晶飞近红外仪

随着应用需求的拓展，红外/近红外光谱技术也在不断的发展。相较于高分辨率、成像等高性能指标，越来越多的仪器厂商将重点放在了实用上，从细节处着手，着重解决用户使用过程中的实际问题。据统计，申报仪器信息网2021年度“科学仪器优秀新品评选”活动的红外/近红外光谱类仪器共计12台，其中红外光谱仪8台（含附件），近红外光谱仪4台。另外，还有7台基于红外/近红外光谱原理的专用化仪器。虽然红外光谱仪已经相对比较成熟，但是其发展却从未停滞。随着应用需求的变化，红外光谱仪近年来的发展也呈现多样化。各大厂商相继在操作的灵活性、便捷性、智能化及兼容性等多方面入手，提升仪器的性能和使用体验。2021年度，荧飒光学仪器（上海）有限公司推出多台红外光谱新品，包括，研究型傅里叶变换红外光谱仪Foli20、双样品腔傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-S、移动式傅里叶变换红外光谱仪Foli10 Plus、傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-T等。其中，研究型傅里叶变换红外光谱仪Foli20首次实现入光口/出光口多光路设计，光源和检测器自动切换，增加了科研的灵活性和扩展性。该产品全光谱的分辨率优于0.4cm-1，具备升级更高分辨率的能力；双样品腔傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-S实现积分球漫透射及常规透/反射测量于一体。仪器可测量不同弧度的样品，可兼容不同反射角测量附件，可配置室温检测器和/或低温电制冷、低温液氮MCT检测器，双通道A/D采集自适应；移动式傅里叶变换红外光谱仪Foli10 Plus主机和平板可智能化充电，可实现户外即开即用。该产品的集成智能化红外特征峰峰位识别功能及多组分连续差减功能，可实现混合物的快速搜索，并可更换各类测量附件，一键式卡扣锁紧，适合不同应用场景；傅里叶变换红外光谱仪 Foli10-R-T，采用双样品腔双通道设计，相互独立且等效使用，并可同时实现2种大型红外附件的测试，可同时配置室温检测器和低温液氮MCT检测器，双通道A/D采集自适应，实现最快60K扫描速度。此外，天津港东科技股份有限公司推出的傅里叶变换红外光谱仪FTIR-650S在多重防潮设计和抗电磁干扰设计方面也进行了创新，产品采用了更大容量干燥剂筒结构设计，更优异的干涉仪和探测器防潮设计，大幅降低更换干燥剂的频率，有效保护红外光谱仪的光学系统和探测系统。作为一类比较成熟的仪器分析方法，红外光谱已经得到了广泛的应用，特别是在制药、生物研究以及食品和饮料的终端用户中应用非常广泛。质量控制是中药评价的关键问题，而采用单一的化学成分分析方法无法适用于成分复杂的中药体系。应用现代仪器分析手段，建立于中药整体系统上的光谱量子指纹图谱技术是中药质量一致性评价的新方法，特别FTIR红外光谱测定快速，指纹特征性强，是开展中药原料药物和中成药质量控制的简单易行方法。天津市能谱科技有限公司推出的中药红外量子指纹一致性评价系统(LZ9000FTIR)通过FTIR红外光谱法原理，对中药红外光谱指纹进行分析测试。该产品把连续光谱量子指纹化，它能按照官能团量子指纹特征峰类型对化合物进行官能团分类的定性和定量分析，通过对其准确分析进行评价，可揭示数据背后的质量变异而作为中药的质控依据，为建立中药红外量子指纹图谱提供大量特征信息数据。随着FTIR光谱仪器技术的不断进步，红外附件也在不断发展，从而促使红外光谱技术得到更加广泛的应用。比如，天津市能谱科技有限公司的珠宝漫反射附件 IRA-51是一款设计独特的仓外大样品漫反射附件产品，测量平台位于仓外，大尺寸样品可直接置于样品台上，完全摆脱了珠宝尺寸大小的局限；Specac的Arrow系列一次性ATR单次反射附件采用最新的Si芯片技术，是一款可抛弃型ATR样品盘，其采用可回收聚丙烯制成，专门用于污染、腐蚀、胶黏、强酸碱性样品。一次使用一片，即插即用，用完即可抛弃。