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J-GLOBAL ID:201702243463536385   整理番号:17A1463023

コムギ中の粗蛋白質と水分含有量の定量のためのスペクトル前処理および波長選択に基づく格子に基づく近赤外(NIR)とFourier変換中赤外(ATR FT/MIR)分光法の比較【Powered by NICT】

Comparison of grating-based near-infrared (NIR) and Fourier transform mid-infrared (ATR-FT/MIR) spectroscopy based on spectral preprocessing and wavelength selection for the determination of crude protein and moisture content in wheat
著者 (2件):
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巻: 82  ページ: 57-65  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0246A  ISSN: 0956-7135  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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穀粒品質モニタリングのための迅速で単純でコスト効率の高い方法の開発に向けた成長傾向は長い間観察された。ケモメトリックスと組合せた赤外分光法は,伝統的な湿式化学法の有望な代替法であることが証明されている。これまでスペクトル前処理,波長選択,モデル性能の関係に焦点を当てた比較研究は稀である。本論文では,近赤外(NIR)および中赤外(ATR FT/MIR)分光法で構築した部分最小二乗(PLS)回帰モデルの性能に及ぼすスペクトル前処理と波長選択の効果を探求することである。カナダ西部のランダムに選択した八十のコムギ試料。NIR(680 2500 nm)およびMIR(4000 700 cm~ 1)スペクトルを収集し,較正された異なるスペクトル前処理法と主要波長に基づくPLS回帰法を用いた参照粗蛋白質(CP)および含水量であった。一般的な方法では,NIRスペクトルと生成されたモデルは,MIRスペクトルを契機に発症したより優れた性能を示した。CPでは,最良のNIRモデルは標準正規変量(SNV)及び一次導関数(FD)前処理スペクトルの1400 2500nmスペクトル範囲,優れた予測性能(R~2=0.97)を示した開発した最良MIRモデルをSNV補正スペクトルの1750 1100cm~ 1領域,良好な予測能を示した(R~2=0.90)を用いて確立した。水分に関して,NIR技術(生スペクトルの1100 2500nm領域に基づく)により得られた最良のモデルは,良好な予測性能(R~2=0.86)を示し,MIR法(FD SNV前処理スペクトルの全波数範囲を用いて)により生成された最良のモデルは,唯一の近似定量的予測(R~2=0.72)を与えた。スペクトル前処理と波長選択の両方がコムギにおけるCP及び水分含有量を予測するためのPLSモデルの性能に影響を与えた。適切なケモメトリックスツールに基づく定量分析のためのATR FT/MIR分光法の性能を改善するためにはさらに研究が必要である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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