技术成熟度：中试技术

转让方式：技术转让

预计投资资金(万元)：1000万以上

成果简述：概况：
近红外光谱定性分析技术是一项以近红外光谱为信息载体，仿生模式识别为核心的一种定性分析新技术。本技术从数据处理的角度出发，通过对光谱数据进行预处理、特征提取、并最终建立精确几何形体覆盖的高维模式分析模型，实现对待测样品的定性鉴别，可广泛应用与粮食安全、食品安全、药品安全等领域的鉴别分析。本项目实现了系统样机的研制与开发，具有便携、简单、快速、易操作、鉴别准确率高等优点。
技术特点：
无损、快速、准确、低成本、操作方便。
专利情况：
1.授权发明专利，“对玉米品种种子近红外漫反射光谱数据进行预处理的方法”，专利号：ZL201010132102.0
2.申请专利，“基于近红外光谱与信息处理的玉米品种鉴别方法”，申请号：
201010162316.2。
3.申请专利，“一种基于分组稀疏表示的模式识别分类方法”，申请号：201010157602.X。
市场分析：
食品安全是一个民族生存的根本，近年来，国际上食品安全恶性事件不断发生，造成了巨大的经济损失和社会影响，世界各国也越发重视食品安全问题，2010 年，我国也及时成立了食品安全委员会。因此，如何加快食品安全检测技术研究，从而达到快速检测、安全、准确、经济等目的成为今后的发展方法。
本项目使用的近红外光谱，由于其快速、无损、信息量大、对人体没有伤害等特点，已被广泛应用于农业、医学等各个领域。自主创新的核心技术—高维形象几何分析方法，将数字化信息处理问题转化为高维空间中点、点集、子空间的分布状态研究问题，将形象几何概念和精确数字计算相结合，不但可以使众多现有的信息处理方法的几何概念更为清晰，也可以通过从几何的角度看待、分析和研究信息科学中具体问题的过程，找到解决问题的新方法。本项目将传统近红外光谱分析技术与高维形象几何分析方法相结合，开发出近红外光谱定性分析系统，为种子品种真实性鉴别、药品真伪鉴别、烟草真伪鉴别应用提供新的技术手段，同时在粮食安全、食品安全检测领域同样具有广阔的市场前景。
产业化所需条件：（企业提供厂房、基础建设、资金和人员配合等）
1.场地：约 500 平米
2.资金投入：约 2000 万元人民币
3.技术开发人员：约 10～15 人