[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810543908.5
• 申請(qǐng)日: 2018-05-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108572154A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-09-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李祥輝;連媛媛;孫偉明;張小玲;李春艷
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 福建醫(yī)科大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/3577
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/3577;G01N21/359
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

1.一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1、獲取光譜數(shù)據(jù)：將水蜜桃桃汁樣品進(jìn)行近紅外光譜掃描，得到水蜜桃桃汁樣品的近紅外吸收光譜；

步驟S2、建立模型：根據(jù)步驟S1中得到的水蜜桃桃汁樣品的近紅外吸收光譜進(jìn)行預(yù)處理，而后采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型；

步驟S3、預(yù)測(cè)未知水蜜桃桃汁樣品：采用步驟S2中建立的模型，預(yù)測(cè)未知水蜜桃桃汁樣品的桃汁品質(zhì)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，所述步驟S1中，傅里葉變換近紅外光譜分析儀對(duì)水蜜桃桃汁樣品進(jìn)行近紅外光譜掃描，設(shè)定掃描范圍為10000~4000 cm^-1，分辨率為16 cm^-1，每個(gè)水蜜桃桃汁樣品掃描3次，取其平均值作為水蜜桃桃汁樣品的近紅外吸收光譜。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，所述水蜜桃桃汁樣品為水蜜桃原汁質(zhì)量分?jǐn)?shù)不同的水蜜桃桃汁樣品。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，所述水蜜桃桃汁樣品的制備方式為：首先，將水蜜桃樣品洗凈去核，并切成碎塊放于攪拌機(jī)內(nèi)，以20000轉(zhuǎn)/分的轉(zhuǎn)速攪拌10-15分鐘，攪拌后經(jīng)紗布過(guò)濾3次，取上清液置于燒杯中待用；而后，與蒸餾水混合配制一系列所含水蜜桃原汁質(zhì)量分?jǐn)?shù)不同的20個(gè)樣本，即每個(gè)樣品中水蜜桃桃汁原汁的質(zhì)量分別為：5，10，15，20，25，30，35，40，45，50，55，60，65，70，75，80，85，90，95，100g，震蕩搖勻，每個(gè)樣品均為100g；隨機(jī)選取10個(gè)做校正集，剩余10個(gè)做預(yù)測(cè)集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，所述步驟S2中，對(duì)水蜜桃桃汁樣品的近紅外吸收光譜進(jìn)行預(yù)處理的方法包括：多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換、SG卷積平滑一階、SG卷積平滑二階、標(biāo)準(zhǔn)化。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，所述步驟S2中，在采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型之后，還需采用校正均方根誤差、預(yù)測(cè)均方根誤差、校正相關(guān)系數(shù)、預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)作為所建立的定量分析模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，以確定最適合的對(duì)水蜜桃桃汁樣品的近紅外吸收光譜進(jìn)行預(yù)處理的方法，從而建立最優(yōu)定量分析模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)桃汁原汁含量的方法，其特征在于，所述步驟S2中，采用偏最小二乘法PLS建立的定量分析模型為從0 %~100 %含水蜜桃桃汁原汁不同濃度梯度的定量分析模型。