2020年11月月6～8日課題組通過網絡線上的方式舉辦全國第八屆近紅外光譜學術會議。
大會由中國儀器儀表學會近紅外光譜分會主辦，由儀器信息網承辦，由暨南大學、廣東藥科大學、廣東星創眾譜儀器有限公司、廣州訊動網絡科技有限公司、《分析測試學報》雜志學術協辦。開幕式由石化石油化工科學研究院教授級高工褚小立博士主持，中國儀器儀表學會張彤秘書長致辭。來自國內外近紅外光譜相關領域的2000余人參加了本次會議。
會議開幕式上頒發了第三屆“陸婉珍近紅外光譜獎”。該獎由陸婉珍院士提議、中國儀器儀表學會近紅外光譜分會設立，并于2015年9月通過了“陸婉珍近紅外光譜獎”評選方法。該獎項每兩年評選一次，在全國近紅外光譜學術會議上頒獎。中國儀器儀表學會副秘書長張建宣布獲獎結果，韓東海教授獲得第三屆陸婉珍近紅外光譜貢獻獎，臧恒昌研究員和鄒小波教授獲得陸婉珍近紅外光譜科技獎，卞希慧博士、李敬巖博士、李文龍博士和肖雪博士獲得陸婉珍近紅外光譜青年獎。
大會報告環節，南開大學的邵學廣教授、上海煙草集團北京卷煙廠有限公司的馬雁軍研究員、江蘇大學的陳斌教授、華東理工大學的杜一平教授、山東大學的臧恒昌教授、暨南大學的潘濤教授、北京郵電大學的楊輝華教授、華東理工大學的倪力軍教授、海南大學的唐榮年教授、中國農業大學的韓東海教授、江蘇大學的鄒小波教授、北京化工大學的袁洪福教授、中國農業大學的閔順耕教授、華東交通大學的劉燕德教授、 上海煙草集團北京卷煙廠有限公司的馬雁軍研究院、云南中煙工業公司的王家俊高工分別做了30分鐘的大會報告。
南開大學邵學廣教授進行了題為“溫控近紅外光譜技術及應用研究”的報告。基于近紅外光譜的溫度效應，以水溶液或環境中的水為研究對象，測量不同溫度下的近紅外光譜，建立化學計量學方法提取定量和結構信息，邵學廣教授對溫控近紅外光譜技術進行了深入的研究，指出CWT計算簡單，可以有效提高光譜分辨率，有助于提取物質的結構信息。同時講到溫控近紅外光譜技術在定量分析、結構與相互作用分析、蛋白質凝聚、LCST過程、疾病診斷等方面具有很好的應用前景。
上海煙草集團北京卷煙廠有限公司的馬雁軍首先介紹了近紅外光譜技術在社會發展中的作用，然后針對近年來國內外近紅外光譜定性分析標準現狀，制定中國人民共和國國家標準GB/T 37969-2019《近紅外光譜定性分析通則》，其核心技術是采用基于主成分分析的SIMCA和PLS-DA方法。中國人民共和國國家標準GB/T 37969-2019《近紅外光譜定性分析通則》于2019年8月30日國標委正式頒布，2020年3月1日實施。這個標準包括19個主要內容，內容更全面，更具有先進性。在紡織品SIMCA法分類、基于漫反射光譜判別煙葉類型及部位、六種品牌燕麥分類等定性分析方面得到了廣泛的應用推廣。
江蘇大學的陳斌教授作了題為“小微型NIR光譜儀現狀與選型時考慮的問題”的報告，首先介紹了小微型NIR光譜儀核心體積越來越小，重量越來越輕，分光原理越來越多，性能越來越好，控制系統越來越豐富，界面越來越友好，應用領域越來越好，要求越來越高的現狀，然后介紹了小型NIR光譜儀選型時應考慮性格、功能、精度、智能型、價格、應用場景等因素，通過上面對小微型NIR近紅外光譜儀的介紹，最后，我們總結出了集成研發中的一些體會，即小微型近紅外光譜儀器進入普及階段變為現實；小微型近紅外是儀器，不是“玩具”，研發耐心、靜心、忍心，需要有開放的心態，協作、聯合、聯盟。