作为一类实用型的分析方法，近红外光谱仪器的创新也更多以更加适合应用场景为目的。仪器操作的简单便捷，让近红外光谱仪走入了更多的应用领域，得到越来越多不同类型用户的认可，而小型化的产品设计给在线及系统集成提供了更多的便利。2021年度，福斯分析仪器公司推出了近红外多功能品质分析仪NIRS DS3，产品采用全新设计的操作软件ISIscan Nova，可预约定时开机，定时自检。新的软件系统将实时监控光源使用情况，并在预期寿命结束前500小时给出提醒，而且光源连接使用全新设计，无需任何工具即可徒手更换，更快更简便。海洋光学亚洲公司也推出了两款近红外光谱仪，其中高灵敏度NIRQuest+近红外光谱仪采用增强光学台和孔径设计，改善光谱仪的响应，实现更低的检测极限。同时，由于灵敏度的提升，积分时间缩短，从而降低了检测时间，在流水线或流动液体样品检测时具有很大优势；Flame-NIR+ 近红外光谱仪无移动部件，坚固耐用，可用于严苛环境。产品的小尺寸非常适合集成在手持系统中，并且客户可以根据自己的应用自行更换狭缝，来调整光谱仪的通光量及分辨率。任何一类仪器都不可能“放之四海而皆准”，针对不同行业或领域开发的专用化仪器不仅可以针对性地解决问题，而且可以提高通用仪器的利用率，并在一定程度上支撑国家产业和科技的高质量发展，成为当前科学仪器的一个重要发展方向。从2021年度申报的红外/近红外光谱仪器新品来看，在气体和油品检测方面有多款新品推出。在气体检测方面，谱育科技的EXPEC 1900 傅里叶红外气体遥测仪将可见光成像+红外成像+化学成像三合一叠加显示。对比常规的可见成像+化学成像的图像显示，增加了红外成像的叠加显示。红外成像不仅可以在夜间提供视野支持，同时可利用红外热像显现检测区域内的高温污染云团、排口等，叠加显示于化学成像的图像上,可辅助研究污染气体云团的分布与扩散趋势。另外，产品采用了云台扫描与振镜扫描相结合的速扫描方式，提高扫描效率的同时，提升了检测区域的准确性；北京乐氏联创科技有限公司推出了9100FIR 傅里叶红外气体分析仪，这是一款便携式傅里叶变换红外气体分析仪，其采用PLS偏最小二乘法，高分辨率分析模式（1cm-1的分辨率），开放气体组分化学计量方法模型构建功能，适用于对各种排放气体进行现场在线分析，包括工业废气、锅炉烟气排放、焚烧炉排放，也可用于环境空气中无机气体、有机气体的快速应急检测；此外，常州亿通分析仪器制造有限公司也推出了红外一氧化碳气体分析仪(CO) ET-3015AF。在油品检测方面，深圳市德沃仪器有限公司推出了用于成品油检测的近红外光谱仪DW-NIR-PD。该仪器属于光栅扫描型，采用德州仪器的数字镜像整列微型近红外光谱仪InGaAs探测器。据悉，该产品收集了1000多份汽油和柴油的样品和数据，样品覆盖全国各地的大小炼油厂和检测机构的数据，并针对国内使用的油样自行开发近红外数据模型；此外上海昂林科学仪器股份有限公司推出了全自动便携式红外测油仪OL1025，山东格林凯瑞精密仪器有限公司推出了新款含油量检测红外分光测油仪GL-7100，分别在仪器的便携性和智能化方面进行了改进和创新。

中国仪器仪表学会近红外光谱分会于2021年3月1日—4月1日举办了首届“创和亿杯全国近红外光谱数据建模竞赛”，得到广大近红外光谱和化学计量学等相关研究和应用领域同仁的积极响应，收到来自70余家单位的109位参赛者的作品。从大部分参赛者的建模过程和预测结果来看，我国近红外光谱数据的建模水平较高，所用算法和策略先进、可靠，建模步骤规范，预测结果稳健、可信。　　感谢各位参赛者的积极参与和辛勤付出，感谢上海创和亿电子科技发展有限公司为本次竞赛提供的支持。本次竞赛预测集样本浓度的化学实测值近日已以邮件形式发给了参赛者。为共同提升我国本领域人员的建模水平，拟将在2022年全国第九届近红外光谱学术会议期间研讨建模竞赛的相关情况。参赛者预测值“(MAE+SEP)/2”的统计结果　　根据本次竞赛的规程，以“(MAE+SEP)/2”为评价指标，依次选出35位获奖者，其中，一等奖1名，二等奖2名，三等奖5名，优秀奖27名。