基于云端-互联便携式近红外技术现场快检西红花真伪

利用云端-互联便携式近红外技术结合化学计量学对名贵药材西红花与其常见伪品(红花、玉米须、莲须、菊花、纸浆)和掺伪品进行现场快速真伪鉴别及掺伪量的定量预测。用移动手机控制的PV500R-I便携式近红外仪采集西红花与其伪品和掺伪品光谱数据。对原始光谱数据进行一阶导,二阶导,三阶导,标准正态变量转换和光散射校正前处理。采用偏最小二乘判别分析分步建立西红花与其伪品、西红花与其掺伪品鉴别模型。结果表明,一个最优模型可将西红花与其五类伪品彼此完全区分;两个最优模型分步区分西红花与其五类掺伪品,外部预测准确率最低为93%,西红花掺入红花、玉米须、莲须、菊花和纸浆的识别水平分别为0.5%,0.5%,4.0%,0.5%和0.5%。采用偏最小二乘回归对五类西红花掺伪品的掺伪量建立定量预测模型,五个最优模型的外部预测相关系数范围为0.920~0.999,RMSEP范围为0.005~0.044,当西红花掺入红花、菊花、莲须、纸浆和玉米须的掺伪量大于8%时,其外部预测相对误差分别低于8%,8%,3%,10%和5%,表明最终模型能较好地预测西红花掺伪品的掺伪量。基于云端-互联便携式近红外光谱技术所建立的西红花真伪鉴别方法和掺伪品掺伪量预测方法快速准确,经济环保,能满足西红花现场快速无损伤真伪鉴别要求。