采用LabVIEW的近紅外測量方案

圖2 框圖程序
應用實(shí)驗及結果分析
本系統掃描了40個(gè)已知粗蛋白含量的整粒小麥樣品，得到40個(gè)光譜圖數據（如圖3）。

圖3 40個(gè)樣品的總光譜圖

然后用36個(gè)樣品(4個(gè)被剔除)的光譜數據對整理小麥粗蛋白含量進(jìn)行建模和預測，其中26個(gè)作為校準集，用于建立小麥粗蛋白含量與光譜數據之間的校準模型；10個(gè)作為預測集，用于檢驗模型的預測能力。

校準集樣品的建模模型為：
C=4.77-60.24A890+122.17A910-40.63A940+83.83A1020-89.66A1050
其中，C為整粒小麥樣品粗蛋白的含量，A890，A910，A940，A1020，A1050為對應波長(cháng)點(diǎn)的吸光度。

根據此關(guān)系模型，將掃描到的光譜圖中對應波長(cháng)的吸光度值代入，即可得到某一整粒小麥粗蛋白含量值。其中校準集中預測值與化學(xué)值的相關(guān)系數為R=0.845，標準差為SEC=0.84。預測集中預測值與化學(xué)值的相關(guān)系數為R=0.834，標準差為SEP=0.93。

由于建模樣品量少以及儀器本身掃描光譜也存在一定的誤差，其預測結果與真實(shí)化學(xué)值之間存在一定偏差，由上面的圖可以看出，盡管如此，在精度要求不很精密的場(chǎng)合（如現場(chǎng)測量、快速檢測等），已經(jīng)可以用于對整粒小麥粗蛋白含量進(jìn)行快速無(wú)損檢測了。

本文結合虛擬儀器技術(shù)和近紅外光譜分析技術(shù)，搭建了一個(gè)定量測量近紅外整粒小麥成分（粗蛋白含量）的系統，系統包括硬件設計與調試、軟件設計與調試以及實(shí)驗驗證三部分。此系統利用計算機豐富的軟件資源，實(shí)現了部分硬件的軟件化，節省了物質(zhì)資源，其硬件和軟件都采用標準化、模塊化和系統化的設計原則，系統性能穩定，調試、擴展和維護方便，人機界面友好，增加了系統的靈活性，能直接實(shí)時(shí)地對測試數據進(jìn)行分析和處理。同時(shí)將本軟件程序打包成可執行程序，可在沒(méi)有安裝LabVIEW軟件的電腦上運行，使其不依賴(lài)于編程軟件來(lái)執行，增加了它的適用范圍和靈活性。本文作者創(chuàng )新點(diǎn)：將虛擬儀器技術(shù)和近紅外光譜技術(shù)這兩種新技術(shù)結合起來(lái)搭建的測量整粒小麥成分的系統。