一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種胡蘿卜素含量的測(cè)定方法，具體是一種胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的近紅外光譜分析方法,該方法利用近紅外光譜儀和光譜采集軟件對(duì)樣品進(jìn)行光譜采集，采集偏距控制在中心進(jìn)行采集，獲得較為準(zhǔn)確和更具代表性的光譜信息.利用光譜分析技術(shù)在檢測(cè)平臺(tái)上，可實(shí)現(xiàn)胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的無(wú)損檢測(cè)。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是能夠快速、即時(shí)、無(wú)損的來(lái)獲取胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量，檢測(cè)方法專屬性、針對(duì)性強(qiáng)，結(jié)果準(zhǔn)確可靠；精密度良好；穩(wěn)定性良好；重復(fù)性好；準(zhǔn)確度高；處理效率高，社會(huì)效益明顯。
【專利說(shuō)明】
一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于農(nóng)產(chǎn)品光譜分析、檢測(cè)領(lǐng)域，涉及一種用紫外可見(jiàn)分光光度法來(lái)測(cè)定 物質(zhì)含量的方法，具體是一種類(lèi)胡蘿卜素含量的測(cè)定方法，特別是一種測(cè)定胡蘿卜中類(lèi)胡蘿 卜素含量的測(cè)定方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 胡蘿卜屬傘形科二年生草本植物，以肉質(zhì)根供食用和藥用，適應(yīng)性廣，產(chǎn)量高，種植 歷史悠久。胡蘿卜含有多種營(yíng)養(yǎng)成分，營(yíng)養(yǎng)價(jià)值非常高，享有"小人參"的美譽(yù)。
[0003] 胡蘿卜因其富含類(lèi)胡蘿卜素，尤其b_胡蘿卜素而成為食藥兩用的重要原料[范積平， 張貞良，張柳瑛等.近紅外光譜法測(cè)定藥用大黃中4種蒽醌類(lèi)成分[J].第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2005,26(10): 1194-1195.]?！侗静菥V目》記載:胡蘿卜有"下氣、補(bǔ)中、利腸胃、安五臟"之功 效，還有"強(qiáng)心、降壓、抗過(guò)敏、明目、抗癌"等作用?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)研究表明：以胡蘿卜為原料加工 成的廣品，可以清除體內(nèi)的氧自由基、抗御自由基引起的內(nèi)源性損傷，緩解關(guān)節(jié)癥狀，減少 突變細(xì)胞的發(fā)生，降低腫瘤的發(fā)生率[孫曉榮，劉翠玲，吳靜珠等.基于近紅外光譜的淀粉含 水量快速檢測(cè)研究[J ].食品工業(yè)科技，2010，31 (10): 441 - 442.]。
[0004]在胡蘿卜中，胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的高低是評(píng)價(jià)胡蘿卜品質(zhì)優(yōu)劣的重要指標(biāo)和開(kāi) 發(fā)利用胡蘿卜的主要依據(jù)。因此，能夠快速的、即時(shí)的、無(wú)損的來(lái)獲取胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量 意義重大。目前，胡蘿卜類(lèi)胡蘿卜素含量主要依靠破壞性檢驗(yàn)方法。整個(gè)檢測(cè)過(guò)程不但工作量 很大，而且每種參數(shù)的測(cè)量都要進(jìn)行不同的實(shí)驗(yàn)，導(dǎo)致其分析難以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確、無(wú)損化。
