基本信息
编辑推荐
本书依托重点实验室设备和技术，汇集行业专家数年科研与教学成果，重点基金资助专著出版，对食品品质检测领域有极高的参考价值。同时本书结合人工智能方法，通过深度学习算法的应用，提供了未来非常有价值的方法和方向
内容简介
本书结合我国当下“食品安全”热点问题，以果蔬农残、食用植物油、小麦粉、茶叶等检测对象为例，系统介绍了作者所在课题组采用多种光谱技术（近红外、中红外、拉曼及紫外等）在农产品和食品品质快速检测中的研究理论、方法以及应用成果，并重点探讨了多种光谱技术在农产品和食品品质快速检测领域中的应用可行性及存在问题。
作译者
刘翠玲,北京工商大学教授。女，1963年6月出生，博士。现任北京工商大学网络中心主任，电气工程及其自动化专业建设负责人。长期从事自动化专业的教学、科研工作，为研究生、本科生主讲了系统辨识、自适应控制、系统仿真、自动控制原理、自动检测技术、现代控制理论基础、过程控制系统、集散控制系统、电机与电力拖动基础等十余门课程，指导了研究生、本科生60余人。 主持完成了部级科研“抽油机井生产过程模拟仿真方法研究”，部级教学研究课题“工业自动化专业的改革”，同时完成了多项局级科研和教改项目，主持《过程控制系统》、《电机与电力拖动基础》精品课建设工作。在工业过程自动化、复杂系统的建模与仿真方法研究、智能检测技术等领域做了大量工作，获得了省部级以上科研成果1项，教学成果4项，曾获省级教育工作者和教育系统劳动模范，获校级教学成果奖、教学质量奖、教材奖等奖励共10余项。在《系统仿真学报》、《电机与控制学报》、《哈尔滨工业大学学报》、《仪表技术与传感器》、《计算机仿真》等学术期刊，发表学术论文20余篇。主编出版了《计算机辅助设计》、《系统仿真》、《智能建筑通信自动化系统》、《集散控制系统》、《智能楼宇自动控制系统》等教材5部。
目录
前言
第1章 绪论1
1.1光谱技术概述1
1.1.1光谱技术的起源1
1.1.2光谱技术的主要应用领域1
1.1.3光谱技术的应用特点2
1.2光谱技术在食品品质检测中的应用现状2
1.2.1光谱技术在农药残留检测中的应用现状2
1.2.2光谱技术在食用植物油品质检测中的应用现状7
1.2.3光谱技术在面粉品质检测中的应用现状8
1.3完成的相关科学研究项目概况9
1.4本书主要内容概述10
参考文献11
第2章 光谱分析技术基础13
2.1光谱分析理论基础及技术特点13
2.1.1近红外光谱技术13
2.1.2傅里叶变换红外光谱衰减全反射技术15
2.1.3拉曼散射光谱技术16
2.1.4紫外-可见光分光光度法17
2.2光谱分析流程17
第1章 绪论1
1.1光谱技术概述1
1.1.1光谱技术的起源1
1.1.2光谱技术的主要应用领域1
1.1.3光谱技术的应用特点2
1.2光谱技术在食品品质检测中的应用现状2
1.2.1光谱技术在农药残留检测中的应用现状2
1.2.2光谱技术在食用植物油品质检测中的应用现状7
1.2.3光谱技术在面粉品质检测中的应用现状8
1.3完成的相关科学研究项目概况9
1.4本书主要内容概述10
参考文献11
第2章 光谱分析技术基础13
2.1光谱分析理论基础及技术特点13
2.1.1近红外光谱技术13
2.1.2傅里叶变换红外光谱衰减全反射技术15
2.1.3拉曼散射光谱技术16
2.1.4紫外-可见光分光光度法17
2.2光谱分析流程17
前言
食品安全，是“管”出来的，高效、快捷、准确的食品检测技术正是保障监管制度和监管手段的重要技术基础之一。近年来，近红外、中红外和拉曼等光谱检测技术以其快速、便捷的技术特点引起了国内外科研工作者极大的关注，日趋成为食品品质快速检测领域新兴的研究热点。本书正是作者及所在课题组多年来采用多种光谱技术进行农产品和食品检测相关课题的研究成果总结，是为解决实际问题所进行的科学研究和实践经验而著的。本书的编写和出版受到了多项国家和省部级课题资助：北京市教育委员会科技规划重点项目“基于多光谱技术的食品安全快速无损检测方法研究”（项目编号：KZ201310011012）、北京市自然科学基金项目“基于拉曼及红外光谱技术的果蔬类农药残留量快速检测研究”（项目编号：4142012）、北京市自然科学基金项目“基于NIR-Raman光谱技术的食用植物油综合品质快速诊断机理研究”（项目编号：4132008）、北京市自然科学基金项目“基于光谱技术的农药残留量快速智能检测方法研究”（项目编号：4073031）、北京市优秀人才资助项目“基于多光谱信息技术的面粉品质快速检测方法研究”（项目编号:2012D005003000007）等。本书重点介绍了多种光谱分析技术在食品及农产品食品品质检测中的应用研究成果，内容涉及多种光谱分析法的理论基础、分析特点以及发展简介；多种光谱分析技术在果蔬农药残留量、食用油理化指标、营养指标检测以及掺伪识别，小麦粉、淀粉、茶叶品质检测中的应用；并初步探索了深度学习方法在高光谱成像信息处理中的应用。本书由北京工商大学刘翠玲、孙晓荣、吴静珠、于重重著，共分14章内容。刘翠玲教授执笔了第2~7章；孙晓荣副教授执笔了第10~12章；吴静珠副教授执笔了第8~9章；于重重教授执笔了第13章；作者共同完成了第1章和第14章；赵琦参加了第1~7章的资料整理工作。在本书的著作过程中，得到了北京工商大学研究生隋淑霞、郑光、索少增、李慧、吴胜男、董秀丽、苗雨睛、石瑞杰、胡玉君、窦颖、张宇靖、赵琦、刘倩、邢瑞芯、周兰等人在校期间的实验工作与协助，孙晓荣、吴静珠老师指导了实验。同时本书在著作过程中，参考了国内外一些优秀的相关研究内容（见各章参考文献），在此对相关作者一并表示诚挚的感谢。由于作者研究尚浅，有些学术观点乃一家之言，仅供参考，错误和不妥之处在所难免，欢迎读者批评指正，共同探讨。
作者
2017年6月1日
作者
2017年6月1日
