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网纹瓜可溶性固形物、总酸和坚实度近红外光谱检测技术研究

作　者: 袁琳
导　师: 徐怀德
学　校: 西北农林科技大学
专　业: 食品科学
关键词: 傅里叶变换近红外光谱网纹瓜可溶性固形物含量总酸含量坚实度
分类号: TS255.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

网纹瓜属葫芦科甜瓜属蔓性草本植物,是深受人们喜爱的水果之一。对其品质的研究多采用有损伤的化学方法测定,存在制样烦琐、分析时间长及检测成本高等缺点。近红外光谱技术具有方便、快速、无损伤、信息量大等特点,近年来在果蔬内部品质检测中得到了广泛的研究和应用。本论文应用傅里叶变换近红外漫反射光谱技术,建立了网纹瓜可溶性固形物含量、总酸含量和坚实度的定量分析模型,并对其进行改善,确定了最佳建模参数。主要研究结果如下:1.利用近红外漫反射光谱技术检测网纹瓜可溶性固形物含量。在有效信息波谱范围为6101.9cm-1～5446.2cm-1和4601.5cm-1～4246.6cm-1及维数选择10时对整体平均光谱应用矢量归一化结合偏最小二乘回归法所建校正模型的预测效果好,模型的相关系数R2为0.8647,内部交叉验证均方根差为0.412。应用此模型对验证集22个样本进行预测,预测模型的R2和预测标准偏差分别为0.8895和0.339。结果表明校正模型的预测效果能满足网纹瓜可溶性固形物含量快速检测的要求。2.应用近红外漫反射光谱技术检测网纹瓜总酸含量。在有效信息波谱范围为7502.0cm-1～5446.2cm-1及维数选择9时对整体平均光谱应用二阶导数结合偏最小二乘回归法所建校正模型的预测效果好,模型的R2为0.8617,内部交叉验证均方根差为0.245。应用此模型对验证集20个样本进行预测,预测模型的R2和预测标准偏差分别为0.8831和0.237。结果表明模型预测效果能满足网纹瓜总酸含量快速检测的要求。3.建立近红外漫反射光谱技术检测网纹瓜坚实度的校正模型。在有效信息波谱范围为6101.9cm-1～5446.2cm-1及维数选择9时对整体平均光谱应用消除常数偏移量结合偏最小二乘回归法所建校正模型的预测效果好,模型的R2为0.9885,内部交叉验证均方根差为0.058。应用此模型对验证集30个样本进行预测,模型的R2和预测标准偏差分别为0.9858和0.063。结果表明模型预测效果能满足网纹瓜坚实度快速检测的要求。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第一章文献综述  11-20
  1.1 网纹瓜  11-12
    1.1.1 网纹瓜的营养价值分析  11-12
    1.1.2 网纹瓜的药用价值分析  12
  1.2 近红外光谱分析技术概述  12-15
    1.2.1 近红外光谱分析技术的原理  12
    1.2.2 近红外光谱预处理方法  12-15
    1.2.3 近红外光谱建模方法  15
    1.2.4 近红外光谱校正模型评价标准  15
  1.3 近红外光谱分析技术在水果品质检测中的研究进展  15-18
    1.3.1 国内研究现状  16-17
    1.3.2 国外研究现状  17-18
  1.4 研究的目的意义和内容  18-20
    1.4.1 研究的目的意义  18-19
    1.4.2 研究内容  19-20
第二章近红外光谱检测网纹瓜可溶性固形物含量模型建立  20-32
  2.1 材料与方法  20-21
    2.1.1 试验材料及预处理  20
    2.1.2 试验主要仪器  20
    2.1.3 试验方法  20-21
  2.2 结果与分析  21-30
    2.2.1 网纹瓜外部品质指标测定  21
    2.2.2 近红外漫反射光谱解析  21-22
    2.2.3 可溶性固形物含量  22-23
    2.2.4 最佳取样部位的确定  23-24
    2.2.5 最佳光谱预处理方法的确定  24-26
    2.2.6 最佳有效信息提取波段范围的确定  26
    2.2.7 最佳维数的确定及校正模型的建立  26-29
    2.2.8 校正模型的验证  29-30
  2.3 讨论  30
  2.4 小结  30-32
第三章近红外光谱检测网纹瓜总酸含量模型建立  32-43
  3.1 材料与方法  32-33
    3.1.1 试验材料及预处理  32
    3.1.2 试验主要仪器  32
    3.1.3 试验方法  32-33
  3.2 结果与分析  33-42
    3.2.1 网纹瓜外部品质指标测定  33
    3.2.2 近红外光谱的解析  33-34
    3.2.3 总酸含量测定  34-35
    3.2.4 最佳取样部位的确定  35-36
    3.2.5 最佳光谱预处理方法的确定  36-37
    3.2.6 最佳有效信息提取波段范围的确定  37
    3.2.7 最佳维数的确定及校正模型的建立  37-41
    3.2.8 校正模型的验证  41-42
  3.3 讨论  42
  3.4 小结  42-43
第四章近红外光谱检测网纹瓜坚实度模型建立  43-57
  4.1 材料与方法  43-44
    4.1.1 试验材料及预处理  43
    4.1.2 主要仪器  43
    4.1.3 试验方法  43-44
  4.2 结果与分析  44-57
    4.2.1 网纹瓜外部品质指标的测定  44
    4.2.2 近红外光谱解析  44-45
    4.2.3 网纹瓜的坚实度测定  45-48
    4.2.4 最佳取样部位的确定  48-49
    4.2.5 最佳光谱预处理方法的确定  49-50
    4.2.6 最佳有效信息提取波段范围的确定  50-51
    4.2.7 最佳维数的确定及校正模型的建立  51-55
    4.2.8 校正模型的验证  55-57
第五章结论与讨论  57-59
  5.1 结论  57
  5.2 讨论  57-58
  5.3 创新点  58
  5.4 展望  58-59
参考文献  59-64
致谢  64-65
作者简介  65

网纹瓜可溶性固形物、总酸和坚实度近红外光谱检测技术研究

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