[0005] 近紅外光譜技術(shù)具有多種成分同時(shí)分析、測(cè)量速度快、測(cè)試成本低、樣品無(wú)需預(yù)處 理且不會(huì)遭到破壞、無(wú)需化學(xué)試劑等突出特點(diǎn)，堪稱"綠色檢測(cè)技術(shù)"，在水果品質(zhì)檢測(cè)中得 到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用[秦善知，陳斌，陸道禮，顏輝.基于便攜式近紅外光譜儀檢測(cè)梨可溶性 固形物的研究[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008,42(6): 54-59.]。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是提供一種能夠精確、快速、即時(shí)、無(wú)損的來(lái)獲取胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素 含量的方法。
[0007] 本發(fā)明公開(kāi)了一種胡蘿卜素含量的測(cè)定方法，具體是一種胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量 的近紅外光譜分析方法，該方法利用USB2000+近紅外光譜儀(現(xiàn)有設(shè)備）和SpectraSuite 光譜采集軟件(現(xiàn)有技術(shù)軟件)對(duì)樣品進(jìn)行光譜采集，將探距控制在15~35mm之間，胡蘿卜片 厚度控制在2_3mm，米集偏距控制在中心進(jìn)行米集，獲得較為準(zhǔn)確和更具代表性的光譜{目 息，利用光譜分析技術(shù)在檢測(cè)平臺(tái)上，可實(shí)現(xiàn)胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的無(wú)損檢測(cè)。
[0008] 采用的技術(shù)方案是： 一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法。該方法處理過(guò)程包括待測(cè)樣品的預(yù) 處理、光譜信息的采集、光譜數(shù)據(jù)的整理、回歸模型的建立、預(yù)測(cè)模型的建立以及校正、預(yù)測(cè) 值的分析與顯示，具體操作步驟如下： (1)待測(cè)樣品的預(yù)處理:對(duì)待測(cè)樣品平均分為3組進(jìn)行預(yù)處理，常溫放置處理(室溫21 °C，保持與其他樣本放置時(shí)間一致），冰箱進(jìn)行凍融處理(-20°C左右進(jìn)行凍融30min，常溫融 化15min，反復(fù)三次），微波爐進(jìn)行軟化處理(軟化功率為800w，軟化時(shí)間lmin)。
[0009] (2)樣品的光譜信息采集： (2.1) 扣除環(huán)境暗光譜:將分別分組進(jìn)行不同預(yù)處理方法的待測(cè)樣品至于可見(jiàn)近紅外 光譜檢測(cè)平臺(tái)內(nèi)、升降臺(tái)光譜采集區(qū)域外。此時(shí)將設(shè)備連接，待光源溫度穩(wěn)定，發(fā)射出的近 紅外光波段的光強(qiáng)平緩、跳動(dòng)微小后，得到此時(shí)強(qiáng)度光譜曲線。
[0010] (2.2)儲(chǔ)存參考光譜：扣除暗光譜后將反射參考板放入平臺(tái)內(nèi)升降臺(tái)光譜采集區(qū) 域中，進(jìn)行參考光譜的測(cè)定，在光線照射區(qū)域內(nèi)移動(dòng)反射參考板，觀察光譜強(qiáng)度曲線隨參考 板位移變化的情況，在光纖探頭與參考板距離為15~35mm時(shí)的強(qiáng)度光譜作為參考光譜，調(diào)節(jié) SpectraSuite光譜采集軟件的相關(guān)參數(shù)及設(shè)置，包括積分時(shí)間100ms，平均次數(shù)5,平滑度1， 去除暗噪聲開(kāi)啟，非線性校正開(kāi)啟，雜散光校正開(kāi)啟；待光譜強(qiáng)度以及反射率曲線適宜，得 到樣品原始光譜曲線。
[0011] (2.3)光譜信息的采集:將反射參考板移出光譜采集區(qū)，移入待測(cè)樣品，調(diào)節(jié)升降 臺(tái)使得反射參考板與光纖探頭距離與上步驟相同、保持其他參數(shù)不變，得到樣品光譜反射 率、透射率、吸光度的曲線以及txt格式的光譜數(shù)據(jù)。
[0012] (3)鮮胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的標(biāo)定:進(jìn)行光譜信息采集完之后，對(duì)樣品進(jìn)行切碎 (2*2*2mm大小的丁狀）、研磨，對(duì)樣品鮮胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素的含量進(jìn)行標(biāo)定，標(biāo)定方法為已 知技術(shù)。
