近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类的鉴别

为探讨近红外高光谱成像技术对鸡蛋种类判别的可行性,采用近红外高光谱(900~1700 nm)成像技术,以223个鸡蛋样本为研究对象,其中富硒鸡蛋74枚、无公害鸡蛋72枚、普通鸡蛋77枚,富硒鸡蛋和无公害鸡蛋为海兰褐鸡蛋,普通鸡蛋为洋鸡蛋。对比S-G卷积平滑、基线校准(Baseline)、标准正态变量变换(SNV)、标准化(Normalize),优选出S-G卷积平滑光谱预处理方法;连续投影算法(SPA)、无信息变量消除法(UVE)、后向间隔偏最小二乘波段选择法(BiPLS)算法提取的特征波长数分别为8、107和155,分别建立全光谱、SPA、UVE、BiPLS的PLS-DA判别模型,结果显示在4种模型中BiPLS-PLS-DA的识别性能要优于FS-PLS-DA、UVE-PLS-DA和SPA-PLS-DA,其校正集正确识别率为95.24%,预测集识别率为78.18%。近红外高光谱成像技术作为一种快速、高效的种类判别技术对鸡蛋种类的判别具有可行性。     

利用近红外光谱鉴别纸浆种类

南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室刘雪云等人研究了近红外光谱分析与SIMCA模式识别技术相结合鉴别纸浆种类的方法。该方法收集了桉木浆、麦草浆（漂白与未漂白）、棉浆、湿地松浆等4种纸浆共90个样品,抄成不同定量纸样并采集其近红外光谱,其中部分桉木浆添加化学助剂。     

鸡蛋脂肪含量近红外光谱无损检测技术研究

为建立近红外光谱无损检测鸡蛋脂肪含量的方法,在近红外光谱全波段内采集鸡蛋样品的漫反射光谱图,用酸水解法测定鸡蛋样品中的脂肪含量。对采集的光谱进行最小-最大归一化(Min-max Normalization,MMN)、矢量归一化(Vector Normalization,SNV)、平滑、一阶导数(First Derivative,FD)及多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)处理,用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)对鸡蛋脂肪含量建模验证。结果表明,经多元散射校正(MSC)法预处理,偏最小二乘法(PLS)建模以及杠杆校正(Leverage Correction)检验,鸡蛋的脂肪含量与其近红外光谱信号之间存在线性关系,校正集和验证集相关系数R2分别0.947 5,0.906 3,校正均方差RMSEE为0.173 2,预测均方差RMSEP为0.231 4,模型效果最好,可用于鸡蛋中脂肪含量的无损检测。     

基于近红外光谱的鸡蛋产地溯源

为了快速、准确、无损地追溯鸡蛋的不同产地,借助于近红外光谱技术,采用主成分析结合PLS-DA判别模型和簇类独立软模式法(SIMCA)建立了鸡蛋的溯源模型。利用标准正态变量(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)等方法对原始光谱数据进行了预处理,结果表明SG(3点)平滑处理结果最好;利用主成分分析方法对不同地区的鸡蛋进行聚类分析,发现当主成分数为3时,建立的SIMCA溯源效果最好。结果表明,在显著水平0.05时,4个地区(朔州、吕梁、太谷、运城)验证集的识别率均为100%,其中吕梁和运城地区的拒绝率为100%,朔州和太谷地区的拒绝率为98.6%。说明SIMCA模式建立的模型基本能够判别鸡蛋产地。     

鸡蛋蛋黄比例研究综述

蛋黄是鸡蛋的精华部分,蛋黄比例是衡量鸡蛋营养价值的一项重要指标,市场中不同消费群对鸡蛋中蛋黄的含量需求有所不同。掌握蛋黄比例的变化规律及其影响因素对产品质量和市场销售有重要的作用。本文从蛋黄比例的相关概念、研究意义及其影响因素等方面,对蛋黄比例近几年相关研究结果进行了综述,并提出对蛋黄比例研究和育种的思考,为今后相关的研究工作提供参考。     

鸡蛋蛋黄比例研究综述

蛋黄是鸡蛋的精华部分,蛋黄比例是衡量鸡蛋营养价值的一项重要指标,市场中不同消费群对鸡蛋中蛋黄的含量需求有所不同。掌握蛋黄比例的变化规律及其影响因素对产品质量和市场销售有重要的作用。本文从蛋黄比例的相关概念、研究意义及其影响因素等方面,对蛋黄比例近几年相关研究结果进行了总结和概述,并提出对蛋黄比例研究和育种的思考,为今后相关的研究工作提供参考。     