華東理工大學的杜一平教授作了題為“儀器噪聲在近紅外光譜偏最小二乘模型內的傳播效應”的報告。近紅外光譜具有很多有優點，所以應用很廣，前景美好，但其存在吸收弱、光譜干擾嚴重和光譜共線性嚴重等很多具體問題，為了解決這些問題，許多研究人員從化學計量學的方面去尋找解決辦法，即NIR中的必備手段多元校正。從最基本的多元校正的算法原理出發，發現了誤差，闡述和討論儀器噪聲是怎樣通過第一個隱變量的計算被引入模型中，并隨著后續隱變量不斷在模型中傳遞和累積，從而對整個建模過程產生影響，即多元校正中的噪聲傳遞效應（NPE），為今后進一步研究在建模中減少或抑制噪聲在模型內的傳播和放大提供理論依據。
山東大學的臧恒昌教授作了題為“近紅外光譜分析技術在制藥過程中的建模難點與應用綜述”的報告。指出近紅外光譜在制藥領域中的應用存在三大難點，分別是藥品的復雜性、模型質量和藥品法規約束。通過對生產環節的剖析，尋找影響產品質量的關鍵環節，確定產品的設計空間；利用過程分析技術實現產品質量數據的實時監測；利用DCS系統實現過程的控制。講述了近紅外用于原輔料庫的建立，流化床混合過程的研究，流化床制粒干燥過程的研究。最后以OSCS、CS、血液制品為例說明近紅外在結構評價中的應用。
暨南大學的潘濤教授作了題為“近紅外光譜變量優選的大尺度策略分析—回顧與展望”的報告。首先回顧了近年來的幾類重要算法及其應用，詳細介紹了優化搜索算法，指出其優點是采用直觀特征參數搜索；通俗；便于程序化。其次提出了一種大尺度變量優化策略：一次優化EC-PLS方法兼具連續型和離散型的優點，三個特征參數，大范圍變量篩選；二次優化WSP-PLS方法克服等間隔搜索模式的算法局限，接近全局的變量篩選。最后結合血清尿素NIR分析，展示了EC-WPS-PLS方法的應用效果，相信它們也可望用于其他領域。
云南中煙工業有限責任公司的王家俊高級工程師作了題為“煙草近紅外光譜分析網絡化及其應用前瞻”的報告。針對配方模塊相似性、應用多變量數據深度挖掘原料品質特征類別問題提出了解決思路，涉及到了模型轉移與光譜標準化、校正模適應性的數學解釋、網絡化云計算與自動建模，展望了近紅外光譜+互聯網對原料規模化精細化種植、產品配方設計和產品質量維護等將會發揮了重要的輔助作用。
北京郵電大學的楊輝華教授作了題為“面向藥品監督的近紅外光譜深度學習建模方法研究”的報告。設計了一個深度卷積網絡模型用于多品種、多廠商品NIRS分類，分析了網絡層和卷積核尺寸大小對預測性能的影響，提出了一種CNN-SVR模型，該模型可以很好地提取出樣本本身的光譜特征，具有更好的預測精度。
華東理工大學的倪力軍教授作了題為“一種無標樣波長篩選方法建立近紅外共享模型”的報告。介紹了3種波長篩選方法，尺度不變特征變換（SIFT）方法的原理，以及基于SIFT篩選穩定特征波長的相關知識，對玉米、黃芩、煙葉樣品進行分析比較，得出SIFTU-PLS模型及SIFTU-PLS模型優于全波長模型。
海南大學的唐榮年教授作了題為“基于高光譜空譜特征融合的橡膠樹葉片氮素含量預測”的報告，比較6個主流模型：PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM,得出SPA-LSSVM模型最佳，介紹了常見的選點方式是人工選點，利用從“點”到“面”再到“空間”的高光譜成像技術提供了豐富的數據信息，其數據立方體同時包含了二維空間圖像數據和光譜數據，進行了高光譜“面”問題、區域分解、特征融合、空譜融合的分析。
