基于MATLAB软件的苹果内部品质系统化无损检测

研究将近红外设备与MATLAB软件链接,实现苹果糖度及可滴定酸度的近红外光谱扫描、数据处理、模型建立、含量预测及模型评价等在线无损检测水果内部品质的一体化。以市售陕西红富士苹果为材料,通过近红外文件格式转换、近红外光谱预处理、偏最小二乘法(PLS)回归分析、预测模型的建立、结果预测及模型精度检验等工作编写和调试基于MATLAB语言的模块化程序,经主程序调用建立苹果糖度及可滴定酸度的定量预测模型。结果表明:本实验所建预测模型糖度及可滴定酸度预测值和真实值之间的相关系数R分别为0.9528,0.8786;标准校正误差(SEC)分别为0.4788,0.0215;标准预测误差(SEP)分别为0.3170,0.0128;标准偏差(SD)分别为1.4111,0.0390,模型具有较高的预测精度。因此,将近红外设备与MATLAB软件链接,实现苹果糖度及可滴定酸度在线无损检测的一体化具有可行性且模型检测精度较高,对开发水果内部品质评价及在线分级软件具有重要意义。     

近红外光谱仪在浓酱兼香型白酒酒醅检测中的应用研究

选用浓酱兼香型白云边酒酿造生产过程中的酒醅作为样品集,采用近红外光谱方法与对应的手工检测值匹配后形成数据集,通过主成分分析,基于最小二乘法建立酒醅数据分析模型。经定标验证证明模型测得的酒醅水分、酸度、还原糖和淀粉值与实际值拟合良好,各相关系数RSQ和经系统偏差修正后的预测偏差SEP(C)分别为0.935、0.916、0.940、0.981和0.306、0.070、0.092、0.212。经盲样检测,表明构建的模型有良好的预测能力且稳定性较高,能够应用于酿造中大批量酒醅的快速检测。     

南果梨糖、酸度近红外光谱无损检测模型建立定标参数的确定

本实验利用Purespect型近红外光谱仪获得南果梨样品的光谱数据,采用不同的化学测定方法测定样品中糖、酸含量,分别以可溶性固形物含量(SSC)、还原糖含量(RSC)、总酸度含量(TA)和有效酸度(pH)为定标参数建立四项指标近红外定标模型,并分析比较4个模型的Rc、Rp、RMSEC、RMSEP及预测集样品的残差c.结果表明:对于糖度指标而言,SSC模型的Rc、Rp值高于RSC模型,且残差e分布较RSC的均匀,SSC是南果梨糖度近红外光谱无损检测定标模型建立适宜的定标参数;对于酸度指标而言,pH模型的Rc值高于TA模型,两个酸度模型的Rp均大于0.9,且二者之间无明显差异,TA模型的残差e分布优于pH模型,考虑到实际应用效果,确定酸度定标模型采用TA作为定标参数.     

基于可见-近红外光谱技术对市售紫薯粉的品质评价

目的建立可见-近红外光谱法结合偏最小二乘回归法对市售紫薯粉的品质进行评价。方法以市售紫薯粉为研究对象,对其原始光谱进行S-G 9点卷积平滑(savitzky-golay smoothing,S-G)、标准正态变量变换(standard normal variable transform,SNV)预处理,建立碘蓝值、花青素以及水分含量的偏最小二乘模型。结果花青素模型校正集和预测集的相关系数分别为0.9750和0.9461,均方根误差分别为0.1052 mg/g和0.1918 mg/g;碘蓝值模型校正集和预测集的相关系数分别为0.9687和0.9673,均方根误差分别为7.0256和7.1848;水分含量校正集和预测集的相关系数分别为0.9397和0.9219,均方根误差分别为0.5589%和0.5965%。结论基于可见-近红外光谱技术可以实现对市售紫薯粉的花青素、碘蓝值以及水分含量的快速无损检测,对市售紫薯粉的品质评价提供理论参考。     

近红外光谱法测定混合汁中还原糖含量

采用近红外光谱法测定混合汁中还原糖含量 ,获得良好效果 ,所建模型标准误差小而决定系数高。定标决定系数 R2 、交互定标标准误差 (SECV)、交互定标决定系数 (1-VR)分别为 0 .95 1,0 .0 74 ,0 .85 0 ,具有较好的相关性。用 5 2个随机混合汁样品检验该模型 ,近红外法预测结果与传统滴定法测定结果的检验工作标准误差 (SEP(C) )为 0 .0 75 ,检验决定系数 RSQ为 0 .85 0 ,证明测定所建近红外法定标模型具有较好的稳定性。     

