导读:本文包含了荧光光谱成像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:叁维荧光光谱分析,停留-叁维荧光光谱成像系统设计,水溶有机污染物检测,农药水解检测
荧光光谱成像论文文献综述
方凯[1]（2018）在《停流—叁维荧光光谱成像仪关键技术的研究与实现》一文中研究指出良好生态环境是人类得以生存的基础条件,也是最公平的公共产品、最普惠的民生福祉,水作为人类生命中最重要的物质之一,其重要程度不言而喻。水中的污染物,特别是水溶有机污染物(包括农药、酚类、多环芳烃、油类等)因为含有致癌成分,成为人民群众关注的焦点。及时检测水体中有害污染物的成分、浓度及其变化趋势的信息,对于评价水质、指导生产和生活具有重要意义。荧光光谱检测法具有选择性好、灵敏度高、原位、快速等优点,可以广泛应用于水溶有机污染物检测领域。在实际水体中,待测荧光往往受到多组分荧光光谱重迭效应、基质干扰、复杂背景等影响,如何进一步丰富检测信息,提高荧光检测方法的预测能力是实际应用中的难点问题。本文主要针对水环境中内分泌干扰物、农药、金属离子等污染物的监测需求,就如何准确获得水体有机污染物的荧光处理算法,对基于化学反应动力学原理的停流-叁维荧光光谱成像仪关键技术进行研究,主要研究工作包括水溶有机污染物四维荧光检测模型、停流-叁维荧光光谱成像系统设计及其系统软件实现,并对农药水解过程进行了检测和分析。本文对化学反应动力学、叁维荧光光谱分析方法、叁维荧光水溶有机污染物检测机理的原理及其关键参数、类型和特点等进行了深入分析。从时间参数作用动力学-激发-发射四维荧光光谱出发,建立了叁种基于化学反应动力学原理的水溶有机污染物四维荧光检测模型。设计开发了一种基于化学反应动力学原理的停流-叁维荧光光谱成像仪,给出了多流路进样装置详细的实验流路设计需求、进样装置控制电路、全自动编程实现方法、进样装置硬件控制协议等,提出相应的多维荧光光谱算法。在此基础上对系统软件进行总体设计,编写了一个实用化系统软件。最后还对西维因、麦穗宁、多菌灵叁种农药样本进行了测试实验,实验结果很好的验证了系统的有效性。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2018-03-01）
潘莎莎,黄富荣,肖迟,冼瑞仪,马志国[2]（2015）在《红外光谱法与荧光光谱成像技术结合神经网络对正毛化橘红的快速鉴别》一文中研究指出为探究一种快速、可靠的化橘红检测方法,本实验分别采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法和荧光光谱成像技术结合多层感知器(MLP)神经网络所构建的模式识别方法,对化橘红进行鉴别,并对两种方法进行了比较。实验以81个正毛化橘红,37个其他品种橘红共118个样品为研究对象,采集所有样品的红外光谱和荧光光谱图像。根据光谱曲线中不同样品间的差异,取红外光谱中550-1800cm-1区段范围内的光谱数据和荧光光谱曲线中的400~720nm区段的光谱数据进行分析,应用主成分分析法(PCA)对化橘红的光谱数据进行降维处理,再结合MLP神经网络对化橘红样品进行判别分析。实验中分别使用多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正(SNV)、一阶导(FD)、二阶导(SD)以及Savitzky-Golay(SG)平滑数据预处理方法,并比较他们对鉴别模型的影响。分析结果表明:利用红外光谱法(FTIR/ATR),经由Savitzky-Golay(SG)平滑预处理得到的数据,通过隐层函数为sigmoid的叁层MLP模型,能够得到最优正毛化橘红识别率,其结果训练集和测试集的识别率都为100%;利用荧光光谱成像技术,由多元散射(MSC)预处理的结果是最理想的。经过预处理的数据,通过隐层函数为sigmoid函数的叁层MLP模型,训练集识别率达到100%,测试集识别率达到96.7%。由此可见,衰减全反射红外光谱法(FTIR/ATR)和荧光光谱成像技术分别与MLP神经网络构建的识别模式,均可对化橘红的判别达到快速、可靠的效果。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2015年10期）
