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近日，中國科學院合肥物質科學研究院合肥智能機械研究所作物品質智能感知團隊開發出新的近紅外光譜儀儀儀分析方法。研究團隊通過數據融合技術整合和解析近紅外漫反射和漫透射光譜的數據。開發出新的近紅外光譜儀儀儀定量分析方法，可有效提高樣品分析時的檢測精度。相關研究成果在線發表于Analytica Chimica Acta。
數據融合技術出現于20世紀80年代，最初用于軍事領域。經過多年發展，數據融合技術已經廣泛應用于多個領域，工業控制、機器人、海洋監視和管理、及安全檢測監控等領域也向著多傳感數據融合的方向發展。
數據融合是針對一個系統中使用多個或多類傳感器這一特定問題展開的一種新的數據處理方法，可以使來源不同的數據源信息相互結合，獲取比單一數據源更大的數據量，從而對目標對象有更全面的認識。在分析檢測技術中應用數據融合技術可以通過組合不同的檢測方法提高分析精度，使檢測結果更加準確有效。
研究團隊以稻谷中的蛋白質、直鏈淀粉和脂肪作為檢測對象，分別獲取了待測樣品的近紅外漫反射和漫透射光譜信息，然后提取兩類光譜的互補特征信號，利用數據融合技術完成樣品成分檢測。實驗結果表明，研究團隊使用的分析方法比單獨使用漫反射或漫透射技術取得的結果誤差更低，相關性更高。
作為一種重要的光譜分析技術，近紅外光譜儀儀儀具有分析速度快、儀器簡單、非破壞性、樣品無需預處理等優勢，在藥品、食品、化工等各個領域發展迅速。新的分析方法突破了單一檢測技術在分析精度上的局限，使近紅外光譜儀儀儀分析有更大的潛力被被推廣應用至更多的產品的快速無損檢測中。
（資料來源：合肥物質科學研究院 ）
（圖片來源：Pixabay）
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