zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-852Research ArticleАННОТАЦИИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ СТАТЕЙABSTRACTS ENGLISH-LANGUAGE ARTICLESМалогабаритный спектрометр ближнего инфракрасного диапазона для количественного определения состава древесиныCompact Near-Infrared Spectrometer for Quantitative Determination of Wood CompositionQiW.QiW.

Чжэньцзян 212013

Zhenjiang 212013

w.l.qi@hotmail.comXiongZh.XiongZh.

Нанкин 210037

Nanjing 210037

Leo_xzx@njfu.edu.cnTangH.TangH.

Тяньцзинь 300450

Tianjin 300450

tang.haitao@ninelight-sci.comLuD.LuD.

Чжэньцзян 212013

Zhenjiang 212013

dllu@ujs.edu.cnChenB.ChenB.

Чжэньцзян 212013

Zhenjiang 212013

Школа пищевой и биологической инженерии, Университет ЦзянсуSchool of Food and Biological Engineering at Jiangsu UniversityКолледж легкой промышленности и пищевой инженерии, Нанкинский университет лесного хозяйстваCollege of Light Industry and Food Engineering at Nanjing Forestry UniversityTianjin Jiuguang Technology Development Co. Ltd.Tianjin Jiuguang Technology Development Co. Ltd.202129052021882340(1)-340(8)Copyright © Qi W., Xiong Z., Tang H., Lu D., Chen B., 20212021Qi W., Xiong Z., Tang H., Lu D., Chen B.Qi W., Xiong Z., Tang H., Lu D., Chen B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/852

Малогабаритный настольный спектрометр ближнего ИК-диапазона с автоматической регистрацией спектра разработан на основе волоконно-оптического спектрометра с неподвижной дифракционной решеткой с использованием микроэлектронных и микромеханических технологий. Стабильность источника света и базовой линии, отношение сигнал/шум прибора и дрейф темново-го тока — важные показатели проверки работоспособности спектральной системы. Результаты эксперимента показывают, что источник света достигает стабильного состояния после прогрева в течение 2 с. Стандартное отклонение линии 100% пропускания прибора в диапазоне 1200—1550 нм составляет <0.0003, отношение сигнал/шум 3000:1. Относительное стандартное отклонение темнового тока 0.0019—0.0035. Количественная калибровочная модель содержания древесной целлюлозы и лигнина разработана на основе 88 образцов измельченных пиломатериалов с помощью коррекционной модели целлюлозы и лигнина, а также последующего учета поправок на многократное рассеяние. Среднеквадратичные ошибки калибровки по целлюлозе и лигнину 0.6096 и 0.9572%, предсказанного содержания целлюлозы и лигнина 1.2884 и 1.7712%. Разработанный компактный спектрометр ближнего ИК-диапазона имеет стабильные рабочие характеристики. Основанные на калибровочной модели порошкообразных образцов древесины результаты прогнозирования содержания целлюлозы и лигнина подтверждают, что описываемый спектрометр обладает высокой точностью и может быть использован для быстрого обнаружения отдельных компонентов смеси веществ.

A compact desktop near-infrared spectrometer with near-infrared spectrum acquisition software was developed based on fixed grating type fiber optic spectrometer with MEMS technology. The light source stability, baseline stability, instrument signal-to-noise ratio, and dark current drift are four important indicators for the performance test and evaluation of the spectral system. The test results show that the light source reaches a stable state after being warmed up for 2 s. The standard deviation of 100 %T line of1200-1550 nm instrument is less than 0.0003, and the signal-to-noise ratio is 3000:1. The dark current relative standard deviation fluctuates between 0.0019 and 0.0035. Based on 88 samples of the crushed material of lumber for wood cellulose and lignin contents, the quantitative calibration model was established using multiple scatter correction spectra pretreatment method set up after the correction model of cellulose and lignin. Root mean square errors of calibration set of cellulose and lignin are 0.6096 and 0.9572%, respectively. Root mean square errors of prediction set of cellulose and lignin are 1.2884 and 1.7712% respectively. The experimental results show that the developed small NIR spectrometer has a stable working state, and the prediction results for cellulose and lignin content based on the calibration model for powdery wood samples verify that the small NIR spectrometer has a high detection accuracy and can be used in the rapid detection of common materials.

