[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在审
申请号: | 201710186272.9 | 申请日: | 2017-03-27 |
公开(公告)号: | CN106950192A | 公开(公告)日: | 2017-07-14 |
发明(设计)人: | 王健;李子文;李宗朋;夏君霞;王俊转;尹建军;宋全厚 | 申请(专利权)人: | 中国食品发酵工业研究院;河北养元智汇饮品股份有限公司 |
主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 红外 光谱分析 技术 植物蛋白 饮料 主要成分 含量 快速 检测 方法 | ||
技术领域
本发明属于食品质量与安全快速检测技术领域,具体涉及一种利用近红外光谱分析技术对植物蛋白饮料中蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的快速检测方法。
背景技术
植物蛋白饮料,在当前市场中,由于其营养、保健、天然、口感优良等优点而备受消费者喜爱。蛋白质、脂肪及可溶性固形物作为植物蛋白饮料中的三大主要成分,直接影响着饮料的风味、营养及稳定性。因此,对植物蛋白饮料中的蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量进行及时控制十分必要,对保证饮料品质起到重要的作用。
目前植物蛋白饮料中蛋白质、脂肪及可溶性固形物的测定分别为凯氏定氮法、酸水解法及折光计法,但是,这些方法普遍存在检测过程耗时、操作较为复杂等缺陷,且对检测人员的技术水平要求较高,无法实现植物蛋白饮料中主要成分含量的大批量快速定量检测,无法及时对产品质量及稳定性进行控制,不适合企业用于样品的快速检测。
近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)技术是近年来迅速发展起来的快速无损检测技术,几乎可用于所有与含氢基团有关的样品物化性质分析,具有操作简单、样品无需前处理、易于实现快速分析的优势,已经在食品、药品、石油化工、农牧等领域广泛应用,市场前景好。但在国内至今为止尚未见有应用近红外光谱分析技术对植物蛋白饮料中成分进行快速检测的相关报道。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于近红外光谱分析技术的植物蛋白饮料中蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的快速检测方法,该方法相比现有检测方法所存在的操作复杂、费力费时等缺陷,具有快速、方便等优点。
本发明所提供的植物蛋白饮料中主要成分含量快速检测方法,包括如下步骤:
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)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,通过化学计量学软件建立酿酒葡萄样品中酒石酸及苹果酸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。
上述检测方法中,步骤1)中,所述收集的植物蛋白饮料样品数至少为800,优选为800~1200。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。
所述近红外光谱仪为NIRMasterM54P傅里叶变换近红外光谱仪(瑞士步琪有限公司)。
所述化学计量学软件是由瑞士步琪有限公司提供。
上述检测方法中,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。
上述检测方法中,步骤3)中,所述对所建立的近红外定量校正模型进行外部验证的步骤:将步骤1)得到的验证集植物蛋白饮料样品的近红外光谱导入所建立的定量校正模型中,得到验证集中样品蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的预测值,将其与步骤2)中所述验证集中植物蛋白饮料样品的蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的实测值相比,进行模型准确度的检验,若预测值(%)与实测值(%)差值的绝对值与实测值(%)之比在设定的范围内,则所述定量校正模型可用;反之,则需重复步骤3),优化建模条件直至所述定量校正模型可用。
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