为提高混合物质组分识别的准确性、降低建模的复杂度,构建了一种先粗分、后细分的递进式表面增强拉曼光谱检测系统。首先,用一种特征峰判别算法对全部样本进行特征提取并建立粗分模型,以分离单组分和多组分物质。然后,联合归一化与主成分分析法完成光谱特征的自动提取,并建立多输出最小二乘支持向量机细分模型。最后,采用粒子群优化算法进行参数寻优,实现多组分样本成分的精确预测。选用罗丹明6G、耐尔蓝和结晶紫三种探针分子进行实验,结果表明,特征峰判别算法提取样本特征的正确率达到99.44%,粗分模型对90例盲测样本全部识别正确;细分模型对多组分样本识别的相关系数不小于0.995,均方根误差不大于2.67343%。该拉曼检测系统能实现样本的定性、定量检测,为药品等复杂物质的检测提供了一种有效的识别途径。

真菌是一种广泛存在于自然界的病原微生物, 具有细胞核、 细胞壁等结构, 可以引起动、 植物和人类的多种疾病。 真菌感染是临床上常见的感染性疾病之一, 使得近年来针对真菌的高效检测及真菌相关领域的研究备受关注。 目前真菌的传统检测方法主要有培养、 镜检与分子生物学检测法等, 均具有操作复杂、 耗时等缺点。 表面增强拉曼散射(SERS)技术以其不受水分子干扰、 能反应分子指纹信息、 检测迅速等特点在真菌的检测与鉴别领域逐渐发挥出明显的优势。 在简要介绍真菌的结构特点及真菌常用的检测方法基础之上, 主要针对拉曼光谱(Raman spectrum)/SRES技术在真菌检测和鉴别中的应用进行调研和讨论。 首先通过对Raman/SERS技术的特点以及真菌的结构特征进行解析, 根据调研Raman/SERS技术用于真菌检测的相关文献, 分析了SERS技术用于真菌检测的可行性, 提出SERS技术在真菌检测时会面临检测灵敏度低、 信号复杂、 选择性和特异性差以及信号重现性和稳定性不佳等难点。 为解决以上难题, 分析了SERS的增强模式, 重点针对SERS的纳米增强介质材料、 SERS标签(SERS tag)的信号放大效应以及SERS光谱分析技术与微流控芯片分析技术结合等SERS分析新进展, 予以了系统地综述和讨论。 通过纳米材料选择和纳米微结构的构建, SERS增强介质所产生的SERS增强效应在真菌鉴别以及临床疾病快速诊断中显示出巨大的发展潜力; 基于SERS tag产生的信号放大机制, 可以有效提高真菌SERS检测的灵敏度、 特异性和重现性; 在微流控芯片中设计和集成SERS增强纳米微结构, 构建基于SERS tag 的信号放大策略, 开展针对真菌的快速高效测试方法研究, 更有望实现真菌样本的高通量及高内涵SERS检测, 其在真菌的鉴别和检测上显示出巨大的研究价值和应用前景。

为了实现微生物粒子在线监测,基于荧光探测原理设计了微生物粒子计数仪光学系统。对微生物粒子含有的核黄素、烟酰胺腺嘌呤二核苷酸等物质的荧光特性进行测试和分析,确定了以405 nm波长的半导体激光器作为激发光源,提出了荧光检测系统的整体结构。设计了基于组合光阑和透镜组的光源整形光路以及荧光探测光路,以降低光噪声。完成了系统结构的制作和组装。采用荧光微球对检测系统的性能进行了测试,结果表明:系统的输出噪声约为20 mV,可以实现对粒径为1,2,5,10 μm荧光微球的分级检测,具有信噪比高、检测灵敏度高等特点,对进一步开展气溶胶微生物粒子计数仪的研制具有重要意义。

柔性表面增强拉曼光谱(SERS)基底具有灵活形变的特点,适合不规则曲面的原位检测,甚至可以直接进行擦拭取样的检测。对不同反射率的衬底进行仿真分析和实验测试,可以看到衬底的反射率对拉曼信号的收集有极大的影响。在波长为532nm的光激发铝箔具有高反射率,因此选择铝箔作为衬底,采用银溶胶滴铸法制备柔性SERS芯片。实验通过控制溶剂成分,利用表面张力梯度引起向内马兰哥尼(Marangoni)流动以抑制咖啡环的产生,可以改善纳米粒子的分布均匀性。拉曼测试结果表明,SERS芯片的增强因子高达1.32×10 8,对R6G溶液的检测限低至1×10 -11 mol,同时芯片表现出良好的信号均匀性。

