可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度

该研究的目的是建立可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度的数学模型,评价可见/近红外漫反射光谱无损检测甜柿果实硬度的应用价值。果实硬度采用果皮脆性、果皮强度和果肉平均硬度作为评价指标。在可见/近红外光谱区域(400～2 500 nm),采用改进偏最小二乘法,对比分析了不同导数处理、不同散射及标准化处理的甜柿果实硬度定标模型。结果表明,对于果皮强度和果皮脆性,采用最小偏二乘法、一阶导数处理和标准多元离散校正处理建立的定标模型预测效果较好,RP2分别为0.858和0.862,SEP分别为0.094和0.157,RPD分别为2.47和2.63。对于果肉平均硬度,采用改进偏最小二乘法、一阶导数处理和标准正常化和去散射处理建立的定标模型预测效果较好,RP2为0.82,SEP为0.063,RPD为2.35。因此,可见/近红外漫反射光谱无损检测技术可用于甜柿果实硬度的无损检测。     

可见/近红外漫反射光谱无损检测磨盘柿果实硬度的研究

建立可见/近红外光谱与磨盘柿果实硬度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损检测磨盘柿硬度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的磨盘柿果实硬度定标模型。结果表明,应用偏最小二乘回归算法、一阶导处理和标准正常化和散射处理所建柿果实硬度定标模型的预测性能较优,模型的相关系数(Rc2)为0.7992,均方根误差(RMSEC)为2.0642;用该模型对40个预测样本进行预测,其相关系数(Rp2)为0.8267,预测均方根误差(RMSEP)为2.0223。研究表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿果实硬度的快速无损检测具有可行性。     

可见/近红外漫反射光谱无损检测磨盘柿果实硬度的研究

建立可见/近红外光谱与磨盘柿果实硬度之间的数学模型,评价可见/近红外光谱技术无损检测磨盘柿硬度的应用价值。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),实验对比分析了不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的磨盘柿果实硬度定标模型。结果表明,应用偏最小二乘回归算法、一阶导处理和标准正常化和散射处理所建柿果实硬度定标模型的预测性能较优,模型的相关系数(Rc2)为0.7992,均方根误差(RMSEC)为2.0642;用该模型对40个预测样本进行预测,其相关系数(Rp2)为0.8267,预测均方根误差(RMSEP)为2.0223。研究表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿果实硬度的快速无损检测具有可行性。      

近红外漫反射光谱检测损伤猕猴桃内部品质

研究贮藏期间损伤猕猴桃内部品质与其近红外漫反射光谱之间的关系。利用近红外光谱(12000～4000cm-1)技术和多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)3种校正方法分别对损伤华优猕猴桃在2℃条件下贮藏4周期间的可溶性固形物含量、pH值和硬度进行定量分析;并对比吸光度原始光谱、一阶微分和二阶微分3种不同预处理方法的PLS模型校正结果。结果表明：一阶微分预处理方法时,应用PLS建立的可溶性固形物含量、pH值和硬度校正模型的效果最佳;预测集样品预测值与测量值之间的相关系数分别为0.812、0.703、0.919,预测均方根误差分别为0.749、0.153、1.700。说明应用近红外漫反射技术检测贮藏期间损伤猕猴桃的内部品质是可行的。     

磨盘柿可溶性固形物的可见/近红外漫反射光谱无损检测

研究可见/近红外漫反射光谱技术快速检测磨盘柿可溶性固形物的方法。在可见/近红外光谱区域(570～1848nm),对比分析不同数学建模算法、不同导数处理方法和不同散射及标准化处理的果实可溶性固形物定标模型。结果表明：应用改进偏最小二乘回归算法、一阶导处理和去散射处理所建果实可溶性固形物定标模型的预测性能较优,其定标交互验证相关系数(Rcv)和预测相关系数(Rp2)分别为0.8076和0.8085,定标交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.4546°Brix和0.4482°Brix。这表明,可见/近红外漫反射技术对磨盘柿可溶性固形物的快速无损检测具有可行性。     