中國農業大學的韓東海教授作了題為“果實近紅外檢測五點思考”的報告。首先從光譜的采集原則方面來看，要選擇鹵素光源與檢測器合適的組合位置；在物料匹配時要充分考慮物料的光物性和檢測指標；光源以大功率短時間為準。以蘋果內部病變為例說明了定性分析內部病變宜用能量光譜判別。而對于果蔬的局部現象檢測更需要開發新方法進行突破，并給出了兩種研究思路，近紅外透射圖像法和OCT技術。根據MLR模型共享和PLS通用模型案例說明了模型共享的因緣。最后說明了不同的樣品需要采用實時調控體系來得到理想光譜。
江蘇大學的鄒小波教授作了題為“近紅外光譜圖像及其在食品質量與安全檢測中的應用”的報告。首先介紹了NIR技術適用于食品、農產品質量安全無損檢測與評價。鄒教授堅決以強農興農為己任，從水果光傳輸特性、光譜探測器波長校正方法、光譜特征選擇新方法等方面開展NIR果蔬質量安全檢測助推鄉村振興戰略，并研發出便攜式水果糖度無損檢測儀、手持式水果品質無損檢測儀等儀器。同時以香醋、白酒釀造、夏秋茶等傳統食品為例說明NIR可以提升傳統食品產業智能化水平。最后還提出多技術融合的研究展望。
北京化工大學的袁洪福教授作了題為“近紅外化學圖像融合深度學習的分類方法與應用”的報告。以山羊絨與絲光棉為例，提出了近紅外化學圖像融合深度學習的光譜分類與識別方法，使其總體預測正確率明顯提高。使用“動態”光譜結合二維相關分析，構造一種化學圖像，擴大樣品差異信息。并將二維數據的圖像分類方法用于一維數據的光譜分類與識別，為光譜分析開辟了新途徑。使用遷移學習方法，有效地解決了紅外光譜分析使用的小樣本不能訓練深度學習網絡結構的問題，成功地將先進人工智能識別技術用于解決化學分類問題。
中國農業大學的閔順耕教授作了題為“近紅外多元校正模型建模流程規范化研究”的報告。在國家標準GB/T29858與建模流程規范的基礎上提出了多元校正定量模型建模流程的優化。首先要在預處理和異常值處理之前要先確定算法，采用全交叉驗證試建模型。然后確定模型的參數，在選擇校正集和預測集時要進行模型驗證得到最后的可行性模型。最后對模型性能進行評價，提出了同天不同人，同人不同天的重復性來增加模型的準確性，實現了建模的重復性。避免因為采用不同流程導致不同人建立模型差異顯著，為標準建模提供了參考。
華東交通大學的劉燕德教授作了題為“果蔬光特性無損檢測技術與裝備”的報告。從果蔬分級自動化、設備結構簡單化、規格標準數字化和管理計算機化四方面介紹了果蔬采后處理高新技術。從紫外可見光的柑橘損傷果檢測、X射線的西瓜空洞檢測、可見光的菠蘿成熟度判別等11個方法對果蔬品質無損檢測進行闡述。并介紹了一些國內外的近紅外光譜在線分選設備以及主要便攜式水果品質檢測儀。著重介紹了華東交通大學研制的手持式糖度檢測儀以及其團隊的應用推廣情況。最后對果業進入大數據時代、發展的趨勢和數字果園做了展望。
此外，20分鐘的大會報告也很精彩，陳孝敬、畢一鳴、卞希慧、云永歡、羅海峰、鄭開逸、朱瑩、顏輝、陳華舟、李跑、吳靜珠、李鴻強、劉文、黃玉萍、孫旭東、田喜、王明明、鄭一航、李志剛、楊林、張靜、孫菁、李文龍、李頁瑞、王學重、楊敏、施小文、蘭樹明、畢一鳴、盧坤俊、張皋、王東、周學秋、張良曉、劉鴻飛、陳為洪、馬玉涵等人從算法、農業與食品、疾病篩查、制藥、環境、紡織、儀器等方面分別介紹了各自的研究進展。
