[发明专利]一种全麦粉品质的中红外光谱检测方法在审
申请号: | 201710958658.7 | 申请日: | 2017-10-16 |
公开(公告)号: | CN107741408A | 公开(公告)日: | 2018-02-27 |
发明(设计)人: | 方勇;潘鑫;徐希旺;吴亚君;胡秋辉 | 申请(专利权)人: | 南京财经大学 |
主分类号: | G01N21/47 | 分类号: | G01N21/47 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所32237 | 代理人: | 邓丽,王伟 |
地址: | 210023 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 麦粉 品质 红外 光谱 检测 方法 | ||
技术领域
本发明公开了一种全麦粉品质的中红外光谱检测方法,属于农产品质量与安全分析检测技术领域。
背景技术
全麦粉营养丰富且具有保健功能,价格也比小麦粉高出许多,因此很容易把把极少量的麸皮添加到小麦粉中冒充全麦粉,甚至直接把小麦粉当作全麦粉进行销售,从而使其特有的营养和保健功能大打折扣。我国市场上已经出现了多种不同品牌的全麦粉,但是全麦粉市场比较混乱,各企业全麦粉标准的制定基本上都参照小麦粉国家标准,或者企业根据自己对全麦粉的认识推出全麦粉产品,甚至有些企业还并不知道什么是全麦粉,却为了利益驱使和迎合消费者需要而标上全麦粉的标签。据了解,在我国市场上,用小麦粉冒充全麦粉的现状极为普遍,这种欺骗消费者的行为无疑对市场秩序的稳定造成了严重的影响。但国内外对于检测全麦粉真实性的报道不多,目前尚无有效的、尤其是快速的检测方法可以对全麦粉的真实性、全麦粉品质做出有效的评判,全麦粉的品质差异主要由于小麦粉中添加麸皮导致灰分含量降低,经过前期实验证明,1.3%灰分含量是全麦粉灰分含量最低的标准,以1.3%灰分含量作为全麦粉品质的鉴别,建立一种以全麦粉灰分含量作为品质鉴别标准具有重要意义。
近年来,红外光谱技术在化工、农业等领域中的应用十分广泛。在农作物方面,红外技术已经能够快速检测稻米的水分、蛋白质含量。中国专利ZL01140315.2公布了一种对谷物进行品质检测的方法及其装置,主要检测谷物中的蛋白质、油脂、淀粉和水分等成份的含量。专利201310500940.2公布了一种快速检测稻米中直链淀粉含量的方法,运用偏最小二乘法建立近红外校正模型。目前对全麦粉中麸皮含量、全麦粉品质评价的研究报道较少。
发明内容
本发明的目的在于提供一种全麦粉品质的中红外光谱检测方法,可以更加快速准确地检测全麦粉中灰分含量,根据其含量分析全麦粉的品质。
本发明一种全麦粉品质的中红外光谱检测方法,包括以下步骤:
步骤1,收集国内外全麦粉、小麦粉样品,将样品集分为训练样品集、验证样品集;
步骤2,按照国家标准方法测定所有样品中的灰分含量;
步骤3,采集所有样品集的中红外光谱数据;
步骤4,用化学计量学软件对训练样品集数据结构分析,选择光谱预处理软件;
步骤5,将训练样品集中样品的中红外光谱数据与标准方法测定的灰分相关联,利用化学计量学软件建立中红外光谱校正模型;
步骤6,将所述验证样品集在校正模型中进行验证,获取模型性能参数。
所述步骤2中,灰分含量采用GB/T 5009.4-2010《食品安全国家标准:食品中灰分的测定》进行检测。
所述步骤3中,红外光谱数据采集是指通过傅里叶红外光谱仪600~3000cm-1的波数范围获取的MIR漫反射光谱指纹。
所述步骤4中,光谱预处理采用二阶导数处理,主因子数为6。
所述步骤5中,将每个样品的中红外光谱数据与标准方法测定的灰分相关联,利用TQ Analyst v6光谱分析软件中偏最小二乘法(PLS)建立校正模型。
所述步骤6中,模型的性能参数包括定标集相关系数Rc2、校正集预测均方根误差RMSEC、验证集预测均方根误差RMSEP、验证集样品残差等。
本发明的有益效果:
(1)本发明建立了一套可靠的,实用性强的全麦粉品质的定量和定性方法和系统,可以用于国家食品质量与安全监督管理部门,食品检测分析实验室,粮食生产和加工企业用于原料和产品质量控制,以及打击社会上的造假现象。
(2)本发明提出中红外光谱鉴别全麦粉品质的鉴别方法,实现全麦粉品质的快速检测。常规的全麦粉品质的检测,耗时长,而中红外只需要3-4秒。
(3)本发明提出中红外光谱鉴别全麦粉品质的检测方法,实现了全麦粉品质的无损检测。传统的全麦粉品质检测需要各种化学试剂的前处理,对全麦粉品质造成损害,中红外鉴别可对全麦粉进行检测,操作简单、对环境不造成任何污染等特点,对测试者不需要具备专业知识,应用方便。
附图说明
图1为利用中红外光谱检测全麦粉品质的流程图;
图2为训练集样品经过预处理后的中红外光谱图;
图3为全麦粉、小麦粉灰分模型预测值与实测值相对应的散点图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步说明。
实施例1:
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