基于近红外光谱技术的花生酸败特性检测研究

酸价、过氧化值是衡量花生贮藏过程中氧化酸败的重要指标,基于近红外光谱分析技术,结合化学计量分析,利用偏最小二乘法建立花生酸价、过氧化值的近红外预测模型,并对平滑、导数、多元散射校正、归一化等多种预处理方法对建模准确性的影响进行比较.结果表明:对原始光谱数据采用一阶微分处理的方法建立的模型其预测效果最佳,酸价模型的主成分维数为10,决定系数为0.955,均方根误差为0.080;过氧化值模型的主成分维数10,决定系数为0.940,均方根误差为0.459.研究表明,近红外光谱分析技术可用于花生酸价、过氧化值的快速无损检测.     

利用近红外光谱分析技术快速测定高良姜中水分含量

结合化学计量学技术构建高良姜中水分含量NIRS分析模型,可应用于高良姜中水分含量的快速测定。方法:用减压干燥法测定106批样品中水分的含量,采集并用多元散射校正法、二阶导数法、Savitzky-Golay卷积平滑法预处理近红外光谱,结合偏最小二乘法建立高良姜药材中水分含量的定量模型,对所建模型进行了内部交叉验证和23批验证集样品的外部预测验证,并对模型进行了重复性考察。结果:所建立的高良姜药材中水分含量的近红外光谱定量分析模型,内部交叉验证决定系数达到0.9864,校正均方差为0.134,预测均方差为0.145,内部交叉验证均方差为0.311,交叉检验和外部检验RPD均大于3。结论:该模型稳定,准确可靠,可应用于高良姜中水分含量的测定。     

傅立叶变换近红外光谱法快速检测锅盔中水分含量

应用傅立叶变换近红外光谱技术,建立锅盔水分含量分析模型.测定61份锅盔的近红外光谱,经一阶导数+MSC预处理以滤去噪声,在7 501.9～4 597.6 cm-1谱段范围内,选择维数10,利用偏最小二乘法建立近红外光谱与国标参考方法测得的水分含量之间的相关模型.最终得到水分定量校正模型决定系数(R2)为99.03％,内部交叉验证均方差(RMSECV)为0.409％.用该模型对19个未知锅盔样品进行外部验证,其水分外部验证决定系数(R2)为97.99％,预测标准偏差(RMSEP)为0.341％.结果表明,近红外定量分析技术有较高的准确度,能满足锅盔水分的快速检测精度要求.     

蜂蜜中还原糖组分的近红外光谱应用研究

为探索快速测定还原糖含量的方法,提出了用傅立叶变换近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱与蜂蜜还原糖含量的数学模型并进行预测。通过光谱扫描还原糖含量在61.3%～75.22%范围的蜂蜜样本,选择11992.1～7494.6cm-1波数范围、二阶导数、及10个因子数进行光谱预处理,偏最小二乘法(PLS)交叉验证。结果表明,模型的校正决定系数(Rcal)、校正均方差(RMSEE)、交叉验证决定系数(RCV)、交叉验证均方差(RMSECV)分别为99.71%、0.27%、98.44%、0.45%。用该模型对验证集样本进行预测并统计分析,表明预测值与测定值无显著差异。因此,用该方法快速准确定量分析大批蜂蜜中的还原糖含量具有重要意义。     

近红外光谱结合偏最小二乘法快速检测米糠油过氧化值和酸价

研究旨在建立近红外光谱法快速测定米糠油中过氧化值和酸价的方法。以化学滴定法测定米糠油中过氧化值和酸价为参比方法,采用近红外分析技术结合偏最小二乘法,建立了米糠油中过氧化值和酸价的近红外定量分析模型。过氧化值和酸价定量分析模型的决定系数分别为99.11%和99.72%,预测标准差分别为0.436 7%和0.044 78%,交叉验证标准差分别为0.452 2%和0.046 69%。利用78个验证集样品对定标模型进行外部独立验证,过氧化值及酸价的绝对误差分别在–0.78%～0.82%和–0.142%～0.139%之间,相对误差分别在–13.21%～14.44%和–14.85%～12.46%之间。表明所建立的定量分析模型及方法可对米糠油中过氧化值和酸价进行简便、快速测定。     