算法方面，變量選擇和模型融合方法是本次會議的熱點。溫州大學的陳孝敬教授作了題為“Application of consensus algorithm in near infrared spectroscopy calibration model”的報告，介紹了多種共識模型在近紅外光譜建模中的應用，包括共識-SPA-MLR方法、共識間隔偏最小二乘方法。浙江中煙工業有限責任公司的畢一鳴工程師提出了一種不使用參考值信息的變量選擇方法，對目前已有的變量選擇方法進行了回顧，指出現有建模方法的局限性并提出了一直不使用參考值信息的變量選擇方法。卞希慧副教授首先介紹了實驗室研究的群體智能優化算法，包括布谷鳥搜索、蝙蝠算法、螢火蟲算法、灰狼算法、鯨魚算法等；然后介紹了實驗室在集成領域的研究工作，包括集成建模、集成奇異樣本選擇以及集成預處理方法，尤其是最近在智能實驗室發表的選擇集成預處理方法，得到了廣泛關注。海南大學的云永歡副研究院作了題為“基于聯用策略的變量選擇方法及其在羅非魚片新鮮度檢測研究”的報告，基于集群分析的思想，研究四大化學建模基本問題：預處理、模型評價、變量選擇、模型應用域，近紅外光譜的變量選擇方法通過四大要素分類，分別通過初始化變量、建模方法、評價指標、選擇策略進行分類選擇聯用策略在羅非魚新鮮度近紅外檢測中的應用，通過凱氏定氮法做化學值的測定，利用便攜式近紅外光譜波段進行檢測，經過奇異值檢測、光譜預處理后，三步法聯用策略效果好于兩步法和其他方法。江蘇大學的鄭開逸副研究員作了題為“近紅外光譜模型轉移算法的優化研究”的報告，介紹了Double CARS算法，講解了模型轉移中轉移集的優化，基于ER方法、集成樣本選擇方法，得出結論在模型轉移中，通過對主光譜和從光譜同時進行變量選擇，可以找到最優變量組合，進而降低誤差。
應用方面，農業與食品領域的報告最多。新加坡南洋理工大學朱瑩教授介紹了基于有限混合模型及FTIR光譜的不同產地靈芝的鑒別。中國農業科學院油料作物研究所的張良曉研究員探究了基于近紅外光譜的油菜籽中脂肪酸的快速檢測和食用植物油多元摻偽鑒別，提出單類分類新算法，創建食用油保真鑒別技術，對油料品質多參數分析儀進行展望，實現國產化、小型化、智能化。桂林理工大學的陳華舟教授作了題為“魚粉質量檢測中的應用”的報告，使用了差分進化（DE）算法，iPLS-DE算法，對光譜數據預處理，結果顯示iPLS優選子波段的模型預測效果優于全譜PLS模型。北京工商大學的吳靜珠副教授設計了THz-RIM實驗，經過THz光譜圖像預處理的數據分析，指出THz-TDS成像反射技術結合極限學習方法在單粒種子質量快速、無損粗篩領域有著光明的應用前景。中國農業大學的李鴻強副教授作了題為“基于高光譜的馬鈴薯微型種薯分類檢測”的報告，采用標準化+Savitzky-Golay平滑+一階導數處理的方法，分析8種馬鈴薯微型種屬的分類可行性，得到種薯分類達到很高的正確識別率。南京林業大學的黃玉萍副教授題為“空間分辨光譜和可見/近紅外光譜的番茄成熟度判別分析”的報告，介紹了多通道高光譜成像系統，VIS/NIR光譜系統，空間分辨光譜法，講述了SR光譜在基于番茄內部顏色的成熟度評價中具有優勢。