现将拟获奖名单进行公示，公示期为2021年4月3日—4月9日。公示期内，如有异议，请将意见或建议发送至邮箱(cxlyuli@sina.com)或微信(13501215398)。　　因首次进行此类竞赛活动，考虑不周之处，敬请理解和谅解，期待下一届竞赛再次相见。　　中国仪器仪表学会近红外光谱分会　　2021年4月2日2021年度“创和亿杯全国近红外光谱数据建模竞赛”拟获奖名单　　一等奖　　张述敏(北京工商大学)　　二等奖(以姓氏汉语拼音为序)　　毕一鸣(浙江中烟工业有限责任公司)　　张海亮(中南大学化学化工学院)　　三等奖(以姓氏汉语拼音为序)　　洪士军(华东理工大学)　　江 苏(天津九光科技)　　刘 珂(中国石油乌石化分公司研究院)　　王海朋(中石化石油化工科学研究院)　　王起明(华东交通大学)　　优秀奖(以姓氏汉语拼音为序)　　陈曾恺(步琦实验室设备贸易(上海)有限公司)　　杜娇君(华东交通大学机电与车辆工程学院)　　付家顺(海南大学食品科学与工程学院)　　黄扬明(中国农业大学理学院)　　贾光辉(湖南大学)　　焦安然(南开大学物理科学学院现场光谱实验室)　　李春婷(桂林理工大学)　　李 淼(首都师范大学)　　李 明(云南瑞升烟草技术(集团)有限公司)　　李泽鹏(海天味业(高明)股份有限公司)　　林同征(华东交通大学)　　刘伟男(中国矿业大学)　　倪鸿飞(浙江大学)　　沈 阳(中海油田服务股份有限公司)　　史素娟(上海烟草集团北京卷烟厂有限公司)　　孙 甲(中国石油乌石化分公司研究院)　　孙 岩(南开大学化学学院)　　王 箫(北京北分瑞利分析仪器(集团)有限责任公司)　　王晓梅(天纺标检测认证股份有限公司)　　魏康丽(海天味业(高明)股份有限公司)　　熊智逸(华东交通大学机电与车辆工程学院)　　徐金阳(北京工商大学)　　余海东(海南大学)　　云永欢(海南大学)　　张 进(贵州医科大学)　　张若秋(华东理工大学化学与分子工程学院)　　周兆邦(山东大学药学院)

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》把创新放在了具体任务的第一位，全文160余次提到了“创新”关键词。2022年第十三届全国人民代表大会第五次会议上，国务院总理李克强所作的政府工作报告中，亦明确指出要坚持创新驱动发展。对科学仪器产业而言，“创新”更是至关重要。近年来，我国对科学仪器的创新和研发高度重视，先后设立了“科学仪器基础研究专项”、“国家重大科研仪器设备研制专项”和“国家重大科学仪器设备开发专项”等科研计划等。2021年11月，北京“十四五”规划也指出要支持开展关键仪器设备研发，支持挖掘一批服务于重大科技基础设施的定制化科学仪器和设备，重点突破研发新一代光谱等关键技术。不断高攀的前沿研究是创新，差异化的产品发展也是创新。为了展现光谱仪器的创新成果，分享光谱仪器研发和应用中的创新思维，共同促进光谱仪器产业化的创新发展，仪器信息网特别策划《寻找光谱仪器创新的力量》活动。本期，我们特别邀请了北京服装学院/塔里木大学龚龑教授，给大家分享创新成果，并探讨创新的方法和思维。北京服装学院/新疆大学龚龑教授仪器信息网：您认为目前近红外光谱仪器技术及应用有哪些创新的研究方向？ 龚龑：近红外光谱仪器技术的创新主要体现在以下几个方面：（1）近红外光谱数据库的建立及更新。校准模型的预测性能直接决定了近红外光谱定量和定性分析的能力，而校准模型往往需要针对不同的样本类型单独建立，需要花费大量的人力物力。比如，已有一个地区的苹果水分含量分析的近红外光谱校准模型，这个模型适用于同一地区的苹果，却不适用于不同地区苹果的水分预测。解决这个问题的方法是扩充苹果近红外光谱数据库。如果能获得全世界苹果的近红外光谱和水分属性，那么所建立的校准模型的涵盖性就会非常强，适用于任何地区的苹果水分分析。（2）近红外光谱仪的创新。校准模型的预测能力充分依赖输入的近红外光谱数据，而光谱数据通常不一致。要获得一致的光谱数据，需要测量光谱的光谱仪长期保持性能的稳定。