[發明專利]特優優質奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光譜分級方法

在審

• 申請號: 202110503811.3
• 申請日: 2021-05-10
• 公開（公告）號: CN113324940A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 張淑君;肖仕杰;王巧華;李春芳;王海童;馬亞賓;倪俊卿;張依;羅雪路;樊懿楷
• 申請（專利權）人: 華中農業大學
• 主分類號: G01N21/3577
• 分類號: G01N21/3577;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 武漢宇晨專利事務所(普通合伙) 42001
• 代理人: 張紅兵

本發明屬于奶品分析技術領域，具體涉及特優優質奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光譜分級方法。與中紅外光譜分析領域相關。本發明的發明點在于：優選建模波段為925?1597cm^?1和1712?3024cm^?1的波段；發明步驟為：(1)以待測的牛奶樣品作為檢測樣本；(2)采集中紅外光譜數據；(3)選擇光譜波段；(4)對原始中紅外光譜數據進行預處理；(5)提取中紅外光譜特征波長；(6)利用模型對測試集中的樣本進行預測；(7)對模型進行比較和評價；(8)經過對比分析，選擇最佳分級模型。本發明利用特征變量組合建立模型，簡化了模型，提高了模型精度和檢測速度。

技術領域

本發明屬于奶品檢測技術領域，具體涉及特優優質奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光譜鑒別方法。本發明的領域與中紅外光譜分析領域相關。

背景技術

市場上普遍出現“高蛋白”，“高乳脂”等特色牛奶。此外，牛奶中的體細胞數對乳蛋白和乳脂含量有著重要影響^[1]。因此，體細胞數也是評價牛奶品質的重要指標。若能批量準確的對牛奶品質進行分級，將大大提高乳企的生產效率和經濟效益。

乳蛋白、乳脂肪和體細胞數的傳統化學分析方法耗時長且污染環境。若使用儀器測定則需要使用乳成分分析儀和體細胞檢測儀分開測定乳蛋白、乳脂肪和體細胞數，其中體細胞數測定過程中用到的吖啶橙為世界衛生組織國際癌癥研究機構公布的3類致癌物。中紅外光譜法具有快速無損，操作簡單的優點。在國內，中紅外光譜技術主要用于參假研究^[2-4]。在國外，中紅外光譜技術被廣泛應用于牛奶成分(如蛋白成分和脂肪酸)的含量預測^[5-7]。但是，針對含不同乳脂率、乳蛋白率和體細胞數的牛奶，直接對其進行品質快速分級的研究尚未看到。

此外，這些研究尚存在光譜的冗余信息較多，光譜特征波長不明確等問題。

發明內容

本發明的目的在于克服傳統技術的缺陷，以彌補現有技術的不足，本發明基于中紅外光譜分析，找到牛奶品質的中紅外光譜特征波長，提供一種鑒別特優優質奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的光譜分級方法，所述的方法具有鑒別速度快，精度高，成本低，且操作簡單的特點，可批量進行牛奶品質的檢測。

本發明通過以下技術方案實現：

本發明挑選牛奶品質的特征波長，且特征波長數量少，運用特征波長建立牛奶品質的中紅外模型的方法，在相同預測精度的情況下，本發明的預測速度快。

四種牛奶樣本的光譜分級方法，所述的四種牛奶為商品特優優質奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶的，所述的方法包括以下步驟：

(1)獲取待測的4種牛奶樣本，即特優優質奶、高蛋白特色奶、高乳脂特色奶和普通奶；

(2)采集中紅外光譜數據：利用利用乳成分分析儀(傅里葉變換中紅外光譜儀)在925-4000cm^-1波數范圍內對所有牛奶樣本進行掃描，通過與其相連的計算機輸出樣本透射率；

(3)選擇光譜波段：去除噪聲多、有效信息少的波段；

(4)將原始中紅外光譜數據劃分為訓練集和測試集，并進行預處理；

(5)提取中紅外光譜特征波長；

(6)建立模型：采用樸素貝葉斯(Naive bayes,NB)模型在訓練集上構建分級模型，利用建立的模型對測試集中的樣本進行預測；

(7)篩選和確定模型：根據訓練集準確率和測試集準確率，對模型進行比較和評價；

(8)經過對比分析，選擇最佳分級模型。

本發明所述牛奶樣本來河北地區10個不同牧場。