据中科院官网报道，合肥物质科学研究院合肥智能机械研究所作物品质智能感知团队发了一种基于近红外漫反射和漫透射数据融合的新的定量分析方法，可有效提高样品近红外光谱分析时的检测精度。研究融合待测样品中采集到的近红外漫反射和漫透射光谱，提取两类光谱的互补特征信号，最终实现更精确的样品成分检测。研究利用该方法对稻谷中的三类主要成分（蛋白质、直链淀粉和脂肪）进行快速无损检测。结果表明，相比单独使用漫反射或漫透射技术，所推荐方法的预测结果具有更低的误差和更高的相关性，证实了这一方法的优越性。该方法可被推广应用至更多的产品的快速无损检测中，具有进一步发展潜力。研究成果以“Data fusion of near-infrared diffuse reflectance spectra and transmittance spectra for the accurate determination of rice flour constituents”为题发表于Analytica Chimica Acta。