[0013] (4)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理和預(yù)測(cè)模型的建立： (4.1) 對(duì)鮮胡蘿卜的特征波段進(jìn)行提取，對(duì)光譜數(shù)據(jù)求一階倒數(shù)，二階倒數(shù)，選擇相關(guān)度 高的540-940nm波段作為特征波段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。
[0014] 將得到的特征波段的光譜文本數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)樣品的類(lèi)胡蘿卜素的含量統(tǒng)一整理至 UnSCrambler9.7,將整理后的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入至該軟件，通過(guò)對(duì)光譜信息的預(yù)處理找到模型 綜合判定系數(shù)最高的建模方法。
[0015] (4.2)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理，胡蘿卜中胡蘿卜素的最佳光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法為一階導(dǎo) 數(shù)結(jié)合多元散射校正(FD+MSC)。
[0016] (4.3)回歸模型的建立:通過(guò)對(duì)比分析各種判定參數(shù)，包括預(yù)處理數(shù)據(jù)建立的模型 的PC數(shù)、決定系數(shù)R2、校正均方根誤差RMSEC、BIAS，選取最優(yōu)預(yù)測(cè)模型，再利用軟件中偏最 小二乘回歸的算法工具，對(duì)于模型進(jìn)行最后的修正。
[0017] (5)預(yù)測(cè)值的分析與顯示:先將預(yù)測(cè)模型導(dǎo)入至Unscrambler9.7中，此時(shí)會(huì)要求選 擇主成分?jǐn)?shù)，填入的主成分?jǐn)?shù)為利用偏最小二乘回歸的算法工具對(duì)預(yù)測(cè)模型修正后的最佳 主成分?jǐn)?shù)。而對(duì)待測(cè)樣本的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理辦法務(wù)必與建立該模型時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法相 同，在完成數(shù)據(jù)輸入、模型載入后可完成待測(cè)樣品品質(zhì)的預(yù)測(cè)以及預(yù)測(cè)數(shù)值的讀取。
[0018]本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)： 本發(fā)明公開(kāi)了一種胡蘿卜素含量的測(cè)定方法，具體是一種胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的近 紅外光譜分析方法。目前，胡蘿卜類(lèi)胡蘿卜素含量主要依靠破壞性檢驗(yàn)方法，整個(gè)檢測(cè)過(guò)程不 但工作量很大，而且每種參數(shù)的測(cè)量都要進(jìn)行不同的實(shí)驗(yàn)，導(dǎo)致其分析難以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn) 確、無(wú)損化。與現(xiàn)有技術(shù)比較，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是能夠快速、即時(shí)、無(wú)損的來(lái)獲取胡蘿卜中類(lèi)胡 蘿卜素含量，檢測(cè)方法專屬性、針對(duì)性強(qiáng)，結(jié)果準(zhǔn)確可靠;精密度良好;穩(wěn)定性良好；重復(fù)性 好;準(zhǔn)確度高;處理效率高，社會(huì)效益明顯。
[0019] 本發(fā)明發(fā)明了可見(jiàn)/近紅外光譜定量檢測(cè)胡蘿卜素新方法，確定540-940nm為胡蘿卜 素信息關(guān)鍵響應(yīng)區(qū)，建立了胡蘿卜素特征信息提取新方法。
【附圖說(shuō)明】
[0020] 圖1為采用本方明方法預(yù)測(cè)集樣本真實(shí)值與預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)散點(diǎn)圖。
[0021] 圖2為采用本方明方法類(lèi)胡蘿卜素預(yù)測(cè)集樣本殘差分布散點(diǎn)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022]下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述，但本發(fā)明并不限于以下實(shí)施例。所 述方法如無(wú)特別說(shuō)明均為常規(guī)方法。所述原料如無(wú)特別說(shuō)明均能從公開(kāi)商業(yè)途徑而得。下 述實(shí)施例每步驟的數(shù)據(jù)處理均由挪威CAM0公司出售的化學(xué)計(jì)量軟件The Unscrambler9.7 中完成。