基于CWT和GRNN的可见-近红外漫反射光谱检测樱桃糖度的研究

联合使用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)建立用于测定樱桃中糖含量的CWT-GRNN 预测校正模型。利用CWT 提取樱桃样本数据中反映含糖量的关键光谱特征,在CWT 域中选择3 个具有代表性的尺度,并在每个尺度下根据樱桃样本的可见- 近红外光谱的特征将其划分为4 个特征区间,从而构造12 个特征输入到GRNN,GRNN 的光滑因子取为0.0001。CWTGRNN模型对20 个预测样本集中的樱桃含糖量的预测相对误差在2% 以内。结果表明,可见- 近红外光谱技术可以快速、准确和无损地测定樱桃中的含糖量,本研究提出的方法可以用于果蔬产业的品质管理与控制。     

基于可见-近红外漫反射光谱技术的葡萄贮藏期间可溶性固形物定量预测

利用可见-近红外漫反射光谱技术,建立不同品种葡萄贮藏期间可溶性固形物含量定量预测的通用模型。以10 ℃贮藏的玫瑰香葡萄、马奶葡萄、红提葡萄的混合光谱为定标材料,探讨不同化学计量学建模方法、不同光谱预处理方法、间隔点、平滑数以及不同特征波长区间选择对建模效果的影响及模型的品种适用性。结果显示,采用改进偏最小二乘法,16 点平滑,间隔点数16 点,结合二阶导数、去散射的处理方法,在波长范围408～1 092.8 nm内建立的模型效果最优,其交互验证误差和交互验证判定系数R2CV分别为0.308 7、0.980 2。由3 种葡萄混合组成的预测集对模型进行评价,预测标准差0.354、预测判定系数Rp2为0.980 8、验证相对分析误差为6.22、预测残差平方和为7.993。模型对单一品种预测Rp2均达到0.94以上。因此,葡萄果实可溶性固形物含量的近红外预测模型具有可行性,可同时适用于多种葡萄品种。     

基于可见-近红外光谱法无损检测赣南脐橙中总酸含量

目的 基于可见-近红外光谱法建立一种无损测定赣南脐橙总酸含量的技术。方法 利用设计的可见-近红外光谱检测系统检测168个赣南脐橙总酸含量。以给定赣南脐橙的126个样品作为校正集, 42个未知样品作为预测集。本研究以去除首尾处噪声后的400~880 nm范围的光谱波段, 共481个波长点进行研究分析。结合SG (Savitzky-Golay)平滑法、多元散射校正法、变量标准化法、基线校正法4种预处理方法处理原始光谱数据, 通过PLSR数学模型确定最佳预处理模型; 再利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、随机蛙跳算法(random frog, RF)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)和主成分分析法(principal component analysis, PCA) 5种算法对预处理后的数据提取特征变量, 降低维度, 随后分别建立基于特征变量的总酸偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)、主成分回归(principal component regression, PCR)、最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)及多元线性回归(multiple linear regression, MLR)预测模型。结果 通过PLSR数学模型确定SG平滑预处理模型效果为最佳, 基于SG+GA+LS-SVM模型对总酸含量预测效果最佳, 预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)值为0.016, 预测集决定系数(prediction set coefficient of determination, )值为0.9834, 相对分析误差(residual predictive deviation, RPD)值为7.76。结论 基于可见-近红外光谱法实现赣南脐橙中总酸含量的无损检测是可行的, 结合SG+GA+LS-SVM预测模型可以实现赣南脐橙总酸含量的定量检测, 可用于评价赣南脐橙总酸含量。     

基于可见-近红外光谱的生鲜紫薯食味品质快速无损检测

目的建立可见-近红外光谱法快速无损检测生鲜紫薯的熟化黏度和甜度,并对其食味品质进行评价。方法以生鲜紫薯为研究对象,用竞争性自适应加权算法(competitive adaptibe reweighted sampling,CARS)筛选出生鲜紫薯预处理后的光谱数据的特征波长,再用偏最小二乘法(partial least square,regression,PLS)建立了生鲜紫薯熟化峰值扭矩和可溶性糖含量的定量预测模型。另外,选取12个生鲜紫薯根据划分分值区间法对紫薯食味品质进行评价。结果生鲜紫薯峰值扭矩模型预测集的相关系数r为0.9195,均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.0526 Nm;可溶性糖含量模型的预测集的相关系数r为0.9515,RMSEP为0.3100 mg/g。结论基于可见-近红外光谱技术可以对生鲜紫薯食味品质进行初步快速无损评价,为鲜食性紫薯品质评价提供理论参考。     

