奇亚籽水分、脂肪、蛋白质和灰分的近红外 光谱快速检测模型优化

• 作者: 庞月红 彭彬倩 沈晓芳
• 来源期刊: 中国油脂
• 关键词: 奇亚籽 近红外光谱 偏最小二乘法 定量模型
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 检测分析
• 页码范围: 137-144
• 页数: 8页
• 分类号: TS222+.1|O657.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.12166/j.zgyz.1003-7969/2020.07.029

摘要

水分、脂肪、蛋白质、灰分是重要的奇亚籽品质指标,目前主要依赖于化学法测定,过程烦琐,耗时费力,且不能多指标同时监测.以103份不同产地的奇亚籽为建模样本,通过19种光谱预处理方法和最佳谱区范围的筛选分别建立了奇亚籽中水分、脂肪、蛋白质、灰分的偏最小二乘模型.结果表明:对于水分采用Savitzky-Golay滤波平滑(SG)对光谱进行预处理,脂肪采用一阶导数(1st)和多元散射校正(MSC),蛋白质采用1st、标准正态变化(SNV)和SG,对于灰分采用1st、SNV和Norris微分平滑(ND)组合光谱进行预处理,针对各参数最佳预处理光谱采用人工法进行谱区筛选建立模型,得到水分、脂肪、蛋白质和灰分的验证集相关系数分别为0.993、0.972、0.925和0.923.结果显示,利用近红外光谱可以实现对奇亚籽的水分、脂肪、蛋白质以及灰分的同时快速无损检测,在大规模奇亚籽原料的分选中提高检测效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈晓芳	江南大学食品学院	37	82	5.0	7.0
2	庞月红	江南大学食品学院	27	77	6.0	8.0
3	彭彬倩	江南大学食品学院	5	0	0.0	0.0