大豆中异黄酮含量的测定及其近红外分析

以100份中国核心大豆种质资源为材料,建立高效液相色谱法(HPLC)测定大豆中异黄酮5组分和总异黄酮。扫描大豆的近红外光谱,以傅里叶近红外光谱法(FT-NIRS)与HPLC技术相结合,采用偏最小二乘(PLS)回归和交叉验证法,探讨利用FT-NIRS技术预测异黄酮含量的可行性。总异黄酮近红外预测模型的内部交叉验证其校正决定系数(R2)和交叉检验均方误差(RMSECV)分别为0.8763和0.515,外部验证其校正决定系数(R2)和预测均方误差(RMSEP)则分别是0.9492和0.599。结果表明,利用FT-NIRS预测大豆中总异黄酮含量是可行的,但是各异黄酮组分的近红外模型不能达到准确预测要求。大豆异黄酮近红外模型的建立对今后大豆的异黄酮选育工作可以提供帮助。     

近红外光谱法测定金华火腿生产过程中的品质参数

以金华火腿为研究对象,采用傅里叶近红外光谱分析技术检测火腿生产过程中的品质参数.火腿样品经万能机粉碎,在AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪上扫描,获得其近红外光谱.参照国标法测定对应样本的过氧化值和水分含量,用Norris导数平滑滤波及一阶导数对光谱预处理,建立火腿过氧化值和水分含量的偏最小二秉(PLS)回归模型.其中过氧化值模型中样品预测值与实测值的相关系数r2=0.99091,预测均方差(RMSEP)0.436,平均相对标准偏差0.34％,与化学测定值无显著差异.水分含量模型中样品的预测值与实测值的相关系数r2= 0.93537,RMSEP为0.0184.本实验结果表明近红外光谱技术可快速检测金华火腿生产过程中的品质参数.     

基于近红外光谱的橄榄油理化指标快速检测模型研究

为实现橄榄油理化指标的快速检测,在选择最优波段和光谱数据处理方法的基础上,利用近红外光谱结合偏最小二乘分析(Partial Least Squares,PLS)分别建立橄榄油酸价、过氧化值、ΔK值的定量分析模型。结果表明:酸价、过氧化值、ΔK值定量模型的校正相关系数分别为:0.9945、0.9939、0.9923,预测相关系数分别为:0.9965、0.9910、0.9902。盲样验证相关系数接近于1,R~2均大于0.99,说明近红外定量模型有较好的预测能力。对样本预测值与真实值做配对方差t检验,结果表明光谱法与标准中的方法无显著差异。因此,基于近红外光谱定量模型,可实现对橄榄油理化值的快速、准确检测。     

基于多数据融合技术的腊肉品质分级方法

针对近年来备受关注的腊肉酸价和过氧化值超标、褪色、出油、发黏等品质问题,提出一种快速、准确、 实用的检测技术。首先利用自组织特征映射网,对生化实验测得的酸价、过氧化值以及微生物菌落总数数据,在相 关国家标准的基础上将样品腊肉的品质等级划分为4 级：放心食用、可食用、不推荐食用和不可食用。在此基础上 采用近红外光谱技术对腊肉的酸价与过氧化值进行检测,用遗传算法优选后的波长建模所得预测均方根误差分别是 用优选前建模的41%、57%,所用波长数约为整个波段波长数的1/3。采用显微图像技术获得腊肉的菌斑信息,极大 的改善了传统细菌总数检验方法操作复杂、主观性强、耗时长等问题。最后采用支持向量机对近红外光谱数据和显 微图像数据进行多数据融合,建立腊肉可食用等级快速判别模型。     

甘薯蛋白质含量近红外反射光谱分析模型应用研究

以71份薯叶和170份薯块根样品为材料,应用近红外光谱技术(NIRS)和偏最小二阶乘法(PLs),建立甘薯蛋白质含量近红外反射光谱分析数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价.结果显示.甘薯叶和块根的蛋白质含量的近红外光谱预测模型校正决定系数(R2cal)分别为O.996和0.993,校正均方差(RMSEE)分别为O.255和O.126,内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.984和O.986,均方差(RMSECV)分别为0.448和O.178.模型对样品NIR的预测值与其相应的化学值有较好的相关性,此模型可用来预测甘薯蛋白含量.在甘薯优质育种和品质分析中具有广泛的应用价值.     

