源理论上解析各影响因素，为改进仪器提供基础理论数据；从理论上解析测试条件因素影响的重要性，并为近红外技术研究解决该问题给出了一种新思路。 关键词 近红外；烤烟；装样；测试条件；误差来源 中图分类号：06573 文献标识码：A 文章编号：1000-0593(2007)09-1751-03 引 言 在近红外分析测试过程中样品温度、样品状态、环境温度、仪器状态等都会对近红外分析产生影响口，引起分析误差的产生，因此从理论和实践应用上对近红外误差来源的分析将有助于对近红外仪器和测试环节上的改进提供基础参考数据。除上述因素以外的误差来源可认为来源于模型自身，是由样品代表性、化学标准值和化学计量学算法等产生的，但在建立稳健分析模型(Robust calibration model) [2，3]时不仅要充分降低模型自身的误差来源，还须充分考虑上述因素产生的影响。 目前国内外对解决这些影响因素的方法研究有大量文献报道，其中对温度参数的研究为热中之热。目前解决这些影响因素有四种方式：：一是对光谱进行预处理，消除各种外界因素对光谱的影响；二是选取对外界影响因素不敏感的波长建立稳健分析模型[4]；三是通过建立混合校正模型(Hy-brid calibration model)[5]，也称全局校正模型( Global calibration model) 将意料到的外界影响因素包含到校正集中，来实现分析模型的稳健性；最后是通过温度等参数补偿的方法来 消除温度等外界影响因素对光谱的影响[6，71。 本文旨在为改进仪器提供基础理论数据，并从误差来源角度在理论上解析测试条件参数(包括温度等参数)的影响，阐明其重要性，引起近红外分析工作者的进一步重视。通过对解决这一问题方法的讨论，阐明研究更简单、方便、有效的新措施和方法的迫切要求，并给出了一种新思路。 1 实验材料与方法 1.1 实验材料 2004年云南各地优质烤烟样品122份，2005年云南各地优质烤烟样品100份，样品由云南烟草科学研究所应用流动注射自动分析仪测定其总糖、尼古丁含量，应用国标凯氏定氮法测定其总氮含量。 12 实验仪器 实验所用仪器为 S400 型光栅积分球漫反射近红外光谱仪(上海棱光公司、中国农业大学合作开发研制)，信噪比(S/N)≥1000；波长准确度≤1nm；光谱扫描区间为1300~2100 nm，分辨率为16 nm； S400 型仪器上配备中国农业大学近红外研究室与云南省烟草科学研究所合作开发的 ( 收稿日期：2006-05-19，修订日期：20061015 ) ( 基金项目：云南省科技厅科技攻关重大项目(2002NG01)，“十五”国家科技攻关重大项目(2004BA210A03)和国家高技术研究发展计划‘863” 项目(2002AA248051， 2002AA243011)资助 ) 作者简介：李军会，1975年生，中国农业大学信息与电气工程学院讲师 email： caunir@ cau. edu. cn 近红外烟草品质定量分析专用软件。 2 结果与分析 2.1 样品厚度对近红外检测结果的影响 将04Y5020号样品分别装样控制在1~5mm 厚度下(注：样品不同厚度是通过依次累加样品量实现的，期间没有重装样和压样等处理)，进行光谱测试并进行分析的结果情况见表1。由表1中数据可以看出，其总糖、总氮、尼古丁预测结果值在五种厚度下并无明显差异，出现差异的重复性误差与仪器自身引起的测量重复性误差基本一致(仪器自身引起的测量重复性误差见表2中不重装一压样情况下的误差值)。因此对于烤烟样品在40目左右粒度和大于1mm厚度的情况下样品厚度产生的误差可忽略不计，已达到近红外反射测量时的无穷厚度。 Table1 Influence of sample thickness on NIR results 样品厚度/mm 总糖预测值% 总氮预测值% 尼古丁预测值% 1 21.46 1.83 1.78 2 2246 1.86 1.81 3 21.90 1.91 1.97 4 21.74 1.93 1.83 5 21.81 1.95 200 平均误差 0245 0041 0086 2.2样品松紧度对近红外检测结果的影响 将04Y5033号样品分别在不重装一压样、不重装一不压样、重装一不压样、重装一压样等情况下重复测量6次，各种条件下其重复性分析结果情况见表2(注：压样砝码重300g)。 Table 2Influence of sample tightness on NIR results 成分 不重装不压不重装-压样 重装-不压样 重装压样 名称 样的平均误差的平均误差 的平均误差 的平均误差 总糖 0539 0376 0698 0483 总氮 0041 0040 0085 0079 尼古丁 0142 0091 0186 0156 在不考虑样品粒度、测试条件等因素的影响情况下，不重装一压样情况下得出的分析误差可基本认为是由仪器本身性能引起的测量误差，其总糖、总氮、尼古丁组分误差分别为0376，0040，0.091；在重装不压样情况下得出的分析误差可认为是由仪器本身、样品均匀程度(重装样误差)和松紧度共同产生的测量误差，其总糖、总氮、尼古丁组分误差分别为0698，0085，0 186；6：可见由仪器本身所产生的总糖、总氮、尼古丁测量误差占总体误差的比例情况分别为：54%，47%，49%。 