малогабаритный спектрометр ближнего инфракрасного диапазонастехиометриякалибровочная модельцеллюлозалигнинcompact near-infrared spectrometerstoichiometrycalibration modelcelluloseligninThis research was supported in part by National Key R&D program of China (SQ2018YFE011812)ReferencesD. Eisenstecken, A. Panarese, P. Robatscher, C. W. Huck, A. Zanella, M. Oberhuber, Molecules, 20, No. 8, 13603-13619 (2015).D. Eisenstecken, A. Panarese, P. Robatscher, C. W. Huck, A. Zanella, M. Oberhuber, Molecules, 20, No. 8, 13603-13619 (2015).Y. Liu, Z. Xia, L. Yao, Y. Wu, Y. Li, S. Zeng, H. Li, J. Food Comp. Anal., 84 (2019).Y. Liu, Z. Xia, L. Yao, Y. Wu, Y. Li, S. Zeng, H. Li, J. Food Comp. Anal., 84 (2019).Z. H. Zhang, X. X. Muo, Y. J. Guo, W. Wang, Spectrosc. Spectr. Anal., 31, No. 7, 1975-1979 (2011).Z. H. Zhang, X. X. Muo, Y. J. Guo, W. Wang, Spectrosc. Spectr. Anal., 31, No. 7, 1975-1979 (2011).J. H. Qu, D. Liu, J. H. Cheng, D. W. Sun, J. Ma, H. B. Pu, X. A. Zeng, Crit. Rev. Food Sci., 55, No. 13, 1939-1954 (2015).J. H. Qu, D. Liu, J. H. Cheng, D. W. Sun, J. Ma, H. B. Pu, X. A. Zeng, Crit. Rev. Food Sci., 55, No. 13, 1939-1954 (2015).B. Baca-Bocanegra, J. M. Hernandez-Hierro, J. Nogales-Bueno, F. J. Heredia, Talanta, 192, 353-359 (2019).B. Baca-Bocanegra, J. M. Hernandez-Hierro, J. Nogales-Bueno, F. J. Heredia, Talanta, 192, 353-359 (2019).K. He, H. Cheng, W. Du, F. Qian, Chem. Intel. Lab. Syst, 134, 79-88 (2014).K. He, H. Cheng, W. Du, F. Qian, Chem. Intel. Lab. Syst, 134, 79-88 (2014).L. J. Xie, A. C. Wang, H. R. Xu, X. P. Fu, Y. B. Ying, T. Asab., 59, No. 2, 399-419 (2016).L. J. Xie, A. C. Wang, H. R. Xu, X. P. Fu, Y. B. Ying, T. Asab., 59, No. 2, 399-419 (2016).Q. Wen, H. J. Lei, J. Huang, F. Yu, L. K. Huang, Z. Zhang, D. L. Li, Y. C. Peng, Z. Y. Wen, Appl. Opt., 58, No. 17, 4642-4646 (2019).Q. Wen, H. J. Lei, J. Huang, F. Yu, L. K. Huang, Z. Zhang, D. L. Li, Y. C. Peng, Z. Y. Wen, Appl. Opt., 58, No. 17, 4642-4646 (2019).M. Rani, C. Marchesi, S. Federici, G. Rovelli, I. Alessandri, I. Vassalini, S. Ducoli, L. Borgese, A. Zacco, F. Bilo, E. Bontempi, L. E. Depero, Materials (Basel), 12, No. 17 (2019).M. Rani, C. Marchesi, S. Federici, G. Rovelli, I. Alessandri, I. Vassalini, S. Ducoli, L. Borgese, A. Zacco, F. Bilo, E. Bontempi, L. E. Depero, Materials (Basel), 12, No. 17 (2019).M. Blanco, I. Villarroya, Trac-TrendAnal. Chem., 21, No. 4, 240-250 (2002).M. Blanco, I. Villarroya, Trac-TrendAnal. Chem., 21, No. 4, 240-250 (2002).A. Sakudo, Clin. Chim. Acta, 455, 181-188 (2016).A. Sakudo, Clin. Chim. Acta, 455, 181-188 (2016).X. Y. Xiang, Z. Y. Wen, Z. C. Long, M. J. Hong, Y. Q. Liang, Y. Xu, Spectrosc. Spectr. Anal., 