基于近红外光谱技术构建牛羊肉掺假鉴别模型

【目的】为应用近红外光谱技术结合正交偏最小二乘判别分析（orthogonalpartialleast-squares discrimination analysis,OPLS-DA）方法对牛羊肉掺杂鸡肉和鸭肉的定性鉴别。【方法】采集新鲜的牛里脊肉、羊后腿肉、鸡胸肉、鸭脯肉各41份，用绞肉机绞碎成肉糜，按照0%、25%、50%、75%、100%的掺假比例分别将鸡肉糜和鸭肉糜掺入到牛肉糜和羊肉糜中，得到4种纯肉样品各41份，牛肉掺鸭肉、牛肉掺鸡肉、羊肉掺鸭肉、羊肉掺鸡肉样品各123份，并采集近红外光谱。利用二阶导数（second derivative,2nd Der）、savitzky-golay滤波平滑（savitzkygolay,S-G）、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）、标准正态变量校正（standard normal variate correction,SNV）、2nd Der+S-G、2nd Der+MSC、2nd Der+SNV、S-G+MSC、S-G+SNV等方法对原始光谱数据预处理，结合OPLS-DA分别构建牛羊肉...     

蜂蜜掺假鉴别技术研究进展

随着人们生活水平的提高，对蜂蜜等保健性食品的需求日益增多，从而导致了蜂蜜掺假行为的出现，如在蜂蜜中人为添加甜味剂。为了确保蜂蜜的真实性，必须严格控制蜂蜜质量，来维护消费者的权益，本文简要介绍了稳定碳同位素比值分析、色谱技术、光谱技术和生物传感器在鉴别蜂蜜掺假方面的优缺点，旨在为蜂蜜掺假检测技术发展提供意见建议。     

基于近红外反射光谱快速检测豆粕中掺假菜籽粕的研究

试验旨在研究豆粕中掺假菜籽粕的近红外反射（NIR）光谱定量分析方法。在豆粕中掺入0、5%、10%、15%、20%、25%、30%菜籽粕，每个掺杂水平30份重复样品（建模集样本20个，验证集样本10个）。采用傅里叶变换近红外光谱仪获取样品NIR光谱，使用化学计量学软件拟合建模集样品掺假比例的NIR光谱预测模型，验证集样本评价预测模型的准确度。结果表明，豆粕中菜籽粕掺假比例的NIR光谱预测模型的决定系数R2为0.983，交叉验证均方根误差（RMSECV）为1.30。菜籽粕掺假比例为5%、10%、15%、20%、25%、30%的NIR光谱预测值的相对误差分别为8.93%、12.20%、2.21%、1.17%、1.72%、1.69%。研究表明，使用NIR光谱可以对豆粕中菜籽粕的掺假量实现准确定量测定。     

蛋粉质量检测技术研究进展

蛋粉具有较好的口感和较高的营养价值而广泛应用于食品工业。目前市场上蛋粉质量参差不齐，假冒伪劣现象时有发生，因此对蛋粉质量进行检测具有重要研究意义。文章从蛋粉的理化指标检测技术和掺假检测技术两个方面对蛋粉质量检测技术进行了综述，并对蛋粉质量检测技术的发展进行了展望，以期能为研究高效、准确的蛋粉质量检测技术提供参考。     

话说我国果汁业中的果汁掺假问题

近十年来我国果汁业快速发展,但掺杂使假现象也层出不穷,手段和方式不断翻新,检测和鉴定困难重重,给产业持续健康发展带来严重隐忧。为此,必须大力开发实用、快捷、方便、准确的果汁检测技术,尽快完善和健全果汁标准检测体系,加大执法监管力度,维护果汁行业的正常生产经营秩序,确保食品安全。     

利用近红外反射光谱检测豆粕中掺假棉籽粕的研究

本实验研究了通过近红外反射（NIR）光谱对豆粕中掺假棉籽粕的定量分析方法。在豆粕中分别掺入0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%（m/m）棉籽粕，每个处理包含建模集样品20个、验证集样品10个，使用傅立叶变换近红外光谱仪获取掺假样本的NIR光谱，采用OPUS化学计量学软件拟合建模集样品棉籽粕掺假率的NIR光谱预测模型，再用验证集样本对预测模型进行验证，评价预测模型的相对误差。结果表明，豆粕中棉籽粕掺假率的NIR光谱预测模型的决定系数（R2）为0.975、交叉验证均方根误差（RMSECV）为1.58、斜率为0.974，棉籽粕掺假比例为5%、10%、15%、20%、25%、30%的NIR光谱预测值的相对误差分别为15.0%、0.50%、1.87%、1.45%、1.28%、0.87%。因此，利用NIR光谱可以准确定量测定豆粕中棉籽粕的掺假比例。 [关键词] 豆粕|棉籽粕|掺假|近红外反射光谱|预测模型