然而，在实际的应用中，光谱仪器件会随时间老化，测量人员的操作也会对光谱数据的一致性产生影响，这些因素都会使得已建立的校准模型失效。同时，光谱仪之间测量的偏差也会导致对同一被测物定量定性分析的失败。（3）提高检测精确度。在近红外的波段区域，含氢化合物的吸收系数较小，所以尽管使用高效的化学计量学软件建立分析模型，其最终定量分析的预测结果也始终无法达到真实值。检测限较高，通常达到0.1%左右。为了克服检测限高的问题，可采用样本预处理方法（比如固相微萃取等富集方法）提高精检度，但如此操作会使近红外光谱分析技术失去其优点和特色，反而不是最佳的分析方法。仪器信息网：近红外光谱与拉曼光谱相比，在废旧纺织品分拣中有哪些优势？龚龑：近红外光谱技术是目前世界上发展非常迅速的分析技术，它具有无损、快速，应用广泛等优点，在化工、农业、环境、医药等领域发展极为广泛。与化学计量学软件、光谱仪和应用模型结合，拓展了近红外光谱仪的应用领域。近红外光谱仪目前在过程分析技术中发挥着极其重要的作用，发展飞快。近红外光谱分析技术在几十年的发展中，不断扩大其涉足领域以及应用的实效性，除应用于农业和食品分析外，还涉及生物、高分子、制药、石油化工、纺织、纤维等学科，只要是对有机物检测分析的行业基本上均可使用近红外分析技术。在我国，近红外光谱分析研究始于20世纪80年代初，现已逐步涉及谷物等农产品分析、饲料分析、石油化工、药物分析、疫情疫病诊断等方面，并伴随出现在专著出版、仪器制造和软件开发中。随着软硬件的更新换代，NIR还有望应用于其他更多方面。拉曼光谱具有无损、快速、制样简单、可微区分析、操作简便等优点，因此，拉曼可以对实验过程进行实时监测。拉曼光谱在鉴别时，为了提升鉴别准确率，样品需要进行预处理。拉曼光谱对环境要求不高，而且非接触式稳定性高，但是在纺织领域还有待探索，在以后的废旧纺织品鉴别研究中都可以进行研究。图1 训练过程中损失值，训练精度和测试精度变化图图2 不同成分比例废旧聚酯／粘胶混纺织物近红外光谱仪器信息网：贵课题组有哪些创新的成果？最突出的创新体现在哪里？龚龑：我们课题组为突破废旧纺织品资源再生循环发展利用的瓶颈，与新疆乌鲁木齐海关、深圳海关、新疆大学、北京服装学院等单位合作，采用近红外光谱仪设计了一套废旧纺织品自动识别分拣设备（如图3所示）。该设备实现废旧纺织品从输送、检测、分拣、回收利用等生产过程中的自动化、智能化。全面提升纺织行业废旧纺织品检测、分拣的自动化水平，降低废旧纺织品带来的环境影响，以及资源的浪费，缓解劳动力紧张的局面，为推动纺织业健康可持续发展具有重要意义。图3 废旧纺织品分拣设备该设备是基于近红外光谱来识别纺织品中的纤维种类和含量。在研发过程中我们克服了算法自主编写以及工控机对接的难题，最终开发一种废旧纺织品自动识别分拣系统。该系统利用自行开发的在线近红外光谱分析装置，建立了一个在线近红外（NIR）光谱库，包括聚酯、棉花、羊毛等十几种常见纺织品。我们将人工智能技术引入到废旧纺织品的识别和分拣中，利用卷积神经网络（CNN）废旧纺织品的在线近红外定性识别模型，有效提高废旧纺织品中不同纤维成分的检测准确性水平和速度，从而提升产业化加工效率。图4 废旧纺织品检测试验仪器信息网：人工智能与废旧纺织品分拣有什么联系？龚龑：人工智能分拣设备主要通过云端大数据、人工智能算法、融合传感器（分为触觉、视觉传感系统，目前普遍应用的为视觉传感系统）、机器臂/喷气设备等软硬件配合开展工作。具体构成及运作原理如下：（1）云端大数据：采集各种各样纺织样品的图片，包含废纺织品、旧纺织品、混纺织物等各种状态下图片，形成云端数据库。（2）人工智能算法：设备中内置的人工智能算法通过云端海量图像数据对机器人进行训练。前期海量数据的采集保证了无论废旧纺织品是何种状态、是否被遮挡，机器人都可以识别。（3）融合传感器：利用计算机视觉扫描快速移动的物体，通过CCD视觉、激光视觉、近红外视觉等识别传感系统相耦合，综合判断目标物的外部特征（颜色、形状、结构等）与内部特征（材质），实现废旧纺织品精准定位与细分判别。