基于近紅外光譜無損快速檢測(cè)面粉品質(zhì)的研究

孫曉榮， 劉翠玲， 吳靜珠， 索少增， 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)

基于近紅外光譜無損快速檢測(cè)面粉品質(zhì)的研究

孫曉榮， 劉翠玲， 吳靜珠， 索少增， 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)

提出一種基于近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法對(duì)面粉品質(zhì)進(jìn)行無損快速檢測(cè)的方法．配制含滑石粉的面粉樣品30個(gè)，采集樣品在12 500～4 000 cm－1范圍內(nèi)的近紅外漫反射光譜，選擇最優(yōu)的光譜預(yù)處理方法和光譜范圍，采用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型．結(jié)果表明所建定量分析模型的相關(guān)性能比較高，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)和預(yù)測(cè)均方根誤差均符合要求．研究發(fā)現(xiàn)，近紅外光譜技術(shù)用于快速無損檢測(cè)面粉摻假是可行的．

近紅外光譜;偏最小二乘法;面粉;滑石粉

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)量問題也備受人們的關(guān)注．在日常飲食中，面粉是不可或缺的重要組成部分，同時(shí)其優(yōu)劣與人們的健康息息相關(guān)．面粉的食用安全問題受到人們廣泛重視，長(zhǎng)期食用含有有害或過量添加劑的面粉，會(huì)引起人們身體不適，甚至致癌．近年來，部分面粉企業(yè)為了謀取利益，向面粉中添加大量滑石粉，以增加面粉的重量，50 kg面粉最多加10 kg多的滑石粉，嚴(yán)重危害了人們的健康．目前檢測(cè)面粉中是否含有滑石粉的試驗(yàn)所需試劑、材料、儀器多而繁瑣，此外也會(huì)破壞被測(cè)樣品，因此有必要研究一種簡(jiǎn)單、快速、無損的面粉品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)［1］．

近紅外光譜分析技術(shù)用于食品成分分析已有30多年，相關(guān)的分析研究報(bào)告已經(jīng)發(fā)表很多．AACC(美國(guó)臨床化學(xué)協(xié)會(huì))年會(huì)每年都有10～15個(gè)課題是有關(guān)食品研究的．近紅外光譜分析法的優(yōu)點(diǎn)是可對(duì)食品中的多種組分同時(shí)測(cè)定，并可間接獲得一些有關(guān)食品理想化特性的參數(shù)．例如，分析小麥中的淀粉可知其水溶性，測(cè)定蛋白質(zhì)含量可判斷其硬度，測(cè)定淀粉結(jié)構(gòu)的變化可判定其糖化度等等．其次，近紅外光譜在食品品質(zhì)分析上具有快速、不破壞樣品等優(yōu)點(diǎn)，因此近紅外光譜在食品檢測(cè)中的應(yīng)用越來越廣［2－3］．

1 實(shí)驗(yàn)方法設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)驗(yàn)儀器

采用傅里葉變換近紅外光譜儀，德國(guó)布魯克光學(xué)儀器公司;漫反射積分球附件;OPUS6.5光譜采集及分析軟件．

1.2 實(shí)驗(yàn)樣品

實(shí)驗(yàn)用的面粉均是從市場(chǎng)購(gòu)買不同品牌或同一品牌不同批次的面粉，用電子分析天平準(zhǔn)確稱量，在面粉中隨機(jī)摻入濃度為0～25%的滑石粉，共制備30個(gè)摻雜樣本，并以摻雜后滑石粉的濃度作為樣本的真值．

1.3 光譜采集

將上述面粉樣品放置在旋轉(zhuǎn)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12 500～4 000 cm－1，波數(shù)間隔8 cm－1，掃描64次后取平均，環(huán)境溫度23～25℃．

2 結(jié)果與討論

2.1 采集樣本的近紅外光譜

面粉和滑石粉的近紅外光譜圖如圖1．從圖中可以看出，在12 500～4 000 cm－1范圍內(nèi)峰形和峰位差別比較大．

圖1 面粉和滑石粉的近紅外光譜圖Fig．1 Near-infrared spectra of flour and talcum powder

2.2 面粉摻雜后的近紅外光譜

30個(gè)混合后的面粉樣品的近紅外漫反射光譜圖如圖2．由圖可以看出，在9 000～4 000 cm－1范圍內(nèi)較為相似，帶有許多面粉之間的相似信息，峰形、峰位差別很小，無法直接鑒別．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．回歸統(tǒng)計(jì)方法采用偏最小二乘方法(partial least squares，PLS)．偏最小二乘法利用主成分分析將吸光度矩陣和濃度矩陣先分別分解為特征向量和載荷向量，然后用偏最小二乘法在這些穩(wěn)變量之間建立相互關(guān)系，從而得到吸光度矩陣與濃度矩陣之間的數(shù)學(xué)校正模型．PLS的優(yōu)點(diǎn)希望盡可能在自變量中提取出與因變量相關(guān)性最大的組成分，這對(duì)于分析微含量的物質(zhì)有益．