陕西生鲜羊奶及其加工羊奶粉品质调研分析及相关性研究

为调查陕西省生鲜羊奶及羊奶粉品质随月份的变化规律,明确生鲜羊奶和羊奶粉品质之间的相关关系,该研究以2020年4月至11月某乳品企业在陕西不同地区的奶站收购的生鲜羊奶及其加工羊奶粉为试验样品,对其感官、理化和安全指标进行分析.结果表明,生鲜羊奶和羊奶粉在感官指标方面均符合国家标准要求;在理化指标方面,生鲜羊奶脂肪含量为3...     

小麦脂肪酸值的近红外光谱快速测定研究

采用近红外光谱(NIRS)分析技术和化学计量方法建立小麦脂肪酸值的近红外分析模型,并对模型进行预测准确性评价。结果表明:所建立模型的定标相关系数(RSQ)为0.9026,交叉验证相关系数(1-VR)为0.6278,定标标准偏差(SEC)为3.8735,交叉验证标准偏差(SECV)为7.0908。外部验证的相关系数(r)为0.948,外部验证标准偏差(SEP)为3.8709。标准方法与NIRS测定方法测定的小麦脂肪酸值含量之间的t检验值为1.345,显示两种方法测定结果无显著性差异(P<0.05),预测值与实测值的平均绝对偏差为0.25,说明所建立的稻谷脂肪酸值的NIRS数学模型预测准确性较好,可用于小麦脂肪酸值的快速预测。     

大曲水分、酸度和淀粉指标定量分析模型的建立研究

为了快速检测西凤酒大曲水分、酸度以及淀粉含量指标,使分析结果及时反馈到生产车间,为车间生产提供数据参考。采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS)处理大曲样品近红外图谱,分别建立了西凤酒大曲水分、酸度以及淀粉指标的定量分析模型。结果表明,各模型的线性关系整体较好,且模型参数RMSEC和RMSECV值较小,说明模型的质量较好;另取验证样品对模型预测能力进行验证,通过与常规分析方法检测结果进行比较,各模型预测的平均相对误差均小于3.0%,说明模型具有较好的预测能力,可用于日常生产分析检测。     

基于近红外光谱的玉米脂肪酸值快速测定研究

近红外光谱技术可以实现玉米中脂肪酸值的快速无损分析,运用修正偏最小二乘法建立玉米脂肪酸值测定定标模型,其中1-VR 值为0.929,RSQ值为0.947,SEC 值为5.252,SEP值为3.362。T 检验结果显示标准方法测定值与NIRS方法预测值无显著性差异,表明玉米脂肪酸值NIRS 数学模型具有较好的预测准确性。      

苹果中糖酸度的CCD近红外光谱分析

应用自行搭建的CCD近红外光谱系统检测苹果的糖酸度。通过Y型光纤采集120个红富士苹果的漫反射光谱,采用偏最小二乘回归(PLSR)建立苹果糖度、酸度的定量预测模型。针对CCD光谱噪声较大的特点,采用S-G平滑、一阶导数、二阶导数对光谱进行预处理。结果表明,S-G平滑后所建模型的效果最好,糖度、酸度的相关系数(r)分别为0.9240、0.8151,标准校正误差(SEC)分别为0.9254、0.0120,标准预测误差(SEP)分别为0.9407、0.0204。本研究说明应用CCD近红外光谱仪,在630～1030nm波段实现对苹果糖度、酸度的无损检测具有可行性。     

The mineral composition (Ca,P, Mg,K, Na) in cheeses (cow’s,ewe’s and goat’s) with different ripening times using near infrared spectroscopy with a fibre-optic probe

The results of this work show that it is possible to rapidly quantify calcium, phosphorus, magnesium, potassium and sodium in unknown cheeses elaborated with percentages (0–100%) of milk from different species (cow, ewe, goat) by direct application of the fibre-optic probe on the sample without previous destruction or treatment of the sample. Of the total number of samples, 170 were used to develop the calibration models using the Modified Partial Least Squares (MPLS) regression method and 57 samples were used for external validation. The multiple correlation coefficients (RSQ) and prediction corrected standard errors (SEP (C)) obtained for calcium (0.74, 0.64), phosphorus (0.69, 0.29), potassium (0.86, 0.13), and sodium (0.92, 0.71) in g/kg respectively and magnesium (0.72, 30.9) in ppm, indicated that the models developed allow the determination of Ca, P, K, Na and Mg in unknown samples of cheeses of varying compositions up to 6 months of ripening.     