董佳[3]（2015）在《荧光光谱成像技术在中药品质检测中的应用研究》一文中研究指出光谱成像技术以其快速、无损、低成本、绿色环保等优势,已逐渐成为检测分析技术领域中的重要手段。荧光光谱成像技术在中药品质检测中的研究,极具学术研究价值及应用价值,能实现对中药精度适中、直接、快速的品质检测研究,使中药发挥其更好的药效作用。本研究采用荧光光谱成像技术结合化学计量学方法和数字图像处理方法,用于中药品质检测的应用研究。第一部分利用荧光光谱成像技术,实现对中药材肉苁蓉种类的鉴别。首先采用主成分分析法、Fisher判别分析法鉴别肉苁蓉的种类,然后将不同种类的肉苁蓉粉末两两混合,采用灰度阈值分割方法,以伪彩色RGB图像区分肉苁蓉混合粉末。第二部分利用荧光光谱成像技术,研究鹿茸饮片的活性成分。首先对鹿茸饮片的光谱立方体进行特征波段提取,根据特征波段绘出鹿茸饮片的二维、叁维可视化伪彩色图。结合中药生物学鉴定结果可知,鹿茸饮片的活性成分会因其品种、药用部位以及生物组织部位的不同而有所差异。第叁部分利用荧光光谱成像技术,研究中药材粉末的粒度大小对其混合均匀度的影响。选择安宫牛黄丸中两味处方药---黄连郁金,将两者组成二元混合中间体,研究中药材粉末粒度大小对混合均匀度的影响,利用移动相元块标准差法,评价其混合均匀度。论文取得的主要成果:(1)利用荧光光谱成像技术对肉苁蓉进行鉴别。首先利用主成分分析得到前四个主成分,将累计贡献率超80%的其中叁个主成分,绘出主成分散点图,可基本鉴别出肉苁蓉的不同种类;进一步利用Fisher判别分析方法建模,得到初始案例判别率为100%,交叉案例判别率为95%。将肉苁蓉不同种类的粉末两两等体积(1:1)混合,利用灰度阈值分割法对图像进行分类,得到混合粉末伪彩色图,并分别以红色和绿色区分。以管花肉苁蓉与荒漠肉苁蓉混合粉末为例,得到的伪彩色图结果为:红色部分和绿色部分比例为1:1.12。(2)利用荧光光谱成像技术研究鹿茸饮片的活性成分。以梅花鹿茸蜡片、马鹿茸蜡片以及梅花鹿茸沙片为例,研究鹿茸饮片不同品种、不同药用部位、不同生物组织部位的活性成分差异。首先从特征光谱曲线对比:①梅花鹿茸蜡片活性成分含量比马鹿茸蜡片高;②梅花鹿茸蜡片活性成分含量比梅花鹿茸沙片高;③马鹿茸蜡片在不同生物组织部位的活性成分含量从高到低依次为髓质层、皮肤层、间质层。然后从空间分布对比:①梅花鹿茸蜡片和马鹿茸蜡片饮片活性成分均集中在髓质层;②梅花鹿茸沙片活性成分分布较为分散;且活性成分含量偏低;③马鹿茸蜡片活性成分在其不同生物组织部位分布有很大差异,经主成分分析和图像增强处理,可对马鹿茸蜡片进行分类,基本确定马鹿茸蜡片的叁个生物组织部位。(3)利用荧光光谱成像技术研究中药粉末粒度大小对中药固体复方制剂混合均匀度的影响。选择安宫牛黄丸中两味处方药---黄连郁金,建立两者的二元混合中间体。将四种不同粒度大小(60目,80目,100目,120目)的黄连郁金粉末等质量混合,运用OIF最佳指数法得到最佳波段组合,进行图像比值运算后经图像增强,再利用阈值分割法对黄连郁金混合粉末分类。最后用移动相元块标准差法评价不同粒度大小的黄连郁金混合粉末均匀度。结果表明,80目和100目较易混合均匀。(本文来源于《暨南大学》期刊2015-06-09）