为实现细菌的快速、低成本、高通量检测, 设计并制备了一种阵列式柔性纸基SERS检测芯片。首先制备银溶胶, 再利用激光打印和碳粉的疏水性, 在纸基上分别构造隔离区与阵列检测区。在检测区循环滴加银溶胶, 由于碳粉的疏水特性, 将银溶胶液滴限制在检测区范围。一定温度下, 银溶胶自然干燥即形成阵列式活性SERS检测芯片。利用罗丹明6G作为探针分子对纸基SERS芯片进行了表征, 测试结果表明该芯片的检测限为10-8 mol/L, 重复性测试的RSD约为11.85%。大肠杆菌SERS测试实验表明, 该芯片可快速获得大肠杆菌的拉曼特征峰, 无需对样本进行标记或复杂的前处理。该柔性纸基SERS芯片结构简单、制作快速、成本低廉, 阵列结构可实现多参数的同时测量, 有望应用于致病菌的直接、快速检测。

多物种血液鉴别对于进出口检验检疫、 刑事侦检以及野生动物保护等领域尤为重要。 传统的血液鉴别方法, 在鉴别时常常会对血液样本造成破坏, 而Raman光谱作为一种振动光谱可获得物质分子振动、 转动信息, 进而分析物质组成, 为无损血液鉴别技术提供了可能。 目前, 已经有基于Raman光谱进行血液鉴别的报道, 但存在如下两个问题: 单一物种样本数量较少, 易导致模型欠拟合; 均采用线性分类模型, 忽略了光谱中非线性因素的影响, 降低了模型的分类性能。 因此, 将支持向量机沿用至Raman光谱血液鉴别中, 克服了线性模型只能为光谱中线性关系建模的缺点, 有效地吸收了Raman光谱中的非线性关系, 实现了对人、 犬及兔血液的三分类。 实验通过激发波长为785 nm的海洋Raman光谱仪测得共326例样本数据(人110例、 犬116例、 兔100例), 利用Savitzky-Golay平滑滤波、 加权最小二乘多项式拟合基线以及矢量归一化等方法对Raman光谱数据进行预处理, 并选择2/3的样本数据作为校正集用于模型训练, 余下1/3作为测试集用于盲测。 与线性分类模型对比实验结果显示, 该模型的校正集分类正确率达100%, 盲测集分类正确率达9352%, 均优于线性分类模型。 实验结果表明, 基于支持向量机的分类模型可以用于Raman血液光谱鉴别, 具有重要的研究价值和广泛的应用前景。

基于对微型光谱仪的二次深度研发, 构建了新型食品安全检测微型光谱分析系统, 并采用标准加入法, 对牛肉粒中的食品添加剂山梨酸进行快速定量检测。 结果表明, 采用标准加入法消除了样本基体成分的干扰, 牛肉粒中山梨酸在0～10.0 mg·L-1质量浓度范围内有良好的线性关系(R2=0.998 9), 山梨酸加标回收率为99.2%～99.5%, RSD(n=5)为0.14%。 该微型光谱分析系统在食品添加剂检测应用方面表现出良好的实用化前景。

近红外光谱技术是光谱测试技术、 化学计量学技术与计算机技术的有机结合， 文章立足于食品有效成分无损定量检测的目标， 介绍了微型近红外光谱分析系统的研制过程。 作为系统测试的基础, 文章重点研究了适用于在线实时分析的微型化近红外光谱仪， 研制出的微型近红外光谱仪样机工作波长： 850～1　690 nm， 分辨率小于10 nm。 通过对样机主要参数的测试表明， 性能接近国外同类产品水平。 另外, 化学计量学与计算机技术的结合是系统的核心， 提出了基于最小二乘的局部加权回归（LS-LWR）的建模方法。 最后， 应用研制出的系统对葡萄糖水溶液定量测试实验表明， 其预测集的相关系数达到了0.995, 预测标准偏差为0.06。

采用自制的全息平场凹面光栅集成微型光谱仪,搭建了微型光谱快速分析测试系统,实现了雷尼替丁合成中间体中杂质甲醛的快速检测。利用酸性条件下甲醛-MBTH-硫酸铁铵体系的显色作用,通过优化甲醛测定条件,建立了快速测定甲醛的方法。测定甲醛线性范围为0.04-0.20 μg·mL^-1(r=0.993 8),最低检测限达到0.04 μg·mL^-1。通过与UV-2550岛津光谱仪及美国海洋公司HR-2000微型光谱仪的对比测试实验,对所建立的微型光谱检测系统和甲醛检测方法进行了实际测试和可靠性验证,F-检验法检验显示测试结果无显著性差异。实验结果表明微型光谱快速分析测试系统能满足实验分析、工业过程监测和临床医学检验样品的快速、实时检测的需求,具有巨大的潜在应用市场。