基于近紅外光譜的淀粉含水量快速檢測(cè)研究

孫曉榮，劉翠玲，吳靜珠，董秀麗，吳勝男

（北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京100048）

基于近紅外光譜的淀粉含水量快速檢測(cè)研究

孫曉榮，劉翠玲，吳靜珠，董秀麗，吳勝男

（北京工商大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京100048）

運(yùn)用近紅外光譜分析技術(shù)檢測(cè)淀粉的含水量，收集了國(guó)內(nèi)常用的不同種類的淀粉，選擇最優(yōu)的光譜預(yù)處理方法和光譜范圍，運(yùn)用偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行定量分析研究。結(jié)果表明，采用偏最小二乘法（PLS）所建的定量分析模型的相關(guān)系數(shù)R2達(dá)0.9912，預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.0784，偏差為0.132。研究發(fā)現(xiàn)，近紅外光譜技術(shù)用于快速無(wú)損檢測(cè)淀粉含水量是可行的。

近紅外光譜，偏最小二乘法，淀粉，含水量

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

淀粉 從市場(chǎng)購(gòu)買不同品牌或同一品牌不同批次的淀粉，共計(jì)55個(gè)樣本。采用國(guó)標(biāo)法準(zhǔn)確測(cè)量樣本的含水量，所測(cè)值作為建模時(shí)的化學(xué)值。55個(gè)樣本中46個(gè)樣本用于定量建模，9個(gè)用于模型驗(yàn)證。

傅立葉變換近紅外光譜儀VERTEX 70、漫反射積分球附件、OPUS6.5光譜采集及分析軟件 德國(guó)布魯克光學(xué)儀器公司；電子天平。

1.2 光譜采集

將上述淀粉樣品放置在漫反射樣品臺(tái)的樣品杯中，然后進(jìn)行近紅外光譜采集。波數(shù)范圍12000～4000cm-1，波長(zhǎng)間隔8cm-1，掃描64次取平均，環(huán)境溫度23～25℃。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本的近紅外光譜

55個(gè)淀粉樣本的近紅外漫反射光譜圖如圖1所示。利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法將原光譜進(jìn)行數(shù)學(xué)預(yù)處理，采用OPUS6.5軟件分析光譜數(shù)據(jù)。通過(guò)選擇信息較豐富的光譜譜段及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，建立精度較高的預(yù)測(cè)模型[6]。

圖1 55個(gè)淀粉樣本的近紅外漫反射光譜圖

2.2 定量分析模型的建立

將55個(gè)樣本應(yīng)用于近紅外定量分析，確定校正集46個(gè)樣本，9個(gè)樣本用于模型驗(yàn)證。通過(guò)OPUS6.5軟件的分析和優(yōu)化，選擇最優(yōu)處理算法，尋找淀粉的吸收光譜較豐富的波段。分析表明，淀粉對(duì)光譜信息貢獻(xiàn)量最大的譜區(qū)范圍是7502.1～4597.7cm-1，維數(shù)為6。圖2為46個(gè)淀粉樣本近紅外光譜圖交叉驗(yàn)證后含水量的近紅外計(jì)算值與化學(xué)分析值，橫坐標(biāo)為水分化學(xué)分析值，縱坐標(biāo)為近紅外計(jì)算值。

圖2 近紅外光譜交叉驗(yàn)證計(jì)算值與化學(xué)分析值

交互驗(yàn)證結(jié)果表明，近紅外計(jì)算值和化學(xué)分析值之間具有顯著的相關(guān)性，校正樣品均勻地分布在回歸線的兩側(cè)，且交互驗(yàn)證得到的校正相關(guān)系數(shù)R2為0.9912，交叉驗(yàn)證均方差RMSECV為0.396，偏差為0.0006[7]。

2.3 定量分析模型的驗(yàn)證

為了驗(yàn)證定量模型的預(yù)測(cè)精度，對(duì)實(shí)驗(yàn)用檢驗(yàn)集的9個(gè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。預(yù)測(cè)RMSEP為0.0784，偏差為0.132，相關(guān)因子為0.9929，詳細(xì)分析結(jié)果值見(jiàn)表1。

3 結(jié)論

圖3 驗(yàn)證集樣品的近紅外光譜預(yù)測(cè)值與化學(xué)分析值

表1 驗(yàn)證集樣本的化學(xué)值、近紅外預(yù)測(cè)值及偏差

初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用近紅外漫反射光譜分析技術(shù)，能夠準(zhǔn)確、快速地檢測(cè)淀粉的含水量。由于受條件所限，本實(shí)驗(yàn)仍然存在一些不足之處，如采用的樣品數(shù)量還不夠大。目前，我們正向定標(biāo)樣本擴(kuò)充更多的淀粉品種，提高定標(biāo)預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性。利用近紅外光譜分析技術(shù)快速檢測(cè)淀粉含水量只是建立快速檢測(cè)機(jī)制的一個(gè)開始，今后我們還將陸續(xù)開展測(cè)量淀粉中的酸度、灰分等指標(biāo)工作，為今后快速、無(wú)損檢測(cè)淀粉品質(zhì)提供最新最全的數(shù)據(jù)支持[8-10]。

[1]陳奇?zhèn)?，馬曉娟，李連偉.馬鈴薯淀粉生產(chǎn)技術(shù)[M].北京:金盾出版社，2010:13-16.

