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近红外光谱技术快速检测籼稻主要成分及新陈度的研究

作　者: 徐彦
导　师: 李忠海
学　校: 中南林业科技大学
专　业: 食品科学
关键词: 近红外光谱技术快速检测籼稻脂肪酸值直链淀粉含量新陈度
分类号: TS210.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近红外光谱技术(Near Infrared Spectroscopy NIRS)是近年来为各国学者深入研究并应用于实际检测中的一种快速检测技术。近红外光谱主要由分子内基团振动的倍频吸收和合频吸收产生,只有含氢官能团如C-H, N-H, S-H和O-H的伸缩振动才能被检测到。近红外光谱检测技术具有分析速度快、分析效率高、分析成本较低等优点,因此被广泛应用于农产品、食品、生物科学、化工矿产等领域。稻米是我国重要战略物资和维系人民正常生活的重要保障,其品质的控制关乎国计民生。然而近年陈米冒充新米流入市场销售的恶性事件频发,严重影响着我国稻米的正常流通和公众的食品安全。因此将近红外光谱快速检测技术应用于稻米新陈度和品质检测具有重要的实际意义。本文以湖南常德、益阳两地的不同新陈度早籼稻为研究对象,以对籼稻品质影响较大的脂肪酸值和直链淀粉含量为指标,对不同新陈度籼稻贮藏过程中的品质变化进行了研究；同时开展了近红外光谱技术快速检测籼稻新陈度的定量定性研究。在人工陈化条件下,总体籼稻样本的脂肪酸值和直链淀粉含量均有不同程度的增加,脂肪酸值的增幅为5.39-19.77mg/100g,变化差异显著；直链淀粉含量的增幅为1.34%-6.66%,与脂肪酸值相比变化差异较小。其中在不同新陈度籼稻样本的平均脂肪酸值增幅比较中,07年籼稻样品的增幅最大(15.13mg/100g),09年次之(10.54mg/100g),08年最小(6.40mg/100g)；在不同新陈度籼稻样本的平均直链淀粉含量增幅比较中,09年籼稻样品的增幅最大(4.42%),08年次之(2.81%),07年最小(2.33%)。采用PLS方法建立近红外技术检测籼稻脂肪酸值和直链淀粉含量的定量模型。确定了不同籼稻成分建模最优系数分别为：脂肪酸值：全谱波段范围+一阶导数+Norris平滑为最佳,此时脂肪酸值模型相关系数r,内部验证标准差(RMSEC),交叉验证标准差(RMSECV)分别为0.85934,1.78,2.35。直链淀粉含量：全谱波段范围+一阶导数+多元散射校正(MSC)+Norris平滑为最佳,此时直链淀粉含量模型相关系数r,内部验证标准差(RMSEC),交叉验证标准差(RMSECV)分别为0.92775,1.49,1.65。采用判别分析法建立近红外技术检测籼稻新陈度的分析模型。利用主因子分析结合马氏距离判定构建预测模型,确立了建模最优系数为：全谱波段+原始光谱MSC方法预处理,最佳主成分为10,此时模型判别正确率最高,可以达到96.7%。研究结果表明：采用近红外光谱分析技术快速检测籼稻主要成分和新陈度是可行的。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
1 绪论  11-25
  1.1. 前言  11-12
    1.1.1 我国稻米生产及贮藏现状  11-12
    1.1.2 稻米新陈度的概念及我国评价标准  12
  1.2. 稻米贮藏期间品质变化的研究进展  12-14
    1.2.1 贮藏期间稻米碳水化合物的变化  12-13
    1.2.2 贮藏期间稻米脂类的变化  13-14
  1.3 国内外稻米新陈度快速检测技术的研究现状  14-16
    1.3.1 目前稻米新陈度快速检测的问题  14
    1.3.2 稻米新陈度检测的国内外研究现状  14-16
  1.4 近红外光谱技术  16-22
    1.4.1 近红外光谱技术的发展历程和应用现状  16-17
    1.4.2 近红外光谱技术中模型的建立与评价  17-18
    1.4.3 近红外光谱技术检测中化学计量学的应用  18-19
    1.4.4 近红外光谱技术在稻米品质检测中的研究进展  19-22
  1.5. 课题的研究目的意义及研究内容  22-25
    1.5.1 研究目的意义  22
    1.5.2 研究内容  22-25
2 不同新陈度籼稻在人工陈化条件下脂肪酸值的变化及近红外光谱技术结合偏最小二乘法对其测定的研究  25-45
  2.1 前言  25-26
  2.2 实验材料和方法  26-32
    2.2.1 实验材料  26-28
    2.2.2 实验方法  28-32
  2.3. 结果与分析  32-42
    2.3.1 不同新陈度籼稻在人工陈化条件下脂肪酸值变化  32-35
    2.3.2 籼稻脂肪酸值的近红外检测模型的构建  35-42
      2.3.2.1 光谱波段范围的确定  35-36
      2.3.2.2 光谱预处理方法的确定  36-39
      2.3.2.3 PLS预测籼稻脂肪酸值校正模型的优化  39-40
      2.3.2.4 PLS预测校正模型的建立  40-41
      2.3.2.5 校正模型的可靠性检验  41-42
  2.4 本章小结  42-45
3 不同新陈度籼稻在人工陈化条件下直链淀粉含量的变化及近红外光谱技术结合偏最小二乘法对其测定的研究  45-57
  3.1 前言  45
  3.2 实验材料和方法  45-48
    3.2.1 实验材料  45-46
    3.2.2 实验方法  46-48
  3.3 结果与分析  48-55
    3.3.1 不同新陈度籼稻在人工陈化条件下直链淀粉含量的变化  48-51
    3.3.2 籼稻直链淀粉含量近红外检测模型的构建  51-55
      3.3.2.1 光谱波段范围的确定  51-52
      3.3.2.2 不同预处理方法的建模结果比较  52
      3.3.2.3 PLS预测校正模型的优化  52-53
      3.3.2.4 PLS预测校正模型的建立  53-54
      3.3.2.5 校正模型的可靠性检验  54-55
  3.4 本章小结  55-57
4 近红外光谱技术结合判别分析法构建籼稻新陈度判定模型  57-63
  4.1 前言  57
  4.2 实验内容  57-58
    4.2.1 实验样品选择  57-58
    4.2.2 实验材料和方法  58
    4.2.3 实验方法和原理  58
  4.3 结果与分析  58-62
    4.3.1 光谱波段范围的确定  58-59
    4.3.2 光谱预处理方法的确定  59-60
    4.3.3 判别分析中主成分的确定  60
    4.3.4 近红外判别分析模型建立和检验  60-61
    4.3.5 检测集样品对定性判别分析模型检验的结果分析  61-62
  4.4 本章小结  62-63
结论与展望  63-65
  1 本文主要工作与结论  63-64
  2 创新点与不足  64-65
参考文献  65-70
附录A:攻读学位期间的学术成果  70-71
致谢  71

近红外光谱技术快速检测籼稻主要成分及新陈度的研究

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