黎远鹏,黄富荣,董佳,肖迟,冼瑞仪[4]（2015）在《荧光光谱成像技术结合主成分分析与Fisher判别快速鉴别肉苁蓉》一文中研究指出为探究一种快速、可靠的肉苁蓉属中药材检测方法,实验采用荧光光谱成像技术结合模式识别方法对肉苁蓉属叁种中药材:荒漠肉苁蓉、管花肉苁蓉和沙苁蓉进行鉴别研究。实验中发现肉苁蓉样品存在较显着的荧光特性,采集来自不同产地、不同批次以及不同超市购买的叁种肉苁蓉属药材的40个样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得450~680nm波段范围内的光谱数据作为鉴别分析的研究对象,应用主成分分析法(PCA)对叁种肉苁蓉的光谱数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对叁种肉苁蓉进行鉴别。分别比较多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正变换(SNV)以及一阶微分(FD)叁种数据预处理方法对鉴别模型的影响,并根据主成分的累积贡献率和主成分因子数对判别模型效果的影响对主成分因子数进行优化。分析结果表明:一阶微分预处理后提取前四个主成分进行Fisher判别的鉴别效果最佳,PCA结合Fisher判别建立肉苁蓉属叁种药材的判别模型原始判别的准确率达到100%,交叉验证的准确率达到95%。由此可见,利用荧光光谱成像技术结合主成分分析及Fisher判别对肉苁蓉属叁种药材的鉴别分析是可行的,而且具有操作简便、快速、可靠等优点。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2015年03期）
陈庆光,朱海华,鞠国浩[5]（2014）在《利用荧光光谱的牙菌斑成像评价》一文中研究指出针对龋病的早期诊断,利用牙菌斑的自体荧光效应,实验获得了在405nm激发光作用下不同ICDAS等级的龋损牙体样本的自体荧光光谱,结果表明随ICDAS等级的增大,荧光光谱中红色区域的荧光能量增大。基于人眼的光谱响应函数构建了荧光光谱与CIE1931色度学坐标的关系,提出利用R/B数值的大小作为荧光图像的分割参数,通过区域分割、边缘平滑、伪彩显示等内容实现了牙菌斑的荧光图像可视化定量评价。(本文来源于《信号处理在生仪2014学术年会论文集》期刊2014-10-01）
梁曼,黄富荣,何学佳,陈星旦[6]（2014）在《荧光光谱成像技术结合聚类分析及主成分分析的藻类鉴别研究》一文中研究指出为探讨快速、实时藻类检测方法,实验通过荧光光谱成像技术结合模式识别方法对不同藻类进行鉴别研究。发现藻类样本存在着显着的荧光特性,通过采集40个藻类样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理,确定有效像素后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得400~720nm区段范围内的光谱数据作鉴别分析,再利用系统聚类分析及主成分分析两种不同的模式识别法对光谱数据进行处理。系统聚类分析结果表明:采用欧氏距离法及平均加权法计算样本间的聚类距离,在距离L=2.452以上水平处可将样本正确分类,准确率为100%;主成分分析结果表明:通过对原始光谱数据进行一阶微分、二阶微分、多元散射校正、变量标准化等预处理后,再对数据进行主成分分析,其中二阶微分预处理后鉴别效果最佳,八种藻类样品在主成分特征空间中独立分布。因此,利用荧光光谱成像技术结合聚类分析法及主成分分析法对藻类进行鉴别是可行的,操作简便、快速、无损。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2014年08期）
胡翠英,王琳,刘传明,赵静,马骥[7]（2014）在《基于荧光光谱成像与聚类分析的鹿茸鉴别研究》一文中研究指出提出应用荧光光谱成像技术对鹿茸饮片进行检测,以期为鹿茸真伪鉴别提供一种快速无损的检测方法。采用凝视式荧光光谱成像装置,对不同来源的13种鹿茸样品进行了荧光光谱成像分析,从各样品的光谱立方体中提取了其特征光谱曲线,并采用欧氏聚类分析方法对特征曲线进行解析。系统所用光源为中心波长254nm的窄带紫外光源,光谱分辨率为5nm,扫描范围为410~670nm,空间分辨率为4 000×4 000。光谱成像检测结果与作为对照实验的性状、显微鉴别结果一致,表明荧光光谱成像法可用于鹿茸的真伪鉴别,且方法简便和客观。(本文来源于《光电子.激光》期刊2014年06期）