華東交通大學的孫旭東副教授提到NIRS采期預測助果體質，在采用前優質率60%，采用后優質率90%，在NIRS采期預測關鍵問題中涉及到吸光度校正技術（Y軸校正技術），分別從電量和環境光進行校正。湖南農業大學的李跑副教授提出了柑橘無損檢測的難點，利用有監督的模式識別PCA-FLD, PCA-FLD+多維數據組合/融合,組合預處理+PCA等方法進行分析，提出了“橙臉識別技術”，通過近紅外傳感器識別科技。珀金埃爾默企業管理有限公司技術支持經理羅海峰介紹目前光譜技術在白酒行業的應用有定性分析（指紋法）和定量分析，可以提前預測可能的造假/失誤/反常的糧食原料及酒制品，使用近紅外定量分析來檢測原糧，酒中間體以及成品的營養組成。四川威爾檢測技術股份有限公司的鄭一航為探討光柵型與傅里葉變換近紅外分析儀之間模型傳遞的應用效果，選取國產魚粉為近紅外光譜樣本，以FOSSDS2500F型近紅外分析儀為源儀器, 以Bruker MPA型近紅外分析儀為目標儀器，采用PDS方法實現模型傳遞，研究不同型號不同工作原理的儀器之間實現模型共享的可行性。旨在為飼料生產企業近紅外儀器升級換代提供預測模型傳遞方法依據，降低近紅外分析儀的運行成本，提高模型使用效率。湘潭大學的劉文做了基于太赫茲頻段介電譜鑒別蜂蜜中摻入果葡萄糖漿的可行性分析，通過解決靈敏度、水分干擾、數據分析優化得出在0.5-1.5THz頻段下的太赫茲吸收系數譜結合LS-SVM-DA模型能夠對不同品種的蜂蜜進行判別，且判別結果較優。
在疾病篩查領域，東北大學的李志剛博士利用FTIR-ATR光譜技術，通過對血糖、甘油三酯、膽固醇的分析來進行糖尿病和心血管疾病的篩查，對導數光譜的獲取與集成建模進行了介紹。德國聯邦物理技術研究院的楊林博士報告題目為：《基于超快激光與單光子計數技術的近紅外光譜探測深層腦區血氧量的研究》，報告介紹到，近紅外光譜技術具有攜帶方便，選擇性好，非滲透性，強穿透性(約3-4 cm)，高時間分辨率(約100 ms)等優點，因此可用于腦部神經活動監測和疾病創傷診斷。暨南大學張靜博士基于PLS-DA方法，探討了Vis-NIR光譜分析方法用于血清乳腺癌樣品判別分析的可行性，等間隔組合的波長篩選方法可用于提高血清乳腺癌篩查判別模型的效果，采用模型融合的分析評價方法，可取得良好的補償效果，張靜博士提出的方法框架對于血液定性分析方法的發展具有重要意義。
在制藥領域，青海省青藏高原特色生物資源研究重點實驗室的孫菁研究員介紹了藏醫藥學是我國傳統醫學的重要組成部分，指出了目前開展工作是:藏藥資源品質紅外光譜分析與鑒別，例舉了許多研究工作實例，簡化了藥材品質檢測工作，實現了藥材質量大批量快速預測與評價。天津中醫藥大學李文龍副研究員提出基于近紅外光譜的多變量統計過程控制（MSPC），經過主成分分析（PCA）以后，原始的數據可以用兩部分描述，一個是Hotelling T2統計量，另一個是DModx統計量，應用實例有復方阿膠漿堿沉工藝、痰熱清注射液配液工藝、銀杏提取物柱層析過程工藝和流化床制粒過程工藝。浙江大學的李頁瑞調研了在中藥行業，包括紅日藥業、天力士控制集團、太極集團、菏澤步長等等企業在應用近紅外光譜技術的情況，既做了關鍵環節的質量檢測和在線檢測，也做了原料中間品的快速質量檢測模型建立，提升質量控制效率。 寧夏瑞泰科技股份有限公司的陳為洪檢測員介紹了近紅外在瑞泰的發展現狀，應用范圍有農藥成品、農藥中間體、環境檢測，在線近紅外用于吡蟲啉原藥生產過程檢測減少了樣品取樣、送樣、分析等人工成本，減少了物料排放處理的損失，提升了人員職業健康和環境保護。安徽科技學院的馬玉涵介紹了靈芝及其藥用成分，利用發酵菌絲體作為原材料，用于藥劑、保健品開發，也是靈芝產業發展的一個重要方向，分析靈芝菌絲體多糖的中紅外光譜和近紅外光譜，判斷出靈芝多糖NIR的特征峰位，最后介紹了紅外光譜在靈芝子實體三萜中的應用和在靈芝菌絲體三萜中的應用。
