近红外定量模型快速测定大米的营养成分

大米中的蛋白质、脂肪、碳水化合物和水分是大米的重要营养成分,这些组分的检测需要依赖国标法,检测过程繁琐冗长,污染大,实现近红外快速检测具有重要的现实意义。本实验以75个大米样品为研究对象,用国标法测定其蛋白质、脂肪、碳水化合物和水分的含量,用Antares Ⅱ型近红外光谱仪采集光谱信息。将样品分为校正集和验证集,其中校正集63个,验证集12个,通过6种光谱预处理方法和3种建模方法分别建立大米的蛋白质、脂肪、碳水化合物和水分的定量模型,用Workflow调用模型来实现四种组分的快速检测。结果表明,蛋白质、碳水化合物通过一阶导数与Savitzky-Golay滤波对光谱进行处理;脂肪、水分通过二阶导数和Savitzky-Golay滤波对光谱进行处理;再通过PLS回归与国标法的测定值相关联建立的大米中蛋白质、脂肪、碳水化合物及水分的定量模型具有较高的预测精度。蛋白质、脂肪、碳水化合物和水分的预测模型的内部交叉验证的相关系数R分别为0.9266、0.9333、0.9198、0.9175,RMSECV分别为0.280、0.133、0.362、0.270,内部交叉验证的相关系数R均在0.91以上,RMSECV均小于0.37,可实现对大米中蛋白质、脂肪、碳水化合物和水分的快速检测。     

浦城薏米粉水分和还原糖的近红外光谱快速检测模型优化

目的 建立浦城薏米粉水分和还原糖的近红外光谱快速检测模型。方法 采集浦城薏米粉样品的近红外光谱图, 使用6种不同方法对样品的原始光谱分别进行预处理, 在全波段10000~4000 cm?1范围内建立薏米粉偏最小二乘法(partial least squares, PLS)的定量分析模型。结果 浦城薏米粉原始光谱在标准正态变换(standard normal variate, SNV)预处理后确定水分含量最佳模型的光谱波段(5944~5590 cm?1), 主因子数为7, 校正决定系数(determination coefficient of calibration, Rc2)为0.9904, 均方根误差(root mean square error, RMSEC)为0.0631; 在二阶导数法(second derivative, SD)预处理后确定还原糖含量最佳模型的光谱波段(9845~7386 cm?1), 主因子数为6, Rc2为0.9998, RMSEC为0.0187。在上述条件下, 水分和还原糖含量的验证集相关系数(determination coefficient of prediction, Rp2)分别为0.9902和0.9989, 验证均方根(root mean square of prediction error, RMSEP)分别为0.0693和0.0698。结论 经验证, 该模型可以实现浦城薏米粉中水分和还原糖含量的快速无损检测。     

近红外快速检测奶粉乳清粉成分研究

采用Perten8620近红外奶粉分析仪检测奶粉的近红外光谱特性，建立了奶粉近红外检测的校准模型。结果表明，近红外检测技术无需称重和化学试剂，可在1min以内快速检测奶粉和乳清粉的蛋白、脂肪、水分等指标，其准确性和精度可以达到在国际允许的误差范围内。根据近红外技术可能在短时间内收集大量样品的光谱图，开发了新检测项目的校准曲线。     

酱香型白酒酒醅中近红外快速检测乳酸的模型构建

为实现酱香型白酒酒醅中乳酸的快速检测,通过采集酱香型白酒酒醅中乳酸的近红外光谱信息,经数学求导、散射、平滑等光谱预处理方式,构建了酱香型白酒酒醅中乳酸近红外快速检测模型。结果表明,模型预测标准差（SEP）为0.054,线性回归斜率为0.986,相关系数（RSQ）为0.977。对不同样品的十次平行测定,相对标准偏差(RSD)在2.89%以内。说明预测模型稳定,准确度高,重复性较好。将该模型用于酱香型白酒酒醅中乳酸含量的检测,可在2 min内得出数据,检测效率得到显著提升。     

