近紅外光譜大數據分析塔羅科血橙內在品質的研究
發(fā)布時間:2021-08-12 10:04
可溶性固形物(total soluble solid,TSS)、可滴定酸(titratable acidity,TA)及維生素C(vitamin C,VC)含量是評價柑橘內在品質及風味的重要特性指標,應用近紅外光譜(near infrared spectrum instrument,NIRS)對塔羅科血橙內在品質進行無損、快速檢測。利用近紅外光譜(NIRS)收集100個塔羅科血橙樣品的300個原始光譜數據,處理得到100個平均光譜,其中隨機抽取67個作為校正集,33個作為預測集;運用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立校正與預測模型,再通過實際驗證評價建立的PLS模型的性能;試驗得到TSS、TA及VC預測值與實際值的相關系數r值分別是0.833、0.699、0.925;將PLS模型進行實際驗證,TSS的差異基本表現在1%以內,占比71.43%;VC基本表現在5 mg/100 mL以內,占比70.00%。結果表明NIRS可作為一種快速、無損的方法檢測塔羅科血橙的內在品質,但TA的相關系數較...
【文章來源】:食品研究與開發(fā). 2020,41(20)北大核心
【文章頁數】:6 頁
【部分圖文】:
塔羅科血橙樣品的原始近紅外光譜
分析表明TSS的最佳因子(主成分)、SEC、RPDC及r值分別是7、0.30、1.69和0.833。PLS模型預測值與實際值的相關系數r值是評價PLS模型重要的參數因子,其中VC的預測值與實際值相關性最高,達0.925。TSS、TA及VC含量實測值與預測值相關圖分別如圖2所示。將PLS模型代入預測集數據進行檢測,TSS、TA及VC含量散點圖的相關系數r值分別為0.691、0.496、0.856。VC的預測值與實際值的相關性較高。2.3 PLS模型實際驗證
將光譜所得與化學分析數據進行對比分析發(fā)現,近紅外光譜分析的TSS結果較小于化學分析的TSS結果,平均值分別為10.3%、11.2%,差值為0.9%;近紅外分析TA、VC大于化學分析值,其平均值分別為0.84、0.75 g/100 m L和62.91、58.98 mg/100 m L,差值分別為0.09 g/100 m L、3.9 mg/100 m L。近紅外分析獲得TSS結果與化學測定結果的差異基本表現在1%以內,占比71.43%;VC基本表現在5 mg/100 m L以內,占比71.43%;TA差異較大,離散范圍較大,近紅外分析獲得的TA的結果與化學測定值沒有相關性。3 結論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]櫻桃番茄可溶性固形物含量的可見/近紅外透射光譜無損檢測[J]. 王凡,彭彥昆,湯修映,李龍,李永玉. 中國食品學報. 2018(10)
[2]基于線性漸變分光近紅外光譜儀的蘋果可溶性固形物含量無損檢測研究[J]. 張鶴冬,王冬,韓平,吳靜珠,余樂. 農產品質量與安全. 2018(05)
[3]應用近紅外漫反射光譜法的獼猴桃品質無損檢測[J]. 胡曉峰,林敏,劉輝軍,焦亮,屠海云. 理化檢驗(化學分冊). 2018(01)
[4]生鮮紫薯花青素等多品質參數的可見-近紅外快速無損檢測[J]. 卜曉樸,彭彥昆,王文秀,王凡,房曉倩,李永玉. 食品科學. 2018(16)
[5]便攜式番茄多品質參數可見/近紅外檢測裝置研發(fā)[J]. 王凡,李永玉,彭彥昆,李龍. 農業(yè)工程學報. 2017(19)
[6]蘋果近紅外無損檢測實驗研究[J]. 劉瓊磊,譚保華. 湖北工業(yè)大學學報. 2017(04)
[7]冰糖橙可溶性固形物和pH值近紅外光譜檢測[J]. 王旭. 食品研究與開發(fā). 2017(03)
[8]碘量法測定橙子維生素C的含量[J]. 嚴蘋,羅月生,陳碧瓊. 廣州化工. 2016(14)
