基于近红外光谱的烟叶烘烤过程质体色素实时监测

质体色素的降解变化是烟叶香气物质形成的基础之一.为解决烟叶烘烤调制过程中质体色素无法快速准确测定的问题,基于近红外光谱技术(NIRS)的优势,利用竞争自适应重加权釆样法(CARS)进行光谱特征波长选择,并结合偏最小二乘法(PLS)构建了烟叶烘烤过程叶绿素和类胡萝卜素含量的动态变化模型.结果表明,CARS-PLS模型能获得较全谱偏最小二乘(PLS)、连续投影偏最小二乘(SPA-PLS)、遗传算法偏最小二乘(GA-PLS)及蒙托卡洛无信息变量删除偏最小二乘(MC-UVE-PLS)更好的模型性能,其烟叶叶绿素和类胡萝卜素模型预测相关系数分别为0.924、0.908,预测均方根误差分别为0.789、0.321μg/cm2,模型能满足实时定量分析的需要.因此,采用NIRS技术结合CARS-PLS能快速准确测定烘烤过程烟叶质体色素的变化,可为烟叶密集烘烤调控提供参考依据.