何青,梁兰,陈振强,庞其昌,赵静[8]（2013）在《荧光光谱成像法在板蓝根颗粒质量评价的应用研究》一文中研究指出板蓝根颗粒的质量直接影响其疗效,选择一种有效的板蓝根颗粒质量检测方法至关重要。传统的检测方法需要对板蓝根样品进行化学预处理,是一种对样品有损的检测方法。为解决这一问题,采用了一种安装液晶滤波器件的荧光光谱成像实验装置对板蓝根样品的荧光光谱特性进行测试,以中国食品药品检定研究院提供的板蓝根标准物质的光谱曲线作为对照品,通过获得不同原材料、不同厂家和不同批次的板蓝根颗粒的荧光特征光谱曲线,并对其进行归一化处理后,与对照品的荧光光谱特征曲线进行对比分析及聚类分析,从整体上探讨了荧光光谱特征曲线与板蓝根颗粒质量的关系。实验结果显示,不同厂家生产的颗粒之间质量存在较大差异,主要体现在荧光的强弱和波峰位置的变化上,通过与标准物质的光谱曲线做进一步对比,可初步判断板蓝根颗粒质量的优劣。这表明了采用荧光光谱成像的方法对板蓝根质量进行检测是一种简便、快捷、无损的检测手段。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2013年11期）
梁兰[9]（2013）在《荧光光谱成像法在中成药质量的应用研究及图像处理程序的设计》一文中研究指出中成药作为我国医药宝库的重要组成部分，在日常生活中为人们的健康生活提供了保障。但目前我国关于中成药质量的检测和管理还没有形成科学统一的规范，因此阻碍了中成药的国际化进程。本文特意运用光谱成像法，试图建立一种新的中成药质量控制方法。中成药的最大特点便是组分复杂，这是中成药区别于西药的最大不同，也是造成中成药质量难控的主要原因。目前关于中成药质量检测的方法很多，主要检测中成药中的一种或两种成分。而荧光光谱成像法则通过拍摄样品的光谱图，获取表征物质分子结构和成分含量的荧光光谱曲线，从整体上对中成药的质量进行分析。本文以板蓝根颗粒和复方黄连素片为主要检测对象。以单味中药材为主成分的板蓝根颗粒主要通过和标准对照药材的对比和相互间的比较，对不同厂家的板蓝根颗粒进行了分类。而对于由四味中药材组成的复方黄连素片，其荧光光谱曲线主要是盐酸小檗碱贡献的，因此采用半定量的方法对不同品牌、厂家的复方黄连素片中盐酸小檗碱的含量进行了讨论，分析结果表明各厂家生产的复方黄连素片中的盐酸小檗碱含量差异较大。因此该方法可用于生产过程中复方黄连素片的质量监控。此外，本文还设计了针对显微成像的图像处理软件和光谱图像处理算法优化，前者实现对图像感兴趣部位的快速定位，光谱图像处理算法经优化后大大缩短了图像处理时间，并提供了能够同步观察处理过程的界面。(本文来源于《暨南大学》期刊2013-05-01）
卜晓兵[10]（2009）在《单个量子点的荧光光谱成像和散射成像》一文中研究指出量子点作为一种新型荧光探针,与传统荧光染料相比,具有许多优良的光学性质,已在分子生物学、细胞生物学、医学等研究领域获得广泛应用。本文综述了量子点的光学性质、标记方法及在单分子检测领域中的应用之后;围绕多色量子点同时成像和散射成像,开展了以下研究:1、双色量子点单通道同时荧光光谱成像。一种激发光可以同时激发多种量子点发光,如果将某一生物过程中有关的生物分子标记不同颜色的QDs,就可能实现对活细胞内部生物分子之间的相互作用进行检测,或实时观测特定受体的相互作用。由于单通道检测呈现黑白像素图像,每一个像素代表一个灰度值,只能分辨出一种量子点发光。目前,多色量子点的检测主要通过多通道检测器实现。但多通道的透光率会影响量子点的观测。借助透射光栅以荧光光谱成像方式,对同一溶液中标记了两种不同量子点的牛血清蛋白荧光光谱进行了研究,通过测量两种标记物零级和一级光谱之间的距离,成功实现了一个检测器的单通道检测,为分子间相互作用研究打下了基础。2、单个量子点散射成像。单个量子点的研究主要在荧光显微镜下进行,利用暗场散射成像的方法实现了单个量子点的成像。散射成像有助于进一步研究量子点的光学物理特性,也为相近尺寸,难以检测荧光的纳米颗粒提供了替代的检测方法。此前未见暗场显微镜观察量子点的报道。同时实验中采用单个量子点暗场和荧光成像相结合的方法,确认光漂白导致了溶液中量子点的消失。(本文来源于《湖南大学》期刊2009-11-26）
