利用可见近红外光谱多指标综合预测生鲜牛肉储存期

建立了牛肉基于TVB-N、菌落总数、pH值和肉色参数L*多个指标的储存期预测模型,利用可见近红外光谱(Vis/NIR)技术结合区间偏最小二乘(iPLS)和遗传算法(GA)建立了各个指标的PLS预测模型,实现了多指标综合无损快速预测4 ℃下牛肉的储存期。用iPLS和iPLS-GA提取有效波长变量建立PLS预测模型,以预测相关系数和预测标准差作为模型评价标准,结果表明用iPLS-GA选择变量建立的各个指标的PLS预测模型均优于全波段和iPLS组合的PLS模型。由多个指标的预测值和储存期的预测模型,对校正集和预测集样品储存期进行预测,其预测相关系数和标准差分别是0.903, 0.897和1.88, 2.24。说明利用光谱技术结合得出的储存期预测模型可以实现多指标综合预测牛肉储存期,为无损快速检测牛肉储存期或货架期提供了一种新方法。      

自适应蚁群优化算法的近红外光谱特征波长选择方法

为提高近红外光谱预测模型的精度和适用性,同时简化模型,提出了自适应蚁群优化偏最小二乘法优选特征波长的方法,建立不同产地苹果可溶性固形物含量混合分析模型。收集山东、陕西和新疆的富士苹果,采集3800~14000 cm"1范围的近红外光谱,并对其重要品质指标可溶性固形物含量进行测定。利用蚁群算法启发式全局搜索的特点,结合蒙特卡罗轮盘赌随机选择机制,优选苹果可溶性固形物含量的近红外光谱特征波长,然后用偏最小二乘法建立分析模型。与全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型相比,蚁群优化算法选择的波长数最少,模型预测能力最强,预测的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.9708和0.5144。研究结果表明,自适应蚁群优化算法可以有效选择近红外光谱特征波长,提高模型的稳健性和适用性。     

基于表面增强拉曼的饮料中山梨酸钾快速定量检测方法

基于实验室自行搭建的拉曼光谱点扫描系统,利用表面增强拉曼技术对橙味饮料中山梨酸钾的含量进行了定量快速检测研究。通过与山梨酸钾标准品拉曼光谱及其水溶液表面增强拉曼光谱等比较分析,确定了山梨酸钾1 648.4,1 389.3和1 161.8 cm-1处的表面增强特征拉曼位移。通过山梨酸钾橙味饮料平行样品的拉曼位移峰强重现性实验并计算其峰强的相对标准偏差证实了该表面增强拉曼方法具有较好的重复性。采集了山梨酸钾浓度范围为1.706～0.180 7 g·kg-1的33个橙味饮料样品的表面增强拉曼光谱,所有原始光谱经S-G 5点平滑及Baseline基线去除荧光背景预处理后分别用一元线性回归分析、多元线性回归分析和偏最小二乘回归分析方法,建立了山梨酸钾的定量预测模型。经比较,选取三个山梨酸钾拉曼特征位移1 161.8,1 389.3和1 648.4 cm-1所建立的多元线性回归模型校正集的相关系数(R2_C)和均方根误差(RMSEC)分别为0.983 7和0.051 7 g·kg-1,验证集的相关系数(R2_P)和均方根误差(RMSEP)分别为和0.969 9和0.052 8 g·kg-1,比一元线性回归模型和偏最小二乘回归模型误差小、精度高。基于表面增强拉曼完全可以实现橙味饮料中山梨酸钾的定量快速预测,为各类食品中山梨酸钾含量的快速监测奠定了技术基础。     

基于可见/近红外透射光谱的孵化早期受精鸡蛋的判别

在种鸡蛋孵化过程中,部分种蛋由于未受精不能正常出雏,不但会造成大量浪费,还有可能引起霉菌感染其他种蛋,利用可见/近红外透射光谱分析技术可以对种鸡蛋中的受精蛋和无精蛋进行检测。为研究孵化初期无精蛋最佳的判别时间,本文通过对孵化环境下种鸡蛋品质随时间变化的研究,最终发现在孵化24h内的种鸡蛋品质还在新鲜状态,在72h后的种鸡蛋品质变为不可食用级别,最终发现36h内是最佳的判别时间。研制了基于可见/近红外透射光谱的静态采集系统,并使用该系统进行了光谱采集。对比同一品种不同样品及不同品种的光谱建模效果,剔除了由蛋黄与蛋壳颜色造成的样本光谱差异区域,选取的有效光谱波段为355~590和670~1 025nm。采用主成分分析法进行预处理,通过不同时间、不同主成分数建模效果的比较,确定最佳的主成分数。同时采用多元散射校正、附加散射校正、导数校正与主成分分析的光谱预处理方法在不同的建模方法下进行对比,并考虑到实际应用与最终的生产效益,建立了有效的判别模型。最佳判别模型为使用24h时采集光谱且采用主成分分析法进行数据预处理并使用Fisher算法建立的模型,判别准确率能达到87.18%。该研究为早期受精蛋与无精蛋的无损伤在线鉴别提供了一种新的方法。