基于近红外技术和偏最小二乘判别法对卫青萝卜内部品质的快速判别

为实现天津卫青萝卜内部品质的快速无损检测,以天津卫青萝卜为试验对象,对其进行近红外光谱采集,并对其可溶性固形物、水分、糠心3个品质指标进行检测,根据光谱数据、品质指标构建偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型进行聚类判别。结果表明,经MA平滑处理后的样本光谱,在波长700～750 nm,900～950 nm范围内,样本的吸光度值范围较宽,因此选择在波长700～950 nm范围的光谱数据进行建模。卫青萝卜水分含量、可溶性固形物含量的平均值±样本标准差(x±s)分别为92.02%±0.01%,7.61±0.69°Brix。偏最小二乘法建立的模型具有良好的预测性,卫青萝卜可溶性固形物预测值和真实值的决定系数R2为0.823 6,水分含量R2为0.874 0,糠心模型准确率高达94.44%。由此可见,近红外光谱技术对天津卫青萝卜内部品质的快速无损检测具有可行性。     

利用VIS/NIR反射光谱快速检测柿饼加工中水分含量

水分是柿饼的重要组成成分,也是影响柿饼制作过程的重要因素。利用可见/近红外反射光谱对柿饼制作过程中的水分含量进行检测。首先,获取柿饼在不同加工阶段的可见/近红外反射光谱(400～1 000 nm),采用烘干法测定柿饼水分含量。然后,对光谱进行Mean smoothing (MS)平滑、多元散射校正(MSC)和一阶导数(1-D)预处理。最后,对不同预处理光谱,结合样本水分含量,使用Samples set partitioning based on joint x-y distance (SPXY)方法划分校正集和验证集,基于SPA方法选择特征波长,建立多元线性回归(MLR)预测模型。结果表明,反射光谱经过MS处理后,确定的9个最优波长组合建立水分检测模型的预测结果最好:预测相关系数(Rp)为0.969 0,预测标准残差(SEP)为3.472 9%,可见/近红外反射光谱技术可以较好地预测柿饼制作过程中的的水分含量。研究可为柿饼加工过程中的品质快速检测提供一定的技术支撑。     

茶叶干燥过程水分含量的近红外光谱检测方法研究

水分含量是衡量茶叶干燥过程中品质的最重要因素之一,采用近红外光谱分析技术分析茶叶干燥过程水分含量。首先,采用便携式近红外光谱检测系统采集茶叶干燥过程样本的光谱,采用标准正态变量变换(SNV)预处理光谱;然后,比较应用全光谱偏最小二乘模型(PLS)、遗传偏最小二乘模型(GA-PLS)、竞争性自适应加权抽样偏最小二乘模型(CARS-PLS)建立模型,采用交互验证优化模型。结果显示,CARS-PLS模型预测性能最佳,结果优于PLS和GA-PLS模型;CARS-PLS模型优选的变量数为11,变量数仅为全光谱变量数的2.1%,预测集的Rp=0.990 7,RMSEP=0.574。结果表明,采用近红外光谱技术结合合适的化学计量学方法评价茶叶干燥过程的水分含量具有可行性,为茶叶干燥过程品质的数字化、智能化监控提供方法。     

向日葵籽仁脂肪和脂肪酸含量近红外光谱模型的建立

为实现向日葵品质的快速无损检测,选取50份具有代表性的油用向日葵材料,采用偏最小二乘法（PLS）构建籽仁脂肪、亚油酸、油酸、硬脂酸和棕榈酸含量的近红外光谱（NIRS）模型。结果表明,脂肪、亚油酸、油酸含量模型校正和验证相关系数均大于0.96,且预测值与化学值相对误差均在10%以下,能够达到样品成分含量的快速测定。硬脂酸和棕榈酸含量模型校正相关系数分别为0.92和0.82,验证相关系数分别为0.83和0.74,预测值与化学值相对误差在4.66%~17.99%之间,可用于样品成分含量的初步预测。本研究构建的NIRS模型,有助于油用向日葵种质资源品质鉴定和快速筛选。     

