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

作者：白永利; 黄新国^*; 张姗姗; 冷娴; 钟云飞; 瞿小阳; 谢小春; 彭楠

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(23): 281-287.

• 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

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380～980 nm）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380～500 nm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。

• 单位
  湖南工业大学; 湖南福瑞印刷有限公司