[2]曹龍奎，李鳳林.淀粉制品生產(chǎn)工藝學(xué)[M].北京:中國(guó)輕工業(yè)出版社，2008:9-15.

[3]Ann-Charlotte Eliasson.食品淀粉的結(jié)構(gòu)、功能及應(yīng)用[M].趙凱，譯.北京:中國(guó)輕工業(yè)出版社，2009:99-112.

[4]陸婉珍，袁洪福，徐廣通.現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)[M].北京:中國(guó)石油化工出版社，2000:37-45.

[5]倪永年.化學(xué)計(jì)量學(xué)在分析化學(xué)中的應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社，2004:304-310.

[6]劉建學(xué).實(shí)用近紅外光譜分析技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社，2008:168-186.

[7]張明詳.近紅外儀器能量變化對(duì)模型的影響及OSC算法的應(yīng)用[D].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2004.

[8]Xiaorong Sun，Cuiling Liu，Jingzhu Wu.Quantitative Analysis of Starch Adulteration with Near Infrared Spectrum Technique// ICCEE 2010[C].Chengdu:[s.n].2010:1765-1769.

[9]Xiaorong Sun，Cuiling Liu，Jingzhu Wu.Study on rapid and non-destructive identification of starch categories with NIR（nearinfrared reflectance）//ICEEAC 2010[C].Zibo：[s.n].2010：978-982.

[10]孫曉榮，劉翠玲，吳靜珠，等.近紅外漫反射聚類法無(wú)損快速測(cè)定淀粉品質(zhì) [J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010（12）:38-42.

Rapid detection of water content in starch based on near infrared spectrum

SUN Xiao-rong,LIU Cui-ling,WU Jing-zhu,DONG Xiu-li,WU Sheng-nan
（CollegeofComputerScienceandInformationEngineering,BeijingTechnologyandBusinessUniversity,Beijing100048，China）

Using near-infrared spectroscopy to detect the water content of starch from collection of commonly used in different types of starch based on optimum spectral pre-processing methods and spectral range，using partial least squares (PLS)quantitative analysis.The results showed that the correlation coefficient R2 can be 0.9912，root mean square error of prediction RMSEP can be 0.0784 and deviation can be 0.132 by partial least squares (PLS)quantitative analysis model.The study proved it was feasible to use near-infrared spectroscopy on rapid non-destructive testing of starch water content.

near-infrared spectrum；PLS；starch；water content

TS237

A

1002-0306（2011）10-0441-02

淀粉是由玉米、土豆等原料加工的主要產(chǎn)品之一，可廣泛應(yīng)用于食品、飼料、醫(yī)藥、造紙、香料等行業(yè)[1]。淀粉作為原料向產(chǎn)業(yè)鏈下游延伸可以生產(chǎn)2000多種產(chǎn)品。隨著我國(guó)綜合國(guó)力的不斷增強(qiáng)，人民生活水平的日益提高，食品的衛(wèi)生和質(zhì)量問(wèn)題也備受人們的關(guān)注。加工的淀粉質(zhì)量好壞直接關(guān)系到廠家經(jīng)濟(jì)利益，因此實(shí)現(xiàn)對(duì)淀粉常規(guī)指標(biāo)的定量檢測(cè)具有非常重要的意義[2]。含水量是淀粉的常規(guī)指標(biāo)之一，含水量高的淀粉很容易發(fā)生腐爛變質(zhì)，變質(zhì)淀粉嚴(yán)重侵害消費(fèi)者的健康和權(quán)益。目前大多數(shù)廠家使用130℃烘箱恒溫法測(cè)量淀粉的含水量，該方法存在操作繁瑣、耗時(shí)長(zhǎng)、費(fèi)時(shí)費(fèi)力和檢測(cè)效率低等問(wèn)題，滿足不了企業(yè)需要檢測(cè)樣品多的需求，因此有必要研究一種簡(jiǎn)單、快速、無(wú)損的淀粉含水量檢測(cè)技術(shù)[3]。近紅外光譜（NIR）分析技術(shù)是20世紀(jì)90年代以來(lái)發(fā)展最快、最引人注目的光譜分析技術(shù)，以其快速、高效、取樣簡(jiǎn)單以及無(wú)污染等獨(dú)特的分析優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥、石油、化工、煙草、化妝品等行業(yè)。本實(shí)驗(yàn)基于近紅外光譜對(duì)淀粉含水量進(jìn)行分析檢測(cè)，旨在研究一種快速有效檢測(cè)淀粉含水量的方法[4-5]。

2011-06-27

孫曉榮（1976-），女，研究生，講師，研究方向：食品安全檢測(cè)。

北京市自然科學(xué)基金（4073031）。