[0023] -種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，包括下列步驟： (1)待測(cè)樣品的預(yù)處理:試驗(yàn)材料選用胡蘿卜品種為紅芯四號(hào)，共12根，鮮胡蘿卜的平均 濕基含水率為90 %。選胡蘿卜中間部分，通過(guò)切片機(jī)加工處理控制在2-3mm的胡蘿卜片，以10g 為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分組，共12*3=36個(gè)樣本組，其中隨機(jī)挑選30作為試驗(yàn)集樣本;另外6個(gè)作為預(yù)測(cè) 集樣本。對(duì)待測(cè)樣品平均分為3組進(jìn)行預(yù)處理，常溫放置處理(室溫21°C，保持與其他樣本放 置時(shí)間一致），冰箱進(jìn)行凍融處理(_20°C左右進(jìn)行凍融30min，常溫融化15min，反復(fù)三次）， 微波爐進(jìn)行軟化處理(軟化功率為800w，軟化時(shí)間lmin)。
[0024] (2)樣品的光譜信息采集： (2.1)扣除環(huán)境暗光譜:將分別分組進(jìn)行不同預(yù)處理方法的待測(cè)樣品至于可見(jiàn)近紅外 光譜檢測(cè)平臺(tái)內(nèi)、升降臺(tái)光譜采集區(qū)域外。此時(shí)將設(shè)備連接，接通電源，將光源預(yù)熱20min， 待光源溫度穩(wěn)定，發(fā)射出的近紅外光波段的光強(qiáng)平緩、跳動(dòng)微小后，得到此時(shí)強(qiáng)度光譜曲 線。
[0025] (2.2)儲(chǔ)存參考光譜：扣除暗光譜后將反射參考板放入平臺(tái)內(nèi)升降臺(tái)光譜采集區(qū) 域中，進(jìn)行參考光譜的測(cè)定，在光線照射區(qū)域內(nèi)移動(dòng)反射參考板，觀察光譜強(qiáng)度曲線隨參考 板位移變化的情況，在光纖探頭與參考板距離為25mm時(shí)的強(qiáng)度光譜作為參考光譜，調(diào)節(jié) SpectraSuite光譜采集軟件相關(guān)參數(shù)及設(shè)置，包括積分時(shí)間100ms，平均次數(shù)5,平滑度1，去 除暗噪聲開(kāi)啟，非線性校正開(kāi)啟，雜散光校正開(kāi)啟，待光譜強(qiáng)度以及反射率曲線適宜，得到 樣品原始光譜曲線。
[0026] 將被檢測(cè)的胡蘿卜樣本置于參考板調(diào)節(jié)標(biāo)記的位置，調(diào)節(jié)光纖探頭使探頭照射在 胡蘿卜中心位置，待譜圖穩(wěn)定后儲(chǔ)存其反射率的光譜數(shù)據(jù)。通過(guò)隨機(jī)選取樣本組分別采集6 次，并分別保存，最后將6個(gè)光譜數(shù)據(jù)的平均值作為該胡蘿卜最終的光譜信息。
[0027] (2.3)光譜信息的采集:將反射參考板移出光譜采集區(qū)，移入待測(cè)樣品，調(diào)節(jié)升降 臺(tái)使得反射參考板與光纖探頭距離與上步驟相同、保持其他參數(shù)不變，得到樣品光譜反射 率、透射率、吸光度曲線以及txt格式的光譜數(shù)據(jù)。
[0028] (3)鮮胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的標(biāo)定:進(jìn)行光譜信息采集完之后，對(duì)樣品進(jìn)行切碎 (2*2*2mm大小的丁狀）、研磨，對(duì)樣品鮮胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素的含量進(jìn)行標(biāo)定。將預(yù)處理以及 采集完光譜密封保存的樣本放于50ml的具塞量筒中，先加入10ml 95%乙醇進(jìn)行萃取，于暗 處放置5min，然后攪拌2min，再放入暗處放置5min，然后攪拌lmin，采用真空過(guò)濾機(jī)進(jìn)行過(guò) 濾，留下濾渣;再加入20ml石油醚進(jìn)行萃取，同樣采用暗處放置和攪拌進(jìn)行萃取，之后將萃 取液混合。以蒸餾水作為空白，用3mm的比色皿，在430nm-490nm波長(zhǎng)內(nèi)測(cè)定吸光度，以波長(zhǎng) 為橫坐標(biāo)，吸光度為縱坐標(biāo)，繪制圖表，發(fā)現(xiàn)在450-464nm內(nèi)吸光度達(dá)到最大值，擬采用460 為選定波長(zhǎng)。分別對(duì)所得萃取液進(jìn)行吸光度和濃度測(cè)定，每次測(cè)定進(jìn)行兩次，然后取平均 值。