在環境方面，西安建筑科技大學的楊敏工程師介紹了礦物的近紅外光譜現狀和研究意義，通過選擇典型區(約127 km2)進行無人機高光譜數據獲取，得到高光譜反射率圖像，通過地面土壤采樣，進行室內光譜測量，建立光譜-重金屬含量模型，最終實現高光譜重金屬含量預測，進而檢測土壤重金屬污染情況。暨南大學的施小文指出土壤中重金屬含量超標，會導致土壤及農產品中有害物質增加，危機人類健康，常規的檢測方法成本昂貴、耗時、專業性強，不適用于大規模土壤檢測，而近紅外光譜具有可直接測量樣品、快速簡單、可多指標同時分析等優點，可用于土壤中重金屬分析。
在紡織行業領域，北京服裝學院的李文霞教授作了題為“基于CNN與譜庫法的廢舊紡織品在線NIR高效識別與自動分選技術研究”的報告，基于自主研制的“NIR分選裝置”，井將深度學習的CNN（卷積神經網絡）和檢索譜庫法率先引入紡織品的在線識別與自動分選中，建立了常見12種類廢舊紡織品的在線NIR定性識別模型與檢索譜庫。將模型和譜庫導入“分選裝置”的紡織品主控程序中，可實現對常見廢舊紡織品的在線高效識別與自動分選，為廢舊紡織品的高效、高值化回收利用提供新的分揀技術。江蘇科技大學的顏輝作了題為“近紅外光譜在現代蠶桑業中的應用初探”的報告，介紹了蠶桑行業背景，講述了桑葉品質的NIR檢測，NIR光譜檢測干蠶蛹含油率以及蠶繭解舒率的近紅外光譜分析，初步驗證NIR檢測三個物料的可行性。
在火炸藥領域，西安近代化學研究所的張皋研究員介紹了火炸藥基礎知識，炸藥按組成成分、炸藥用途、應用領域進行分類，近紅外技術在火炸藥中的應用有：NC生產過程硝硫混酸檢測、NC氮含量及水分含量的近紅外光譜檢測技術、HMX晶型純度精制過程的近紅外光譜檢測技術，并且對“十四五”近紅外技術進行研究及應用工作展望。
在儀器研發方面，無錫迅杰光遠科技有限公司的蘭樹明技術總監介紹了IAS-S650多通道近紅外光譜儀開發及應用，ISA-Online S100在線近紅外光譜分析儀等儀器，提到ISA-LAB數據分析平臺，詳細的介紹了其特點。海洋光學亞洲公司的盧坤俊應用工程師淺談了近紅外光譜儀的選擇因素，提及到了近紅外技術在化工業、煙草業、測定汽油辛烷值、水果分選等領域的應用。布魯克（北京）科技有限公司的王東是近紅外中國區經理/高級應用專家，他介紹了ISO/IDF近紅外乳制品檢測國家標準，講述了乳制品生產的各種類型，分析了近紅外在乳品分析領域的應用。賽默飛世爾（中國）科技有限公司的周學秋近紅外應用經理介紹了傅里葉變換近紅外光譜定量分析的誤差來源解析，分析了影響近紅外定量分析和定性分析準確度的影響因素。奧譜天成（廈門）光電有限公司的劉鴻飛高級工程師講述了微型紅外光譜儀的原理、光纖光譜儀的組成結構、核心組件及其作用、主要性能指標、三個分辨率概念等內容，對奧譜天成的紅外光纖光譜儀進行了介紹。