可见/近红外光谱检测冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量

采用可见/近红外光谱分析方法对冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量进行了研究。光谱数据经多元散射校正（MSC）处理后,分别建立0-4℃和20℃下的原始光谱、一阶导数和二阶导数的偏最小二乘（PLS）定量分析模型,比较其相关系数（r）、校正标准差（RMSEC）和预测标准差（RMSEP）,得到一阶导数处理后的模型最好,并且0-4℃下的模型优于20℃下的模型。0-4℃和20℃下脂肪的相关系数（r）分别为0.950和0.924,蛋白质为0.713和0.455,水分为0.944和0.914;脂肪的预测标准差（RMSEP）分别为2.41和2.95,蛋白质为5.44和4.25,水分为2.37和2.38。由此可见,可见/近红外光谱分析方法能够很好的检测冷鲜猪肉中的脂肪和水分,蛋白质的检测结果较差是由冷鲜肉加工工艺引起的。另外,两种温度下光谱曲线在770 nm附近产生了波长漂移,漂移量约10 nm。

梨可溶性固形物含量的在线近红外光谱检测

应用近红外透射检测技术在线检测梨的可溶性固形物(SSC)。在实验台上以0.5 m.s-1的速度,300 W的光照强度,采用半透射方式检测梨的光谱。实验采用的梨样品为187个,其中147个样品为校正集,40个样品为预测集,应用偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)建立梨可溶性固形物的在线预测模型。选取550～700 nm,700～850 nm,550～850 nm为建模波段范围,发现无论对于PLS还是PCR,都是550～850 nm波段的建模结果好。本实验还研究对比不同的光谱预处理方法(光谱平滑,一阶微分,二阶微分等)对预测模型性能的影响,其中5点S-G(Savitzky-Golay)光谱平滑能有效地提高光谱的信噪比,改善模型预测精度,而一阶微分、二阶微分对模型性能改善基本上没有影响;最好的预测模型相关系数r=0.948 8,校正标准差RMSEC=0.236,预测标准差RMSEP=0.548。结果表明:PLS模型预测性能较好,梨可溶性固形物的在线检测具有可行性。