非线性化学指纹图谱法检测羊奶粉中掺杂的糊精

采用"硫酸-丙二酸-溴酸钠-溴化钠-硫酸铈铵"为振荡体系,利用非线性化学指纹图谱法测定羊奶粉中掺杂的糊精含量。先向羊奶粉中掺入不同量的糊精,配成掺杂糊精的羊奶粉标样,每份羊奶粉标样的总量为0.7 g。通过非线性化学指纹图谱法对羊奶粉标样进行测定,运用最小二乘法,拟合出其诱导时间相对于羊奶粉中掺杂糊精含量之间的一元线性关系,可求出羊奶粉中掺杂的糊精含量。实验表明该方法可以达到以下指标:当羊奶粉中掺杂的糊精含量在0~30%范围内时,糊精含量与诱导时间值线性关系良好,相关系数R2为0.9991~0.9998,回收率为94.00%~108.75%,RSD为0.31%~1.96%,检测范围为0~0.30 g/g,检出限为8~9.3 mg/g。方法准确度高,操作简单,是一种切实可行的测定羊奶粉中掺杂糊精的方法,也可作为复杂样本中其它成分定量分析借鉴的方法。     

希腊式酸羊奶的研制

以新鲜羊奶为主要原料,添加羊乳清粉,研究了希腊式酸羊奶的工艺条件。 通过单因素试验和正交试验,以感官评分及酸度 为评价指标,确定希腊式酸羊奶的最佳发酵工艺条件。 结果表明,希腊式酸羊奶的最佳发酵工艺条件为羊乳清粉添加量1.0%,接种 量6%,发酵温度42 ℃,发酵时间8 h。 在此最佳条件下,感官评分达到87分,酸度为97 °T。 希腊式酸羊奶质地均匀,口感细腻浓郁,酸甜 适中,发酵乳香味明显,羊膻味不明显,其理化及微生物指标均符合相关国家标准。     

不同基料的婴幼儿配方奶粉蛋白质营养评价

目的:旨在评价不同基料的婴幼儿配方奶粉蛋白质营养差异。方法:通过邻苯二醛(OPA)-9-芴甲基氯甲酸甲酯(FMOC)在线柱前衍生利用高效液相色谱方法测定氨基酸组成及含量,以WHO/FAO推荐的氨基酸理想模式为基准,选择氨基酸评分(AAS)、氨基酸比值(RC)、氨基酸比值系数分(SRC)、必需氨基酸指数(EAAI)及灰色关联度法5项指标,通过加权评分法对市售不同品牌的婴幼儿配方牛、羊奶粉进行综合评价。结果表明:加权评分及各分项指标比较显示,母乳均为最优,其必需氨基酸组成与理想模式吻合度最佳,蛋白质质量最好,利用率最高,即表明母乳是婴幼儿的最佳营养来源,同时也表明该综合评价方法可信;采集的各配方奶粉样品第一限制性氨基酸均为蛋氨酸+胱氨酸,所有样品必需氨基酸指数均在90以上,均属于优质蛋白源;所有样品中,综合得分最高的为配方羊奶粉样品C为74.78,配方牛、羊奶粉和理想氨基酸模式均存在一定差距,羊奶粉较优,整体营养评价:母乳>配方羊奶粉>配方牛奶粉。     

基于BP神经网络的电子鼻羊奶贮藏时间的预测

利用电子鼻PEN3系统判定室温和冷藏条件下羊奶的贮藏时间。通过电子鼻系统采集羊奶室温贮藏及冷藏期间挥发性成分的响应值,并采用PCA(主成分分析法)、LDA(线性判别分析法)和LM算法优化的BP神经网络(LM-BP)、遗传算法优化的神经网络(GANN)、4层BP神经网络进行模式识别。结果表明PCA和LDA均可区分室温贮藏及冷藏1～6d的生鲜羊奶,LDA方法还可以明显体现出羊奶贮藏期间挥发性成分的变化趋势,并且与羊奶酸度的变化有很好的一致性。采用LM-BP神经网络、GANN神经网络和4层神经网络均能较好地预测不同贮藏时间的羊奶,其中4层神经网络的预测正确率高于LM-BP神经网络和GANN神经网络。     

