[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

摘要

本发明公开了一种基于近红外光谱分析技术的植物蛋白饮料蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量快速检测方法，本方法是通过在设定的建模条件下，采用近红外光谱分析技术并选择合适的化学计量学方法，分别建立具有代表性的植物蛋白饮料中蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的近红外定量预测模型；采用验证样品集对模型进行验证优化，最终以该近红外预测模型实现对未知待测植物蛋白饮料样品蛋白质、脂肪及可溶性固形物含量的测定。相比于现有蛋白质、脂肪及可溶性固形物测定的常规方法，本发明方法操作简单、快速、准确，本发明方法获得的预测模型实用性较强，能解决企业对植物蛋白饮料质量及稳定性及时掌控的迫切需求。

主权项

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，包括下述步骤：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）使用常规方法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，通过变量压缩方法挑选最佳建模变量，并通过化学计量学建模方法建立植物蛋白饮料样品中蛋白质、脂肪及可溶性固形物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。