基于近红外光谱的大豆油质量快速检测技术应用研究

利用近红外光谱快速检测大豆油脂的过氧化值和酸值,分析发现大豆油脂的过氧化值和酸值在近红外光谱区域有特征吸收峰,通过对比分析,优选出大豆油脂过氧化值特征波段为4500~9000 cm^-1,大豆油脂酸值的特征波段为4500~5000 cm^-1,采用小波变换对光谱去噪并利用PLS建立了预测模型,大豆油脂过氧化值和酸值模型的相对标准偏差RSD分别为3.513%和3.629%,准确度与化学方法相近,说明利用近红外光谱分析技术快速检测大豆油脂主要指标是可行的。     

基于近红外光谱技术快速检测稻谷水分含量

目的:建立一种无损、快速高效的稻谷水分含量检测方法。方法:研究收集了不同年份的稻谷样品161份,运用近红外光谱结合化学计量学方法,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘法建立稻谷水分含量预测模型。结果:采用主成分分析结合马氏距离的方法剔除异常光谱样品15个,最佳的光谱预处理方式为消除常数偏移量。训练集建立的预测模型(R_CAL²)为0.9943,模型标准偏差(RMSEC)为0.21%,模型交叉验证决定系数(R_CV²)为0.9936,模型交叉验证标准偏差(RMSECV)为0.32%,表明预测模型交叉验证预测样品水分含量准确度高。用验证集样品检验预测模型,模型验证集验证决定系数R 2 VA L为0.9801,模型验证集验证标准偏差(RMSEP)值为0.36%,相对分析误差(RPD)值为7.14,表明预测模型对未知样品的预测准确度高。验证集样品实测值与预测值均值方程T检验结果P值(双侧)为0.879,验证集样品实测值与预测值之间差异不显著,表明预测模型的预测结果可信度高,验证集样品预测值与实测值的误差在±1%,且90%以上的验证集样品其预测值与实测值的误差都在±0.5%以内。结论:建立的稻谷水分预测模型可以实现收储稻谷的无损、快速、准确检测。     

荞麦掺假近红外快速检测模型的建立

荞麦营养丰富且具有保健功能,市场上荞麦粉价格较高,目前存在荞麦粉掺假现象。近红外光谱被广泛用于食品营养素含量检测,近年也逐渐开始用于真实性鉴别。试验采用近红外光谱仪对20种荞麦粉、5种小麦粉和5种燕麦粉样品在800～2 701 nm波长范围内进行扫描,采集其近红外漫反射光谱图,结合化学计量学软件对光谱进行主成分(PCA)分析,可明显区分甜荞粉、苦荞粉、小麦粉和燕麦粉;利用偏最小二乘(PLS)模型可以半定量判别荞麦粉掺假。近红外光谱分析可以作为荞麦真实性判别的快速检测方法。     

基于近红外免疫层析技术快速检测食源性甲型肝炎病毒

建立了一种应用近红外荧光免疫层析技术快速检测食源性甲型肝炎(甲肝)病毒的方法。采用近红外荧光染料标记甲肝病毒单克隆抗体,将甲肝病毒多克隆抗体和羊抗鼠Ig G多克隆抗体喷涂于硝酸纤维膜上分别作为检测线(T线)和质量控制线(C线),研制检测甲肝病毒的近红外免疫层析试纸条及配套标准物质。研究表明,所建立的近红外免疫法对检测甲肝病毒具有良好的特异性和较高的灵敏度,最低检测限为1μg/m L,与肠道病毒71型(EV71)、腺病毒、轮状病毒、诺如病毒无交叉反应。效果评价试验发现,与传统检测方法和胶体金法相比较,所建立的近红外荧光法检测时间最短,检测限低于胶体金法。近红外荧光免疫层析技术大大缩短了检测时间,可用于食品中甲肝病毒的高效检测,为食品安全监管提供了技术支持。     

近红外漫反射技术快速检测黄酒酒醅中酒精度

利用傅里叶近红外漫反射光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),建立了黄酒酒醅中酒精度的快速定量检测模型.通过优化波数范围和维数,选择最佳光谱预处理方法,在建立的酒醅酒精度的模型中,用相关系数(R)、交叉验证均方差(RMSECV)和相对分析误差(RPD)衡量模型的预测精度和稳定性.模型的R值达0.9912,RMSECV值为0...     

