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基于多波段光谱技术的鱼油关键品质信息快速检测方法研究

作　者: 曹芳
导　师: 鲍一丹；何勇
学　校: 浙江大学
专　业: 生物系统工程
关键词: 鱼油光谱检测核磁共振偏最小二乘法连续投影算法
分类号: TS224
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

鱼油中富含ω-3多不饱和脂肪酸(Poly-unsaturated Fatty acids, PUFA),例如EPA(二十二碳五烯酸)、DHA(二十二碳六烯酸)和DPA(二十二碳五烯酸)等。这些不饱和脂肪酸具有强大的医疗保健作用,例如健脑益智、降血脂、抗血小板凝聚和延缓血栓形成等功效,因此日益受到人们的重视。目前市场上出现了品种繁多的鱼油品牌,品质参差不齐,一些假冒伪劣产品不仅会损害消费者的经济利益,严重的甚至会损害消费者的身体健康。由于人们无法用肉眼直接辨别鱼油的真伪和品质的优劣,传统的检测手段例如气相色谱检测耗时耗力,并且需要大量的人工工作,不适用于快速准确测定鱼油的整体品质。本课题基于以上现状,致力于研究快速高效全面系统检测鱼油品质的方法,为将来的食品监测体系提供技术支持。本文的主要研究内容及结论如下：1、分别利用可见-短波近红外光谱技术、长波近红外光谱技术、中红外光谱技术和核磁共振技术来鉴别鱼油的品牌。可见-短波近红外光谱模型以及经过2nd Der预处理后的长波近红外光谱模型获得了最佳预测效果,判定正确率达到97.14%。中红外光谱技术和核磁共振技术在鱼油品牌鉴别方面表现不佳。2、探讨了可见-近红外光谱技术在鱼油掺假含量检测方面的应用前景。在6个不同品牌的鱼油中分别掺入不同比例的鱼油常用掺假油(大豆油和菜籽油),并采集样本的可见-近红外光谱数据,建立PLS模型进行预测。全波段模型对鱼油中掺有大豆油含量预测的Rp为0.9386,基于11个特征波长变量的模型预测的Rp为0.9412,不仅减少了98.17%的计算量,并且取得了较优的预测效果。全波段模型对鱼油中掺有菜籽油含量预测最佳模型为MSC-PLS模型,其Rp为0.9593。基于SPA选择的15个特征波长变量的PLS模型预测Rp为0.9326。3、分别利用可见-短波近红外光谱技术、长波近红外光谱技术、中红外光谱技术和核磁共振技术获取鱼油不同波段的光谱曲线,再用气相色谱检测7个不同品牌鱼油样本的不饱和脂肪酸含量,包括EPA、DHA和DPA含量值,作为化学值指标参考值,建立PLS定量预测模型并研究不同的光谱预处理方法对模型性能的影响。在EPA值预测中,无论是全波段模型还是基于SPA分析选择的特征波长模型,核磁共振技术均取得了最佳效果,模型的Rp分别为0.9792和0.9768。在DHA值预测中,利用SPA分析选择的16个特征波长变量建立的核磁共振模型取得了最佳预测效果,Rp为0.9859。在DPA值预测中,最佳全波段模型是经过2nd Der预处理后的长波近红外光谱模型,其预测的Rp为0.9649。最佳特征波长模型是基于SPA算法选择的12个特征波长建立的核磁共振谱模型,其Rp为0.9859。4、研究了可见-近红外光谱技术在判定鱼油氧化程度方面的可行性。结果显示,若将3个不同品牌的鱼油数据一起进行建模预测,模型判定的准确率仅为56.67%,预测效果非常差。但若将3个品牌的鱼油分别进行建模预测,则得到模型的判定准确率分别为85.00%,73.33%和66.67%。对模型进行不同的预处理并选取最合适的预处理算法后,模型的判定准确率有一定的提升,分别为93.33%、83.33%和73.33%。说明利用可见-近红外光谱技术结合最佳预处理算法,能够在一定程度上判定鱼油的氧化程度,但是模型的精度和性能有待进-步提升。