烟草水溶性糖近红外定量模型中光谱范围选择方法的研究

运用四种不同的光谱范围选择方法来建立烟草中水溶性糖的近红外定量模型, 发现模型的交互验证系数、交互验证均方差和预测均方差有明显的差异。通过对烟草中水溶性糖的分子结构分析, 结合傅里叶变换近红外漫反射光谱的特性, 初步确定烟草水溶性糖近红外定量模型的建模光谱范围, 以交互验证系数和交互验证均方差为评价指标进一步优化光谱范围, 可以得到烟草水溶性糖在近红外定量模型中的最佳光谱范围为3850~5010 cm-1、5720~7010 cm-1和7760~7980 cm-1, 总糖和还原糖定量模型的交互验证系数、交互验证均方差和预测均方差分别为0.989、0.787、0.565和0.982、0.801、0.693。      

腊肉加工过程中脂质分解及氧化的研究

脂质对腊肉的独特风味有贡献,本研究主要调查了腊肉加工过程中脂肪分解和氧化的情况,结果表明:腊肉加工过程中酸价一直保持上升的趋势;过氧化值基本呈上升趋势,过氧化物不断积累,腌制后期24~43h和烘烤后期75~81h过氧化值有明显减少趋势,过氧化物分解为小分子的物质; TBA值除了在烘烤后期75~81h有明显下降,其它加工时期均呈上升趋势;羰基价除了在烘烤后期75~81h有明显下降,其它加工时期羰基价呈上升趋势。说明腊肉加工过程中脂肪发生了分解和氧化,有利于风味的形成。     

Evaluation of the quality of deep frying oils with Fourier transform near-infrared and mid-infrared spectroscopy

Deep frying oils are subjected to high temperature and prolonged heating that may lead to a series of quality and safety problems for fried foods. This study evaluated the quality of deep frying oils collected from a local college canteen (n = 132) with Fourier transform mid-infrared (FT-IR) and Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectroscopy. Partial least squares (PLS) regression was used to correlate spectral data with free fatty acids (FFA) and peroxide (PO) values of frying oils. The coefficient of determination (R(2)), standard error of prediction (SEP), and the RPD (ratio of the standard deviation of data set to the SEP) were used as indicators for the predictability of the PLS models. The FT-IR and FT-NIR methods exhibited similar predictability for the FFA values (FT-IR: R(2) = 0.954, SEP = 0.14, RPD = 4.48; FT-NIR: R(2) = 0.948, SEP = 0.14, RPD = 4.38). Although the predictability of the FT-IR method for the PO values was not as satisfactory as that of the FT-NIR method (FT-IR: R(2) = 0.893, SEP = 6.17, RPD = 2.93; FT-NIR: R(2) = 0.953, SEP = 4.15, RPD = 4.36), both FT-IR and FT-NIR methods could be used as simple and rapid approaches to determining the quality of deep frying oils.     

白酒基酒中醛类物质的傅里叶变换近红外光谱检测

乙醛和乙缩醛对白酒的香气起均衡协调的作用,对白酒的风格和品质有重大影响。本实验研究白酒基酒中乙醛、乙缩醛的快速检测方法,经过分析白酒基酒样品的近红外光谱图,并对其进行不同的预处理。结果表明：白酒基酒中的乙醛、乙缩醛对傅里叶变换近红外光谱有特异吸收,最佳预处理方法与最优波段分别为：一阶导数＋矢量归一化、一阶导数＋多元散射校正预处理光谱,谱区选择7 501.7～7 102.0 cm－1和6 101.7～5 446.0 cm－1（乙醛）、6 101.7～5 449.8 cm－1（乙缩醛）。乙醛和乙缩醛校正集样品的化学值与近红外的预测值的决定系数（R2）分别为0.963 4、0.942 9;校正标准偏差分别为0.50、0.83 mg/100 mL;进一步对乙醛、乙缩醛的模型进行验证和评价,乙醛和乙缩醛模型验证集的决定系数（R2）分别为0.975 0、0.918 6,预测标准偏差分别为0.80、1.0 mg/100 mL。结果表明乙醛和乙缩醛的快速检测模型效果很好,精密度较高、稳定性良好,能满足白酒生产中乙醛和乙缩醛的快速检测要求。     

近红外光谱变量选择及其在苹果可溶性固形物含量无损速测中的应用

目的采用近红外光谱技术,筛选有效变量对苹果可溶性固形物含量进行无损快速检测。方法以改进无变量信息消除算法为变量筛选方法,采用多元线性回归算法建立校正模型,采用外部盲样对模型进行预测准确度评价。结果基于改进无信息变量消除算法,筛选1391、1435、1521、1589nm4个关键波长作为变量,其所建校正模型的测定系数为0.6823,校正误差均方根为1.06,交互验证测定系数为0.6780,交互验证误差均方根为1.06。外部验证测定系数为0.6585,预测误差均方根为1.07。经F检验,预测模型的预测值与测定值之间具有显著相关性。结论该方法基本能够满足苹果可溶性固形物含量无损快速检测的需求,并可为水果可溶性固形物含量无损快速检测仪器的研制提供一定的技术参考。     

