稻米胶稠度测定影响因素的研究

胶稠度是评价稻米食用品质和储藏品质的一项重要指标。胶稠度的测定结果受实验条件的影响较大。就胶稠度测定过程中样品粉粒大小、放置温度以及溶液浓度，加热时间等对测定结果有影响的主要因素进行了初步的研究。结果表明至少过80目的样品筛、放置温度25℃、KOH浓度为0.200 mol/L、加热时间8 min等是确保样品测定数据准确一致的必要条件。同时探讨了稻米胶稠度测定影响因素的影响程度，结果表明对不同类型的胶稠度品种，胶稠度测定的影响因素不同，但影响胶稠度测定的最主要因素为KOH浓度，其次为粉粒大小、加热时间、放置温度。     

应用近红外透射光谱法快速测定糖浆的研讨

应用近红外技术和化学计量学的方法对制糖生产过程中的糖浆进行定量分析 ,对其中的锤度、纯度等指标进行分析测定。建立的预测模型对糖浆各项指标的测定是可行和有效的 ,样品分析只需要几分钟 ,快速、简便、环保 ,结果准确 ,对及时指导生产管理有重要意义     

稻米加工精度对胶稠度测定的影响

通过选用不同直链淀粉含量的稻谷样品,加工成不同等级大米,测定其对胶稠度的影响,结果表明:不同加工精度的大米对胶稠度的影响程度与样品本身直链淀粉含量有关,直链淀粉含量越高,影响越大。对于直链淀粉含量大于19%的样品,加工精度相差四个等级,胶稠度测定结果可差50%～100%。     

优质稻谷胶稠度测定要点及应注意的问题

胶稠度是评价稻米食用品质和储藏品质的一项重要指标 ,国家新发布实施的优质稻谷质量标准已将其正式列入。本文就胶稠度检测的步骤、操作要点以及与此相关的稻米精度、样品细度、米胶浓度、溶剂、温度等应注意的问题 ,作了系统介绍。     

稻米食味品质测定技术胶稠度测定的重要性及其测定的影响因素

稻米食味品质是稻米品质指标的重要组成部分,对稻米食味品质评价技术的研究可指导流通过程中稻米品质优劣的评价,且对优质稻米的育种和推广起到重要作用。稻米食味品质测定包括直接评价(感官评价)、间接评价(理化指标评价)及仪器评价(近红外装置等)技术,其中胶稠度测定技术是理化指标中较重要的一项检测技术。在进行胶稠度测定时对其测定结果的影响因素很多,样品的细度、含水量及加入碱液浓度的微小变化,对测定结果有较大的影响。     

近红外光谱法测定糖厂中间制品的研究初探

应用近红外技术和化学计量学的方法对混合汁进行定量分析 ,对混合汁的蔗糖含量进行分析测定。建立的校正模型对混合汁糖分值的测定是可行和有效的 ,样品不需预处理 ,分析快速、简便、环保 ,结果准确     

利用近红外透射光谱技术测定苹果糖度的研究

利用近红外透射光谱法对苹果糖度进行检测分析,表明在600￣1100nm的波长范围内建立对苹果糖度的预测模型是可行和有效的。苹果糖度的实际化学值和NIT测定值的相关系数为0.955335,标准误差为0.241307。此种方法测定苹果的糖度仅需十几秒钟,并且样品无需任何处理,具有快速、方便、无损伤等特点,对苹果的分级具有实际的意义。     

近红外透射光谱测定水晶梨糖度的初步研究

采用近红外透射光谱,分析波长在643.26～928.35nm范围内无损检测水晶梨糖度的可行性。建立的水晶梨的糖度模型,其相关系数为0.976630,标准误差为0.197749,预测标准误差为0.463898,偏差为-0.001484。结果表明,利用近红外透射光谱技术测定水晶梨糖度是可行的。     

近红外透射光谱测定水晶梨糖度的初步研究

采用近红外透射光谱,分析波长在643.26～928.35nm范围内无损检测水晶梨糖度的可行性。建立的水晶梨的糖度模型,其相关系数为0.976630,标准误差为0.197749,预测标准误差为0.463898,偏差为-0.001484。结果表明,利用近红外透射光谱技术测定水晶梨糖度是可行的。      

注胶肉的近红外光谱快速判别分析

为了探讨利用近红外漫透射光谱判别分析技术快速鉴别注胶肉的可行性,共制备了101个样品,其中74个注胶肉样品。利用德国Bruker公司生产的MPA型傅里叶变换近红外光谱仪,采用固体漫透射采样附件获取样本光谱,随机选取62个注胶肉样品和23个正常肉样品作为校正集,用来建立注胶肉和正常肉判别模型。利用独立的验证集对判别分析模型进行了验证,结果表明所有验证样品均被唯一正确判别,采用近红外漫透射光谱能快速无损的判别注胶肉。     

近红外透射光谱分析油茶籽油掺入豆油的研究

采用傅里叶近红外透射光谱技术,应用于不同比例(0%～50%)的豆油和油茶籽油的二元体系样品,通过各种光谱预处理方法和回归方法的优化,建立了检测油茶籽油中掺杂豆油含量的近红外光谱的定量模型。以"二阶导数+Norris derivative filter"的最佳预处理方法和PLS的回归方法所建模型最佳,其校正相关系数(Rc)和校正标准误差(RMSEC)分别为0.999 99、0.057 70;交叉检验相关系数(Rcv)和交叉检验校准误差(RMSECV)分别为0.999 99、0.071 9;最优波段为5 037.16～4 728.60 cm-1、7 852.72～7 089.04 cm-1、8 577.82～8 323.26 cm-1;最佳主因子数为6。另外,经外部验证15份随机样品的化学值和NITS预测值的相关系数(R2)为0.998。表明近红外透射光谱法能够快速、准确地定量分析掺假油茶籽油中豆油的含量(范围为0%～50%)。     

