基于可见/近红外光谱的水性油墨助剂类型鉴别与浓度的定量分析
针对目前水性油墨印刷适性难以准确检测和控制的问题,提出一种基于可见/近红外光谱结合化学计量学方法,准确检测水性油墨助剂的类型和浓度.首先,采用微型光谱仪(波长范围380～980nm)获取水性油墨样本中含有不同浓度的乙醇、调色红和调色黄助剂的光谱数据,通过主成分分析法提取可完全表征样本光谱信息的特征波段,减少冗余信息,实现助剂类型的准确鉴别.然后,通过比较和讨论6种不同预处理方法结合偏最小二乘法、间隔偏最小二乘法(iPLS)构建的各助剂浓度预测模型.实验结果表明,通过主成分分析法,在617～726 nm光谱波段的前两个主成分累积贡献率高达99.909％,可实现对水性油墨助剂类型的准确判别.同时,通过比较分析发现,经过一阶导数和高斯窗平滑预处理后,在380～500nm范围内,基于iPLS构建的各助剂浓度的预测模型,均达到了较好的预测效果.其中,乙醇助剂预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.9798、0.0223,调色黄助剂的决定系数和均方根误差分别为0.9870和0.0075,调色红助剂的预测结果决定系数和均方根误差分别为0.9948和0.0038.实验证明,最优预处理方法结合iPLS建立的预测模型最优,可以准确检测水性油墨助剂的类型和浓度,满足水性油墨在印刷生产过程中检测与控制的应用需要,为后期实现水性油墨在线智能检测提供了技术基础.
光谱学、可见/近红外光谱、水性油墨、主成分分析、间隔偏最小二乘法
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O657.3(分析化学)
国家自然科学基金;湖南省自然科学基金项目
2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
273-279
