红外与激光工程
2023, 52(12): 20230188
红外与激光工程
2022, 51(12): 20220572
红外与激光工程
2022, 51(9): 20220576
光学 精密工程
2022, 30(22): 2839
1 成都市药品检验研究院, 四川 成都 610045
3 成都中医药大学, 四川 成都 611137
产地是影响中药材质量的重要因素, 产地差异导致中药材质量参差不齐, 为维护市场秩序, 有必要建立中药材产地鉴别方法, 以便更加精准地判别和分析中药材品质。 以多产地临床大宗药材丹参为研究对象, 收集不同产地丹参样品150份, 采用显微聚焦拉曼光谱技术在无损条件下对每份丹参样品的每根药材表面随机扫描1~n次, 求每份样品扫描1~n次的平均光谱。 分析原始光谱数据发现丹参表面光谱信号同时包含了丹参酮类成分的拉曼光谱和杂质的荧光光谱, 主要表现在特定波长范围内不同产地丹参存在各自的聚集区和丹参表面光谱信号强度明显弱于或强于丹参酮类对照品的拉曼光谱信号强度。 对扫描1~n次的平均光谱数据进行预处理后运用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和随机森林分类算法[不筛选(RF)或筛选重要变量(RF-VS)]建立扫描1~n次的丹参产地分类模型。 结果随机扫描1次所得最优模型训练集和测试集预测准确率分别为88%和87%, 且对质量差和质量优的丹参样品区分准确率高达97%; 随机扫描2次和3次所得最优模型训练集和测试集预测准确率均分别为89%和87%, 结合模型运行效率和成本, 选择随机扫描1次所得光谱, 经一阶导数(1ST-D)预处理和RF-VS计算所得模型为丹参最终产地鉴别模型。 综上, 在无损伤条件下显微聚焦拉曼光谱技术能建立快速、 准确的丹参产地鉴别预测模型, 为该技术进一步用于贵细中药材的产地和真伪鉴别提供参考。
拉曼光谱 丹参 产地鉴别 Raman spectroscopy Danshen Identification of the origin 光谱学与光谱分析
2022, 42(6): 1774
红外与激光工程
2022, 51(1): 20210953
成都中医药大学, 中药材标准化教育部重点实验室, 中药资源系统研究与开发利用省部共建国家重点实验室培育基地, 四川 成都 611137
利用云端-互联便携式近红外技术结合化学计量学对名贵药材西红花与其常见伪品(红花、 玉米须、 莲须、 菊花、 纸浆)和掺伪品进行现场快速真伪鉴别及掺伪量的定量预测。 用移动手机控制的PV500R-I便携式近红外仪采集西红花与其伪品和掺伪品光谱数据。 对原始光谱数据进行一阶导, 二阶导, 三阶导, 标准正态变量转换和光散射校正前处理。 采用偏最小二乘判别分析分步建立西红花与其伪品、 西红花与其掺伪品鉴别模型。 结果表明, 一个最优模型可将西红花与其五类伪品彼此完全区分; 两个最优模型分步区分西红花与其五类掺伪品, 外部预测准确率最低为93%, 西红花掺入红花、 玉米须、 莲须、 菊花和纸浆的识别水平分别为0.5%, 0.5%, 4.0%, 0.5%和0.5%。 采用偏最小二乘回归对五类西红花掺伪品的掺伪量建立定量预测模型, 五个最优模型的外部预测相关系数范围为0.920~0.999, RMSEP范围为0.005~0.044, 当西红花掺入红花、 菊花、 莲须、 纸浆和玉米须的掺伪量大于8%时, 其外部预测相对误差分别低于8%, 8%, 3%, 10%和5%, 表明最终模型能较好地预测西红花掺伪品的掺伪量。 基于云端-互联便携式近红外光谱技术所建立的西红花真伪鉴别方法和掺伪品掺伪量预测方法快速准确, 经济环保, 能满足西红花现场快速无损伤真伪鉴别要求。
云端-互联便携式近红外技术 化学计量学 西红花 伪品 掺伪品 Cloud-connected portable near-infrared technology Chemometrics Saffron Adulterant Adulterated samples 光谱学与光谱分析
2020, 40(10): 3029
Author Affiliations
Abstract
Key Laboratory of Optical System Advanced Manufacturing Technology, Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130033, China
We implemented a stitching swing arm profilometer (SSAP) test for the inner and outer regions of a large aspheric surface with a short arm. The SSAP was more capable of improving sampling density of surface and was less sensitive to system error, like vibration noise and air-table noise. Firstly, a calculation model was built to evaluate the sampling density of the SSAP test. Then, sensitivity to system noise was tested when different lengths of arm were used. At the end, an experiment on a 3 m diameter aspheric mirror was implemented, where test efficiency was promoted, and high sampling density was achieved.
220.1250 Aspherics 220.4840 Testing 120.3940 Metrology 120.4640 Optical instruments Chinese Optics Letters
2019, 17(11): 112201
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国科学院光学先进制造技术重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京100049
为了确定摆臂式轮廓检测大口径离轴非球面采用不同扫描线数时系统检测误差的敏感性, 文中提出采用蒙特卡洛方法, 建立了仿真分析的模型。对母线条数分别为8~120条的模式进行模拟检测, 对系统噪声引入的面形误差进行Zernike多项式项拟合, 统计分析得母线条数为8~39条时, 系统噪声引入的低阶项检测误差随母线条数的增加而迅速降低; 母线条数为40~70条时, 引入低阶项检测误差降低缓慢; 71~120条时, 引入的低阶项检测误差几乎保持不变。结合实例, 对一口径1 500 mm的离轴非球面反射镜进行实验, 分别采用36条、72条和96条母线进行面形检测。36条母线检测误差相对较大, 检测结果为7.73 μm PV和0.68 μm RMS;72条母线和96条母线检测结果十分接近, 分别为5.755 μm PV, 0.568 μm RMS和 5.612 μm PV, 0.569 μm RMS。验证了仿真分析结果的准确性, 为摆臂式轮廓检测大口径离轴非球面中母线条数的优化选择提供了理论指导。
大口径 离轴非球面 摆臂式轮廓检测 仿真分析 large aperture off-axis aspherics SAP test simulation analysis 红外与激光工程
2018, 47(2): 0217003
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 吉林大学 机械科学与工程学院, 吉林 长春 130025
研制了一套用于4 m SiC反射镜原位检测的静压支撑系统, 以降低超大口径SiC反射镜离线检测的风险, 提高其制造效率。首先, 推导了单元刚度的解析式, 确定了其中关键因素; 然后, 对支撑单元进行抽样测试, 结合解析式预测了支撑群组中单元的工作刚度。最后, 通过密封性测试和反射镜原位检测, 验证了支撑系统的稳定性; 通过有限元模拟, 计算了系统的重力卸载面形精度。结果表明: 5个单元连组时, 单元刚度约为1.9 kN/mm, 刚度值分布在±3%误差区间; 独立单元刚度可高至15 kN/mm; 3种分组单元刚度预测值分别为1.7, 1.1和0.8 kN/mm。支撑系统空载时管路压强变化缓慢, 表明密封性良好; 用该系统支撑4 m反射镜时, 11天内高度绝对变化量小于50 μm, 相对变化量小于20 μm。54个单元刚度随机分布时, 镜面面形高阶残差(RMS)为20 nm。提出的系统基本满足原位检测的稳定性和精度要求。
超大SiC反射镜 原位光学检测 静压支撑系统 刚度差异 面形精度 ultra-large SiC mirror in-situ optical testing hydrostatic support system stiffness difference figure accuracy 光学 精密工程
2017, 25(10): 2607