NITS定量分析单粒稻谷蛋白质含量研究

应用近红外透射光谱（NITS）技术,采用改进的偏最小二乘法（MPLS）建立单粒稻谷蛋白质含量（PC）的定量分析回归方程.单粒稻谷所得回归方程的校正标准误差（SEC）、交叉检验标准误差（SECV）分别为0.85和1.89;校正相关系数（RSQ）和交叉验证相关系数（1-VR）分别为0.90和0.89.内部交叉验证和外部验证结果表明近红外定量分析有很高的准确度,近红外光谱法完全可以替代单粒稻谷常规化学方法分析进行水稻品质育种.     

近红外透射技术检测肉骨粉中蛋白质的方法及初步应用

利用近红外透射技术快速、简便、穿透能力较强的特点初步建立肉骨粉中蛋白质新的检测方法,包括定标、建模、验证和应用实验等。结果表明:(1)检测只需几分钟,而且无需制样、称样和消耗化学试剂。(2)与凯氏法相比,其定标标准偏差为1.67%,定标相关系数为0.84;验证标准偏差为1.81%,验证相关系数0.82;定标方程检验F值为13.94,有显著性意义(P<0.01);初步应用的标准偏差为1.73%,相关系数为0.83。该新方法可对肉骨粉中蛋白质实现快速简便的连续检测,尤其适合大批量样品,有很好的应用前景。     

基于近红外光谱技术检测红曲米中的红曲色素

采用近红外光谱技术结合化学计量学方法构建红曲米中红曲橙色素、红曲红色素、红曲黄色素的预测模型。分别采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)、主成分回归(PCR)构建所有色素组分的数学模型,以相关系数(R)、校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相对分析偏差(RPD)值来评价模型的综合性能。结果显示,MSC、SNV方法能够消除红曲米粉颗粒不均对光谱的散射影响;导数处理消除了基线漂移;对于红曲橙色素、红曲黄色素、红曲红色素三种模型均具有良好的稳定性;利用三种模型对未知红曲样品预测时,预测结果具有较高的线性,预测性能较好(RPD=2.86~5.39),可用于准确定量预测。结果表明近红外光谱技术可用于红曲色素的快速无损测定,为红曲米质量的智能化控制提供了新的途径。     

近红外光谱技术在蜂蜜检测中的应用

蜂蜜是一种天然食品,具有很高的营养和保健价值,广泛应用在食品、药品和化妆品等行业。传统方法对蜂蜜检测的分析手段较为单一,且操作过程较为复杂,无法实现快速和实时检测,难以满足对蜂产业质量检测要求。近红外光谱技术作为一种快速、高效、无损的检测手段,被广泛应用在蜂蜜检测之中。本文基于近红外光谱技术,从定量和定性方面综述了蜂蜜检测中模型建立方法,提出了近红外光谱技术在蜂蜜检测中存在的问题,并对进一步的研究提出了展望。     

用近红外光谱技术快速测定籼稻品种的蛋白质含量

分别以稻谷、糙米、精米和精米粉为扫描材料,应用近红外光谱法建立了籼稻蛋白质含量的预测模型.结果表明,采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好,用偏最小二乘法(PLS)获得的籼稻稻谷、糙米、精米、精米粉的回归模型和交叉验证结果为:最优校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECv)分别为0.772 1、0.507,0.888 4、0.379,0.911 6、0.336,0.951 0、0.258,稻谷的误差最大,粉样的误差最小.育种实践中,低世代可选用糙米、高世代可选用精米和精米粉作为扫描样本测定稻米蛋白质含量.     

应用近红外光谱技术快速测定粳稻品种的直链淀粉含量

应用近红外光谱法以稻谷、糙米、精米、糙米粉和精米粉为扫描材料分别建立了粳稻直链淀粉含量的预测模型。结果表明采用光谱预处理的校正效果比不采用预处理的好,用偏最小二乘法(PLS)获得的粳稻稻谷、糙米、精米、糙米粉、精米粉的回归模型和交叉验证结果为:最优校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.8136、2.74,0.8864、2.56,0.8915、2.59,0.9261、2.26,0.9505、1.83,粉碎性样品的误差比整粒样品的误差小。育种实践中,低世代可选用糙米、高世代可选用糙米粉或精米粉作为扫描样本测定稻米直链淀粉含量。     

近红外光谱法检测婴幼儿营养米粉蛋白质含量

以160个婴幼儿营养米粉为样品,应用近红外光谱技术和偏最小二乘法建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外模型。比较了2、3、4、5、6、7、8 mm不同装样厚度(即光程)下样品近红外光谱的稳定性,通过样品光谱在不同波数下的标准差选定了5 mm为最佳的装样厚度;比较了变量标准化、导数、多元散射校正和9点平滑预处理方法对模型建立的影响,根据模型的相关系数和均方根误差确定了最佳的预处理方法,为变量标准化、一阶导数和9点平滑,预处理后的光谱数据结合国标方法测定的蛋白质含量建立了婴幼儿营养米粉中蛋白质含量的近红外定量分析模型,定标集和验证集相关系数分别为0.9856、0.9841,均方根误差分别为0.2431%、0.2456%,对已建立的近红外光谱定量分析模型进行了外部样品验证,预测准确度达到96%,验证结果证明了近红外检测技术与国标方法一致性较好,速度快且不需要样品前处理,在婴幼儿营养米粉蛋白质含量分析中具有广泛的应用价值。