油用牡丹种子水分含量近红外光谱估算研究

水分含量是影响种子销售、储存及加工的重要指标之一。以156份油用牡丹种子为试验材料,利用近红外光谱技术快速检测油用牡丹种子水分含量,分析油用牡丹种子的光谱特征,应用近红外光谱技术,结合偏最小二乘回归法,建立油用牡丹种子水分含量的估算模型,并比较多种预处理方法对建模结果的影响。结果表明,油用牡丹种子水分含量特征波段为1 450 nm和1 940 nm;油用牡丹种子水分含量偏最小二乘回归估算模型精度均较高,而且比较稳定,可用于油用牡丹种子水分含量精确估算。油用牡丹种子吸收光谱经标准化处理后所建立的偏最小二乘回归模型性能最佳,估算结果最准确,其校正集和验证集决定系数分别为0.92和0.97,均方根误差分别为0.41%和0.24%,RPD值为5.94。研究表明,近红外光谱技术可进行油用牡丹种子水分含量快速无损估算。     

油菜品质近红外检测模型建立的研究

为实现油菜品质的快速检测,采用近红外光谱法测定油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维,并用光谱影响值法（Leverage）对异常值进行判断和处理,建立了油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维的近红外光谱检测模型,可以快速地检测油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维。     

白糯玉米货架期内气调包装保鲜研究

探讨了不同充气包装处理对鲜食白糯玉米货架期内常温保鲜的影响。采后鲜食白糯玉米分别采用真空、充空气、充N_2和充CO_2包装,高温灭菌后,在30℃下恒温贮藏90 d。高温灭菌前后和贮藏期间测定菌落总数、水分、可溶性糖、粗脂肪和香气成分。结果表明,充N_2包装可以抑制微生物,保持水分、粗脂肪和可溶性糖的含量,贮藏90 d后综合显示充N_2包装能保持鲜食白糯玉米的口感和香气。     

寒富苹果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测模型的优化

为提高可见/近红外光谱无损检测寒富苹果可溶性固形物的检测精度,应用近红外漫反射光谱仪对寒富苹果进行扫描,对主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和改进偏最小二乘法(modified partial least squares,MPLS)三种建模方法进行比较,通过改变波长的范围、导数处理、去散射处理、标准化处理、加权多元离散校正及间隔平滑处理等光谱预处理,研究不同建模和光谱预处理方法对寒富苹果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测模型准确性的影响。结果表明,在780~1 100 nm范围内,采用MPLS,间隔点为2,平滑点为2,结合去散射处理和一阶求导处理所建立的寒富苹果可溶性固形物定标模型最好,其定标模型的校正交互验证标准误差(standard error of cross validation,SECV)为0.306,交互验证决定系数(determination coefficient of cross validation,R2cv)为0.961;预测标准偏差(square error of prediction,SEP)、预测决定系数(determination coefficient of prediction,R2P)、预测相对分析误差(residual predictive deviation,RPD)分别为0.357、0.944、4.967,表明模型具有良好的预测效果,适用范围广。建模方法、波长范围、导数处理、间隔平滑处理、去散射处理使模型误差分别降低了14.688%~53.407%、20.787%~33.146%、1.918%~13.123%、1.813%~7.553%、0~2.647%,建模方法和光谱预处理对模型优化的次序依次为:建模方法波长范围导数处理间隔平滑处理去散射处理。     

近红外光谱法测定玉米秸秆纤维素和半纤维素含量

为了解玉米秸秆资源可转化碳水化合物物质基础,建立了玉米秸秆中纤维素及半纤维素近红外分析模型。利用傅里叶变换近红外漫反射光谱(NIRS)技术和化学计量学软件,结合偏最小二乘法(PLS),通过光谱采集,进行了近红外光谱模型预测及验证。探讨了不同预处理方法对玉米秸秆纤维素和半纤维素含量的NIRS模型影响,获得理想分析模型,相关系数(R)≥0.909。实验结果表明模型对纤维素、半纤维素含量预测平均相对误差为2.34%和2.13%,预测值与化学值误差较小。说明该模型可准确、快速并大量检测玉米秸秆中纤维素和半纤维素含量,提高秸秆生物质资源利用率,促进生物质转化工艺过程。     

真空包装鲜食甘栗贮藏温度与品质的相关性研究

对鲜食甘栗真空包装后在不同温度下贮藏时感官品质的变化情况进行研究,为鲜食甘栗的商品化流通方式提供部分技术参考。将冷杀菌后的鲜食甘栗进行真空包装,分别于4、20、30℃下存放,定期检测其感官品质、水分含量、总淀粉含量、可溶性总糖含量、总蛋白质含量、灰分含量、VC含量,模拟品质变化与贮藏时间的数学模型,并进行方差分析。结果表明:在不同温度贮藏期间,鲜食甘栗的水分含量均随时间的延长呈下降趋势,并且与感官评分呈极显著正相关(P<0.01);贮藏时间与感官评分呈极显著负相关(P<0.01);总蛋白质含量变化不明显。根据所拟合的不同贮藏温度下鲜食甘栗品质指标与货架期的回归方程计算得出,真空包装鲜食甘栗于4℃下存放,可保持食用品质约27.62 d,20℃下约12.41 d,30℃下约7.03 d,验证试验结果与计算预测结果相近,说明此方程可用于预测不同温度下鲜食甘栗品质的保持时间。     