基于近红外光谱技术的面粉水分无损检测模型的建立

直接对面粉样品进行近红外光谱扫描,采用105℃恒重法测定面粉中水分含量,在不同的光谱数据预处理方式下运用改进偏最小二乘法(MPLS)建立水分含量定标模型,通过比较模型预测效果以确定最佳预处理方法,随后用PCA、PLS、MPLS三种建模方法在最佳预处理方式下建模通过比较模型预测效果以确定最佳建模方法并用验证集对最优模型进...     

基于近红外光谱技术建立棉籽蛋白质含量快速无损测定方法

棉籽是棉花产业的重要副产品,含有丰富的棉籽蛋白,是牲畜蛋白质的重要来源,提高棉籽蛋白质的利用率对缓解我国蛋白资源短缺有着重要意义。快速无损环保测定棉籽蛋白质含量方法的建立,对于合理有效的利用棉籽资源和开展棉籽营养品质遗传改良等方面的研究具有关键作用。本研究通过凯氏定氮法对187份棉花品种进行棉籽蛋白质含量化学值测定,利用近红外光谱分析仪分别采集三种不同棉籽形态毛籽、光籽和种仁的光谱特征信息,经过不同数学算法处理和散射处理等方法结合改良偏最小二乘法 (Modified partial least squares, MPLS), 建立了三种不同棉籽形态蛋白质含量快速无损检测的近红外光谱模型。构建的毛籽、光籽和种仁三种近红外检测模型的定标相关系数 (Regression squared, RSQ) 分别为0.957、0.971、0.989,并通过差异统计分析比较,验证集的化学值与近红外光谱预测值间不存在显著差异。结果表明三种不同棉籽形态下建立的近红外光谱检测模型都具有良好的准确性,能够针对不同待测样品类型进行准确的蛋白质含量检测。本研究建立了毛籽、光籽以及棉仁三种棉籽蛋白质含量的近红外光谱检测模型,实现了棉花种子蛋白质含量的快速无损低消耗检测,为棉籽综合利用以及棉籽高品质育种提供技术支撑。     

近红外光谱技术在茅台酒酒醅检测中的应用

采用近红外光谱技术结合茅台酒生产工艺特点及抽样检验的方法,确立了一套适用于茅台酒酒醅的分析模型和分析方法,提高了酒醅理化指标检测效率,优化了近红外光谱模型预测准确度,有助于及时有效地获得理化数据,为指导生产提供了数据支撑。     

近红外光谱法快速测定榨菜中亚硝酸盐含量

为研究利用傅立叶近红外光谱分析仪(NIRS)快速测定市售榨菜中亚硝酸盐的含量,先取榨菜样品按GB5009.33-2016测定其亚硝酸盐含量,再向榨菜样品中添加亚硝酸钠,制成亚硝酸钠浓度范围为0.122~39.0875 mg/kg,浓度梯度为0.66 mg/kg的60个样本校正集;与10个样本预测集采集对应的傅立叶近红外光谱曲线,将光谱信息与实际测量值相关联,利用TQ analyst建模软件进行计算分析。结果表明:建模最优预处理方法为一阶微分(1D)与Savitzky-Golay filter滤波平滑的组合预处理;比较分析偏最小二乘法(PLS)与主成分回归法(PCR)的亚硝酸盐样品建立的光谱模型,数据结果显示采用偏最小二乘法(PLS)的亚硝酸盐组分模型稳定性和预测能力更好;内部交叉验正均方差(RSMECV)、交叉验证决定系数(R_c)、外部预测均方根误差(RMSEP)、预测决定系数(R_P)相关系数(r)分别为0.0310、0.9925、0.0141、0.9720、0.9378。经F检验与t检验,与国标所测结果无显著性差异。NIRS检测快速,无损便捷,可用于市售榨菜中亚硝酸盐残留量的定量检测。     