全文目录

摘要  6-7
英文摘要  7-8
目录  8-11
图目录  11-13
表目录  13-14
第一章绪论  14-22
  1.1 前言  14-17
  1.2 鱼油简介  17-18
  1.3 鱼油的研究现状  18-20
    1.3.1 国外研究状况  18-19
    1.3.2 国内研究状况  19-20
  1.4 目前存在的问题  20
  1.5 本课题的研究目的及内容  20-22
第二章材料与方法  22-28
  2.1 实验材料  22
  2.2 分析技术和数据采集仪器  22-24
    2.2.1 研究技术路线  22
    2.2.2 仪器  22-24
  2.3 气相色谱测量鱼油中多不饱和脂肪酸的含量  24
  2.4 光谱数据预处理方法  24-26
    2.4.1 Savitzky-Golay卷积平滑法  25
    2.4.2 变量标准化  25
    2.4.3 多元散射校正  25
    2.4.4 求导算法  25-26
  2.5 连续投影算法  26
  2.6 偏最小二乘法  26-27
  2.7 模型评价标准  27
    2.7.1 定量模型评价标准  27
    2.7.2 定性模型评价标准  27
  2.8 本章小结  27-28
第三章基于光谱技术的鱼油品牌鉴别研究  28-34
  3.1 前言  28
  3.2 样本制备和数据采集  28-29
  3.3 鱼油的光谱曲线分析  29-31
    3.3.1 鱼油的可见-短波近红外光谱曲线  29-30
    3.3.2 鱼油的长波近红外光谱曲线  30
    3.3.3 鱼油的中红外光谱曲线  30
    3.3.4 鱼油的核磁共振谱  30-31
  3.4 模型鉴别与数据分析  31-33
    3.4.1 可见-短波近红外光谱波段  31
    3.4.2 长波近红外光谱波段  31-32
    3.4.3 中红外光谱波段  32
    3.4.4 核磁共振技术  32-33
  3.5 本章小结  33-34
第四章基于可见-近红外光谱技术的鱼油掺假鉴别研究  34-39
  4.1 引言  34
  4.2 实验材料及仪器  34-35
  4.3 数据分析及建模预测  35-37
    4.3.1 原始光谱曲线分析  35
    4.3.2 鱼油中所掺的大豆油含量建模预测  35-36
    4.3.3 鱼油中所掺的菜籽油含量建模预测  36-37
  4.4 本章小结  37-39
第五章鱼油中多不饱和脂肪酸含量检测的研究  39-64
  5.1 引言  39
  5.2 实验材料与参数测量  39-40
  5.3 鱼油中EPA含量预测模型  40-48
    5.3.1 可见-短波近红外光谱模型  40-42
    5.3.2 长波近红外光谱模型  42-44
    5.3.3 中红外光谱模型  44-46
    5.3.4 核磁共振谱模型  46-48
    5.3.5 EPA含量预测模型小结  48
  5.4 鱼油中DHA含量预测模型  48-56
    5.4.1 可见-短波近红外光谱模型  48-50
    5.4.2 长波近红外光谱模型  50-52
    5.4.3 中红外光谱模型  52-53
    5.4.4 核磁共振谱模型  53-55
    5.4.5 DHA含量预测模型小结  55-56
  5.5 鱼油中DPA含量预测模型  56-63
    5.5.1 可见-短波近红外光谱模型  56-58
    5.5.2 长波近红外光谱模型  58-59
    5.5.3 中红外光谱模型  59-61
    5.5.4 核磁共振谱模型  61-62
    5.5.5 DPA含量预测模型小结  62-63
  5.6 本章小结  63-64
第六章可见-近红外光谱技术在鱼油氧化程度评定上的应用  64-70
  6.1 前言  64-65
  6.2 实验材料及仪器  65
  6.3 光谱分析及建模  65-69
    6.3.1 3个品牌鱼油氧化程度建模预测  65-66
    6.3.2 纽崔莱深海鲑鱼油鱼油氧化程度建模预测  66-67
    6.3.3 汤臣倍健浓缩鱼油氧化程度建模预测  67-68
    6.3.4 GNC双倍浓度深海鱼油氧化程度建模预测  68-69
  6.4 本章小结  69-70
第七章结论与展望  70-73
  7.1 研究主要结论  70-71
  7.2 研究主要创新点  71-72
  7.3 存在问题及展望  72-73
参考文献  73-76
致谢  76-77
个人简历  77

基于多波段光谱技术的鱼油关键品质信息快速检测方法研究

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