哈姆林甜橙果实内在品质的可见-近红外光谱无损检测法

采用可见- 近红外漫反射光谱技术,结合偏最小二乘法,以不同时间采摘的哈姆林甜橙果实为样品建立其可溶性固形物、含酸量和VC 的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析。结果表明：原始光谱在400～1000nm 波段的模型预测精度较高。经多元散射校正和5 点移动平均平滑预处理后,果实可溶性固形物含量的PLS 模型最好,校正集样品的相关系数为0.995RMSEC和RMSEP分别为0.026%、0.028%;预测集样品的相关系数为0.992。经多元散射校正和9 点移动平均平滑预处理后,果实含酸量的PLS 模型最好,校正集样品的相关系数为0.997,RMSEC 和RMSEP 分别为0.012%、0.013%;预测集样品的相关系数为0.997。经多元散射校正和9 点移动平均平滑预处理后,果实VC 含量的PLS 模型最好,校正集样品的相关系数为0.998,RMSEC 和RMSEP 分别为0.009%、0.009%;预测集样品的相关系数为0.999。可见由不同时间采摘的果实组成的样品集所建立的数学模型可以提高模型的预测精度,从而提高模型的适用范围。应用可见-近红外漫反射光谱检测哈姆林甜橙果实的内在品质可行。     

近红外漫反射无损检测赣南脐橙中可溶性固形物和总酸

目的:利用近红外漫反射无损检测技术对赣南脐橙可溶性固形物和总酸含量进行相关研究。方法:通过自行设计的NIR光谱系统测定150个赣南脐橙可溶性固形物和总酸。120个赣南脐橙样品用来建模,其余30个用来验证模型的性能。采集完整赣南脐橙的近红外漫反射光谱(350～1800nm),光谱经移动窗口平滑处理、一阶微分和二阶微分预处理后,再分别采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS),建立赣南脐橙可溶性固形物和总酸含量的定量预测数学模型。结果:采用一阶微分结合偏最小二乘法所建模型的预测效果较好,可溶性固形物和总酸含量定量预测数学模型的相关系数分别为0.9263和0.9562,均方根误差分别为0.4102°Brix和0.018%。结论:近红外漫反射光谱作为一种无损的检测方法,可用于评价赣南脐橙的可溶性固形物和总酸含量。     

软枣猕猴桃总黄酮含量测定的方法研究

选用ZrOCl2比色法、NaNO2-Al(NO3)3比色法、AlCl3比色法以及HPLC法测定软枣猕猴桃总黄酮含量,通过对黄酮粗提液和芦丁标准品与不同显色剂反应后进行200～600nm波长扫描,根据扫描结果确定各种反应的适合波长并进行定量分析比较。结果表明,NaNO2-Al(NO3)3比色法与AlCl3比色法不适合软枣猕猴桃总黄酮测定。在284nm波长处,ZrOCl2比色法的线性方程Y=0.0114X-0.0001,R2=0.9991,平均加样回收率为99.4%,RSD=1.61%(n=5)。ZrOCl2比色法是一种快捷、准确的检测方法,适用于软枣猕猴桃总黄酮含量测定。     

Non-Destructive Determination of Fat and Moisture in Whole Atlantic Salmon by Near-Infrared Diffuse Spectroscopy

A near-infrared spectrometer equipped with an interactance optical fiber probe was used to determine the average crude fat and moisture content in the muscle of whole Atlantic salmon (Salmo salar). The fat contents were 8.8—19.2% and moisture 61.0—70.8%, and fish weight range 1.0—5.7 kg. A partial least square regression including 49 salmon resulted in root mean square error of cross validation of 1.12% fat (R = 0.87) and 0.98% moisture (R = 0.86). Results showed that NIR interactance was a suitable non-destructive screening method for fat and moisture content in farmed Atlantic salmon.     