近红外光谱快速测定巧克力中掺假淀粉

巧克力作为一种休闲食品,以其细腻的口感和独特的口味而广泛受到消费者的青睐。然而,近几年来关于巧克力掺假的报道不断涌入人们的视野。其中,以廉价淀粉掺假巧克力的手段最为常见。本文研究利用近红外光谱快速检测巧克力中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉的方法,采用主成分回归(principal component regression,PCR)和偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)建立校正模型,并对比了光谱区间、光谱预处理方式以及主因子数对模型的影响。结果显示,采用PLS建模,光谱采用一阶导数处理(7pts),光谱区间选择在7000~4200 cm-1,主因子数为8时,模型预测效果最佳。结果表明,模型的预测误差均方根RMSEP=1.7%,实际值与预测值相关系数RP2=0.9426。该模型对不同掺假比例样品的加样回收率为94.2%~105.6%,日内RSD为4.7%~8.9%,日间RSD为5.1%~11.3%。结果表明,近红外光谱技术可用于快速检测巧克力中掺假淀粉。     

基于近红外光谱技术快速识别不同动物源肉品

利用傅里叶变换近红外光谱技术建立猪肉、牛肉和羊肉的定性识别模型。用主成分分析法将原始数据压缩为10 个主成分,在全波段9 881.46～4 119.20 cm－1范围内,利用附加散射校正技术结合Savitzky-Golay滤波法对光谱数据进行预处理,采用判别分析法建立模型。模型对训练集的识别准确率为100%,对预测集猪肉、牛肉和羊肉的识别准确率分别为99.28%、97.42%和100%。结果表明：近红外光谱结合模式识别方法能快速无损地识别猪肉、牛肉和羊肉。     

基于近红外光谱的大鲵肉粉掺伪鉴别及纯度检测

利用近红外光谱技术进行大鲵肉粉的掺伪鉴别及纯度检测。分别采集大鲵纯肉粉、掺入江团鱼肉粉、草鱼肉粉和土豆淀粉的掺伪大鲵肉粉（各40 个样本,4 类共160 个样本）的近红外光谱图。原始光谱经光谱预处理后,利用偏最小二乘-判别分析（partial least square-discriminant analysis,PLS-DA）法分别建立2分类（纯样和掺伪样）和4分类（纯样、掺江团鱼样、掺草鱼样和掺淀粉样）的定性判别模型,利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）分析法分别建立3 类掺伪大鲵肉粉的纯度定量校正模型。结果表明,PLS-DA定性模型中,经一阶导数＋多元散射校正光谱预处理后,所建2分类和4分类模型性能均为最佳,校正集和预测集的预测准确率均为100%;PLSR定量模型中,大鲵肉粉掺江团鱼肉粉、大鲵肉粉掺草鱼肉粉和大鲵肉粉掺土豆淀粉模型的校正集相关系数（Rc2）分别为0.990 6、0.986 4和0.993 3,校正集的均方根误差分别为1.14%、1.39%和0.88%;测试集的相关系数（Rp2）分别为0.994 4、0.992 4和0.990 8,测试集的均方根误差分别为0.83%、0.89%和1.22%。运用近红外光谱技术结合化学计量学方法能够对大鲵肉粉进行掺伪鉴别及纯度检测。     

近红外光谱法快速测定香菇总糖含量

为弥补国标检测方法测定香菇总糖含量耗时长、步骤繁琐的缺陷,创建近红外(near infrared,NIR)光谱技术在测定香菇总糖含量方面应用,采用NIR分析技术与偏最小二乘算法(partial least square,PLS)建立香菇总糖的NIR分析模型,并对模型进行参数优化.实验共收集了106批样品,从中随机抽取1...     

近红外光谱技术快速检测小龙虾新鲜度

应用近红外光谱技术实现对小龙虾新鲜度的快速检测。利用化学计量学方法,通过对近红外品质分析仪采集的虾肉绞碎前后光谱（850～1 050 nm）调整不同预处理方法、偏最小二乘法和组合算法,建立一种基于总挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量的小龙虾新鲜度定量预测模型。结果表明：采用标准正态变量变换与一阶导数结合的预处理方法模型预测效果最好,且绞碎后的虾肉光谱比绞碎前建模效果更好;为满足实际应用需要,对绞碎前的虾肉TVB-N含量预测模型进行分析,其交叉验证误差为3.123,交叉验证相关系数为0.947,用此模型对预测集24 个样品进行预测,预测值与实测值的交叉验证相关系数为0.951 4,在TVB-N含量超过20 mg/100 g（不新鲜）的检测准确率为100%。近红外光谱技术可应用于快速检测小龙虾新鲜度,所建模型具有较好的预测能力。