圖2 30個(gè)摻雜樣品的近紅外光譜圖Fig．2 Near-infrared spectra of 30 doped samples

2.3 定量分析模型的建立

將30個(gè)樣本應(yīng)用于NIR定量分析，按含量梯度法確定校正集24個(gè)樣本，檢驗(yàn)集6個(gè)樣本．通過OPUS6.5軟件的分析和優(yōu)化，選擇最優(yōu)處理算法，通過比較建立面粉的PLS模型的優(yōu)劣，尋找面粉的吸收光譜較豐富的波段，分析表明面粉對(duì)光譜信息貢獻(xiàn)量最大的譜區(qū)范圍是7 502～6 472 cm－1和4 601～4 424 cm－1，維數(shù)為4．圖3為摻雜面粉中滑石粉含量的近紅外光譜圖交叉驗(yàn)證NIR預(yù)測(cè)值與化學(xué)值．

圖3 近紅外光譜交叉驗(yàn)證預(yù)測(cè)值與化學(xué)值Fig．3 Predictive value and chemical value of cross-vali dation

交互驗(yàn)證結(jié)果表明，NIRS預(yù)測(cè)值和化學(xué)值之間具有顯著的線性相關(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0.991 1，交叉驗(yàn)證均方差RMSECV為0.118，偏移為 0.001 93［4－5］．

2.4 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，實(shí)驗(yàn)用檢驗(yàn)集的6個(gè)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)RMSEP為0.084 1，偏差為0.060 3，相關(guān)因子為0.994，詳細(xì)分析結(jié)果值見表 1［6］．

3 結(jié)束語

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)，能夠無損、快速地檢測(cè)出面粉中摻雜滑石粉的含量．由于受條件所限，本實(shí)驗(yàn)尚屬于探索性研究，還需進(jìn)一步結(jié)合實(shí)際樣品做更深入的研究，收集更多的樣品數(shù)量，在此基礎(chǔ)上提高檢測(cè)模型的穩(wěn)定性［7－8］．

表1 6個(gè)檢驗(yàn)集樣本的分析結(jié)果Tab．1 Analysis of 6 test set samples

［1］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．

［2］陸婉珍，袁洪福，徐廣通，等．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．

［3］劉福強(qiáng)．短波近紅外光譜的鹽酸環(huán)丙沙星粉末藥品的定量分析［J］．生命科學(xué)儀器，2005，3(4):41－43．

［4］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．

［5］吳軍，白琪林．近紅外反射光譜法分析玉米秸稈纖維素含量的研究［J］．分析化學(xué)，2005，10(10):1421－1423．

［6］謝麗娟，應(yīng)義斌．近紅外光譜分析技術(shù)在蔬菜品質(zhì)無損檢測(cè)中的應(yīng)用研究進(jìn)展［J］．光譜學(xué)與光譜分析，2007，6(6):1131 －1135．

［7］Josep F，Ventura G，Sergio A，et al．Multicommutation-NIR determination of Hexythiazox in pesticide formulations［J］．Science Direct Tlanta，2006，68:1700 －1706．

［8］Javier M，Sergio A，Salvador G，et al．Near infrared determination of Diuron in pesticide formulations［J］．Science Direct．Analytica Chimica Acta，2005，543:124 －129．

(責(zé)任編輯:王 寬)

Research of Rapid and Undamaged Assessment of Flour Quality Using Near Infrared Spectroscopy

SUN Xiao-rong， LIU Cui-ling， WU Jing-zhu， SUO Shao-zeng， WU Sheng-nan
(School of Computer Science and Information Engineering，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China)

A rapid non-destructive method for detecting flour quality was presented using near-infrared spectroscopy combined with partial least squares method．Thirty flour samples containing talc were prepared，and near-infrared diffuse reflectance spectrograms of the samples were collected in the 12 500－4 000 cm－1range．A quantitative analysis model was established by selecting the optimal spectral pretreatment methods and spectral range，and using partial least squares(PLS)．The quantitative analysis model showed a relatively high correlation，and the correlation coefficients and predicted root mean square error could met the requirements．The results indicated that the near-infrared spectroscopy was feasible for rapid non-destructive testing adulteration of flour．

NIR;PLS;flour;talcum powder

TS207.3

A

1671-1513(2011)04-0068-03

2011－06－17

孫曉榮，女，講師，碩士，主要從事智能檢測(cè)技術(shù)與數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)建模與仿真方法方面的研究．