晶格碼（青島）智能科技有限公司的董事長王學重利用在線過程分析技術（PAT）實現結晶過程的在線檢測和閉環控制，用在線紫外光譜儀ATR UV實時測量溶液過飽和度，以阿司匹林-乙醇為例，說明溫度會影響紫外光譜吸收峰值，所以建模時考慮溫度的影響。丹麥福斯分析儀器的趙武善介紹了福斯近紅外技術進展：NIRsystem II 到XDS到InfraXact ,FOSS NIR DS2500 吸收并利用福斯過往優秀技術于一身的儀器，一項既面向企業又適合研究的近紅外光譜技術，介紹了DS2500的工廠標準化和FOSSAssure 儀器監控報告。
除了上述專家的報告，大會還篩選了19名研究生作了口頭報告。愛爾蘭都柏林大學的徐君麗利用傅里葉光譜技術來預測細胞黏附在生物材料表面的情況，利用光譜技術揭示細胞與生物材料表面相互作用機制，結果發現用濕光譜的預測效果遠遠好于干燥光譜，即使生物材料表面是存在碳氧雙鍵的，但如果這個碳氧雙鍵與水分子之間有很強的相互作用，那它也是不利于細胞的粘附的。德國聯邦物理技術研究院的楊林作了題為“基于超快激光與單光子計數技術的近紅外光譜探測深層腦區血氧量的研究”在大多數情況下，兩層吸收系數與標稱值的偏差都小于3%，與標稱值的偏差隨著層間非均質性的增加而增大。名古屋大學的馬特通過木材無損檢測高光譜成像技術研究成果的強度和吸水性能分析，得出自由水的變化對材質本身沒什么影響，結合水的變化導致木材膨脹或者收縮。名古屋大學的王晗介紹了太赫茲的優勢，有XRD測定、NIR光譜測定、THz光譜測定，NIR和THz均可用于評估，測量纖維素及木材的結晶度，指出關于纖維素結晶的研究目前是X射線和共振為主，而結合2THz附近反應纖維素結晶型的研究結果，太赫茲光譜較好的代替這些方法。南開大學的韓麗提到了建立溫度校正法，她們的工作是溫控近紅外光譜，指出了利用三級MSCA對在多種擾動下水溶液的進行定量和結構分析，建立的三級模型分別檢測了PH、濃度和溫度引起的光譜變化，進一步證明了水作為分析水體系的探針過的可行性。南開大學的孫巖使用PCA提取了R2/wt水合水的光譜特征，得到了水和水主要是由形成1-2個氫鍵的水結構組成，為分析水機構變化和研究水在生物體系中的作用提供了一種分析方法。中國農業大學的田喜介紹了糖果在線檢測，從基于光譜區間聯合的蘋果糖度檢測譜區優選和基于信號閾值的蘋果糖度檢測光譜優選講述，對番茄糖度和成熟度、蘋果內部霉心病，進行了在線檢測，指出水果內部病害具有食品安全隱患，具有檢測的必要性。山東大學的高樂樂提到水可以作為一個探針來了解中藥提取過程的近紅外光譜，近紅外光譜可以為中藥的提取過程提供有效的質量監控，而水則是了解和可視化整個中藥提取過程的有效途徑，需要進一步的研究來證明該方法的實用性。中國科學院的李佩佩介紹到獐牙菜苦苷及龍膽苦苷利用MIR建模效果最好;獐牙菜苷利用NIR建模效果最好;鑒于NIR快捷、便攜、在過程分析中使用廠泛的特點，且3種化合物利用NIR建模時模型效果較好，因此推薦使用NIR光譜建模以快速高效判別川西獐牙菜中3種化合物的含量。暨南大學的李佳琪基于單波長吸收度服從正態分布和概率獨立性假設，并結合等間隔組合的波長選擇方法，提出一種簡便的Bayes光譜多分類判別方法，應用于葡萄酒品牌的5分類判別分析，結果明顯優于經典歐式距離法，該方法對于規范酒類市場，促進食品安全具有重要意義。