近红外光谱技术因其高效、非破坏性的特性广泛应用于分析科学。然而，模型在不同仪器和样品类型间的迁移仍面临诸多挑战，特别是硬件差异、样品类型变化和环境条件对模型精度和稳定性的影响。
据麦姆斯咨询报道，华测检测认证集团股份有限公司的团队探讨近红外光谱仪模型迁移过程中面临的核心挑战，并提出应对这些挑战的策略，包括光谱数据预处理、校准转移、多变量校正方法以及机器学习算法的应用，通过对案例的分析，该研究揭示了各方法在实际应用中的实际情况。相关研究内容以“近红外光谱仪模型迁移：跨仪器和样品类型的挑战与策略”为题发表在《仪器仪表标准化与计量》期刊上。
近红外光谱仪模型迁移的挑战
在近红外光谱仪模型迁移过程中，跨仪器和样品类型的差异显著影响模型的有效性和预测准确性。本文将深入探讨硬件差异、样品类型的异质性以及实验操作条件对近红外光谱仪模型迁移的影响。
硬件差异是近红外光谱仪模型迁移的主要障碍之一。不同仪器之间的光源、检测器、光学元件及操作条件的差异可能导致光谱数据的显著变化。例如，光源的发射波长和强度差异可能使同一样品在不同设备上产生不同的光谱响应，从而影响模型的准确性。检测器的灵敏度和分辨率直接决定了光谱数据的质量，其差异可能导致模型无法有效捕捉样品的细微变化。此外，光学元件的质量差异会影响光信号的传输效率和分辨率，从而进一步影响模型对样品特征的准确反映。这些因素的综合作用，导致了模型在不同仪器间迁移时面临显著挑战。
样品类型的异质性也是近红外光谱仪模型迁移面对的重要挑战。不同物理状态的样品（如固体、液体和粉末）在光谱中表现出不同的吸收和散射行为。例如，固体样品的颗粒大小、形状及其表面光洁度可能影响光的散射强度，而液体样品的粘度和折射率差异则可能导致光谱表现的不一致性。这种物理和化学特性的差异直接影响模型迁移的准确性，尤其是在样品基质效应显著时。基质效应可能导致模型的预测能力在迁移到不同样品时显著下降，从而限制了模型的普适性。
即使在相同的设备上，不同的实验操作条件也会影响光谱数据的采集。光路配置、分辨率、样品摆放角度等操作条件的细微变化都可能影响模型的适用性。此外，仪器的光源强度和检测器响应的不稳定性也可能造成光谱数据的不一致性，进而影响模型在不同时间点或不同设备上的预测性能。为了确保模型的可靠性，必须对仪器的波动进行监测，并采取适当的校正措施。
综上所述，近红外光谱仪模型迁移面临多重挑战，涉及硬件、样品类型、实验操作等多方面因素。理解并应对这些挑战是实现高效模型迁移的关键。
模型迁移的策略
在近红外光谱仪应用中，模型迁移的有效性直接影响分析结果的准确性与稳定性。鉴于不同仪器和样品间的物理、化学特性差异，确保模型在新系统中表现一致至关重要。针对硬件差异、样品多样性及环境因素，已有多种策略被广泛研究与应用。以下将详细阐述几种常用的模型迁移策略。
光谱数据预处理是解决仪器间硬件差异的关键环节，旨在减少噪声、消除基线漂移及光散射效应，从而确保光谱信号的准确性和一致性。多元散射校正（MSC）是一种常用的预处理方法，主要用于减少样品表面粗糙度或颗粒大小变化引起的散射效应。通过标准化光谱信号，MSC增强了样品内部化学特征与光谱响应之间的相关性，从而提高模型的预测精度。Savitzky-Golay导数滤波是一种常用的光谱预处理方法，它能够增强光谱信号中的细微变化并去除基线漂移。通过对光谱信号进行一阶和二阶导数处理，可以突出样品的化学特征，提高跨样品或跨仪器分析中的适应性。
校准转移是应对仪器硬件差异的重要技术。通过特定的数学模型将源仪器的校准模型迁移至目标仪器，校准转移技术确保了模型在不同设备上的一致性表现。常见的方法包括直接标准化（DS）、分段直接标准化（PDS）和正交信号校正（OSC）。
多变量校正与数据融合是解决不同样品类型间差异的有效手段，特别适用于跨样品迁移和多源数据的融合。主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）是两种常见的多变量技术。PCA通过降维简化光谱数据，提取最具代表性的主成分，去除冗余和噪声信息，从而显著提高模型的泛化能力，使其在不同仪器和样品上保持良好的预测性能。PLSR则能有效处理光谱数据中的多重共线性问题，通过建立光谱数据与化学成分间的线性回归模型，提高模型的鲁棒性与预测精度。在多仪器或多样品平台的分析中，数据融合可通过结合不同仪器或样品来源的特征，增强模型的泛化能力。特征级融合将来自多个数据源的光谱特征提取后整合为一个统一的特征集，而决策级融合则结合多个模型的预测结果，以提高整体预测的鲁棒性。
