CN103278473B - 白胡椒中胡椒碱及水分含量的测定和品质评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通过近红外光谱技术对白胡椒中胡椒碱及水分含量定量模型的建立方法及其在评价白胡椒品质上的应用。本发明包括采集样品的组合方法，光谱采集方法，根据样品的红外光谱用化学计量学方法建立白胡椒中胡椒碱和水分含量的定量模型，采用截距补偿校正温度因子来测定样品。本发明的建模方法采用多种样品组合、提取与胡椒碱及水分相关性较高的特征光谱，克服了样品的多样性复杂性和温度对光谱的影响，并有效地提高模型的准确度和预测值的准确度，提供了一种白胡椒中胡椒碱及水分含量的简单快速的检测方法及品质评价方法。

Description

白胡椒中胡椒碱及水分含量的测定和品质评价方法

技术领域

本发明涉及一种无损快速检测方法，特别的，涉及一种白胡椒中胡椒碱及水分含量的快速检测方法。

背景技术

胡椒碱和水分是评价胡椒质量的关键性指标，是决定白胡椒品质的决定性因素。从目前所采用的技术手段来看，白胡椒品质检验主要有理化分析和感官评价两种方法，理化分析主要是采用化学分析方法来分析胡椒中的化学物质（胡椒碱、水分），根据化学分析结果来判定胡椒的品质。如胡椒中胡椒碱的测定采用的是高效液相色谱法，该方法要求对胡椒进行磨粉制样、加乙醇提取，并加热回流4小时，经逐步稀释后，采用高效液相色谱-紫外检测器对胡椒碱进行分析；胡椒中的水分的测定采用的是蒸馏法，此方法需要大量的重蒸甲苯，重蒸甲苯过程长，且甲苯毒性大，实验步骤繁琐。虽然两种化学分析结果准确，但由于分析步骤多，检测周期长，检测费用高，样本必须进行破坏性的预处理，而且不能及时判定结果，因而目前在白胡椒商品交易中，往往都不采用此方法，而采取用嘴咬后的辛辣度和通过嗅觉辨别胡椒的气味感官评判来评价胡椒碱的含量，脆度来评价水分的含量，但人的感觉器官往往会受到经验、精神状态、身体状况甚至所处环境的影响，其主观性太大，无法准确评价胡椒的品质。

由于白胡椒中胡椒碱和水分含有C-H，C=O，O-H基团，在近红外区的一级倍频和二级倍频区都有较强的吸收，这些基团的泛频振动和转动会产生特征吸收光谱，其红外光谱中包含有机化合物组成和结构信息可以很好地表征不同的有机化合物浓度特征，通过对光谱信息与白胡椒中的化学成分之间的联系，建立相关的数学模型，这样就可以通过测定白胡椒的红外光谱数据，得到白胡椒中准确的化学成分浓度值。

但是，由于胡椒的生长地理环境差异较大，而且根据胡椒的生长周期特点，胡椒生产有大小年分之分，不同的生产年限其粒度和色泽差异较大。再者由于白胡椒是由黑胡椒脱皮加工生产而来，因此加工工艺也呈多样化（如有流水浸泡脱皮，不流动的水浸泡脱皮、酶解脱皮），这些因素造成了白胡椒在色泽、粒度甚至在化学品质上差异性较大，对建模时所采用的近红外光谱中有机化合物组成结构信息造成了较大的干扰。其次，本发明的发明人发现，温度的变化会对白胡椒的近红外测试有较大的影响，尤其对白胡椒中胡椒碱的测定影响较大，22℃时胡椒碱的含量比32℃要低3%-4%左右。用常规的近红外光谱采集方法所建立的定量模型预测效果不理想，预测值与与化学测定值存在着一定的差异，基于上述技术上的原因，目前胡椒品质检测所采用的技术多是采用感官评判与理化分析，基于近红外光谱技术的胡椒品质的检测，现尚无相关专利和文献