近红外光谱法快速测定海产品处理过程中牛磺酸含量的研究

利用近红外光谱分析技术,建立快速检测水产品下脚料提取过程中牛磺酸含量的方法。利用氨基酸分析仪测定样品中牛磺酸含量,采用一阶导数对原始光谱进行处理,采用偏最小二乘法建立校正模型,并预测样品中牛磺酸含量。所建模型回归系数(R2)为99.12%,交叉检验均方根为0.086;经验证,预测值与参考值的回归系数(R2)为99.9%,预测误差均方根为0.040,模型预测值与氨基酸分析仪测定值之间没有显著差异。因此,近红外光谱分析法可以检测水产品下脚料提取过程中牛磺酸含量。     

菜用大豆食用品质关键组分及其积累动态研究

选用30个菜用大豆品种(系),测定其食用品质与籽粒的化学组分,分析二者的相关性;再选其中3个可溶性糖含量不同的品种(系)测定食用品质组分,并采用主成分分析方法探讨每个组分的作用,研究其积累动态。结果表明,蔗糖、果糖+葡萄糖、蜜三糖、水苏糖、蛋白质、游离氨基酸和脂肪对菜用大豆食用品质的总贡献率为67.8%;其中蔗糖含量与菜用大豆食用品质呈极显著正相关(0.864**),蛋白质含量与菜用大豆食用品质评分呈显著负相关(–0.439*)。鲜食期不同菜用大豆品种籽粒中蜜三糖和水苏糖的平均含量仅有成熟期的7.4%和12.4%,对菜用大豆食用品质影响有限。菜用大豆的鲜食期一般在开花后42 d,可维持一周左右。此期蔗糖含量最高,蛋白质含量比成熟期低3%左右,氨基酸含量明显高于成熟期,而蜜三糖、水苏糖含量最低,果糖+葡萄糖居中,食用品质最佳;鲜食期过后,籽粒中蔗糖和单糖含量降低,脂肪与蛋白质积累增加,蜜三糖和水苏糖含量显著增高,导致食用品质下降。     

大豆种子萌发过程中贮藏物质的变化

以铁丰31号、中粒芽豆、东农690 3个品种的大豆种子为试验材料,研究大豆种子萌发过程中含水量、可溶性总糖、可溶性蛋白质和粗脂肪含量的变化规律,为加强大豆产品深加工提供理论依据。结果表明,萌发过程中3个品种的大豆种子含水量随萌发时间的延长呈增加趋势,并且遵循"快-慢-快"的规律;可溶性总糖含量除第1天外,随萌发时间的增加逐渐减少,与未发芽种子相比,分别减少了0.91%、0.92%、0.97%,且3个品种的大豆种子变化规律基本一致;粗脂肪含量随萌发时间的延长逐渐降低,分别减少了10.35%、9.88%、10.14%,且3个品种的大豆种子变化总趋势一致。而随萌发天数的增加,3个品种的大豆种子可溶性蛋白质含量先降低后逐渐增加,分别增加了3.10%、2.79%、2.91%,且变化趋势一致。     

花生籽仁蔗糖含量近红外模型构建及在高糖品种培育中的应用

含糖量是决定和影响花生食用品质和加工特性的重要指标,蔗糖含量占成熟花生籽仁总糖量的90%以上,建立蔗糖含量的高效检测技术,有助于加快高蔗糖甜味食用型花生品种培育进程。本研究利用蔗糖含量差异显著的185份花生材料,利用近红外仪(波长范围1100~2500 nm),配合小样品杯,扫描和采集自然干燥籽仁的近红外光谱,采用液相色谱(HPLC)结合标准曲线法测定试验材料的蔗糖含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建了花生籽仁蔗糖含量的近红外定标模型,模型的决定系数R2=0.962,均方差为0.383。利用20份材料对模型进行外部验证,预测值和化学值的决定系数达0.947,表明该模型可较好地预测蔗糖含量,可以高效地测定杂交早期世代的单株花生蔗糖含量。利用该模型在“吉花02-1-4×中花26”杂交后代中发掘出6份含糖量7%以上、油酸78%以上、含油量48%以下,且农艺性状优良的食用花生新品系。     

