稻米加工副产品营养指标的近红外预测模型的建立

为实现对稻米加工副产品营养物质的快速检测,按需进行饲料加工和加工副产品分级,研究选用302份稻米加工副产品样品(碎米107份、腹白米77份及异色粒118份),经过标准方法理化数据检测、样品前处理、近红外光谱采集、光谱数据预处理、筛选特征波长和建立模型等步骤,最终建立了针对碎米、腹白米及异色粒3种稻米加工副产品总体的水分、粗蛋白、粗脂肪以及粗纤维营养指标的总定量预测模型。结果显示:所建立的模型决定系数R^(2)均大于0.85,相对分析误差(RPD)均大于2.5,具有较好的准确性、稳定性。研究表明,此检测方法快速、高效、准确,提高了稻米加工副产品的综合利用率。