[发明专利]一种基于近红外的稻米食味品质评价方法

权利要求书

1.一种基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、收集成分含量有差异、水分经过平衡的若干份稻谷样品，采集每份样本的近红外漫反射光谱，检测每份样本的成分含量，最后利用PLS算法建立水稻成分含量的近红外漫反射模型；

S2、收集稻米食味品质有差异的样品，构建稻米食味样本集，利用近红外漫反射模型预测该样本集中各样本的成分含量；

S3、检测水稻食味样本集中各个样本的食味值；

S4、将S2中每个样本成分含量的预测值与S3中所测的食味值关联，建立食味值的多元回归模型；

S5、对待分析的水稻样本，通过采集近红外漫反射光谱，并利用步骤S1中所构建的模型预测其各项成分含量，之后根据这些成分含量预测值，利用步骤S4中所构建的回归模型进行预测，获得每份样本的食味值。

2.根据权利要求1所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤S1中的成分包括直链淀粉、蛋白质和脂肪。

3.根据权利要求1所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤S1中近红外漫反射模型的构建包括以下步骤：

(1)水稻样品干燥水分含量为12％-14％，干燥器中平衡水分2周；

(2)每个样品选取10g饱满、成熟的稻谷装入直径22mm的玻璃瓶中，放置于布鲁克MPA近红外仪的样品槽中采集近红外漫反射光谱，每个样品重复采集两次光谱，两次重复期间瓶中的稻谷被重新混匀，两次重复的平均光谱作为该样品光谱；光谱扫描范围为4000-12000cm^-1，间隔为8cm^-1，扫描次数为32次；

(3)化学法检测样品的直链淀粉含量、蛋白质含量和脂肪含量；

(4)建立稻谷的成分含量近红外模型。

4.根据权利要求3所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤(3)中直链淀粉含量检测依据NY/T 2639-2014中流动注射仪法，蛋白质含量检测依据GB/T5511-2008中凯式定氮法，脂肪含量检测依据GB 5009.6-2016中索式抽提法。

5.根据权利要求3所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤(4)中直链淀粉含量模型的预处理方法为多元散射校正、光谱区间为8794.31-4798.3cm^-1，因子数为13；蛋白质校正集模型选取的预处理方法为一阶导数+MSC，光谱区间为8655.4-7498.3cm^-1，6341.1-5762.6cm^-1，5184-4026.8cm^-1，因子数为11；脂肪校正集模型选取的预处理方法为消除常数偏移量，光谱区间为8859.8-7432.1cm^-1，因子数为4。

6.根据权利要求1所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤S2中，利用近红外漫反射模型预测稻谷食味样本集中各样本时，稻谷的前处理和光谱采集方法和步骤S1相同。

7.根据权利要求1所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤S3中将水稻食味样本集中中的样品脱壳碾磨成精米、煮熟、冷却后使用佐竹STA-1A米饭食味计检测样品米饭的食味值。

8.根据权利要求1所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述步骤S4中，以直链淀粉含量AC、蛋白质含量PC、脂肪含量FC为自变量，食味值TV为因变量，建立多元回归方程。

9.根据权利要求8所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：所述多元回归方程的计算式为TV＝119.938-0.774×AC-11.533×PC+15.432×FC。

10.根据权利要求1所述的基于近红外的稻米食味品质评价方法，其特征在于：对待分析的水稻样本进行传统的感官评价，将感官评价得到的感官评分与预测获得的食味值进行比对。