传统腊肉低温熏烤过程中脂质氧化及物理化学、感官品质指标的变化

以重庆传统腊肉为对象,分析测定其低温熏烤加工过程中水分、酸价、过氧化值(POV)、苯并(α)芘、亚硝酸盐含量等理化指标,研究其质构特性和感官指标变化规律。结果表明：长时间低温熏烤的重庆腊肉成品水分含量较低、硬度较大,具有良好的色泽和风味;成品的酸价和过氧化值分别为3.02mg /g 脂肪、0.0273g/100g 脂肪,亚硝酸盐和苯并(α)芘含量分别为7.23mg/kg 和4.6μg/kg,均符合国家标准。长时间低温熏烤的重庆传统腊肉具有较高的食品安全性,熏烤加工的时间也有望减少到20d。     

白酒基酒中典型醇的近红外预测模型构建

采用气相色谱法测定白酒基酒中的正丙醇、正丁醇、正戊醇和异戊醇的含量作为建立近红外预测模型的化学值,将近红外光谱图结合偏最小二乘法和内部交互验证法建立基酒中典型醇的快速检测模型,并进一步优化模型。确定了最优光谱预处理方法和最佳谱区,正丙醇、正丁醇、正戊醇和异戊醇的校正集样品的真实值与近红外预测值的决定系数（R2）分别为0.952、0.981、0.963和0.981,内部交互验证均方根误差分别为0.27、0.49、0.101?mg/100?mL和0.67?mg/100?mL;验证集的决定系数（R2）分别为0.947、0.980、0.928和0.952,预测均方根误差分别为0.40、0.81、0.49?mg/100?mL和1.35?mg/100?mL。结果表明建立的典型醇近红外快速检测模型的准确度、稳定性及预测性能均呈现良好,为白酒基酒的醇类物质品质分析方法研究提供了新的思路。     

Multivariate determination of free fatty acids and moisture in fish oils by partial least-squares regression and near-infrared spectroscopy

The oxidative and hydrolytic degradation of lipids in fish oil was monitored using partial least-squares (PLS) regression and near-infrared reflectance (NIR) spectroscopy. One hundred and sixty (n=160) fish oil samples from a fishmeal factory were scanned in transflectance by an NIR monochromator instrument (1100–2500 nm). Calibration models were performed for free fatty acids (FFA), moisture (M), peroxide value (PV) and anisidine value (AV). Coefficients of determination in calibration (R²) and standard errors of cross validation (SECV) were 0.96 (SECV: 0.59) and 0.94 (SECV: 0.03) for FFA and M in g/kg, respectively. The accuracy of the NIR calibration models were tested using a validation set, yielding coefficients of correlation (r) and standard errors of prediction (SEP) of 0.98 (SEP: 0.50) and 0.80 (SEP: 0.05) for FFA and M in g/kg, respectively. Poor accuracy (R²<0.80) was obtained for the NIR calibration models developed for PV and AV. The paper demonstrates that fish oil hydrolytic degradation of lipids, which seriously affect oil use and storage under industrial conditions, can be successfully monitored using PLS regression and NIR spectroscopy by the fishmeal industry.     

改进型城口腊肉贮藏过程中的品质变化及货架期预测

以改进型城口腊肉为研究对象,研究在不同贮藏温度条件下其感官品质、菌落总数、酸价(acid value,AV)、过氧化值(peroxide value,POV)和硫代巴比妥酸反应物(thiobarbituric acid reactive substances,TBARS)值的变化及其相关性,以探讨改进型城口腊肉在贮藏过程中的品质变化并预测其货架期。结果表明:不同贮藏温度下腊肉的感官品质随贮藏时间的延长而逐渐降低;菌落总数、AV、POV及TBARS值均随着时间的延长而逐渐上升,且上升速率为35℃30℃25℃;通过分析不同贮藏温度下腊肉的感官评分及各理化指标之间的Pearson相关系数选出POV为货架期预测模型的关键因子;通过POV的动力学方程计算出腊肉在12、25、37℃条件下的理论货架期分别为459、93、24 d,且货架期理论值与实测值能较好符合。