近红外谱区(1)是指坐落可见谱区与中红外谱区之间的一段电磁波谱，即介于780-2526nm的光区。近红外光谱（Near-infrared Spectroscopy, NIRS）可划分为短波长近红外波段和长波长近红外波段，其波段规模分别为780-1100nm和1100-2526nm。因为频率较高，NIR谱区分子对其吸收首要是分子振荡的倍频与合频吸收。NIRS剖析技能是经过被剖析物质中的含氢基团，如OH、CH、NH、SH、PH等在近红外区域内体现有特征吸收，运用核算机技能及化学计量学办法，对扫描测验样品的光学数据进行一系列的剖析处理，最终完结该样品有关成分的定量剖析使命。因为它具有不损坏样品且快速、准确等利益，是20世纪90年代以来开展最快、最有目共睹的光谱剖析技能 [2，3]。现在它在谷物检测范畴已有着广泛的运用，如水分、蛋白、脂肪和纤维等目标的测定，近红外检测技能现已成为了一种公认的规范检测办法[4]。可是现有的近红外光谱剖析仪器大多体积巨大，价格昂贵，不利于现场剖析；或许功用单一，不易扩展和保护。
虚拟仪器[5]的概念，是美国国家仪器公司（National Instruments Corp.简称NI）于1986年提出的，它是在以核算机为中心的硬件渠道上，其功用由用户规划和界说，具有虚拟面板，其测验功用由测验软件完结的一种核算机仪器体系。本文结合虚拟仪器技能和近红外光谱剖析技能，建立了一个快速无损检测整粒小麦成分含量的体系。
根据虚拟仪器的近红外整粒小麦成分丈量体系首要包含仪器软、硬件和建模软件。仪器软、硬件均选用模块化规划。硬件模块化首要由光路、检测器及信号调度电路和虚拟仪器的数据收集板卡组成；软件模块化首要由信号获取模块、I/O操控模块、数据剖析模块、数据保存和显现模块组成。软件渠道选用的是图形化的编程言语LabVIEW，建模选用逐步回归剖析[6]办法。
1.硬件规划
1.1光路规划
光源部分由14个近红外发光二极管(LED)组成，每个发光二极管对应经过一个波长坐落890nm～1050nm之间的近红外窄带干涉滤光片，构成单色的近红外光，近红外光经菲涅尔透镜会聚到被测样品上，在样品中被散射吸收后，由检测器接纳，因为LED的电流决议了它的光强，每支LED都有独自能够调理的恒流电路，以确保光源的安稳。
窄带干涉滤光片的带宽为10nm，所运用的规模为890nm～1050nm。丈量的时分，先用各个波长顺次照耀样本，得到各波长样本的光谱数据，然后经过逐步回归算法挑出对待测成分有明显影响的波长。猜测的时分，只需将所挑出波长的吸光度带入模型核算。
本体系选用单一的检测器，将14个波长的窄带滤光片尽可能严密地排布在圆形的支架上，在经过相同电流的情况下LED在不同波利益的光强不同，因而，将LED发光较弱波长的滤光片（即波长与890nm和940nm相差较大的滤光片）排布在挨近圆心的方位，以增强有用光强。
菲涅尔透镜的焦距是20mm，透镜间隔支架是40mm，距检测器是20mm。菲涅尔透镜、支架、检测器笔直固定在经过它们中心的一条直线上。样品池厚度为20mm（扣除样品池壁后），样品池透光的两边为磨砂面，以进一步增强光源的均匀性。样品池在丈量规模内对各个波长近红外的透过率近似共同。因而由样品池引起的差错对各个波长来说近似相同。
1.2光源部分电路规划
本体系的光源选用近红外发光二极管，因为其光强小，对样品不会形成损坏，适用于无损检测，且运用寿命到达十年以上。选用波长分别为890nm、940nm，带宽为40nm~50nm。经过调整每支LED的电流，使各个波长经过窄带滤光片今后的光强近似共同。用电路操控LED轮番发光，以分时取得样品在单一波长下的光度值。为确保LED的电流安稳可调，选用恒流源电路。
1.3信号转化电路规划
