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相似文献
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1.
【目的】羊肉新鲜度理化指标传统测定中存在操作繁琐、需使用化学试剂、样品被破坏与接触等问题。研究真空包装冷却羊肉pH值和颜色的近红外快速无损检测。【方法】以新疆小尾寒羊作为研究对象,利用近红外光谱技术(NIRS),研究储藏过程中真空包装冷却羊肉理化指标的快速无损检测,针对化学指标pH和物理指标颜色亮度(L*),采用光谱预处理和特征波段筛选方法优化和简化各指标含量预测模型。【结果】pH和L*均以组合使用遗传算法(GA)与连续投影算法(SPA)筛选特征波段建立的多元线性回归模型(MLR)最佳,优于单一波段筛选方法,其预测集相关系数均为0.91,预测集均方根误差分别为0.13和1.91。【结论】近红外光谱技术具有绿色、无损、同时分析多指标的检测优势,可替代传统检测手段实现对肉品理化指标的快速无损准确检测。  相似文献   

2.
为实现葡萄酒品质及理化指标的快速检测,在选择最优波段和光谱最佳处理方法的基础上,利用近红外光谱结合偏最小二乘分析法分别建立葡萄酒样品的总糖、总酸、酒精度、总多酚、花色苷的定量模型。结果表明,模型验证的相关系数分别为0.992 7、0.994 8、0.990 2、0.969 8和0.937 5,模型验证效果较好。基于化学计量学方法和近红外光谱数据可实现葡萄酒理化指标的快速检测。  相似文献   

3.
针对传统肉类新鲜度检测方法复杂、速度慢等问题,在试验室常温条件下采集猪肉反射率光谱数据,对肉类新鲜度的光谱检测方法进行研究,并分析不同建模方法以及不同样本采样间隔对预测精度的影响。结果表明:1)基于光谱角距离测度准则构建的加权模型,肉类新鲜度检测结果精度最高,决定系数(R~2)为0.999 7,均方根误差(RMSE)为3.427 5;2)基于欧氏距离测度准则和三次多项式拟合法所构建的模型,其R~2分别为0.998 1和0.998 1,RMSE分别为8.572 5和8.473 5。基于光谱角距离测度准则构建的加权内插模型,可以作为肉类新鲜度光谱快速检测模型使用,其检测精度在3种方法中最高。  相似文献   

4.
基于近红外光谱的生鲜猪肉pH检测及其品质安全判别   总被引:2,自引:0,他引:2  
运用近红外光谱检测生鲜猪肉贮藏于室温(约15℃)和冷藏温(约4℃)期间的pH,用偏最小二乘法(PLS)建立适用于此2种贮藏温度的pH的近红外校正模型。对样品光谱进行聚类分析,并结合感官评价综合研究猪肉在贮藏期pH的变化,确定其在各个新鲜度下的分类阈值。结果表明:近红外光谱技术可用于建立检测生鲜猪肉pH的定量模型,其决定系数R2达到0.92;将聚类分析应用到猪肉新鲜度的定性判别中,确定了生鲜猪肉经历的尸僵、成熟、自溶、腐败4个阶段其对应的pH。通过分析肉质在不同贮藏条件下的变化情况,确定不同新鲜度下pH的分类阈值。该方法准确、灵敏,可用于生鲜猪肉pH的定量检测及其品质安全的定性判别。  相似文献   

5.
冯婧媛  罗匀 《安徽农业科学》2011,39(14):8588-8589
[目的]探索掺果葡糖浆蜂蜜的快速检测方法。[方法]在对广泛收集的纯净蜂蜜样品主要理化指标检测分析的基础上,建立了蜂蜜中水分、还原糖、蔗糖和淀粉酶值近红外光谱检测模型,并利用所建模型对添加不同比例果葡糖浆的蜂蜜进行检测,验证利用近红外光谱技术检测蜂蜜掺果葡糖浆的预测效果。[结果]蜂蜜中水分、还原糖、蔗糖、淀粉酶值、酸度、羟甲基糠醛的变异系数均较小,基于淀粉酶值所建的蜂蜜近红外光谱检测模型的预测效果最好,预测均方根误差小,可用于对蜂蜜是否掺果葡糖浆进行鉴别。[结论]基于淀粉酶值所建的蜂蜜近红外光谱检测模型可快速检测蜂蜜是否掺果葡糖浆。  相似文献   