[0029] (4)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理和預(yù)測(cè)模型的建立： (4.1)對(duì)鮮胡蘿卜的特征波段進(jìn)行提取，對(duì)光譜數(shù)據(jù)求一階倒數(shù)，二階倒數(shù)，選擇相關(guān)度 高的540-940nm波段作為特征波段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。
[0030] 將得到的特征波段的光譜文本數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)樣品的類(lèi)胡蘿卜素的含量統(tǒng)一整理 Excel表格中，打開(kāi)化學(xué)計(jì)量軟件Unscrambler9·7，將整理后的光譜數(shù)據(jù)Excel導(dǎo)入至該軟 件，通過(guò)對(duì)光譜信息的預(yù)處理找到模型綜合判定系數(shù)最高的建模方法。
[0031] (4.2)光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理，其預(yù)處理方法包括：多元校正散射（MSC)、標(biāo)準(zhǔn)化 (Normalize)、平滑、歸一法、求導(dǎo)和不對(duì)光譜做任何處理，胡蘿卜中胡蘿卜素的最佳光譜數(shù)據(jù) 預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合多元散射校(FD+MSC)。
[0032] (4.3)回歸模型的建立:通過(guò)對(duì)比分析相關(guān)判定參數(shù)，包括各種預(yù)處理數(shù)據(jù)建立的 模型的PC數(shù)、決定系數(shù)R2、校正均方根誤差RMSEC、BIAS，選取最優(yōu)預(yù)測(cè)模型，再利用軟件中 偏最小二乘回歸的算法工具，對(duì)于模型進(jìn)行最后的修正。
[0033]胡蘿卜類(lèi)胡蘿卜素?cái)?shù)據(jù)預(yù)處理方法統(tǒng)計(jì)表：
(5)預(yù)測(cè)值的分析與顯示:先將預(yù)測(cè)模型導(dǎo)入至Unscrambler9.7中，此時(shí)會(huì)要求選擇主 成分?jǐn)?shù)，填入的主成分?jǐn)?shù)為利用偏最小二乘回歸的算法工具對(duì)預(yù)測(cè)模型修正后的最佳主成 分?jǐn)?shù)。而對(duì)待測(cè)樣本的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理辦法務(wù)必與建立該模型時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法相同，在 完成數(shù)據(jù)輸入、模型載入后可完成待測(cè)樣品品質(zhì)的檢測(cè)以及數(shù)值的讀取。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于包括下列步驟： (1) 待測(cè)樣品的預(yù)處理:所有待測(cè)樣品分為3組，分別進(jìn)行常溫放置處理，冰箱進(jìn)行凍融 處理，微波爐進(jìn)行軟化處理； (2) 樣品的光譜信息采集： (2.1) 扣除環(huán)境暗光譜:開(kāi)啟光源，待光源溫度穩(wěn)定，發(fā)射出的近紅外光波段的光強(qiáng)平 緩、跳動(dòng)微小后，得到此時(shí)強(qiáng)度光譜曲線； (2.2) 儲(chǔ)存參考光譜:扣除暗光譜后將反射參考板放入光譜采集區(qū)域中，進(jìn)行參考光譜 的測(cè)定，在光線照射區(qū)域內(nèi)移動(dòng)反射參考板，觀察光譜強(qiáng)度曲線隨參考板位移變化的情況， 待光譜強(qiáng)度以及反射率曲線適宜，得到樣品原始光譜曲線； (2.3) 光譜信息的采集:將反射參考板移出光譜采集區(qū)，移入待測(cè)樣品，調(diào)節(jié)待測(cè)樣品 位置使得反射參考板與光纖探頭距離與上步驟相同、保持其他參數(shù)不變，得到樣品光譜曲 線以及光譜數(shù)據(jù)； (3) 鮮胡蘿卜中類(lèi)胡蘿卜素含量的標(biāo)定:進(jìn)行光譜信息采集完之后，對(duì)樣品鮮胡蘿卜中類(lèi) 胡蘿卜素的含量進(jìn)行標(biāo)定； (4) 