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新鲜苹果汁可溶性固形物含量的傅里叶变换近红外光谱检测

丁伟泽 | -> | 1456| 3| 260.277MB |新鲜苹果汁,傅里叶变换,近红外光谱,可溶性固形物,无损检测

丁伟泽 丁伟泽 | 文档量 |浏览量22958

摘 要 用傅里叶变换近红外( FTNIR) 光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC) 进行了快速定量分析。实验共测定了60 个果汁样品的SSC , 并采集了样品的近红外光谱数据。42 个样品用来建模, 剩下的18 个用来验证模型的性能。对实验室测得的SSC 与FTNIR 光谱数据进行相关性分析, 以TQ 61211 定量分析软件中集成的主成分回归法( PCR) 和偏最小二乘回归法( PLS) 建立了检测模型。该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能。根据预测平方根误差(RMSEP) 和相关系数( r2 ) 进行不同模型的预测性能, 最好的新鲜苹果汁SSC 预测模型的RMSEP = 01603 0Brix , r2 = 01997 。结果表明FT-NIR 可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量。
    近红外光谱作为一种快速无损检测技术已经被广泛的应用在水果内在品质的评价中。Kawano 等[1 ]在680~1 235 nm光谱范围内检测了桃子的糖度, 实验表明近红外光谱与糖度之间有好的相关性(相关系数r2 = 0197 , 标准预测偏差SEP= 0105 0Brix) 。Slaughter[2 ]在400~1 000 nm 光谱范围内建立了完整桃子和油桃内部成分的预测模型, 其中可溶性固形物( r2 = 0192 , SEP = 110 0Brix) ; 山梨(糖) 醇含量( r2 = 0188 ,SEP = 0123 0Brix) ; 蔗糖含量( r2 = 0187 , SEP = 0158 0Brix) ;叶绿素A 含量( r2 = 0197 , SEP = 0123 0Brix) 。Lammertyn等[3 ]在380~1 650 nm 光谱范围内评价近红外光谱对Jon2agold 苹果的酸度、硬度和可溶性固形物的预测性能, PLS 预测模型的SEP 值分别为01068 , 0161 和0126 0Brix。Chang等[4 ]用近红外光谱(1 000~2 500 nm) 检测罗马甜瓜瓜汁和瓜肉的糖度。Peirs 等[5 ]借助于PLS 建立了近红外反射光谱(800~1 650 nm) 与Jonagold 苹果可溶性固形物的相关关系,获得的相关系数为0191 。Chen 等[6 ] 在950~1 650 nm 波长范围内用便携式近红外光谱仪检测了“Sinwater”和“Newcentury”梨子的糖度, 结果表明PLS 模型和二阶微分处理的标定曲线的相关系数为0192 , 此外标准标定偏差SEC = 01480Brix , SEP = 0149 0Brix。Lu[7 ] 在800~1 700 nm 光谱范围内对甜樱桃进行近红外反射光谱检测, 对于糖度的预测模型,其r2 = 0180 , SEP = 0149 0Brix。Lu 等[8 ]又在900~1 700 nm光谱区域预测了两个苹果品种的糖度, 糖度预测r2 大于等于0181 , 预测误差在015 到017 0Brix。Slaughter 等[9 ]研究了基于近红外光谱技术的光学方法来检测完整新鲜李子的可溶性固形物含量, 预测结果为: r2 = 0196 , SEP = 1102 0Brix。Liu 和Ying 等[10 ,11 ]研究了三种不同数学方法(原始、一阶和
二阶光谱) 在800~2 500 nm 范围检测苹果糖度的结果[1-12 ] 。
    目前近红外光谱检测技术在农产品及食品无损检测领域中得到了广泛的应用。然而, 有关检测新鲜水果汁的报道还相当少, 尤其在国内。利用傅里叶近红外光谱来评价新鲜水果汁的SSC 也很少, 本文旨在寻找一种快速、准确的方法来检测新鲜水果汁的SSC , 为食品卫生领域提供一种可行、可靠的检测方法, 对新鲜水果汁给出质量的评价。研究要完成的目标有: (1) 通过FTNIR 光谱检测新鲜苹果汁中可溶性固形物含量; (2) 建立FTNIR 光谱与可溶性固形物的相关关系; (3) 对比不同建模方法下模型的预测能力; (4) 找出最优光谱波长范围, 建立最优预测模型。
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