通过压样措施后，其总糖、总氮、尼古丁组分测试重复性能比在所有误差来源都存在的情况下分别提高了30%，7%，16%左右，整体上仅提高了不足20%，因此通过压样措 的。剩余30%左右的误差来源可认为是由样品本身不均匀度(重装样等因素)产生的。因此要进一步提高测试精度需提高该仪器的信噪比和样品的重复测量取平均的次数等指标。 23 测试条件温度等对近红外检测结果的影响 夏季环境下采集数据建立的数学模型，分析预测夏季、冬季分别测量的20个相同样品光谱的结果情况见表3；其中夏季室内测试温度范围为24~32℃，冬季室内测试温度范围为14~22℃。由表3数数据可以看出由于测试条件差异产生的分析误差，已远大于表2中所有来源的测试重复性误差。因此测试条件差异对近红外检测结果的影响是非常大的，必须应用相应的措施消除该误差来源。 Table 3 Prediction results of summer model 成分 夏季光谱预测 冬季光谱预测 测试条件误差 名称 平均误差 平均误差 总糖 1.06 1.71 065 总氮 014 026 012 尼古丁 020 072 052 通过建立全局模型将意料到的外界影响因素包含到校正集中，应用模型自校正的方法和原理，将夏季模型中样品在冬季环境下测量的光谱加入到模型中，建立适应测试条件因素变化影响的稳健分析模型，该模型分析预测夏季、冬季分别测量的20个相同样品光谱的结果见表 4。 Table 4 Prediction results of global model 成分 夏季光谱预冬季光谱预 全局模型影响夏季 全局模型降低冬 名称 测平均误差测平均误差 测试条件误差* 季测试条件误差* 总糖 099 135 007 036 总氮 015 018 -001 008 尼古丁 025 035 -005 037 *注：全局模型影响夏季测试条件误差为，夏季模型预测夏季光谱平均误差一全局模型预测夏季光谱平均误差；全局模型降低冬季测试条件误差为，全局模型预测冬季光谱平均误差夏季模型预测冬季光谱平均误差。 由表4中数据可以看出：全局模型可较大幅度的降低由于测试条件差异产生的误差，提高冬季测试光谱预测结果的准确度；并且对夏季采集光谱的预测能力在a=005水平上进行F检验没有显著影响，全局模型影响夏季测试条件误差值为正常的统计波动。 3 结 论 通过以上研究，得到以下结论：(1)当烤烟粉末样品粒度在40目左右、样品厚度大于1mm 情况下对近红外检测结果无明显影响；(2)在不考虑样品粒度等因素的影响情况下，仪器自身信噪比等性能指标引起的测试重复性误差、重装样误差、样品松紧程度误差来源各占50%，30%，20%左右，通过压样措施可降低由样品松紧度产生的误差；进一步提高测试精度需提高该仪器的信噪比和样品重复测量取平均的次 差异较大时，其预测性能存在较高的偏差，而模型中包含大范围的测试条件温度而建立全局稳健性模型时可大大降低该偏差，提高预测结果的准确度。 4 讨 论 通过光谱预处理方法或是通过选取对测试条件参数不敏感的波长来建立能适应温度等影响因素变化的模型存在很大困难，而且存在很大的不确定性；应用温度补偿等方法也可降低该系统偏差，提高预测结果的准确度[67，但目前商业化近红外仪器和软件中具备该功能的还很少，而且测试条件参数中不仅仅包括温度参数，还包括仪器的使用时间等影响因素，即使对温度参数测试过程中仪器内部检测器、光学系统、样品等处的温度也是不同的，对光谱造成的影响也是不同的181，很难用一个温度参数完全补偿，同时温度的测量 数据也会重新引入误差来源，因此该方法在实际应用时也会碰到很大困难，并且加大了建模的工作量；将不同测试条件参数下采集的光谱共同组成混合校正集，建立测试条件参数全局模型，虽然可实现模型对测试条件因素的稳健性，但该方法同样存在建模工作量大的缺点，同时模型复杂性的增加会带来更多的干扰因素，影响模型在固定测试条件下应有的栅测性能。因此研究解决该问题更简单、方便、有效的新措施和方法是非常必要的，也必将是今后近红外技术研究的热点内容之-一。中国农业大学近红外研究实验室已在该方面开展了一些基础的理论和方法的研究工作，其基本思路是应用单样品或单标物的模型传递技术来解决该问题，使其象测试背景一样简单的工作就可以解决该问题。 致谢：本论文承蒙得到陆婉珍院士、严衍禄教授、蒋士强教授等的悉心审阅和指导，在此表示衷心的感谢和敬意。 ( 参 考 文 献 ) ( 1] CHU X iaoli， YUAN Hong fu， W ANG Yanbin， et al(褚小立，袁洪福 ， 王艳斌，等). Spectr os c opy and Spectral An a l y sis(光谱学与光谱分析)，2004， 2 4 (6)： 666. ) ( 2 Kemeny G a bor John. H an dbook of N ear-Infrared Analysis， Second Edition. New Yor k ： Mar ce l Dekk e r Inc.