29, No. 8, 2286-2290 (2009).X. Y. Xiang, Z. Y. Wen, Z. C. Long, M. J. Hong, Y. Q. Liang, Y. Xu, Spectrosc. Spectr. Anal., 29, No. 8, 2286-2290 (2009).N. Odisio, M. Calabrese, A. Idone, N. Seris, L. Appolonia, J. M. Christille, Eur. Phys. J. Plus, 134, No. 2, 16 (2019).N. Odisio, M. Calabrese, A. Idone, N. Seris, L. Appolonia, J. M. Christille, Eur. Phys. J. Plus, 134, No. 2, 16 (2019).Z. Xiong, F. Pfeifer, H. W. Siesler, Appl. Spectrosc., 70, No. 4, 635-644 (2016).Z. Xiong, F. Pfeifer, H. W. Siesler, Appl. Spectrosc., 70, No. 4, 635-644 (2016).C. F. Zhou, G. T. Han, S. W. Gao, M. Y. Xing, Y. Song, W. Jiang, BioResources, 13, No. 3, 6122-6132 (2018).C. F. Zhou, G. T. Han, S. W. Gao, M. Y. Xing, Y. Song, W. Jiang, BioResources, 13, No. 3, 6122-6132 (2018).Y. Horikawa, S. Hirano, A. Mihashi, Y. Kobayashi, S. C. Zhai, J. Sugiyama, Appl. Biochem. Biotechnol., 188, No. 4, 1066-1076 (2019).Y. Horikawa, S. Hirano, A. Mihashi, Y. Kobayashi, S. C. Zhai, J. Sugiyama, Appl. Biochem. Biotechnol., 188, No. 4, 1066-1076 (2019).D. Mauruschat, B. Plinke, J. Aderhold, J. Gunschera, P. Meinlschmidt, T. Salthammer, Wood Sci. Technol, 50, No. 2, 313-331 (2016).D. Mauruschat, B. Plinke, J. Aderhold, J. Gunschera, P. Meinlschmidt, T. Salthammer, Wood Sci. Technol, 50, No. 2, 313-331 (2016).O. Elle, R. Richter, M. Vohland, A. Weigelt, Sci. Rep, 9, 11 (2019).O. Elle, R. Richter, M. Vohland, A. Weigelt, Sci. Rep, 9, 11 (2019).X. L. Jin, X. L. Chen, C. H. Shi, M. Li, Y. J. Guan, C. Y. Yu, T. Yamada, E. J. Sacks, J. H. Peng, Bioresour. Technol., 241, 603-609 (2017).X. L. Jin, X. L. Chen, C. H. Shi, M. Li, Y. J. Guan, C. Y. Yu, T. Yamada, E. J. Sacks, J. H. Peng, Bioresour. Technol., 241, 603-609 (2017).Y. H. Yun, H. D. Li, B. C. Deng, D.-S. Cao, TrAC Trend. Anal. Chem, 113, 102-115 (2019).Y. H. Yun, H. D. Li, B. C. Deng, D.-S. Cao, TrAC Trend. Anal. Chem, 113, 102-115 (2019).H. Li, J. X. Wang, Z. N. Xing, G. Shen, Spectrosc. Spectr. Anal., 31, No. 2, 362-365 (2011).H. Li, J. X. Wang, Z. N. Xing, G. Shen, Spectrosc. Spectr. Anal., 31, No. 2, 362-365 (2011).A. Rinnan, F. V. D. Berg, S. B. Engelsen, TrAC Trend. Anal. Chem., 28, No. 10, 1201-1222 (2009).A. Rinnan, F. V. D. Berg, S. B. Engelsen, TrAC Trend. Anal. Chem., 28, No. 10, 1201-1222 (2009).P. A. M. Nascimento, L. C. D. Carvalho, L. C. C. Jrnior, F. M. V. Pereira, G. H. D. A. Teixeira, Postharvest Biol. Technol., 111, 345-351 (2016).P. A. M. Nascimento, L. C. D. Carvalho, L. C. C. Jrnior, F. M. V. Pereira, G. H. D. A. Teixeira, Postharvest Biol. Technol., 111, 345-351 (2016).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.