蛋黄营养多 吃鸡蛋不可扔掉蛋黄

现在有许多人吃鸡蛋时会将鸡蛋黄扔掉，因为他们认为，鸡蛋黄中含胆固醇量很高。医学专家今天发出提醒，称鸡蛋黄中含有丰富的营养成分。     

基于SIMCA模型的纸浆种类近红外光谱鉴别

研究了近红外光谱分析与SIMCA模式识别技术相结合鉴别纸浆种类的方法。收集了桉木浆、麦草浆(漂白与未漂白)、棉浆、湿地松浆等4种纸浆共90个样品,抄成不同定量纸样并采集其近红外光谱,其中部分桉木浆添加化学助剂。选择60个样品作为训练集建立SIMCA类模型,剩余30个样品用于模型检验。研究结果表明,建立的模型能完全正确识别各类纸浆,且不受抄纸定量和添加化学助剂因素的影响,为快速无损鉴别纸浆种类提供了一种准确可靠的方法。     

鲜鸡蛋蛋黄酶法提油工艺的研究

采用双酶法从鲜鸡蛋蛋黄中提取蛋黄脂质成分,考察了料液比、酸性蛋白酶A、碱性B的添加量及反应时间、破乳条件对总脂质提取率的影响。优化的工艺条件:料液1∶1.5,蛋白酶A、B添加量均为1.5g/100g(蛋黄),反应时间分别为2h和3h,所得酶解液在pH5、90℃保温15min的破乳条件下分离,总脂质提取率为89.86%(质量分数),甘油三酸酯与磷脂也得到很好分离。     

可见/近红外光谱技术无损检测新鲜鸡蛋蛋白质含量的研究

鸡蛋是一种重要的食品,蛋白质是鸡蛋的主要营养成分。本研究利用可见近红外反射光谱技术无损检测新鲜鸡蛋的蛋白质含量。使用光谱仪获取新鲜鸡蛋在400~1100 nm波段范围内的漫反射光谱;分别使用多元散射校正(MSC)法和一阶导数法(1-D)对反射光谱进行预处理;对反射光谱、MSC处理光谱和1-D光谱,使用逐步回归法判别法选择最优波长组合,建立多元线性回归模型,使用全交叉验证法验证模型。结果表明,可见/近红外反射光谱经过多元散射校正后,确定的10个最优波长(400、403.16、407.9、714.6、715、715.58、970.4、970.75、973和974.45 nm)组合建立模型的校正和验证结果最好:选定模型的校正结果为R=0.92,SEC=0.42%;验证结果为Rcv=0.89,SECV=0.47%。研究表明可见/近红外反射光谱技术可以较好的预测新鲜鸡蛋的蛋白质含量,本研究可为可见近红外光谱技术在鸡蛋营养成分的快速检测提供一定的理论基础。     

二维相关近红外光谱快速鉴别食用植物油种类

由于食用植物油中各种脂肪酸的组成基本相同或相近,仅存在含量分布的差异,因此食用植物油的一维近红外光谱图的峰位、峰形、峰强没有明显区别.利用傅里叶变换近红外光谱( FT - NIR)结合二维相关分析技术,分析鉴别了几种不同种类的食用植物油.对花生油、大豆油、菜籽油、芝麻油、油茶籽油和橄榄油,在温度挠动(50～160℃)状...     

鸡蛋蛋黄的功能及其制品

鸡蛋富含营养价值高的蛋白质，脂质，也是维生素和矿物质的良好来源，特别是其中的蛋白质人体吸收率达99．7％，且必需氨基酸十分丰富。鸡蛋不仅是个营养宝库，而且作为快餐食品，糕点和面包的食品原料，蛋白与蛋黄的热凝笥，蛋白的起泡性，蛋黄的乳化性等特性在食品工业上也得到普遍的应用。     

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.     

欧拉型藏羊肉理化及近红外光谱特性研究

欧拉型藏羊是生长在青藏高原的肉用羊,具有独特的耐高寒低氧属性.本研究对1.0~1.5岁龄的欧拉型藏羊背最长肌的理化特性和近红外光谱特性进行分析,发现其蛋白质和肌内脂肪含量分别高达24.18%和2.05%,剪切力为40.92N,总体品质较好;欧拉型藏羊背最长肌近红外原始光谱在1180、1450nm有吸收峰,一阶求导可以对原始数据进行有效处理,经一阶求导后近红外光谱在1380nm处有明显峰值特征.研究结果表明,欧拉型藏羊肉有良好的食用和加工价值,其特定理化特性导致其出现独特的近红外光谱特性.     

