紅外光 近紅外光譜儀（Near Infrared Spectrum Instrument，NIRS）是介于可見光（Vis）和中紅外（MIR）之間的電磁輻射波，美國材料檢測協(xié)會（ASTM）將近紅外光譜區(qū)定義為780-2526nm的區(qū)域，是人們在吸收光譜中發(fā)現(xiàn)的個非可見光區(qū)。近紅外光譜區(qū)與有機分子中含氫基團（O-H、N-H、C-H）振動的合頻和各級倍頻的吸收區(qū)一致，通過掃描樣品的近紅外光譜，可以得到樣品中有機分子含氫基團的特征信息，而且利用近紅外光譜技術(shù)分析樣品具有方便、快速、、準(zhǔn)確和成本較低，不破壞樣品，不消耗化學(xué)試劑，不污染環(huán)境等優(yōu)點，因此該技術(shù)受到越來越多人的青睞。
分析方法
近紅外光譜分析方法的優(yōu)點為：
1） 分析速度快。近紅外光譜分析儀一旦經(jīng)過定標(biāo)后在不到一分鐘的時間內(nèi)即可完成待測樣品多個組分的同步測量，如果采用二極管列陣型檢測器結(jié)合聲光調(diào)制型分光器的分析儀，則可在幾秒鐘的時間內(nèi)給出測量結(jié)果，可以實現(xiàn)過程在線定量分析。
2） 對樣品無化學(xué)污染。待測樣品視顆粒度的不同可能需要簡單的物理制備過程（如磨碎、混合、干燥等），無需任何化學(xué)干預(yù)即可完成測量過程，被稱為是一種綠色的分析技術(shù)。
近紅外光譜分析模型
3） 儀器操作簡單，對操作員的素質(zhì)水平要求較低。通過軟件設(shè)計可以實現(xiàn)極為簡單的操作要求，在整個測量過程中引入的人為誤差較小。
4） 測量準(zhǔn)確度高。盡管該技術(shù)與傳統(tǒng)理化分析方法相比精度略遜*，但是給出的測量準(zhǔn)確度足夠滿足生產(chǎn)過程中質(zhì)量監(jiān)控的實際要求，故而非常實用。
5） 分析成本低。由于在整個測量過程中無需任何化學(xué)試劑，儀器定標(biāo)完成后測量是一項非常簡單工作，所以幾乎沒有任何損耗。
分析儀器
近紅外光譜儀器從分光系統(tǒng)可分為固定波長濾光片、光柵色散、快速傅立葉變換、聲光可調(diào)濾光器四種類型。
光柵色散
濾光片型主要作分析儀器，如糧食水分測定儀。由于濾光片數(shù)量有限，很難分析復(fù)雜體系的樣品。
光柵掃描式具有較高的信噪比和分辨率。由于儀器中的可動部件（如光柵軸）在連續(xù)高強度的運行中可能存在磨損問題，從而影響光譜采集的可靠性，不太適合于在線分析。
傅立葉變換近紅外光譜儀是具有較高的分辨率和掃描速度，這類儀器的弱點同樣是干涉儀中存在移動性部件，且需要較嚴(yán)格的工作環(huán)境。
聲光可調(diào)濾光器是采用雙折射晶體，通過改變射頻頻率來調(diào)節(jié)掃描的波長，整個儀器系統(tǒng)無移動部件，掃描速度快。但這類儀器的分辨率相對較低，價格也較高。
隨著陣列檢測器件生產(chǎn)技術(shù)的日趨成熟，采用固定光路、光柵分光、陣列檢測器構(gòu)成的NIR儀器，以其性能穩(wěn)定、掃描速度快、分辨率高、信噪比高以及性能價格比好等特點正越來越引起人們的重視。在與固定光路相匹配的陣列檢測器中，常用的有電荷耦合器件（CCD）和二極管陣列（PDA）兩種類型，其中CCD多用于近紅外短波區(qū)域的光譜儀，PDA檢測器則用于長波近紅外區(qū)域。
定性分析
在近紅外光譜圖譜上，依據(jù)不同種類物質(zhì)所含化學(xué)成分的不同，含氫基團倍頻與合頻振動頻率不同，則近紅外圖譜的峰位、峰數(shù)及峰強是不同的，樣品的化學(xué)成分差異越大，圖譜的特征性差異越強。采用簡易的峰位鑒別可對不同品種的中藥進行鑒別采用峰位鑒別法主要是分析組分相差較大的不同種物質(zhì)，這種方法直觀、簡便，但對于性質(zhì)相近的樣品鑒別卻無能為力。因此必須需要其它的方法，如化學(xué)計量學(xué)方法等來鑒別。
模式識別在六十年代末被引入到化學(xué)領(lǐng)域，它基于一個十分直觀的基本假設(shè)，即“物以類聚”，認為性質(zhì)相近的樣本在模式空間中所處的位置相近，它們在空間形成“簇”。模式識別方法具有明顯的優(yōu)點，它不需要數(shù)學(xué)模型需要的先驗知識很少擅長處理復(fù)雜事物和多元數(shù)據(jù)等。在實際工作中，經(jīng)常遇到只需要知道樣品的類別或等級，并不需要知道樣品中含有的組分數(shù)與其含量的問題，這時需要應(yīng)用模式識別法。模式識別法主要用于光譜的定性分析。在近紅外光譜定性分析中常用的模式識別方法很多，有聚類分析、判別分析、主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