[9]近紅外光譜對甜椒果實質地的無損檢測[J]. 潘冰燕,魯曉翔,張鵬,李江闊,陳紹慧. 食品與發(fā)酵工業(yè). 2015(11)
[10]基于可見近紅外光譜的水果糖酸度分級控制[J]. 龔志遠,李軼凡,劉燕德,吳建紅. 儀表技術與傳感器. 2015(08)
博士論文
[1]基于介電頻譜與光譜技術的水果內部品質無損檢測方法研究[D]. 王轉衛(wèi).西北農林科技大學 2018
碩士論文
[1]近紅外光譜對石榴品種的判別及品質的無損檢測[D]. 王瓊.西北農林科技大學 2017
本文編號:3338113
【文章來源】:食品研究與開發(fā). 2020,41(20)北大核心
【文章頁數】:6 頁
【部分圖文】:
塔羅科血橙樣品的原始近紅外光譜
分析表明TSS的最佳因子(主成分)、SEC、RPDC及r值分別是7、0.30、1.69和0.833。PLS模型預測值與實際值的相關系數r值是評價PLS模型重要的參數因子,其中VC的預測值與實際值相關性最高,達0.925。TSS、TA及VC含量實測值與預測值相關圖分別如圖2所示。將PLS模型代入預測集數據進行檢測,TSS、TA及VC含量散點圖的相關系數r值分別為0.691、0.496、0.856。VC的預測值與實際值的相關性較高。2.3 PLS模型實際驗證
將光譜所得與化學分析數據進行對比分析發(fā)現,近紅外光譜分析的TSS結果較小于化學分析的TSS結果,平均值分別為10.3%、11.2%,差值為0.9%;近紅外分析TA、VC大于化學分析值,其平均值分別為0.84、0.75 g/100 m L和62.91、58.98 mg/100 m L,差值分別為0.09 g/100 m L、3.9 mg/100 m L。近紅外分析獲得TSS結果與化學測定結果的差異基本表現在1%以內,占比71.43%;VC基本表現在5 mg/100 m L以內,占比71.43%;TA差異較大,離散范圍較大,近紅外分析獲得的TA的結果與化學測定值沒有相關性。3 結論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]櫻桃番茄可溶性固形物含量的可見/近紅外透射光譜無損檢測[J]. 王凡,彭彥昆,湯修映,李龍,李永玉. 中國食品學報. 2018(10)
[2]基于線性漸變分光近紅外光譜儀的蘋果可溶性固形物含量無損檢測研究[J]. 張鶴冬,王冬,韓平,吳靜珠,余樂. 農產品質量與安全. 2018(05)
[3]應用近紅外漫反射光譜法的獼猴桃品質無損檢測[J]. 胡曉峰,林敏,劉輝軍,焦亮,屠海云. 理化檢驗(化學分冊). 2018(01)
[4]生鮮紫薯花青素等多品質參數的可見-近紅外快速無損檢測[J]. 卜曉樸,彭彥昆,王文秀,王凡,房曉倩,李永玉. 食品科學. 2018(16)
[5]便攜式番茄多品質參數可見/近紅外檢測裝置研發(fā)[J]. 王凡,李永玉,彭彥昆,李龍. 農業(yè)工程學報. 2017(19)
[6]蘋果近紅外無損檢測實驗研究[J]. 劉瓊磊,譚保華. 湖北工業(yè)大學學報. 2017(04)
[7]冰糖橙可溶性固形物和pH值近紅外光譜檢測[J]. 王旭. 食品研究與開發(fā). 2017(03)
[8]碘量法測定橙子維生素C的含量[J]. 嚴蘋,羅月生,陳碧瓊. 廣州化工. 2016(14)
[9]近紅外光譜對甜椒果實質地的無損檢測[J]. 潘冰燕,魯曉翔,張鵬,李江闊,陳紹慧. 食品與發(fā)酵工業(yè). 2015(11)
[10]基于可見近紅外光譜的水果糖酸度分級控制[J]. 龔志遠,李軼凡,劉燕德,吳建紅. 儀表技術與傳感器. 2015(08)
博士論文
[1]基于介電頻譜與光譜技術的水果內部品質無損檢測方法研究[D]. 王轉衛(wèi).西北農林科技大學 2018
碩士論文
[1]近紅外光譜對石榴品種的判別及品質的無損檢測[D]. 王瓊.西北農林科技大學 2017
本文編號:3338113
本文鏈接:http://sikaile.net/wenshubaike/jieribaike/3338113.html