基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量.     

基于近红外光谱扫描的马铃薯内部品质检测装置设计

设计了一种近红外光谱扫描的马铃薯内部品质检测装置,其结构包括马铃薯输送机构、近红外光谱扫描装置、拨叉机构、计算机处理系统和信号传感系统。采用近红外光谱对马铃薯营养成分及有害物质进行检测,样品无须用任何化学或物理方法处理,可直接检测,且检测速度快、环保,检测过程无污染;对样品无损耗,测定后仍可作它用;仪器的构造比较简单,易于维护。      

基于近红外光谱技术的发育后期苹果内部品质检测

为了解发育后期苹果内部品质与近红外光谱特性之间的关系,给田间管理、实时采收等提供依据,利用近红外漫反射技术测量了发育后期3个月内富士苹果在833~2 500 nm波长范围内的光谱特性,并测量了各样品的内部品质参数(可溶性固形物含量、硬度、p H值和含水率),分析了单一波长下吸光强度与各内部品质参数之间的线性关系。结果表明,单一波长下吸光强度与苹果各内部品质参数之间的线性相关性均较弱,基于单一波长下的吸光强度很难预测苹果的内部品质。为此,结合化学计量学方法建立了预测可溶性固形物含量、硬度、p H值和含水率的最小二乘支持向量机和极限学习机(ELM)模型,并分析了主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和无信息变量消除法等3种降维方法对模型预测性能的影响。结果表明,预测可溶性固形物含量、p H值的最优模型为SPA-ELM,其RMSEP分别为0.443 5°Brix和0.006 8;预测硬度、含水率的最优模型为PCA-ELM,其RMSEP分别为0.2612 kg/cm2和0.623 5%。     

基于近红外光谱的香蕉品质检测方法研究

研究提出了近红外光谱技术无损检测香蕉品质指标的新方法。采用The Unscramble 9.7分析软件,建立了香蕉糖度、坚实度和粘度的预测模型。根据定标集样品常规方法测定结果和所扫描得到的香蕉未剥皮和剥皮的光谱信号间的拟合关系,采用偏最小二乘法建立香蕉糖度、坚实度和粘度的定标模型,并用未参与定标的一组样品作为预测集对模型进行检验。未剥皮香蕉的糖度、坚实度和粘度的预测决定系数分别为0.94,0.95,0.93,剥皮香蕉的糖度、坚实度和粘度的预测决定系数分别为0.92,0.97,0.95,预测精度较高。结果表明,香蕉皮对其的影响不大,近红外光谱技术可应用于未剥皮香蕉品质检测,实现了香蕉品质的快速、无损检测,为香蕉品质的无损检测提供了理论依据。     

基于近红外光谱的花椒品质检测技术

首次提出了建立基于单籽粒红花椒的近红外光谱定量分析模型,用于花椒的挥发油含量检测。由于花椒表面的不规则性,且采用单籽粒花椒扫谱导致光谱信号差异较大,所以采用全谱分析。为此,结合异常样品剔除方法及模型优化方法,共建立了74份红花椒的挥发油近红外模型。实验表明,所建立的单籽粒花椒挥发油的近红外定标模型具有较好的稳定性和预测能力(RSD<10%,RPD>3),从而为花椒育种及品质检测提供了快速和便捷的途径。     

基于可见-近红外光谱的鲜食葡萄成熟品质关键指标检测

酚类物质是评价葡萄成熟品质的重要指标,本文利用可见-近红外光谱技术结合化学计量学定量分析方法对葡萄皮总酚、籽总酚、皮单宁和籽单宁含量开展了无损检测研究。通过手持式可见-近红外光谱仪采集巨玫瑰葡萄波长400～1 029 nm范围内的漫反射光谱,采用SPXY算法将其划分为校正集和预测集,结合标准正态变换(Standard normal variate, SNV)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction, MSC)、一阶导数(First derivative, 1D)、二阶导数(Second derivative, 2D)、Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)和Savitzky-Golay卷积平滑+一阶导数(SG+1D)6种预处理方法以及偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLSR)、支持向量机回归(Support vector machine regression, SVR)和卷积神经网络(Convolutional neural networ...     