在中草藥及其產(chǎn)品的應(yīng)用中，模式識別方法主要用于產(chǎn)品的分類與鑒定。系統(tǒng)聚類分析是依據(jù)一種事先選定的相似性或非相似性如距離來度量類在分類空間中的距離，再根據(jù)譜系圖決定分類結(jié)果。逐步聚類分析動態(tài)聚類法是依據(jù)距離進行分類的一種迭代方法。與系統(tǒng)聚類法相比，它的計算速度快，并節(jié)省儲存單元，但需事先分類數(shù)和適當(dāng)初定值，每步迭代都對各類的中心凝聚點進行調(diào)整并按分類對象與中心的距離之遠近進行歸類，直到不變?yōu)橹埂?/font>
主成分分析是一種簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、突出主要矛盾的多變量統(tǒng)計分類方法。利用主成分分析可以降低數(shù)據(jù)的維數(shù)，根據(jù)主因子得分對樣品進行分類。逐步判別分析能在篩選變量的基礎(chǔ)上建立線性判別模型。篩選是通過檢驗逐步進行的。每一步選取滿足水平顯著的變量，并剔除因新變量的引入而變得不顯著的原引入變量，直到不能引入也不能剔除變量為止。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種智能型算法，具有很強的非線性映照能力，在非線性多元校正中已顯露出一定的優(yōu)勢，關(guān)于誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用較多。由于具有良好的自組織、自學(xué)習(xí)和處理復(fù)雜非線性問題的能力，因而對于復(fù)雜的、非線性的體系，可取得更好的效果，已被用于許多領(lǐng)域。
定量分析
近紅外光譜分析技術(shù)在近幾十年內(nèi)得到了快速的發(fā)展而且在多個應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的認可，它的魅力在于其可以在很短的時間內(nèi)無需復(fù)雜的樣品制備過程即可完成物質(zhì)成份多組分的同步快速定量分析，并且可以給出很高的分析精度，不產(chǎn)生任何化學(xué)污染且分析成本很低，易于在實驗室尤其是工業(yè)現(xiàn)場或在線分析領(lǐng)域得到推廣使用。
NIR 定量分析的過程
該技術(shù)應(yīng)用實施過程中需要前期進行一些必要的準(zhǔn)備工作，其中包括：
（1） 具有廣泛代表性的定標(biāo)和預(yù)測樣品集的收集和成份理化定量分析；
（2） 定標(biāo)和預(yù)測樣品集的近紅外光譜采集和光譜解析；
（3） 物質(zhì)各待測成份在近紅外分析儀器上的定標(biāo)建模和模型優(yōu)化；
（4） 已有定標(biāo)模型的實際預(yù)測分析。
在以上的前期工作中需要進行較多的實驗驗證，而且需要對近紅外光譜定量分析技術(shù)中的每一個環(huán)節(jié)上全方面考慮多種干擾因素（如溫度、濕度等）的影響。一旦定標(biāo)模型通過預(yù)測檢驗分析后，近紅外光譜分析儀器將在較長的時間內(nèi)保持很高的穩(wěn)定性和分析精度，操作人員很容易在較短的時間內(nèi)掌握該儀器的操作程序，這就是該技術(shù)在一個新的應(yīng)用領(lǐng)域很容易得到推廣的主要優(yōu)勢所在。但是近紅外分析儀器定標(biāo)模型度會由于環(huán)境因素影響、自身器件的老化以及參考標(biāo)準(zhǔn)樣品的變化而發(fā)生微小的變化，為了確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性需要對模型進行周期性的檢驗和修正，這就需要用戶長期擁有檢測樣品的理化分析能力，盡管并不需要太多的工作量，所以近紅外光譜定量分析技術(shù)需要其他成份定量分析技術(shù)為依托，經(jīng)常通過少量經(jīng)過理化分析的新樣品來驗證近紅外定標(biāo)模型的度，這也是該技術(shù)的弱點所在。