江蘇大學的王明明作了題為“表面增強拉曼光譜技術的蘋果優勢腐敗菌快速判別研究”的報告，指出制備的帶正電荷的Au NRs通過靜電吸附與腐敗真菌結合，從而增強了菌的拉曼信號，采用光譜變量提取結合LDA、KNN、BPANN和SVM模式識別方法建立了蘋果五種優勢腐敗真菌的判別模型。天津工業大學的武新燕、胡曉云、王愷怡分享了她們的研究進展。武新燕講述了灰狼算法，其特點是運行速度快，參數設置少，通過包圍獵物、追捕獵物、攻擊獵物，建立了GWO數學模型和算法，狼群性能隨迭代次數的變化、狼群數量優化、得到GWO-PLS預測精度高；胡曉云分析了近紅外光譜分析技術的優缺點，介紹了螢火蟲算法和其變量選擇過程，通過ELM參數優化、波段數、FA參數優化來進行參數優化，指出FA-ELM方法用來定量分析復雜樣品，經過FA變量選擇可以提高近紅外光譜ELM定量分析的預測精度；王愷怡介紹了近紅外光譜維數災難問題和最小絕對收縮與選擇算法（LASSO），以及極限學習機（ELM），并對LASSO算法原理進行講述，通過對血液血紅蛋白、煙葉尼古丁分析，發現MC-LASSO-ELM方法較其他方法好。中國科學院西北高原生物研究所李朵建立全緣葉綠絨蒿中總黃酮含量的近紅外定量檢測模型，達到快速、準確檢測全緣葉綠絨蒿中活性成分含量的目的。北京中醫藥大學的曾敬其介紹了NIR在線監測在制藥過程中的應用，研究了黃柏中小檗堿含量NIR在線監測，沸騰時間NIR在線監測MBSD模型，指出在線NIR光譜傳感器是中藥智能制造數字化的客觀需求。中國科學院的萬順寬基于便攜式近紅外光譜對無水柴油凝點進行研究，使用數字微鏡（DMD）的NIR光譜儀，根據偏最小二乘建立模型，采集溫度并且對溫度進行修正，得出溫度修正后模型的相關系數提高，殘差降低。安徽農業大學的鄭文瑞介紹本研究探究將皖南土壤AP預測模型遷移用于皖北地區。基于TCA光譜變換可將皖南土壤AP預測模型用于皖北，提高皖北土壤AP預測準確性。該遷移方法的實現，為建立更多地區土壤AP預測模型提供了新思路，能提高大面積預測土壤AP含量的準確性井降低成本，具有較好的應用前景。中國人民解放海軍軍醫大學的王薇青利用近紅外光譜技術在線監測硫酸羥氯喹顆粒生產過程，采用移動窗口標準偏差（MBSD）法，通過分析光譜間的差異程度來表征工藝終點。
大會評選了10位優秀青年報告獎，暨南大學的施小文、中國科學院西北高原生物研究所的李佩佩、南開大學孫巖、天津工業大學的王愷怡、北京中醫藥大學的曾敬其、愛爾蘭都柏林大學的徐麗君、山東大學的高樂樂、中國農業大學的田喜、德國聯邦物理技術研究院的楊林、日本名古屋大學的王晗分別獲獎。
本次會議的會議論文專刊被《分析測試學報》2020年第10期和第11期分別收錄。《分析測試學報》的編輯部副主任龍秀芬博士介紹了刊物定位、辦刊宗旨、辦刊歷史、期刊的建設以及期刊的榮譽成果。該期刊自1982年創建以來，篩選優質稿件、關注社會熱點、約稿組稿、組建高水平編委隊伍、重視期刊數字化出版、加強期刊宣傳，使得期刊的綜合排名以及學術影響力逐年提高。
本課題組的卞希慧、王愷怡、武新燕、胡曉云參加了本次會議，分別做了題為《基于群體智能優化的變量選擇及集成方法研究》、《一種用于復雜樣品近紅外光譜定量分析的集成極限學習機方法》、《灰狼算法用于玉米樣品近紅外光譜變量選擇》和《基于螢火蟲算法的極限學習機用于近紅外光譜定量分析》的報告，其中卞希慧和王愷怡分別獲得陸婉珍近紅外光譜青年獎和優秀青年報告獲獎。