发明内容

本发明的目的是为了克服现有白胡椒中化学成分在分析过程中要进行破坏性预处理、分析步骤繁杂、检测周期长，费用高的缺点，提供一种基于近红外光谱的白胡椒中胡椒碱含量及水分准确的建模方法和简单快速的检测方法，以评价白胡椒的质量，用于白胡椒的生产和贸易品质的鉴别。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案是：

一种白胡椒中胡椒碱及水分含量的快速检测方法，包括以下步骤：（1）按照组合要求收集白胡椒样本，（2）恒定条件下扫描白胡椒样本近红外光谱，（3）按照国标方法测定白胡椒中胡椒碱及水分含量，（4）近红外光谱数据预处理，（5）采用化学计量学的方法建立数学模型，并验证模型，（6）扫描待测白胡椒样品的近红外光谱并通过所建立的数学模型获得白胡椒样品的胡椒碱及水分含量结果。

进一步的，步骤（1）中，收集白胡椒样本要求采集收集各白胡椒主产地不同加工工艺的样品，收集周期大于二年，并根据不同产地、不同的生长周期、不同加工工艺将白胡椒样品分组。

进一步的，步骤（2）中，在28-32℃的条件下对待测白胡椒样品进行近红外光谱谱图的采集，在950-1650nm谱区范围内用漫反射的方式进行胡椒样品的扫描得到校正样本集的标准光谱，同一样本重复测量三次以上，以平均光谱作为该样本的标准光谱。

进一步的，步骤（4）中，利用化学计量软件Unscrambler对每个样本的两个以上近红外光谱平均为一个光谱后，对样本集光谱进行预处理，为消除因微小光程差异带来的光谱变动采用了小波去噪法，采用Savitzky-Golay滤波平滑来消除噪声，提高信噪比，采用光谱的一阶导数和二阶导数来消除基线、分辨重叠峰和提高分辨，选择标准正态变量交换和滤波+11点平滑作为光谱预处理方法。

进一步的，步骤（4）中，提取白胡椒中近红外光谱中与胡椒碱及水分含量相关的特定波长区间建立模型。

进一步的，与胡椒碱含量相关的波长区间为980-1020nm，1130-1250nm,1340-1380nm,与水分含量相关的波长区间为1400-1500nm。

进一步的，步骤（5）中，以偏最小二乘法建立校正模型，选择主成分分析进行了信息变量的压缩，分析时结合交驻验证法，非线性迭代偏最小二乘法来进行主成分分解。

进一步的，步骤（6）中，根据扫描温度，采用截距补偿的方式调整模型截距。

一种白胡椒品质的评价方法，采用如权利要求1-8中任一项所述的方法测定白胡椒中胡椒碱及水分含量。按照国标进行分级和评价白胡椒品质。

具体方法如下：

一、建立白胡椒样品数据库

1、根据胡椒的生长环境和生长周期特点，分别采集收集各个白胡椒主产地的样品，及不同的加工工艺（例如，流水浸泡脱皮，不流动的水浸泡脱皮、酶解脱皮）下所成的白胡椒样品，收集周期必须大于二年（必须涵盖胡椒生产的大小年）。根据不同生长地理环境、不同的生长周期、加工工艺的不同将白胡椒样品分为12组，每组不少于15份样品，涵盖了因不同因素所引起的色泽、粒度及化学品质差异性较大的白胡椒，有效地扩展样品数据的曲线范围。样品分组进行光谱收集，并立即进行制样，按国标方法测定白胡椒中的胡椒碱和水分含量，建立不同粒度大小、不同色泽、不同产地和不同生产时间的白胡椒样品品质相关的数据库。