6.
提出一种基于近红外高光谱图像技术的板栗果实品质快速无损检测方法。分别选取3个不同品种栗果、1个品种的霉变栗果和1个品种的虫害栗果各30个样品,采集供试样品的近红外高光谱数据;采用偏最小二乘法(PLS)建立栗果中总糖和淀粉含量预测模型,预测值与实际值的相关系数为0.9313~0.9587,均方根误差为0.062 4~0.225 0;结合主成分分析法(PCA),建立不同品种栗果鉴别以及识别霉变、虫害、正常栗果的判别分析(DA)模型,模型的识别率分别为96.7%和98.6%。结果表明,近红外高光谱图像技术可用于栗果总糖和淀粉的定量预测,以及不同品种栗果和霉变、虫害果的快速定性识别。  相似文献   

7.
探讨了运用可见/近红外光谱分析技术建立巴山木竹蛋白质定量分析模型的可行性。运用传统方法实测了样品蛋白质含量,并运用光谱分析软件建立了样品蛋白质含量与光谱数据的PLS与PCR校正模型。基于主要性能指标对不同光谱预处理与建模方法进行评价,筛选出最优校正模型并使用验证集样品对校正模型的预测能力进行了验证。巴山木竹竹叶与竹秆蛋白质最优校正模型的决定系数(R_c~2)分别为0.935和0.862,交叉验证均方差(RMSEC)分别为0.351和0.172;经外部验证,预测模型决定系数(R_p~2)分别为0.916和0.874,验证集样品的相对分析误差(RPD)分别为3.562和2.840。表明应用可见/近红外光谱分析技术可以实现巴山木竹蛋白质含量快速检测。  相似文献   

8.
采用比色法和近红外漫反射、液体透射在线检测技术,分别测定93个不同产地、不同年生人参原材料固体样品和558个人参提取液样品的总皂苷含量和近红外光谱,结合偏最小二乘回归法,建立样品总皂苷含量与近红外光谱之间的数学模型。采用内部交叉检验对模型进行评价。评价结果显示:内部交叉检验的决定系数R2>0.95,交叉检验均方差(RMSECV)值分别为0.071 6和0.032 7,相对分析误差(RPD)分别为2.83和3.97。模型评价数据均有较好的表现,原材料、提取液检验样品近红外测定结果与化学参考值之间无显著性差异,近红外检测技术可以应用于人参原材料固体样品和人参提取液样品中总皂苷含量的快速测定。  相似文献   

9.
挥发性盐基氮(Total volatile basic nitrogen,TVB-N)是动物性食品的新鲜度指标.传统的TVB-N检测技术工序繁杂,对鱼肉具有不可逆的破坏性.本研究拟用近红外光谱技术进行金鲳鱼肉质新鲜度的检测,采用一阶微分(1st Der)、二阶微分(2nd Der)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变换(Standard normal variate transform,SNV)对金鲳鱼鱼肉的近红外光谱数据进行预处理,通过比较预测结果,确定多元散射校正为最优预处理方法.分别采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立金鲳鱼鱼肉TVB-N的预测模型,最终确立了基于MSC和PLS的最佳模型,其中预测集均方根误差(RMSEP)为1.8454,决定系数(R2)为0.8841.由研究结果看出,基于近红外光谱建立的金鲳鱼肉质预测模型具有较高的精度,可为快速检测金鲳鱼的肉质新鲜度提供理论依据.  相似文献   

10.
近红外光谱技术建立镜鲤新鲜度定量预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
以镜鲤为研究对象,利用近红外光谱技术和化学计量法采集、测定相关指标,并应用偏最小二乘法(PLS)、偏最小二乘法和BP人工神经网络两种方法经比较优化模型。经过鱼肉样品光谱的扫描及pH值、TVB-N(挥发性盐基氮)值、TBA(硫代巴比妥酸)值的测定,在21种预处理下,确定最佳建模方式、预处理方式和最优波段。经模型优化得知,pH、TVB-N、TBA均在偏最小二乘法中建立的模型最好,最优预处理方法分别为基线校正和标准正态变量变换、净分析信号、Savitzky-Golay导数和基线校正,最优波段分别为1 000~1 300 nm和1 700~1 799 nm、1 000~1 200 nm和1 300~1 650 nm、1 000~1 799 nm,并且pH、TVB-N和TBA的Rc分别为0.9906、0.99865、0.99971,Rp分别为0.6436、0.021357、0.7723,达到了利用近红外光谱技术对镜鲤新鲜度高效、快捷、无损伤的定量检测预测模型的建立。  相似文献   

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