检测器挑选在短波近红外区相应灵敏的硅光电池。因为光电池发生的短路电流与光强有杰出的线性联系，经过I/V转化，能够得到供给AD转化的电压。因为光源LED的发光视点较小，有较好的单向性，可近似于平行光源。将LED放在菲涅尔透镜的2倍焦距处，检测器放在另一侧1倍焦距处，选用圆形的硅光电池，与滤光片的排布相对。
光电池作业在零偏置即光伏方式，完结准确的线性作业。光电池偏置由运算放大器的虚地维持在零电位上，短路电流被转化成电压。切换增益电阻的开关挑选小型5V继电器，由数据收集卡中的I/O口经过一个三极管来操控通断，在丈量空白光路的时分挑选较小电阻，丈量样品时，因为样品的吸收，光强较弱，挑选较大电阻，取得较高的增益。
1.4数据收集卡
本体系选用的收集板为微机体系的扩展卡方式，数据收集卡是NI公司的PCI-6040E，用到的还有它的附件CB-68LP，其间CB-68LP是用来将PCI卡上的引脚引到主机外面便利连线的。
软件规划
虚拟仪器技能的中心思维是运用核算机的硬/软件资源，使原本需求硬件完结的技能软件化(即虚拟化)，以便最大极限地下降体系本钱，增强体系的功用与灵活性。根据软件在VI体系中的重要作用，美国NI公司提出了“软件便是仪器”的标语。本体系所用的程序模块以及它们之间的层次联系如下图所示：
2.1程序前面板规划
前面板相当于实在仪器可操作的面板，能够经过操作此面板来完结需求的使命，此前面板包含：开端运转按钮，数字I/O线操控按钮，通道挑选，输入收集次数操控量，显现均值和图形显现几个控件。
2.2程序框图规划
在LabVIEW中，程序框图相当于实在仪器内部的器材和连线，这才是软件编程中的魂灵。这部分首要包含信号获取模块，I/O操控模块，信号剖析模块，数据获取模块和数据显现模块。
图2为体系框图程序，其间包含所用到的各种操控器和显现器及各种函数和它们对应的设置。
运用试验及成果剖析
本体系扫描了40个已知粗蛋白含量的整粒小麦样品，得到40个光谱图数据（如图3）。
然后用36个样品(4个被除掉)的光谱数据对收拾小麦粗蛋白含量进行建模和猜测，其间26个作为校准集，用于树立小麦粗蛋白含量与光谱数据之间的校准模型；10个作为猜测集，用于查验模型的猜测才能。
校准集样品的建模模型为：
C=4.77-60.24A890+122.17A910-40.63A940+83.83A1020-89.66A1050
其间，C为整粒小麦样品粗蛋白的含量，A890，A910，A940，A1020，A1050为对应波长点的吸光度。
根据此联系模型，将扫描到的光谱图中对应波长的吸光度值代入，即可得到某一整粒小麦粗蛋白含量值。其间校准会集猜测值与化学值的相联系数为R=0.845，规范差为SEC=0.84。猜测会集猜测值与化学值的相联系数为R=0.834，规范差为SEP=0.93。
因为建模样品量少以及仪器自身扫描光谱也存在必定的差错，其猜测成果与实在化学值之间存在必定误差，由上面的图能够看出，尽管如此，在精度要求不很精细的场合（如现场丈量、快速检测等），现已能够用于对整粒小麦粗蛋白含量进行快速无损检测了。
本文结合虚拟仪器技能和近红外光谱剖析技能，建立了一个定量丈量近红外整粒小麦成分（粗蛋白含量）的体系，体系包含硬件规划与调试、软件规划与调试以及试验验证三部分。此体系运用核算机丰厚的软件资源，完结了部分硬件的软件化，节省了物质资源，其硬件和软件都选用规范化、模块化和体系化的规划准则，体系功能安稳，调试、扩展和保护便利，人机界面友爱，增加了体系的灵活性，能直接实时地对测验数据进行剖析和处理。一起将本软件程序打包成可履行程序，可在没有装置LabVIEW软件的电脑上运转，使其不依赖于编程软件来履行，增加了它的适用规模和灵活性。本文作者立异点：将虚拟仪器技能和近红外光谱技能这两种新技能结合起来建立的丈量整粒小麦成分的体系。