二、校正集样本光谱的采集

本发明的发明人发现，温度的变化会对白胡椒的近红外测试有较大的影响，尤其对白胡椒中胡椒碱的测定影响较大，22℃时胡椒碱的含量比32℃要低3%左右，而在28℃-32℃之间，此温度区域胡椒碱与水分的波动基本无明显差异，不会对图谱采集产生干扰。考虑到胡椒采收季节和主产区的区域气候，本发明确定建标温度稳定在28-32℃。在室温低于28℃时，采用烘箱加热的方法，提高检测的精密度和准确度。本发明通过多次实验，确定在室温低于28℃时，用托盘装胡椒颗粒，胡椒堆砌厚度为0.5cm，用70℃烘箱加热5分钟，胡椒温度在30-32℃之间，并可在室温下保持续10分钟左右。在稳定的条件下对待测白胡椒样品进行光谱谱图的采集，在950-1650nm谱区范围内用漫反射的方式进行胡椒样品的扫描得到校正样本集的标准光谱，同一样本需用三次或三次以上重复测量，以平均光谱作为该样本的标准光谱。

三、建立校正模型

利用化学计量软件Unscramblerc对光谱进行预处理，提取能表达白胡椒内部品质的光谱特征。研究发现，白胡椒中近红外光谱中信息与胡椒碱含量高度相关的特定波长区间有980-1020nm，1130-1250nm，1340-1380nm，水分特征波段为1400-1500nm，其相关系数均超过65%。将***采集到的样本集光谱进行预处理，光谱预处理方法采用：为消除因微小光程差异带来的光谱变动采用了小波去噪法，采用Savitzky-Golay滤波平滑来消除噪声，提高信噪比，采用光谱的一阶导数和二阶导数来消除基线、分辨重叠峰和提高分辨率，选择主成分分析进行了信息变量的压缩，分析时结合交驻验证法，非线性迭代偏最小二乘法来进行主成分分解，以偏最小二乘法校正方法建立校正模型。

四、进行样品测试

在稳定的条件下，近红外光谱仪中的卤素灯发出的光照射到白胡椒样品上，在白胡椒内部形成漫反射，漫反射出来的光进入近红外光谱仪进行近红外光谱分析，得到的近红外光谱信号通过光谱采集传输到计算机，计算机根据温度调节模型的截距，再用经校准过的校正模型对近红外光谱数据进行分析，得出白胡椒的胡椒碱和水分含量的数据。

本发明的有益效果是：

本发明首次将近红外光谱分析技术、化学计量学方法引入白胡椒的无损检测，颠覆了传统方法中感观与色谱化学分析的概念，实现了白胡椒中胡椒碱的快速、准确的无损检测分析，大大缩短了检测周期。

本发明与人的感观检测相比，结果更客观公正，与常规化学分析方法相比，检测速度快，操作简便，光谱测定过程仅需几十秒种，测定过程不损坏样品，无需使用任何试剂，是一种绿色环保的检测方法。

胡椒作为重要的热带香辛料作物，在医学工业和食品工业上都有广泛用途，近年来，我国与世界的胡椒生产量及消费需求量持续增长，世界胡椒的市场趋于成熟，通过提高品质来提高其市场竞争力已是未来发展胡椒产业的趋势。而白胡椒是热带地区主要的经济作物之一，因此简单快速的无损检测技术对白胡椒的生产和贸易都会起十分积极的作用。

附图说明

图1是近红外光谱分析技术快速检测白胡椒中胡椒碱及水分的方法流程图。

具体实施方式

下面结合具体实例进一步说明本发明的技术内容和效果。

一、代表性样品的收集：

根据白胡椒的生长环境和生长周期特点，分别采集收集各个白胡椒主产地的样品，收集周期持续二年，涵盖胡椒生产的大小年，样品量达到150份。涵盖不同生长地理环境、不同气候下而出现的不同品质的白胡椒，而且根据胡椒生长有大小年的生长周期特点，涵盖了因不同生长周期的色泽和粒度差异性较大的白胡椒，使样本的采集基本涵盖了所有组分含量的数据范围。

二、校正集样本光谱的建立：

本发明确定近红外光谱测定温度在28℃-32℃之间，当室温低于28℃时，用托盘装胡椒颗粒，胡椒堆砌厚度为0.5cm，用70℃烘箱加热5分钟，胡椒温度升至30-32℃之间，并可在室温下保持续10分钟左右。在稳定的条件下对待测白胡椒样品进行光谱谱图的采集，在950-1650nm谱区范围内用漫反射的方式进行胡椒样品的扫描得到校正样本集的标准光谱，同一样本需用多次重复测量，以平均光谱作为该样本的标准光谱。