然后将识别结果传输给协作机器，控制机器臂/喷气设备运动。（4）机器臂/喷气设备：机器臂/喷气设备从传送带上准确地抓取要回收的纺织品，投放到相对应的分类收集箱中。人工智能软件识别与机器臂/喷气设备相结合，类似于人脑的神经网络系统和人的双手相结合，具备了识别和执行的能力。（5）数据回传：分拣完成后，设备将相关的数据再返回云端，与部署在各地的智能分拣设备实现数据共享和远程智能提升。例如，部署在某纺织分拣中心的智能设备可以向部署在全国各地不同智能设备，不同设备还可以互相继承废弃物识别的经验。该数据还能用于帮助项目运营方了解设备状况及并进行产量、工作量、效益等运营维度的统计。仪器信息网：您对未来光谱仪的创新发展有什么样的展望？有哪些值得期待的技术或者应用？龚龑：从微电子机械系统（MEMS）制造工艺、大数据、深度学习算法、云计算平台、物联网等技术的发展可以看到其对近红外光谱分析技术的推动力量，从工农业生产、服务业和人们日常生活等方面的发展可以看到其对近红外光谱分析技术的需求、牵引力量。在这两种力量的作用下，未来一段时期内，近红外光谱技术将会得到加速发展，以近红外光谱为核心的商业产品将在不同业务领域进一步提供深化和细化的服务，近红外光谱有望成为与时代发展特征（如大数据、云计算和物联网等）最相关的一项分析技术。尽管近红外光谱分析技术的应用前景广阔，但仍有一些技术壁垒和难题需要攻克。例如，目前光谱数据库或模型的仪器供应商依赖（Vendorlock-in)问题，即各厂商的仪器之间存在的台间差异，使其普适性的应用迁移变得困难，需要从仪器标准化、算法和软件等多方面协同努力方能得以解决。再例如，无论是传统的机器学习算法还是深度学习算法，都是在有监督学习的框架下建立定性或定量分析模型。所谓有监督学习就是每个训练集样本是带有标签的，即每个样本的光谱对应着一组参考值（真实的浓度值或类别）。随着近红外光谱技术的广泛应用，将产生大量无标签的光谱资源，这些光谱没有对应的参考值，因此，如何充分利用大量无标签的样本信息进行半监督或无监督分析模型的构建，有可能是未来很值得研究的新方向。仪器信息网：基于光谱仪的发展现状，您在产学研的道路上开展了哪些工作？龚龑：近年来，我负责并结项了一些相关课题，包括2019年的“用于食源性致病菌快检的增强拉曼散射微流控系统关键技术与应用研究”和2020年新疆兵团科技攻关计划项目“棉纺筒纱智能分拣包装关键技术装备研发与示范应用的研究”等，同时还有一些横向课题“运用拉曼光谱技术针对纺织行业气体污染与有毒物质进行快速检测的方法应用”、“城市废旧纺织品成分快速鉴别、分拣与再利用技术”等等，都是运用光谱技术进行了应用与创新。我培养的研究生也在光谱领域进行了探索，在《The International Journal of Life Cycle Assessment》、《上海纺织科技》、《毛纺科技》等发表相关论文，在第六届、第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛中荣获一银一铜。我觉得在产学研的道路上我们还要继续前进，现阶段的学生培养模式还需继续探索，在探索的过程中，找到适合当前产学研的一种新模式。团队介绍：北服检测215实验室成立于2008年，在龚龑教授的带领下，团队主要致力于纺织服装标准的制定以及光谱分析技术。制定纺织服装标准可以加强人们的环保意识，使企业也越来越重视环保纺织品的研发、生产和加工。随着光谱学的不断发展，不同的光谱分析方法也相继建立，并出现相应的光谱分析仪器。光谱分析方法在定性、定量、结构分析方面有着优越的表现，并已广泛应用于生命科学、医学、食品、化工、医药、环境、纺织、空间探索等领域。团队近两年联合南京中拓科技有限公司在研发废旧纺织品分拣设备，运用近红外光谱进行定性分析，研发分类算法以及装备设计及制造，实现废旧纺织品从输送、检测、分拣等生产过程中的自动化、智能化，全面提升纺织行业废旧纺织品检测、分拣的自动化水平，达到废旧纺织品的再利用，降低资源对环境影响及资源浪费的目标。