CN106770014A - 一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了大米检测技术领域的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，该大米新鲜度的近红外光谱检测方法包括如下步骤：S1：取材；S2：测定大米糊化粘度指标；S3：光谱测定；S4：建立数学模型：采用化学计量法建立数学模型，以S2中检测的大米的糊化粘度指标为定标值，将样品的近红外光谱数据作为自变量，建立大米的糊化粘度指标与样品近红外光谱之间的映射关系；S5：模型验证；S6：预测未知样品。根据大米的新鲜度不同，大米的糊化粘度指标也不同的原理，通过检测大米的糊化粘度指标来判断大米的新鲜度，该发明采用近红外光谱检测方法来检测大米的新鲜度，具有快速无污染的优点，节约人力和物力。
Description
技术领域
本发明涉及大米检测技术领域，具体为一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法。
背景技术
大米中含碳水化合物75.0％左右，蛋白质7.0％-8.0％，脂肪1.3％-1.8％，并含有丰富的B族维生素等。大米中的碳水化合物主要是淀粉，所含的蛋白质主要是米谷蛋白，其次是米胶蛋白和球蛋白，其蛋白质的生物价和氨基酸的构成比例都比小麦、大麦、小米、玉米等作物高，消化率66.8％-83.1％，也是谷类蛋白质中较高的一种，大米经过长时间的贮存后，由于温度、湿度等因素的影响，大米会失去原有的色、香、味，营养与食用品质下降，甚至产生有毒有害物质(如黄曲霉毒素等)，即陈化。新鲜度是鉴别大米品质优劣的主要指标之一，一直倍受人们关注。现有的大米新鲜度检测主流方法为品尝评分，这个需要先做成米饭，然后由多位经过培训的专业人员品尝打分，难以操作，重复性差，操作繁琐，检测时间长，还会造成环境污染，为此，我们提出一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，以解决上述背景技术中提出的现有的大米新鲜度检测主流方法为品尝评分，这个需要先做成米饭，然后由多位经过培训的专业人员品尝打分，难以操作，重复性差，化学方法操作繁琐，检测时间长，还会造成环境污染的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，该大米新鲜度的近红外光谱检测方法包括如下步骤：
S1：取材：选取新鲜度不同的成品大米，冷藏备用；
S2：测定大米糊化粘度指标：分别取大米样品10克，测定大米样品的糊化粘度指标；
S3：光谱测定：开启近红外光谱仪预热25分钟并进行测试，扫描背景，取大米样品10克，进行样品扫描，光谱范围600-1300nm，扫描次数32次，光谱分辨率为8cm-1，每个样品重复扫描3次；
S4：建立数学模型：采用化学计量法建立数学模型，以S2中检测的大米的糊化粘度指标为定标值，将样品的近红外光谱数据作为自变量，建立大米的糊化粘度指标与样品近红外光谱之间的映射关系；
S5：模型验证：采用模型内部验证和模型外部验证的方法进行模型验证，进而评价模型的可靠性；
S6：预测未知样品：使用所建模型对未知样品进行预测。
优选的，所述步骤S1中大米冷藏的温度为5-10℃。
优选的，所述步骤S2中在测定各组大米糊化粘度指标之前需要对大米样品进行处理，大米样品处理的具体方法为：混匀样品，按照GB/T 5497的方法测定样品水分，大米实验需要经碾磨粉碎至适当细度(90％以上通过CQ23号筛网)制备而成。
优选的，所述步骤S2中测定大米糊化粘度指标的测定次数为两次，每次取个各组大米5克进行测定，对测定结果取平均值，得出大米的糊化粘度指标。
优选的，所述步骤S3中的近红外光谱仪自带样品杯，在对不同新鲜度的大米扫描之前，将样品放置在近红外光谱仪所在的实验室放置24小时以上。
优选的，所述步骤S4中的化学计量法为偏最小二乘法。
优选的，所述步骤S5中模型内部验证的具体方法为：留一法进行验证，即参与建模的样品每次取出一个，用剩余样品建模预测这个；然后将这个样品放入到建模集中，再取出另一个，用其余样品建模进行验证，直到所有建模样品都被预测一遍为止，根据预测误差判断模型的准确性。
优选的，所述步骤S5中模型外部验证的具体方法为：选取未参与建模的样品，测得样品的糊化粘度指标，采集样品的近红外光谱，将光谱导入模型预测样品的糊化粘度，比较所建模型预测值粘度值与和实测值的误差
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该发明提出的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，根据大米的新鲜度不同，大米的糊化粘度指标也不同的原理，通过检测大米的糊化粘度指标来判断大米的新鲜度，该发明采用近红外光谱检测方法来检测大米的新鲜度，具有快速无污染的优点，而且成本低廉，节约人力和物力。
附图说明