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。     

近红外光谱分析技术在果蔬品质无损伤检测方面的应用

介绍了近红外光谱分析技术的测量原理和分析程序,综述了其在无损检测水果内部品质方面的应用现状,指出应注意的问题,并展望其研究发展前景。     

基于可见-近红外光谱技术的果蔬品质检测方法

可见-近红外光谱技术利用波长在380～2 500 nm的电磁波获取果蔬中有机分子含氢基团的特征信息,根据样品对不同波长光的吸收信息,实现果蔬的外部、内部缺陷及营养成分定性、定量分析,是目前主流的果蔬内外部品质快速无损检测技术。综述了目前基于吸光度谱和能量谱对果蔬营养物质含量定量分析及缺陷定性分析,所使用的检测模型和变量筛选模型及其检测准确性,为相关研究人员选择高效准确的检测模型提供技术支撑。     

基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检

选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1089～2219nm。对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析。结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1100～1400nm和1800～2200nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量。     

微波干燥活性米的温度和水分的分布模型

通过建立连续微波干燥活性米过程的质热传递模型,获得活性米微波干燥机内的温度和含水率分布,并在微波强度为1.16、2.75、4.34W/g的条件下,进行活性米温度和水分模型的实验验证,确定传热传质模型的正确性。模拟与实测结果表明:在连续式微波干燥机的干燥末段,温度上升较慢时相应控制微波功率,减少微波干燥的能耗;在干燥段后进入缓苏阶段,使活性米物料内外温度达到平衡,干燥效果更为均匀,又可以保证干燥品质。该研究对活性米的微波加热工艺及控制方面具有指导意义。     

软罐头发芽糙米饭制备工艺研究

以发芽糙米为主要原料,采用单因素试验和正交试验的方法,确定发芽糙米饭软罐头的最佳工艺参数。试验结果表明,当发芽糙米浸泡时间60 min、预煮时间15 min、蒸煮水的添加比例1.0∶2.0、高温杀菌时间30 min时,发芽糙米饭的感官评分最高。     

基于近红外光谱的寒地水稻稻瘟病检测数据分析

为克服传统稻瘟病目测诊断正确率低的缺陷,以感染了稻瘟病的寒地水稻植株为研究对象,通过近红外光谱技术采集到了健康植株与染病植株不同部位光谱特征:叶瘟病3种病害等级光谱特征;谷粒瘟5种病害等级光谱特征和穗茎瘟4种病害等级光谱特征分析结果表明,得出的结论是,不同情况的植株都有各自的近红外光谱波段,这一结论为将来利用近红外光谱技术实现寒地水稻稻瘟病的实时检测奠定先期基础。     

基于近红外光谱与多品质指标的苹果出库评价模型研究

富士苹果在贮藏期后熟过程中其生理特性发生变化,不适宜的贮藏会影响出库品质和售卖价格。为使贮藏期果实以较好的品质出库销售,开展对贮藏后熟苹果品质模型研究,并在此基础上对苹果出库进行评价和预测。采集了全贮藏期不同时间苹果样本的近红外光谱和品质指标(可溶性固形物含量、硬度和失重率),分析贮藏期间果实漫反射光谱和品质指标变化规律,基于波长1 000～2 400 nm范围内的漫反射光谱结合预处理和特征波长提取方法,建立贮藏期苹果品质的偏最小二乘(PLS)和带有反馈的非线性自回归(NARX)预测模型,根据行业标准确定苹果出库品质判断依据,采用基于熵权的TOPSIS法对果实出库品质进行综合评价,实现PLS对品质得分和NARX对多品质指标的预测。结果表明,在预测SSC含量、硬度和失重率时,最优模型分别为CARS-SPA-PLS、CARS-NARX和SPA-NARX,相关系数分别为0.914、0.796和0.918,均方根误差分别为0.511°Brix、0.475 kg/cm²和0.682%;在预测品质得分时,PLS模型的相关系数与均方根误差分别为0.896和0.043 4,NAR...     

