[发明专利]用于检测含油果实、种子和坚果中的酸败的方法

说明书

创建酸败指标表和将酸败指标值分配给含油果实、坚果和种子的吸收或反射光谱(2)包括：‑使用光源(3)照射含油果实、坚果或种子(2)的样品，‑将反射光和/或透射光投射到光电传感器(4)上，‑借助于光电传感器(4)检测吸收或反射光谱，‑通过确定挥发性化合物提取样品的成分，‑借助于气相色谱法分离样品的挥发性成分，‑通过对相关挥发性成分进行质谱检测识别出分离的挥发性成分，‑从样品的识别出的挥发性成分确定样品的酸败指标值，‑将检测到的样品的吸收或反射光谱分配给酸败指标值，‑对代表性数量的样品重复前述步骤，并根据所确定的酸败指标值和分配的吸收或反射光谱形成酸败表。

技术领域

本发明涉及一种用于创建酸败指标表并将酸败指标值分配给含油果实、坚果和种子的吸收或反射光谱的方法。此外，本发明涉及一种用于检测含油果实、坚果或种子(oilfruits,nuts and seeds)中的酸败的方法。

此外，本发明涉及用于检测酸败的含油果实、坚果或种子的设备。

背景技术

借助于光电传感器检测和随后分类散装材料是广泛使用的方法。例如，在公开US2013/0278919 A1中描述了用于分类种子的这种方法和这种设备的一个实施例。在这种已知的方法中，通过使用光源照射，单独地对种子进行光谱检查。随后，由光电传感器捕获吸收或反射光谱。因此，计算机单元分析感兴趣区域中的每个种子的吸收或反射光谱，以及基于校准曲线计算种子的特别的成分的含量。

例如，对散装材料的单独的元素中的各种元素的识别出是感兴趣的，以便能够区分散装材料的变质的元素和未变质的元素。根据现有技术，这些方法通常在近红外范围内操作。为了能够在生产设施中使用那些方法，采用的光电传感器必须具有高刷新率，通常为300Hz或更高。因此，可以确保高生产量，同时可靠地分析检查的每个单独的元素的成分。照惯例，借助于诸如偏最小二乘法、主成分回归等的普通统计分类方法分析由光电传感器收集的数据。如果在吸收或反射光谱中，在变质的元素和未变质的元素之间存在明显的差异，则这种定性分析产生非常好的结果。

这种方法的缺点在于，如果吸收或反射光谱变得太相似，则试图将变质的元素与非变质的元素分离通常导致大量的误分类。特别的缺点是，在随后的分类的情况下，这导致未变质的元素的大量浪费。同时，出现了仅实现变质的元素的非常低的检测率的缺点。尤其是在天然产品如食品中，这种不利影响特别的明显，因为与以受控方式生产的元素，诸如，例如塑料片相比，未变质的元素的自然光谱散射非常宽。

特别是关于在生产设施中以自动化方式加工的含油果实、坚果和种子，对自动区分酸败的并因此变质的元素和非酸败成分存在相当大的兴趣。

坚果和其它种子或含油果实的味道品质经常被脂肪氧化损害，这导致不希望的酸败味。具有高脂肪含量的坚果和其它含油果实的脂肪氧化，结果在储存和加工过程中可发生酸败。这严重损害了感官特性(降低的享受质量)并且导致产品价值较低。

脂肪氧化的机制是众所周知的并且在文献中有所描述。有两种不同的机制引起酸败。水解酸败是由水与脂质在酶活性(脂肪酶)存在下反应引起的。氧化酸败可分为自氧化、光氧化和酶促氧化反应。在其它因素中，就产品的稳定性而言，脂肪酸组成是至关重要的。不饱和酸的稳定性通过增加不饱和度而显著降低。对于硬脂酸(18:0)，油酸(18:1，ω-9)，亚油酸(18:2，ω-6)和α-亚麻酸(18:3，ω-3)，脂肪酸的氧化率约为1：10：100：200。

可以采用不同的方法确定酸败。大多数方法需要大量的样品，以便使用分别地磨碎的含油果实、坚果或种子的均匀的混合物。这涉及到以下缺点，即通过分别地均匀大量的含油果实、坚果或种子，损失了单独的水果、坚果或种子的有价值的信息。已知方法的另一缺点是这些方法仅仅是实验室方法，不适合用于自动检测方法和分类设施。此外，这些实验室方法是极其耗时的，并且如上所述，适用于均质化产品，但不适用于单独的含油果实、种子和坚果。