[发明专利]一种基于近红外光谱分析技术的植物蛋白饮料中主要成分含量快速检测的方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱分析技术的植物蛋白饮料中主要成分含量快速检测的方法，包括下述步骤：

1）收集不同种类、不同品牌的植物蛋白饮料样品，随机选取若干作为样品集，利用近红外光谱仪采集样品集的近红外光谱图；

2）使用常规方法检测得到样品集植物蛋白饮料样品中蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的实测值；

3）选取建模样品，按照2:1的比例，采取Kennard-Stone（K-S）法进行样本集划分，分为校正集和验证集，并将步骤1）中得到的校正集中植物蛋白饮料样品的近红外光谱数据分别与步骤2）中得到的蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的实测值相对应，通过变量压缩方法挑选最佳建模变量，并通过化学计量学建模方法建立植物蛋白饮料样品中蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的定量校正模型，并用验证集样品对所建定量校正模型进行外部验证，最终得到植物蛋白饮料中主要成分含量近红外校正预测模型；

4）取待测样品，按步骤1）中的光谱测量条件采集待测样品的近红外光谱数据，导入校正预测模型中，经模型运算，即可得到未知植物蛋白饮料样品中的蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：步骤1）中，所述采集样品集中植物蛋白饮料样品的近红外光谱图的方法如下：测量前将样品放置于室温下统一静置30min，采用透反射方式进行样品的光谱采集，每一份样品体积为25ml，样品测量温度为40摄氏度，样品倒入样品杯，放入透反射盖，并用透反射盖赶走气泡，近红外光透过样品后在透反射盖上发生漫反射，漫反射光又透过样品进入检测器中，扫描次数为32次，波长范围为4000-10000cm^-1；透反射盖下样品厚度固定为0.3mm，每个样品重复装样采集2次光谱，光谱以吸光度log(1/R)形式存储；

所述植物蛋白饮料样品涵盖不同产地、不同生产日期、不同型号规格的样品。

3.根据权利要求1-2所述的检测方法，其特征在于：步骤2）中，所述检测的方法分别为GB/T 5009.5-2010《食品中蛋白质的测定》的凯氏定氮法、GB/T 5009.6-2003《食品中脂肪的测定》的酸水解法以及GB/T 12143-2008《饮料通用分析方法》的折光计法。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的检测方法，其特征在于：步骤3）中，所述定量校正模型依次采用如下步骤而建立得到：

a、光谱预处理方法：所述光谱预处理方法选自如下至少一种：多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑、Savitzky-Golay一阶导数、小波变换（WT）和NCL；

b、样品集划分方法：所述样品集划分方法选自如下任意一种：随机法、 Kennard-Stone（K-S）法、SPXY法；

c、变量压缩方法：所述变量压缩方法选自如下任意一或两种：CARS法、无信息变量消除法、组合区间偏最小二乘法、遗传算法；

d、化学计量学建模方法：所述化学计量学建模方法选自如下任意一种：偏最小二乘法、主成份回归、最小二乘支持向量机或人工神经网络法。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于：步骤3）中，所述定量校正模型依次采用如下步骤而建立得到：

a、光谱预处理方法：NCL；

b、样品集划分方法：Kennard-Stone（K-S）法；

c、变量压缩方法：组合区间偏最小二乘法、遗传算法；

d、化学计量学建模方法：偏最小二乘法。

6.根据权利要求5所述的检测方法，其特征在于：步骤3）中，所述变量压缩方法通过如下步骤实现：将植物蛋白饮料4000-10000cm^-1全光谱分为k个子区间（k=10~40，间隔5），在不同子区间数下，分别就不同组合数（1~4）进行组合区间偏最小二乘（SiPLS）计算，再以交互验证标准差RMSECV最小为标准将SiPLS筛选出的建模波段使用遗传算法进行计算，分别筛选出植物蛋白饮料的蛋白质、脂肪及可溶性固形物的最佳建模变量。

7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于：步骤3）中，所述变量压缩方法，遗传算法运行参数设置为：初始种群大小80，变异概率Pm=0.01，交叉概率Pc=0.5，最大因子数10，遗传迭代次数120次，以RMSECV值确定出最佳的建模变量。