基于拉曼光谱技术的面粉品质快速检测

由于目前国标法检测面粉水分、灰分以及湿面筋等品质参数的方法费时、费力,研究提出基于拉曼光谱分析技术建立面粉中水分、灰分和湿面筋的定量分析研究。实验随机采集100份不同种类的古船面粉样本,采集样本的拉曼光谱,运用光谱预处理方法结合偏最小二乘法建立分析模型,所建立的水分(含量取值范围为13.3%~15.4%)、灰分(含量取值范围为0.46%~0.85%)和湿面筋(含量取值范围为28%~36.8%)定量模型的相关系数分别达到0.945 66、0.993 39、0.981 65,校正均方根误差分别为0.145、0.012 6、0.456。结果表明,通过拉曼光谱技术实现面粉品质快速、无损、高效的检测可行且具有较大的发展空间。实验还通过新旧面粉的拉曼光谱,建立2013年与2014年生产面粉的距离匹配分析模型,实现过期面粉的快速鉴别,实验准确率达100%。

均值离差平方和在近红外光谱识别灵芝和云芝提取物的应用

为实现灵芝提取物和云芝提取物的自动化快速鉴别,利用近红外光谱仪对灵芝提取物和云芝提取物进行近红外光谱分析,根据正确率和均值离差平方和(Average of Sum of Differ-ence Square,ASDS)确定最佳预处理方法,建立距离匹配(Distance Match,DM)判别分析模型.结果表明:在全波长范围内,采用FD和MSC+FD预处理,在建模集中,对样品的识别率达到90.79%,模型预测效果好;在外部验证中,验证的识别率达到100%,具有很强的应用性.上述结果表明:利用近红外光谱和均值离差平方和,得出经过一阶导数处理的光谱,在DM模型对灵芝和云芝提取物分类中是可行的.