随着人工智能技术的发展，自适应算法在模型迁移中的应用日益增多。这些方法不仅提高了模型对复杂光谱数据的适应性，还能在不同仪器和样品类型中自动调整模型参数。自适应学习能够实时调整模型参数，以适应新环境下的数据变化。在不同仪器和样品类型条件下，基于自适应学习的模型可以通过不断更新参数来维持预测精度。迁移学习则是一种将现有模型应用于新场景的方法，特别适用于跨样品类型或跨平台的模型迁移。通过微调已训练好的模型，迁移学习能够减少训练新模型所需的样本量和时间成本，进一步提升模型的迁移效果。
案例研究与应用
在近红外光谱仪模型迁移的实际应用中，案例研究为进一步的研究提供了宝贵的经验教训。本文将通过多个案例分析，探讨跨仪器和跨样品类型模型迁移的有效性及其面临的挑战。
跨仪器模型迁移的成功往往依赖于有效的校准转移和数据预处理策略。
在制药工业中，研究员利用手持式光谱仪对台式近红外光谱仪数据进行了标准化工作，在不同型号的近红外光谱仪上保持一致的药物成分检测精度，成功识别了比利时市场上的扑热息痛片剂。赛默飞的研究团队也成功地将基于Antaris FT-近红外光谱仪光谱仪构建的模型迁移至另一台设备上，实现了药物片剂中活性成分含量的精准分析。这些研究表明，借助标准化的光谱校正方法，模型可以在硬件差异较小的仪器间高效迁移，而无需重新构建模型。
在食品工业中，近红外光谱仪被广泛应用于质量控制，通过使用多变量校正技术，研究员实现了跨工厂设备的模型迁移，用于监测谷物中的水分和蛋白质含量。使用同一套校准样品进行不同仪器之间的光谱数据匹配，显著减少了仪器间光学差异的影响，证明了多变量校正方法在应对仪器硬件差异时的鲁棒性。
跨样品类型的模型迁移要求对样品的物理和化学特性差异进行有效处理。在农业领域，研究者成功将基于小麦样品构建的近红外光谱仪模型迁移至其他粮食作物的检测中，通过导入不同作物样品的参考光谱，经过调整的模型能够准确预测新样品的水分和蛋白质含量。这一案例展示了数据融合和变量选择方法在跨样品模型迁移中的关键作用，能够显著提升模型对不同作物的适应性。
此外，Yu等人对来自不同仪器的十个数据集（燃料和食品）进行了模拟验证。结果表明，在PCA降维后应用实例转移模型，可以放宽近红外光谱仪分析的条件；换句话说，目标属性和样品类型不必相同。这一研究表明，迁移学习能够在不同样品类型间有效减少重新训练模型的需求，极大提高了模型的通用性与应用价值。
未来发展方向
随着近红外光谱仪技术在跨仪器和跨样品类型模型迁移中的广泛应用，未来的发展方向主要集中在进一步提升模型的鲁棒性和适应性，特别是在复杂应用场景中的表现。
人工智能技术在光谱分析中的应用为近红外光谱仪模型迁移提供了全新途径。自适应学习算法和深度学习模型的引入，使得近红外光谱仪数据的处理变得更加智能化。例如，迁移学习和深度神经网络已在跨样品和跨仪器模型迁移中表现出色。通过这些技术，模型能够自动调整参数以适应新的数据分布，无需重新构建完整的校准模型，从而显著减少训练时间和成本。
未来，近红外光谱仪模型迁移的成功实施将愈发依赖于光谱数据的标准化和开放数据平台的发展。通过国际标准的制定和开放数据共享平台，研究人员可以在不同实验室和仪器之间共享校准模型与数据。这一标准化过程不仅能够提高模型的迁移效率，还能推动模型在全球范围内的广泛应用。此外，随着跨平台数据集的积累，开放数据平台将有助于进一步优化模型迁移策略，使其适应更多样品类型和分析环境。
结论
近红外光谱仪技术在现代分析科学中已占据重要地位，而近红外光谱仪模型的迁移策略是实现跨仪器和跨样品类型分析的关键。本文讨论了多种模型迁移策略，包括数据预处理、校准转移技术、多变量校正以及机器学习算法的应用，这些方法为提高近红外光谱仪模型的鲁棒性和预测精度提供了有效支持。成功的模型迁移依赖于有效的数据处理和校准技术，而在复杂应用场景中，人工智能的引入进一步提升了模型的适应性。
未来，随着人工智能技术的进步、数据融合方法的完善以及标准化工作的推进，近红外光谱仪模型迁移将在更多领域得到广泛应用。这不仅能提高分析效率，还将推动光谱技术在多样化和复杂性高的环境中发挥更大作用。通过不断改进迁移策略，近红外光谱仪分析的应用前景将更加广阔。