三、基础数据的测定：

按GB/T17528-2009《胡椒碱含量的测定高效液相色谱法》测定白胡椒中胡椒碱含量，按GB/T112729.6-1991测定白胡椒中水分的含量，每个样品检测两次，取平均值。

四、校正集光谱的预处理：

将获得的样本光谱后需对样本集光谱进行预处理，这里采用平滑、微分、求导或小波去噪等方法，以抵消背景干扰，提高光谱的分辨率。

光谱预处理方法具体采用：为消除因微小光程差异带来的光谱变动采用了小波去噪法，采用Savitzky-Golay滤波平滑来消除噪声，提高信噪比，采用光谱的一阶导数和二阶导数来消除基线、分辨重叠峰和提高分辨，选择标准正态变量交换和滤波+11点平滑作为光谱预处理方法。

五、校正模型的建立与验证：

取已知胡椒碱含量的白胡椒作为验证集，在相同条件下用红外光谱扫描，根据已建立的模型计算胡椒中胡椒碱的值，经验证每个验证集样本误差小于10%后，可确定校正模型适用，若某些验证样本误差大于10%，则对校正参数重新进行回归运算，如此反复，直到得至满意的定量模型。

六、待测样品的分析：

比较室温，温度在28℃-32℃之间，可以进行直接测定，当温度低于28℃时，用截距校正模型，每两度将截距调上0.1，校正好后用红外光谱扫描白胡椒，将光谱数据输入模型即可测定出白胡椒中的胡椒碱及水分的含量。七、根据水分及白胡椒含量的测定结果，并依据国家标准GB/T7900-2008及国际标准ISO959-2：1998，判断白胡椒样品是否为合格产品。

实施例1

本实施用于说明本发明提供的白胡椒中胡椒碱含量模型的建立方法和含量测定方法。

样品：在海南及云南白胡椒主产地收集白胡椒样品180份，其中涵盖不同生长地理环境、不同生产年份、不同气候下和不同栽培模式下所采集的胡椒，其中也包含不同处理方式制成的白胡椒品种。我们从中取了150份样品做为校正模型的基础数据，30份做为验证集。

模型的建立：

（1）建模温度在28℃-32℃之间（当室温低于28℃时，用托盘装胡椒颗粒，胡椒堆砌厚度为0.5cm，用70℃烘箱加热5分钟）。在稳定的温度条件下对待测白胡椒样品进行光谱谱图的采集，在950-1650nm谱区范围内用漫反射的方式进行胡椒样品的扫描得到校正样本集的标准光谱，同一样本装样3次进行重复测量，每次扫描30次，以平均光谱作为该样本的标准光谱。

（2）将样品用粉碎机粉碎，直至全部通过500μm的样品筛。每份样品称取0.2-0.5克的试样（精确到0.01克），加入50mL乙醇，回流蒸沸3h。溶液冷却，过滤，滤液收集到100ml容量瓶中，淋洗提取装置，洗液加入容量瓶，并用乙醇稀释到刻度线。根据胡椒碱的含量，稀释成合适的浓度，上机测定。

（3）利用化学计量软件Unscrambler对建标的150个样品的每个样品的两个近红外光谱平均为一个光谱后，对样本集光谱进行预处理，光谱预处理方法包括：为消除因微小光程差异带来的光谱变动采用了小波去噪法，采用Savitzky-Golay滤波平滑来消除噪声，提高信噪比，采用光谱的一阶导数和二阶导数来消除基线、分辨重叠峰和提高分辨，选择标准正态变量交换和滤波+11点平滑作为光谱预处理方法。

（4）选择主成分分析进行了信息变量的压缩，分析时结合交驻验证法，非线性迭代偏最小二乘法来进行主成分分解。以偏最小二乘法、支持向回归法等多元定量校正方法建立校正模型，得到近红外光谱数据和对应已知的化学成分胡椒碱的含量相对应的定量分析模型，并得出由数模的相关系数（r），校正标准误差和预测标准误差。