， 2001 . 3 ) ( CHU X iao li ， Y U A N Hong-f u ， LU Wan zhen(褚小立， 袁 洪福，陆婉珍). Spectroscopy and Spectral Analysis( 光谱学与光谱分 析 )， 2001，21(6)：881. ) 4L eardi Riccardo. Chem om etrics and Intelligent， 1998， 41：195.习句 ( Swierenga H ， D e Weijer A P. J. C hemom.， 1 999， 13 ： 23 7 . ) ( ZHANG J u n， C HEN H u a cai， CHEN Xing-dan(张 军，陈华才，陈 星 旦). Spectros copy and Spectral An alys is( 光谱学与光谱分析)， 2005，25(6)：890. ) Florian Wulfert， Wim Th Kok， Age K Smilde. Anal. Chem.， 1998， 70： 1761.8Thygesen L G. J. Near Infrar ed Spectrosc.， 2000， 8：：183. Influence of Sample Loading and Test Conditions on NIR Veracity andStudy of Analysis Error Source LI Junhui， QIN Xi yun， ZHANG Wen-juan ， CAI Gui min，YANG Yuhong， zHAO Long-lian， CHANG Zhiqiang，ZHAO L+lil， ZHANG Lu-da 1. College of Information and Electrical Engineering， China Agricultural Universit y， Beijing 100094， China 2. Yunnan Tobacco Science Research Inst itute， Yuxi653100， China 3. College of Science， China Agricultural U niversit y， Beijing 100094， China AbstractThe inf luence of sample test conditions on the NIR veracity was studied with homemade grating diffuse NIR instru-ment using Yunnan flue-cured tobacco. Deducing analy sis error was achieved by model self-emendation w hen a global NIR modelwas set up.Without regarding the influence of loading sam ples and test conditions， the test repet ition error， re-loading error andsamples tightness error， which were brought by instrument S/N， accounted for 50%， 30% and 20% of the tot al error， respeetively. Depressing sample could reduce errors broug ht by sample tig htness. Changes in test conditions could bring more analysiserror， which w as larger than the total of repetit ion error. These results theoret ically ex plain the influence of sample test conditions on the NIR analysis veracit y， which can provide basic theory data for farther improvement of homemade inst rument and of-fer a new idea for resolving t his problem. Keywords NIR； Fluecured tobacco； Loading sample； Test condition； Error source ◎ China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http：//www.cnki.net 施可降低样品松紧度产生的误差，倪基幅度長非常有限blis数等指标i()当测试条件温度与模型光谱测试时条件温度