[发明专利]一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型的构建及检测方法

权利要求书

1.一种单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、收集脂肪含量有差异的若干份水稻样品，干燥处理，平衡水分后作为校正集；

S2、校正集每份水稻样品分别选取15颗籽粒，采用漫透射或漫反射方式采集校正集中每粒水稻的近红外光谱，光谱平均后作为样品光谱；

S3、将校正集每份水稻样品处理成米粉，采用索氏提取法检测每个样品的脂肪含量，构建校正集参比值矩阵；

S4、选取步骤S2获得的近红外光谱并进行预处理，分析后获得单粒水稻脂肪含量的近红外定量分析模型；

所述漫透射方式采集的近红外光谱选取的光谱区间为7799.1cm^-1-8478cm^-1和9804.9cm^-1-10483.7cm^-1范围的光谱，预处理方式为一阶导数和矢量归一化，获得预处理后的校正集光谱矩阵；之后利用偏最小二乘法构建光谱与参比值的关系模型，模型使用的PLS因子数为2；

所述漫反射方式采集的近红外光谱选取的光谱区间为1220nm-1340nm和1700nm-1820nm，预处理方式为多元散射校正，获得预处理后的校正集光谱矩阵,之后利用偏最小二乘法构建光谱与参比值的关系模型，模型使用的PLS因子数为8。

2.根据权利要求1所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：所述步骤S1中挑选的稻谷为外观饱满、成熟的籽粒，无未成熟、发芽、虫蛀、破损、生霉的籽粒。

3.根据权利要求1所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：所述步骤S3中将校正集每份水稻经出糙、磨粉后处理成米粉。

4.根据权利要求1所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：所述步骤S4中利用偏最小二乘法将经过预处理的光谱矩阵与步骤S3中的参比值矩阵进行回归关联分析，获得单粒水稻脂肪含量的近红外定量分析模型。

5.根据权利要求1所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：采用漫透射方式采集，预处理方式为一阶导数+矢量归一化，获得预处理后的校正集光谱矩阵。

6.根据权利要求5所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：所述步骤S2采集光谱是在具有静态单粒水稻光谱扫描功能或具有自动分选单粒水稻的近红外分析平台实施的。

7.根据权利要求1所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：所述步骤S2中采集漫透射光谱的具体步骤包括：采集近红外漫透射光谱时，在检测窗口固定一直径30mm中间有直径2mm小孔的铝片，光谱扫描范围为5793cm^-1-12489cm^-1，分辨率16cm^-1，对该检测窗口进行扫描，作为背景光谱；将水稻样品平放在铝片上，水稻正面、背面各采集1条光谱后计算平均光谱，作为该样品光谱。

8.根据权利要求1所述的单粒水稻脂肪含量定量分析模型构建方法，其特征在于：所述步骤S2中采集漫反射光谱的具体步骤包括：光谱范围为1100nm-2300nm，分辨率为1nm，将水稻样品平放在传送带上，水稻正面、背面各采集1条光谱后计算平均光谱，作为该样品光谱。