由此建立的白胡椒中胡椒碱的含量模型的相关系数r为0.935，其校正标准误差为0.17，预测标准误差为0.22，白胡椒样品中胡椒碱含量的预测值与实测值的对比结果如表1所示。

使用模型测定含量：

从剩余的未参加建模的30个样品，挑选了20个样品，按照上述步骤的方法采集这20个样品的近红外光谱数据，通过它们近红外光谱数据与方法所建的数模分析，获得这20个样品的胡椒碱含量的预测值，并与GB/T17528-2009《胡椒碱含量的测定高效液相色谱法》测定的上述样品的胡椒碱含量的真值比较，结果如表1所示。

表1白胡椒样品红外光谱预测值与化学分析值比对表

样品编号	产地	近红外预测值(%)	化学分析值(%)	绝对偏差(%)
					1	海南万宁	4.38	4.11	0.27
2	海南万宁	4.12	4.18	-0.06
					3	海南万宁	4.09	3.98	0.11
4	海南万宁	3.89	3.77	0.12
					5	海南万宁	3.76	3.86	-0.1

6	海南文昌	3.83	3.98	-0.15
					7	海南文昌	3.79	3.4	0.39
8	海南文昌	3.92	3.8	0.12
					9	海南文昌	4.13	4.32	-0.19
10	海南文昌	3.68	3.55	0.13
					11	海南文昌	3.95	3.46	0.49
12	海南琼海	4.15	3.92	0.23
					13	海南琼海	3.84	3.93	-0.09
14	海南琼海	4.41	4.16	0.25
					15	海南琼海	3.98	3.84	0.14
16	海南琼海	3.84	3.57	0.27
					17	云南保山	4.18	3.78	0.4
18	云南保山	4.1	4.4	-0.3
					19	云南保山	3.95	3.88	0.07
20	云南盈江	4.23	4.01	0.22

根据国家标准GB/T7900-2008及国际标准ISO959-2：1998，判断胡椒碱含量小于4%的白胡椒样品为不合格产品。

实施例2

本实施用于说明本发明提供的白胡椒中水分含量模型的建立方法和含量测定方法。

样品：在海南及云南胡椒主产地收集白胡椒样品180份，其中涵盖不同生长地理环境、不同生产年份、不同气候下和不同栽培模式下所采集的胡椒，其中也包含不同处理方式制成的白胡椒品种。我们从中取了150份样品做为校正模型的基础数据，30份做为验证集。

模型的建立：

（1）建模温度在28℃-32℃之间（当室温低于28℃时，用托盘装胡椒颗粒，胡椒堆砌厚度为0.5cm，用70℃烘箱加热5分钟）。在稳定的温度条件下对待测白胡椒样品进行光谱谱图的采集，在950-1650nm谱区范围内用漫反射的方式进行胡椒样品的扫描得到校正样本集的标准光谱，同一样本装样3次进行重复测量，每次扫描30次，以平均光谱作为该样本的标准光谱。

（2）将样品用粉碎机粉碎，直至全部通过500μm的样品筛。按GB/T112729.6-1991测定白胡椒中水分的含量。

（3）利用化学计量软件Unscrambler对建标的150个样品的每个样品的两个近红外光谱平均为一个光谱后，对样本集光谱进行预处理，光谱预处理方法包括：为消除因微小光程差异带来的光谱变动采用了小波去噪法，采用Savitzky-Golay滤波平滑来消除噪声，提高信噪比，采用光谱的一阶导数和二阶导数来消除基线、分辨重叠峰和提高分辨，选择标准正态变量交换和滤波+11点平滑作为光谱预处理方法。

（4）选择主成分分析进行了信息变量的压缩，分析时结合交驻验证法，非线性迭代偏最小二乘法来进行主成分分解。以偏最小二乘法、支持向回归法等多元定量校正方法建立校正模型，得到近红外光谱数据和对应已知的化学成分胡椒碱的含量相对应的定量分析模型，并得出由数模的相关系数（r），校正标准误差和预测标准误差。