荧光光谱成像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为探究一种快速、可靠的化橘红检测方法,本实验分别采用傅里叶变换衰减全反射红外光谱法和荧光光谱成像技术结合多层感知器(MLP)神经网络所构建的模式识别方法,对化橘红进行鉴别,并对两种方法进行了比较。实验以81个正毛化橘红,37个其他品种橘红共118个样品为研究对象,采集所有样品的红外光谱和荧光光谱图像。根据光谱曲线中不同样品间的差异,取红外光谱中550-1800cm-1区段范围内的光谱数据和荧光光谱曲线中的400~720nm区段的光谱数据进行分析,应用主成分分析法(PCA)对化橘红的光谱数据进行降维处理,再结合MLP神经网络对化橘红样品进行判别分析。实验中分别使用多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正(SNV)、一阶导(FD)、二阶导(SD)以及Savitzky-Golay(SG)平滑数据预处理方法,并比较他们对鉴别模型的影响。分析结果表明:利用红外光谱法(FTIR/ATR),经由Savitzky-Golay(SG)平滑预处理得到的数据,通过隐层函数为sigmoid的叁层MLP模型,能够得到最优正毛化橘红识别率,其结果训练集和测试集的识别率都为100%;利用荧光光谱成像技术,由多元散射(MSC)预处理的结果是最理想的。经过预处理的数据,通过隐层函数为sigmoid函数的叁层MLP模型,训练集识别率达到100%,测试集识别率达到96.7%。由此可见,衰减全反射红外光谱法(FTIR/ATR)和荧光光谱成像技术分别与MLP神经网络构建的识别模式,均可对化橘红的判别达到快速、可靠的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
荧光光谱成像论文参考文献
[1].方凯.停流—叁维荧光光谱成像仪关键技术的研究与实现[D].武汉理工大学.2018
[2].潘莎莎,黄富荣,肖迟,冼瑞仪,马志国.红外光谱法与荧光光谱成像技术结合神经网络对正毛化橘红的快速鉴别[J].光谱学与光谱分析.2015
[3].董佳.荧光光谱成像技术在中药品质检测中的应用研究[D].暨南大学.2015
[4].黎远鹏,黄富荣,董佳,肖迟,冼瑞仪.荧光光谱成像技术结合主成分分析与Fisher判别快速鉴别肉苁蓉[J].光谱学与光谱分析.2015
[5].陈庆光,朱海华,鞠国浩.利用荧光光谱的牙菌斑成像评价[C].信号处理在生仪2014学术年会论文集.2014
[6].梁曼,黄富荣,何学佳,陈星旦.荧光光谱成像技术结合聚类分析及主成分分析的藻类鉴别研究[J].光谱学与光谱分析.2014
[7].胡翠英,王琳,刘传明,赵静,马骥.基于荧光光谱成像与聚类分析的鹿茸鉴别研究[J].光电子.激光.2014
[8].何青,梁兰,陈振强,庞其昌,赵静.荧光光谱成像法在板蓝根颗粒质量评价的应用研究[J].光谱学与光谱分析.2013
[9].梁兰.荧光光谱成像法在中成药质量的应用研究及图像处理程序的设计[D].暨南大学.2013
[10].卜晓兵.单个量子点的荧光光谱成像和散射成像[D].湖南大学.2009
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