光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理和預(yù)測(cè)模型的建立:對(duì)鮮胡蘿卜的特征波段進(jìn)行提取，將得到的 特征波段的光譜文本數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)樣品的類(lèi)胡蘿卜素的含量統(tǒng)一整理至Unscrambled · 7，將 整理后的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入至該軟件，通過(guò)對(duì)光譜信息的預(yù)處理找到模型綜合判定系數(shù)最高的 建模方法，建立預(yù)測(cè)模型后再利用軟件中算法工具，對(duì)于模型進(jìn)行最后的修正； (5) 預(yù)測(cè)值的顯示：利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，將預(yù)測(cè)模型導(dǎo)入U(xiǎn)nSCrambler9.7中，對(duì)待測(cè) 樣本的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理辦法務(wù)必與建立該模型時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法相同，在完成數(shù)據(jù)輸入、 模型載入后可完成待測(cè)樣品品質(zhì)的預(yù)測(cè)以及預(yù)測(cè)數(shù)值的讀取。2. 如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟(1)中的試驗(yàn)材料所選用的胡蘿卜品種為紅芯四號(hào)，共12根，鮮胡蘿卜的平均濕基含 水率為90 %。3. 如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟（1)中待測(cè)樣品的預(yù)處理方法包括，選胡蘿卜中間部分，通過(guò)切片機(jī)加工處理控制 在2-3mm的胡蘿卜片，以10g為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分組，共12*3=36個(gè)樣本組，其中隨機(jī)挑選30作為試驗(yàn) 集樣本;另外6個(gè)作為預(yù)測(cè)集樣本。4. 如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟（1)中待測(cè)樣品的預(yù)處理方法包括，冰箱進(jìn)行凍融處理（_20°C左右進(jìn)行凍融 30min，常溫融化15min，反復(fù)三次），常溫放置處理(室溫21°C，保持與其他樣本放置時(shí)間一 致），微波爐進(jìn)行軟化處理(軟化功率為800w，軟化時(shí)間lmin)。5. 如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟(2.3)中，選取樣本分別采集光譜信息6次，并分別保存，最后將6個(gè)光譜數(shù)據(jù)的平 均值作為該胡蘿卜最終的光譜信息。6. 如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟(4)中鮮胡蘿卜特征波段提取方法為對(duì)光譜數(shù)據(jù)求一階倒數(shù)，二階倒數(shù)，選擇相關(guān) 度高的540-940nm波段作為特征波段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。7. 如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟(4)中胡蘿卜中胡蘿卜素的最佳光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法為一階導(dǎo)數(shù)結(jié)合多元散射校正 (FD+MSC)。8.如權(quán)利要求1所述一種基于近紅外光譜分析的類(lèi)胡蘿卜素檢測(cè)方法，其特征在于:所 述的步驟(4)中建立的預(yù)測(cè)模型后利用的軟件中算法工具是偏最小二乘回歸(PLS)。
【文檔編號(hào)】G01N21/3563GK106018320SQ201510700554
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2015年10月26日
【發(fā)明人】寧曉峰, 宮元娟, 裴軍強(qiáng), 周鐵, 秦軍偉
【申請(qǐng)人】沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)