由此建立的白胡椒中胡椒碱的含量模型的相关系数r为0.962，其校正标准误差为0.21，预测标准误差为0.25，白胡椒样品中水分含量的预测值与实测值的对比结果如表2所示：

使用模型测定含量

从剩余的未参加建模的30个样品，挑选了20个样品，按照上述步骤的方法采集这20个样品的近红外光谱数据，通过它们近红外光谱数据与方法所建的数模分析，获得这20个样品的胡椒碱含量的预测值，并与GB/T112729.6-1991《香辛料和调味品水分含量的测定（蒸馏法）》测定的上述样品的水分含量的真值比较，结果如表1所示。

表2白胡椒样品红外光谱预测值与化学分析值比对表

样品编号	产地	近红外预测值(%)	化学分析值(%)	绝对偏差(%)
					1	海南万宁	9.95	10.34	-0.39
2	海南万宁	9.54	10.21	-0.67
					3	海南万宁	9.98	10.1	-0.12
4	海南万宁	10.17	9.87	0.30
					5	海南万宁	10.84	11.1	-0.26
6	海南文昌	10.93	11.15	-0.22
					7	海南文昌	11.65	12.17	-0.52
8	海南文昌	10.27	10.74	-0.47
					9	海南文昌	9.68	9.89	-0.21
10	海南文昌	11.82	12.07	-0.25
					11	海南文昌	10.18	10.12	0.06
12	海南琼海	10.17	9.86	0.31
					13	海南琼海	10.93	11.32	-0.39
14	海南琼海	12.16	12.29	-0.13
					15	海南琼海	10.02	10.22	-0.20
16	海南琼海	10.18	10.11	0.07
					17	云南保山	9.99	10.18	-0.19

18	云南保山	9.95	10.25	-0.30
					19	云南保山	8.72	9.12	-0.40
20	云南盈江	10.09	10.13	-0.04

根据国家标准GB/T7900-2008及国际标准ISO959-2：1998，判断水分大于14%的白胡椒样品为不合格产品。

Claims (1)

1.一种白胡椒中胡椒碱及水分含量的快速检测方法，其特征在于，具体步骤为：

(1)按照组合要求收集白胡椒样本：收集白胡椒样本要求收集各白胡椒主产地不同加工工艺的样品，收集周期大于二年，并根据不同产地、不同的生长周期、不同加工工艺将白胡椒样品分组；

(2)恒定条件下扫描白胡椒样本近红外光谱：在28-32℃的条件下对白胡椒样品进行近红外光谱谱图的采集，在950-1650nm谱区范围内用漫反射的方式进行胡椒样品的扫描得到校正样本集的标准光谱，同一样本重复测量三次以上，以平均光谱作为该样本的标准光谱；

(3)按照国标方法测定白胡椒中胡椒碱及水分含量；

(4)近红外光谱数据预处理：利用化学计量软件Unscrambler对每个样本的两个以上近红外光谱平均为一个光谱后，对样本集光谱进行预处理，为消除因微小光程差异带来的光谱变动采用了小波去噪法，采用Savitzky-Golay滤波平滑来消除噪声，提高信噪比，采用光谱的一阶导数和二阶导数来消除基线、分辨重叠峰和提高分辨，采用标准正态变量交换和滤波+11点平滑进行光谱预处理；提取白胡椒中近红外光谱中与胡椒碱及水分含量相关的特定波长区间建立模型，与胡椒碱含量相关的波长区间为980-1020nm，1130-1250nm,1340-1380nm,与水分含量相关的波长区间为1400-1500nm；

(5)采用化学计量学的方法建立数学模型，并验证模型：以偏最小二乘法建立校正模型，选择主成分分析进行了信息变量的压缩，分析时结合交驻验证法，非线性迭代偏最小二乘法来进行主成分分解；

(6)扫描待测白胡椒样品的近红外光谱并通过所建立的数学模型获得白胡椒样品的胡椒碱及水分含量结果；根据扫描温度，采用截距补偿的方式调整模型截距。