[发明专利]一种拉曼光谱快速检测牛奶脂肪含量的方法在审
申请号: | 201510940965.3 | 申请日: | 2015-12-16 |
公开(公告)号: | CN105588828A | 公开(公告)日: | 2016-05-18 |
发明(设计)人: | 王铁军;史寒琴;惠建明 | 申请(专利权)人: | 新希望双喜乳业(苏州)有限公司 |
主分类号: | G01N21/65 | 分类号: | G01N21/65 |
代理公司: | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人: | 史霞 |
地址: | 215000 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 光谱 快速 检测 牛奶 脂肪 含量 方法 | ||
技术领域
本发明涉及牛奶检测技术领域,具体涉及一种拉曼光谱快速检测牛奶脂肪含量的方法。
背景技术
牛奶是最古老的天然饮料之一,被誉为“白色血液”,对人体的重要性可想而知;牛奶含有丰富的矿物质、钙、磷、铁、锌、铜、锰、钼,且牛奶是人体钙的最佳来源,而且钙磷比例非常适当,利于钙的吸收。在牛奶出产时,需要对其脂肪含量进行检测,以满足国家标准,一些不符合国家标准指标牛奶产品,人一旦饮用了便会出现不适,甚至可能会带来严重后果。
发明内容
针对上述技术中存在的不足之处,本发明提供了一种安全可靠、快速准确的拉曼光谱快速检测牛奶脂肪含量的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种拉曼光谱快速检测牛奶脂肪含量的方法,包括如下步骤:步骤一、样品采集:收集不同脂肪含量的牛奶样品若干,将其分成校正集牛奶样品和测试集牛奶样品;步骤二、脂肪含量测定:测定校正集牛奶样品和测试集牛奶样品的脂肪含量;步骤三、光谱采集:采集校正集牛奶样品和测试集牛奶样品的拉曼光谱,光谱采集条件为:牛奶样品温度40±2℃,光谱波数范围4000~650cm-1,采集方式为透射;步骤四、定量模型建立:建立校正集牛奶样品的脂肪含量与校正集牛奶样品的拉曼光谱的定量模型;步骤五、定量模型验证:通过步骤四中建立的定量模型预测测试集牛奶样品的脂肪含量,并与步骤二中测定的测试集牛奶样品的脂肪含量比较,要求相关系数≥95%;步骤六、待测牛奶样品脂肪含量分析:采集待测牛奶样品的拉曼光谱,采用定量模型预测待测牛奶样品的脂肪含量。
优选的,所述步骤二中的脂肪含量测定方法如下:在乳脂计中加入浓硫酸10ml,加入牛奶样品11ml和异戊醇1ml,摇动混匀使其成为均匀棕色液体,置于65~70℃的水浴中5min取出,以1200r/min的转速离心10min,再置于65~70℃的水浴中5min,按照刻度读出其脂肪含量。
优选的,所述步骤二中校正集牛奶样品和测试集牛奶样品的脂肪含量范围为1.0~5.0%。
优选的,所述步骤三中光谱采集时,重复采集3次并取其平均值作为该牛奶样品的拉曼光谱。
优选的,所述步骤四中建立定量模型的方法如下:对校正集牛奶样品的拉曼光谱进行预处理,并对预处理的拉曼光谱进行特征波长提取,采用多元定量校正方法建立经特征波长提取的拉曼光谱与校正集牛奶样品的脂肪含量之间的定量模型。
优选的,所述预处理方法采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法进行基线校正。
优选的,选用非线性迭代偏最小二乘法对光谱进行主成分分析,选取主成分分析中当主成分累计贡献率达到95%以上且主成分碎石图比较平缓时的主成分数目。
优选的,所述多元定量校正方法采用支持向量回归中的e-SVR回归模型和径向基核函数进行回归建模,并采用遗传算法对所述支持向量回归模型中的惩罚参数C、核函数参数γ和损失函数P进行优化,优化时将遗传算法中的最大进化代数设为800、种群规模设为30、交叉概率设为0.6、惩罚参数C和核函数参数γ的范围均为100~2000。
本发明与现有技术相比,其有益效果是:本发明提供的拉曼光谱快速检测牛奶脂肪含量的方法,安全可靠,快速准确,具有很好的实际应用价值。
具体实施方式
本发明提供了一种拉曼光谱快速检测牛奶脂肪含量的方法,包括如下步骤:
步骤一、样品采集:收集不同脂肪含量的牛奶样品若干,将其分成校正集牛奶样品和测试集牛奶样品;
步骤二、脂肪含量测定:测定校正集牛奶样品和测试集牛奶样品的脂肪含量,校正集牛奶样品和测试集牛奶样品的脂肪含量范围为1.0~5.0%,脂肪含量测定方法如下:在乳脂计中加入浓硫酸10ml,加入牛奶样品11ml和异戊醇1ml,摇动混匀使其成为均匀棕色液体,置于65~70℃的水浴中5min取出,以1200r/min的转速离心10min,再置于65~70℃的水浴中5min,按照刻度读出其脂肪含量;
步骤三、光谱采集:采集校正集牛奶样品和测试集牛奶样品的拉曼光谱,光谱采集条件为:牛奶样品温度40±2℃,光谱波数范围4000~650cm-1,采集方式为透射,重复采集3次并取其平均值作为该牛奶样品的拉曼光谱;
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