小麦粉质特性的可见/近红外光谱快速测定研究

采用可见/近红外光谱对小麦粉质特性参数进行了快速测定研究。在小麦粉厂收集强、中和弱筋小麦粉样品共180份,采用标准方法测定了其粉质特性参数值,然后在波长570~1 080 nm下采集了样品的光谱。对原始光谱进行多元散射校正及一阶导数处理后,首先在全谱范围内建立了形成时间、稳定时间、吸水率、弱化度4个参数的PLS定量预测模型,以吸水率结果最优,其Rp=0.99,RMSEP=1.02;其次是形成时间和弱化度,其Rp值分别为0.97和0.93,RMSEP值分别为0.48和10.01;稳定时间结果稍差,其Rp=0.80,RMSEP=2.40。然后采用SPA方法分别提取了各粉质特性参数的光谱特征变量,对应建立了MLR模型,所建模型和PLS方法结果接近。表明可见/近红外光谱在小麦粉粉质特性评价中具有可行性,同时也为专用便携仪器的研制及小麦粉品质在线设备的开发提供了初步的理论依据。     

Evaluating Previous Thermal Treatment of Chicken Patties by Visible/Near-Infrared Spectroscopy

Cooking history at the center point in chicken patties was quantified in terms of both time-temperature integrated indices (C and F) and endpoint temperature (T_max). Intact cooked patties were scanned for reflectance and transmittance spectroscopy. Reflectance resulted in better calibrations for the indices of thermal history than did transmittance. Three reflectance wavelength ranges, visible (400 to 700 nm), near-infrared (1100 to 2500 nm), and visible/near-infrared (400 to 2500 nm), were evaluated, and visible/near-infrared yielded the highest accuracy. The best calibration resulted in a standard error of prediction (SEP) of 0.11 log₁₀(min) for log₁₀C, 0.25 log₁₀(min) for log₁₀F, and 2.54°C for T_max on an independent validation sample set.     

Effect of Postharvest Treatments on Amaranthus Betacyanin Degradation Evaluated by Visible/Near-Infrared Spectroscopy

ABSTRACT: A visible/near-infrared spectrophotometric method was developed for betacyanin and moisture content in Amaranthus samples. A standard error of prediction (SEP) of 0.25 mg/g for betacyanins ( r ²= 0.97) and 2.18% for moisture ( r ²= 0.99) was obtained on the validation sample set. Effect of 5 postharvest treatments on betacyanin degradation was assessed. Freeze-drying and -18°C frozen storage gave over 97% pigment retention, compared to natural air (52.8%), solar drying (63.5%), air oven drying (61.9 to 83.1%), and 14°C storage (78.3%). Air-drying gave the lowest degradation rate and longest half-life among the solar and oven-drying treatments for 8 h. Dried samples showed good pigment stability with 28.6 mo half-life at 25°C.     

近红外光谱采集方式与样品形态对带鱼新鲜度检测结果的影响

研究了近红外漫反射和漫透射两种方式以及鱼糜和整鱼两种形态对带鱼新鲜度检测结果的影响。利用积分球漫反射系统采集4000¹0000cm-1范围内的带鱼鱼糜漫反射、漫透射和整鱼漫反射光谱,根据训练集交叉验证均方差（RMSECV）及相关系数r对建模参数进行优化,分别建立了挥发性盐基氮（TVBN）、pH和菌落总数的偏最小二乘（PLS）定量检测模型。根据模型对预测集样品的预测均方差（RMSEP）及其相关系数r以及配对t-检验验证模型的预测能力。结果表明,所建模型对带鱼新鲜度的预测性能均良好。但近红外漫反射与漫透射两种光谱采集方式相比,前者所建模型的预测能力高于后者。采用漫反射光谱时,鱼糜模型的预测能力高于整鱼。因此,检测带鱼新鲜度时宜采用鱼糜的漫反射光谱。      

软枣猕猴桃多糖的分离与纯化及其分子质量的测定

对通过水提醇沉法提取、Sevag法脱蛋白得到的软枣猕猴桃多糖进行分离纯化,利用DEAE-纤维素52离子交换层析对软枣猕猴桃多糖进行初步分离,得到4种软枣猕猴桃多糖组分;利用葡聚糖凝胶对软枣猕猴桃多糖组分进一步分离的最佳条件为葡聚糖凝胶型号为Sephadex G-200、层析柱规格为D1.1cm×100cm、多糖质量浓度为10g/L。以此条件分离,得到含量较高的软枣猕猴桃多糖-Ⅱ纯品。通过Sephadex G-200凝胶柱层析鉴定软枣猕猴桃多糖-Ⅱ是均一的纯多糖,通过紫外光谱鉴定软枣猕猴桃多糖-Ⅱ不含核酸及蛋白。同时测得软枣猕猴桃多糖-Ⅱ的分子质量为83733D。     

局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮

以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角（spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM）进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子（SM）,通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。