不同施肥量对春季鲜食大豆‘衢春豆1号’品质的影响

合理施肥是实现鲜食大豆高产的一个重要环节。为提高肥料利用率,充分发挥肥料对鲜食大豆提质增效作用,采用本地春季鲜食大豆品种‘衢春豆1号’为试验材料开展试验研究,设置4个施肥处理和对照,探索不同施肥量对鲜食春大豆农艺性状、产量和品质的影响。结果表明：随着施肥量的增加,大豆表型指标、荚的相关性状和产量均呈现先增加后减少的趋势,F3处理产量最高,为11 239.69,大豆品质指标中蛋白质和蛋脂总量也呈现相同趋势,F3处理蛋白质和蛋脂总量为最大,分别为42.00%和62.99%;不同肥料施入下对鲜食大豆脂肪和淀粉含量无显著影响,而大豆可溶性糖含量呈显著不断增加的趋势;大豆多个农艺性状与大豆品质指标呈显著相关,各品质指标间也存在显著相关,综合表明F3处理(施肥量843.7 kg/hm2)为浙西地区春季鲜食大豆最适复合肥施入量。     

南丰蜜橘可溶性固形物近红外光检测研究

利用可见近红外光谱检测技术,对南丰蜜橘可溶性固形物含量的无损检测进行了相关研究。在350￣1800nm波段,应用偏最小二乘法对经过预处理的光谱进行建模分析。对89个建模样品的建模结果是,建模相关系数和均方差分别为0.955和0.018%;对30个未参与建模样品预测结果是,预测相关系数为0.946,均方差为0.018%。从实验结果可知,可见近红外光谱检测技术对南丰蜜橘可溶性固形物含量的无损检测是可行的。     

傅里叶变换近红外光谱法检测种子水分和生活力的研究

采用傅里叶变换近红外光谱法测定玉米、水稻种子的水分和生活力,并用光谱影响值法(Leverage)对异常值进行判断和处理.建立玉米、水稻种子水分、生活力的近红外光谱分析模型,快速地预测玉米、水稻种子的水分、生活力,满足农作物种子质量快速检测、贮藏、育种等的需要.     

鲜食糯玉米鲜果穗生长规律研究

摘 要：本文通过对两个鲜食糯玉米品种津农3和津农0802授粉后不同时期时,籽粒中可溶性糖含量以及水分含量的变化研究发现,在授粉后21-27天收获的鲜食糯玉米,可溶性糖含量与水分含量较高且较稳定。     

播期对春大豆种子品质形成及产量的影响

为探究不同播期对春大豆品种子粒品质和产量的影响,采用分期播种的方法,2013年4月至10月对四川雅安地区两个春大豆品种子粒形成过程中可溶性糖含量、可溶性蛋白质含量、粗脂肪含量及粗蛋白质含量进行了跟踪分析。结果表明,随播期的不断推迟,过渡性物质积累丰度(可溶性糖含量和可溶性蛋白质含量)呈下降趋势,贮藏性物质(粗蛋白质和粗脂肪)含量呈"S"型上升趋势,说明适时早播有利于子粒早期的品质形成;而晚播会造成子粒品质下降;日平均温度作为播期中重要的影响因子之一,对春大豆子粒品质形成影响较大,且呈负效应;不同播期处理对春大豆产量的影响差异显著,4月11日播种时两个春大豆产量最高,分别为2 910.45和2 927.70kg/hm2,表现为适时早播有利于提高大豆产量。因此,结合当地的生态气候条件,综合考虑春大豆的品质和产量要求,两个春大豆品种的最佳播种时间为4月11日左右。     

基于 SPA-RBF神经网络的小麦蛋白质含量无损检测

传统半微量凯氏法测量小麦蛋白质含量繁琐费时,应用近红外光谱分析技术结合SPA-RBF神经网络对小麦蛋白质含量进行快速、无损检测.采用SPXY算法划分校正集和预测集样本,运用连续投影算法(SPA)对一阶微分和SNV预处理后的光谱数据提取敏感波点作为RBF神经网络的输入,建立小麦蛋白质含量的SPA-RBF神经网络校正模型.模型的预测均方根误差和预测相关系数可达到0.26576和0.975,预测效果较好,基本上可以完成粮食储备和食品加工行业对小麦及其制品品质的划分以及育种上的前期世代筛选.研究表明:近红外光谱技术结合SPA-RBF神经网络可实现对小麦蛋白质含量的检测,满足现代农业发展对小麦无损、实时、大量检测的需要.