奶茶粉脂肪酸指纹特征及真实性判别模型建立

目的 评价以脂肪酸(fatty acid, FAs)指纹建立奶茶粉真实性判别模型的可行性。方法 采集生牛乳喷雾干燥(湿法)和植脂末、乳粉、炼乳粉粉末原料混合制备(干法)奶茶粉138种产品,并采集植脂末、奶油粉和奶粉为参照样品,气相色谱法检测FAs,进行差异性比较,并进行正交偏最小二乘判别分析(orthogonalpartial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)和层聚类分析(hierarchical cluster analysis,HCA),观察各种类奶茶粉样品聚类特征,评价模式相似度。构建奶茶粉掺植脂末OPLS-DA和偏最小二乘(partial least square, PLS)预测模型。结果 生牛乳湿法制备的奶茶粉与其他3种干法制备的奶茶粉FAs指纹显著不同,与奶粉有同质性,两者模式相似度为94.9%; 3种干法制备的奶茶粉与植脂末、奶油粉存在同质性,可归入同一个大类,模式相似度为27.2%。OPLS-DA和PLS模型有良好的预测能力,可以区分0%植脂末(奶粉)与添加12.5%植脂末的人工奶茶粉样品。3种市售干法制备奶茶粉...     

基于电子舌的掺假羊奶快速定量预测模型

为实现对掺假羊奶的快速、客观辨别,模仿人体味觉感知机理研制了一套便携式电子舌检测系统,并建立了一种能够快速鉴别掺假羊奶的新方法。系统检测时,首先对样本溶液进行大幅脉冲扫描,用以获取掺假羊奶的"指纹"信息,然后利用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)对"指纹"数据中的特征信息进行提取,最后在此基础上,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对不同掺假比例的羊奶进行定性辨别。采用粒子群优化极限学习机(Particle swarm optimization extreme learning machine,PSO-ELM)对不同掺假比例的羊奶进行了定量预测。通过试验数据得出,PCA对6种不同掺假比例的羊奶区分达到100%,区分效果好。PSO-ELM羊奶纯度预测模型拟合曲线非常接近实测值曲线,因此采用PSO-ELM方法建立掺假羊奶纯度定量预测模型具有较高的预测精度。     

近红外光谱分析技术测定芝麻水分含量的研究

建立了基于FOSS近红外谷物分析仪快速测定芝麻水分含量的模型,探讨了光学处理和数学处理等因素对模型的影响进行,并对模型进行了内部验证和外部检验.实验结果表明最佳的建模参数为:光学处理采用标准正常化处理(SNV only),数学处理技术采用"2,4,4,1".得到的定标方程的定标标准偏差(SEC)为0.0430,定标相关...     

山羊乳与牛乳配方乳粉的致敏性比较

山羊乳是一类营养丰富且易于消化的乳品,因其营养成分与牛乳相近而受到广泛关注。本研究通过蛋白质潜在致敏性树状评估策略（生物信息学、消化稳定性、血清学研究、动物模型）对山羊乳配方乳粉的致敏性进行评价,并研究山羊乳配方乳粉与牛乳过敏患者血清中免疫球蛋白（immunoglobulin,Ig）E之间存在的交叉反应性。结果表明,山羊乳配方乳粉的167 种蛋白质中,β-乳球蛋白和α-乳清蛋白含量显著低于牛乳配方乳粉（P＜0.05）,山羊乳配方乳粉在模拟胃液中更易消化,且与过敏患者血清的结合能力弱于牛乳配方乳粉,动物模型结果表明山羊乳配方乳粉致敏小鼠体温下降幅度、临床过敏症状评分、血清中特异性IgE和IgG1抗体水平、血浆中组胺水平、血管渗透性及组织炎症程度等均显著低于牛乳配方乳粉组致敏小鼠（P＜0.05）,交叉反应性结果表明山羊乳配方乳粉能与牛乳过敏患者血清结合,但结合能力明显低于牛乳配方乳粉。结论：与牛乳配方乳粉相比,山羊乳配方乳粉的致敏性较弱,可作为牛乳的替代品,降低牛乳过敏性疾病的发病风险。