可见/近红外光谱技术无损检测新鲜鸡蛋pH及蛋白质的研究

本文利用可见/近红外光谱技术检测新鲜鸡蛋p H和蛋白质。分别采集新鲜鸡蛋在400~1000 nm和900~1700 nm波长范围的漫反射光谱,使用多元散射矫正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)等光谱预处理技术,选择最佳的预处理方法,使用偏最小二乘法(PLS)建立p H和蛋白质模型并对其进行评价。结果表明,基于900~1700 nm波长范围的光谱获得的p H模型较好,其校正集相关系数为0.948,预测集相关系数为0.855;基于400~1000 nm波长范围的光谱获得的蛋白质模型较好,其校正集相关系数为0.927,预测集相关系数为0.906。研究表明,可见/近红外光谱技术可以较好的预测新鲜鸡蛋的p H和蛋白质,为鸡蛋营养成分的快速无损检测提供新的思路和方法。      

鸡蛋蛋黄中主要蛋白质及蛋黄肽的生物活性研究进展

蛋黄富含蛋白质和脂质,也是维生素和矿物质良好的供给源,其所含的营养成分全面且丰富,是人类重要的营养来源。在对蛋黄相关文献进行统计分析的基础上,综述了蛋黄中主要的蛋白质,介绍了蛋黄源活性肽的功能活性,以期为后续深入的基础研究和功能性保健食品的开发提供参考。     

磷酸盐对鸡蛋蛋黄乳化活性的影响研究

研究了焦磷酸钠(TSP)、三聚磷酸钠(STPP)、磷酸氢二钠(DSP)对蛋黄乳化活性的影响。在单因素实验基础上,应用响应面法优化得到磷酸盐的最佳复合添加量。结果表明,3种磷酸盐均能够改善蛋黄液的乳化活性。其中,焦磷酸钠、三聚磷酸钠对蛋黄乳化活性影响极显著(p0.01),二者的交互作用对蛋黄乳化活性的影响较显著(0.01p0.05)。当焦磷酸钠添加0.7%(w:w)、三聚磷酸钠添加0.45%(w:w)、磷酸氢二钠添加0.26%(w:w)时,蛋黄的乳化活性为0.654,比对照组提高了26.5%。实验结果为以蛋黄为原料的产品开发和改良提供参考。     

运用拉曼近红外光谱融合技术快速鉴定植物油的种类

正我国对植物油消费水平日益提高,因此要求对植物油的质量监管的力度要到位,本文将针对利用拉曼光谱和近红外光谱融合技术对植物油的种类进行快速高效精准的鉴定,并结合分析植物油种类鉴定的SVC模型研究技术,对更好地预测植物油的鉴定模型,严格执行好我国植物油种类鉴定检测标准提供借鉴。样品光谱采集与光谱分析样品光谱采集运用拉曼近红外光谱融合技术快速鉴定植物油时,应首先对植物油进行样品光谱的采集,采集植物油样品的光谱仪是     

基于近红外光谱技术的大米品质分析与种类鉴别

应用近红外光谱(NIRS)技术建立了大米食味品质分析与种类快速鉴别的方法。提取了102份粉碎后大米样品的近红外光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了大米水分、蛋白质和直链淀粉定量分析模型,对模型预测结果的准确性进行了评价。预测模型的内部交叉验证决定系数(R2)分别为:0.992、0.9792和0.9736;内部交叉验证标准差(RMSECV)分别为:0.141、0.201和0.209;模型外部验证决定系数(R2)分别为0.9861、0.912和0.9373;外部验证标准差(RMSEP)分别为0.179、0.206和0.243。通过计算样品的近红外光谱图之间的欧氏距离来反映不同样品间的差异,对不同属性和不同产地的大米进行了定性聚类分析,种类识别准确率达到100%。结果表明,NIRS分析技术可以用于对大米品质和种类的快速无损检测。      

基于可见-近红外光谱及随机森林的鸡蛋产地溯源

为了研究快速无损鉴别鸡蛋产地的可行性,利用可见-近红外光谱技术,采集4种湖北不同产地鸡蛋的透射光谱（500⁹00 nm）,利用中心化、归一化、标准正态变量（SNV）、Savitzky-Golay平滑滤波（SG）和多元散射校正（MSC）、直接正交信号校正（Direct Orthogonal Signal Correction,DOSC）算法对光谱数据进行预处理,采用t分布式随机邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE）、主成分分析（PCA）方法对预处理后的数据降维,并将降维后的数据分别输入极限学习机（extreme learning machine,ELM）和随机森林（random forest,RF）,建立鸡蛋产地溯源模型。比较两种方法建立的模型,发现运用DOSC预处理及t-SNE提取的光谱特征信息建立的RF模型鉴别效果最好,训练集和预测集的鉴别正确率分别为100%和98.33%。研究结果表明基于可见-近红外光谱技术对鸡蛋产地溯源是可行的,为进一步研究与开发鸡蛋产地溯源便携式仪器提供技术支持。