图1为本发明检测方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，该大米新鲜度的近红外光谱检测方法包括如下步骤：
S1：取材：选取新鲜度不同的成品大米，冷藏备用，冷藏的温度为5-10℃；
S2：测定大米糊化粘度指标：对大米样品进行处理，大米样品处理的具体方法为：混匀样品，按照GB/T 5497的方法测定样品水分，大米实验需要经碾磨粉碎至适当细度(90％以上通过CQ23号筛网)制备而成，分别取大米样品10克，测定大米样品的糊化粘度指标，测定次数为两次，每次取个各组大米5克进行测定，对测定结果取平均值，得出大米的糊化粘度指标；
S3：光谱测定：开启近红外光谱仪预热25分钟并进行测试，扫描背景，近红外光谱仪自带样品杯，在对不同新鲜度的大米扫描之前，将样品放置在近红外光谱仪所在的实验室放置24小时以上，取大米样品10克，进行样品扫描，光谱范围600-1300nm，扫描次数32次，光谱分辨率为8cm-1，每个样品重复扫描3次；
S4：建立数学模型：采用偏最小二乘法建立数学模型，以S2中检测的大米的糊化粘度指标为定标值，将样品的近红外光谱数据作为自变量，建立大米的糊化粘度指标与样品近红外光谱之间的映射关系；
S5：模型验证：采用模型内部验证和模型外部验证的方法进行模型验证，进而评价模型的可靠性，内部验证的具体方法为：留一法进行验证，即参与建模的样品每次取出一个，用剩余样品建模预测这个；然后将这个样品放入到建模集中，再取出另一个，用其余样品建模进行验证，直到所有建模样品都被预测一遍为止，根据预测误差判断模型的准确性所述步骤S5中模型外部验证的具体方法为：选取未参与建模的样品，测得样品的糊化粘度指标，采集样品的近红外光谱，将光谱导入模型预测样品的糊化粘度，比较所建模型预测值粘度值与和实测值的误差；
S6：预测未知样品：使用所建模型对未知样品进行预测。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：该大米新鲜度的近红外光谱检测方法包括如下步骤：
S1：取材：选取新鲜度不同的成品大米，冷藏备用；
S2：测定大米糊化粘度指标：分别取大米样品10克，测定大米样品的糊化粘度指标；
S3：光谱测定：开启近红外光谱仪预热25分钟并进行测试，扫描背景，取大米样品10克，进行样品扫描，光谱范围600-1300nm，扫描次数32次，光谱分辨率为8cm-1，每个样品重复扫描3次；
S4：建立数学模型：采用化学计量法建立数学模型，以S2中检测的大米的糊化粘度指标为定标值，将样品的近红外光谱数据作为自变量，建立大米的糊化粘度指标与样品近红外光谱之间的映射关系；
S5：模型验证：采用模型内部验证和模型外部验证的方法进行模型验证，进而评价模型的可靠性；
S6：预测未知样品：使用所建模型对未知样品进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S1中大米冷藏的温度为5-10℃。
3.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S2中在测定各组大米糊化粘度指标之前需要对大米样品进行处理，大米样品处理的具体方法为：混匀样品，按照GB/T 5497的方法测定样品水分，大米实验需要经碾磨粉碎至适当细度(90％以上通过CQ23号筛网)制备而成。
4.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S2中测定大米糊化粘度指标的测定次数为两次，每次取个各组大米5克进行测定，对测定结果取平均值，得出大米的糊化粘度指标。
5.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S3中的近红外光谱仪自带样品杯，在对不同新鲜度的大米扫描之前，将样品放置在近红外光谱仪所在的实验室放置24小时以上。
6.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S4中的化学计量法为偏最小二乘法。
7.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S5中模型内部验证的具体方法为：留一法进行验证，即参与建模的样品每次取出一个，用剩余样品建模预测这个；然后将这个样品放入到建模集中，再取出另一个，用其余样品建模进行验证，直到所有建模样品都被预测一遍为止，根据预测误差判断模型的准确性。
8.根据权利要求1所述的一种大米新鲜度的近红外光谱检测方法，其特征在于：所述步骤S5中模型外部验证的具体方法为：选取未参与建模的样品，测得样品的糊化粘度指标，采集样品的近红外光谱，将光谱导入模型预测样品的糊化粘度，比较所建模型预测值粘度值与和实测值的误差。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170531 |
|
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