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肉制品飼料NIR解決方案

肉制品飼料NIR解決方案

　　圖1.成品豬飼料近紅外吸收光譜

　　由圖1可以看出，光譜一致性較好，成品飼料有良好的光譜吸收，并在近紅外譜圖中含有大量與成品飼料指標(biāo)的相關(guān)有效信息。因此，使用Unity近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)成品飼料和原料的方案是完全可行的。

　　NIR使用方案

　　1. 根據(jù)檢測(cè)需求，為您制定兩個(gè)檢測(cè)模型包，包含飼料原料模型包和成品飼料模型包，初步建立統(tǒng)計(jì)模型如下列表。

　　★飼料原料模型包

　　★成品飼料模型包

　　以上兩個(gè)模型包是根據(jù)目前所掌握信息制定，可根據(jù)客戶需求添加。

　　2. 建模樣品的準(zhǔn)備

　　1)每個(gè)模型需要選擇一定個(gè)數(shù)的樣品，來(lái)建立一個(gè)初步的模型。

　　根據(jù)客戶樣品的類型和不同狀況，初步建模的數(shù)量不定。一個(gè)好的模型，樣品量越大越好，選擇樣品的個(gè)數(shù)可在后期邊使用邊添加，模型準(zhǔn)確度也會(huì)越來(lái)越高。

　　2)建模時(shí)與后期使用時(shí)，樣品狀態(tài)前后要一致性。

　　樣品狀態(tài)也可以看做樣品的背景信息，前后樣品的背景不一致，會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差偏大。

　　3)樣品的濕化學(xué)方法所得一級(jí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性好。

　　近紅外儀器預(yù)測(cè)結(jié)果是統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸理論基礎(chǔ)上得出的，一級(jí)數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確必然使得回歸模型不準(zhǔn)確，進(jìn)而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。

　　4)建模樣品各指標(biāo)的梯度廣。

　　建模時(shí)樣品指標(biāo)的梯度是根據(jù)客戶在使用中指標(biāo)范圍來(lái)定的，比如指標(biāo)蛋白質(zhì)范圍在16%-20%，那么模型中蛋白質(zhì)的范圍要大于16%-20%，才能有效的保證了預(yù)測(cè)范圍永遠(yuǎn)在模型之內(nèi)。

　　5)指標(biāo)值范圍內(nèi)的樣品個(gè)數(shù)要均勻。

　　在正態(tài)分布圖里，指標(biāo)的范圍之內(nèi)，樣品個(gè)數(shù)盡量是均勻分布的，這樣對(duì)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也會(huì)提高。

　　3.技術(shù)服務(wù)承諾

　　終身免費(fèi)技術(shù)咨詢和模型維護(hù)工作。實(shí)驗(yàn)室電話0531-88874444轉(zhuǎn)139。