利用2D-IR光谱鉴别人工智能领域八种豆类的快速方法

本研究论文聚焦于利用现代光谱分析技术来区分和鉴别八种不同的豆类作物，即黄豆、黑豆、蚕豆、豌豆、白芸豆、红豆、绿豆和红小豆。作者通过结合傅里叶变换红外光谱(FTIR)、二阶导数谱以及二维相关红外光谱(2D-IR)这三种精密的分析手段，对这些豆类样品进行了深入的特征分析。 首先，FTIR作为一种非破坏性的分子识别工具，被用来获取豆类样本在1700~800cm⁻¹范围内的红外光谱数据。尽管八种豆的原始光谱显示出高度相似性，主要吸收峰的频率位置和强度之间仅有细微的差异，但这种微小的变化揭示了它们独特的化学结构特性。 接着，通过对光谱进行二阶导数处理，增强了峰的分辨力和对比度，使得八种豆之间的光谱差异更加显著。二阶导数谱的引入能够凸显出样本间的细微变化，这对于豆类物种的区分起到了关键作用。 二维相关红外光谱(2D-IR)则提供了更为深度的信息。在860~1250cm⁻¹和1400~1700cm⁻¹这两个特定波段，作者观察到豆类样品在自动峰的位置、数量和强度上的明显区别。2D-IR技术能揭示出豆类化合物间的动态相互作用，进一步增强了鉴别能力。 综合以上分析，研究表明，通过红外光谱、二阶导数谱和二维相关红外光谱的组合应用，可以快速、准确且有效地对各种豆类进行分类和鉴别。这项研究不仅提升了豆类识别的精确度，也为植物科学、食品工业和其他相关领域提供了一种实用的分析方法。该研究的关键术语包括光谱学、傅里叶变换红外光谱、二维相关红外光谱和二阶导数光谱，其研究成果在《中国激光》杂志上发表，具有较高的学术价值和实践意义。