储藏温度与初始含水率对稻谷和糙米食用品质的影响

以产于江苏省东台市的南粳9108为研究对象,测定了3种含水率（12.10%、14.16%和16.34%）的稻谷和糙米,在低温（8℃）、准低温（15℃）及室温（20~25℃）3种储藏条件下的含水率、脂肪酸含量、食味值和直链淀粉含量4个食用品质指标的变化,分析比较了在245d的储藏期内,稻谷和糙米食用品质指标的变化规律。结果表明,在储藏前,偏高含水率样品的食用品质优于正常和偏低的样品。但随着储藏时间的延长,稻谷和糙米的含水率和食味值均逐步降低,而脂肪酸含量和直链淀粉含量则出现不同程度的上升,初始含水率、储藏温度和时间对脂肪酸含量、食味值和直链淀粉含量均有极显著的影响（P＜0.01）。在不同的储藏温度下,不同含水率稻谷和糙米的食用品质都随着储藏时间的延长而逐步降低。其中,较高含水率的样品在较高储藏温度下品质下降的程度更高,而且糙米食用品质下降的程度高于稻谷。另外,试验结果还显示,在低含水率条件下（12.1%）,在不同储藏温度下稻谷和糙米食用品质变化都很小,表明在较低含水率下将水稻以稻谷的形式进行储藏,有利于保持食用品质。     

槽式超声波处理对糙米理化特性与感官品质的影响

评价了槽式超声波处理对糙米品质特性及食味的影响,研究结果表明:超声波处理使糙米饭的持水率增加了30~53个百分点、体积膨胀率增加了30个百分点,且对糙米粒的白度指数和透光率影响较小,说明超声波处理保持了糙米样品较完整的皮层结构。同时,超声波处理对糙米的化学组成没有显著影响,且可以降低糙米的硬度,提高糙米的弹性和咀嚼度,而对其粘附性和粘聚性影响不大。感官评价结果表明,超声波处理的糙米样品其感官评价总分均高于未处理的糙米,以槽式超声波进行糙米处理具有一定的应用价值。     

不同饲料原料日粮纤维水平的近红外测定方法

分别针对中性洗涤纤维（NDF）和酸性洗涤纤维（ADF）2个日粮纤维水平评价指标,开展适用于不同饲料原料的NDF和ADF近红外综合预测方法研究。收集包括玉米干酒糟及其可溶物、大豆皮、小麦麸、苜蓿草颗粒、喷浆玉米皮和甜菜粕共6种饲料原料,共计327个样品。按照Van Soest滤袋法测定每个样品的NDF和ADF,获取参考值,并进行统计学分析。利用傅里叶变换近红外光谱仪采集样品的近红外漫反射光谱。选择偏最小二乘法,结合导数处理、多元散射校正和变量标准化等不同的光谱预处理方法,构建定标模型。结果表明：6种饲料原料的NDF和ADF分布范围分别在21.20%~65.28%和6.40%~48.31%,洗涤纤维含量覆盖范围广。NDF近红外快速预测模型：最优预处理方法为二阶导数,模型验证集决定系数为0.963,预测标准误差为1.82,相对分析误差为5.2。ADF近红外快速预测模型：最优预处理方法为一阶导数结合变量标准化,验证集决定系数为0.985,预测标准误差为1. 63,相对分析误差为8.23。本研究表明基于近红外光谱这种无损分析技术,可构建适用于多种纤维类饲料原料的日粮纤维水平快速预测模型,该方法可为饲料工厂快速检测洗涤纤维、精细调控饲料中纤维水平提供有效的技术保障。     

糙米发芽前含水率提升工艺优化

糙米发芽前的吸水过程是导致籽粒裂纹的根本原因,制约着发芽糙米品质和口感。为降低发芽前糙米裂纹增率,探究了完整吸湿区间内各含水率水平糙米的最优吸湿速率。将糙米初始含水率至发芽含水率的完整区间分为若干子区间,在各区间内以不同加湿速率加湿至该区间目标含水率。探究各区间内裂纹增率的变化规律,建立裂纹增率与加湿速率变化规律的数学模型,以低裂纹增率为目标确定最优加湿速率。在此基础上,得出完整区间内以低裂纹增率及高效率为目标的加湿速率数学模型并试验验证。与前期分段加湿工艺相比,本优化工艺可降低发芽前糙米和发芽糙米裂纹增率(41.48±0.15)%和(43.67±0.26)%,糙米发芽率和γ-氨基丁酸含量增加(6.92±0.25)%和(25.03±0.18)%,为高品质发芽糙米的生产方法提供参考。     

浅析糙米雾化着水加工技术

本文就雾化着水技术应用于大米加工进行论述,认为该技术是一种经济、有效的调质技术。     

近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用

近红外光谱技术是一种高新分析技术,被越来越多地应用于农业领域。概述近年来国内外近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用情况,分析近红外光谱技术在苹果质检中的应用方向,为果品无损检测技术的发展提供参考。