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    近紅外光譜分析技術(shù)在果品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

    2017-11-10 10:22:28張艷哲
    農(nóng)家科技中旬版 2017年9期
    關(guān)鍵詞:應(yīng)用

    張艷哲

    摘 要:本文論述了近紅外光譜(NIRS)分析技術(shù)的原理,近紅外光譜技術(shù)發(fā)展進程及其在果品品質(zhì)中應(yīng)用現(xiàn)狀,發(fā)展前景。

    關(guān)鍵詞:近紅外光譜技術(shù);果品品質(zhì)檢測;應(yīng)用

    一、近紅外光譜分析技術(shù)概述

    一般檢測果品內(nèi)部營養(yǎng)成分主要采用濕化學(xué)法,這樣檢測會破壞樣品,操作繁瑣、檢測效率不高,而且不具備代表性,難以在商業(yè)上廣泛應(yīng)用。近紅外光譜技術(shù)是一種無損檢測技術(shù),在果品的品質(zhì)檢測和分級的研究應(yīng)用中已取得較大進展。

    近紅外光譜技術(shù)作為一種分析手段,可以測定水果中的成分,包括有機物和部分無機物。當(dāng)分子受到紅外線照射時,這些物質(zhì)分子中化學(xué)鍵結(jié)合的各種基團發(fā)生伸縮、振動、彎曲等運動,分子被激發(fā)產(chǎn)生共振,同時光的能量一部分被吸收,通過測量其吸收光,可以得到極為復(fù)雜的圖譜,這種圖譜表示被測物質(zhì)的信息。不同物質(zhì)在近紅外波長區(qū)域有豐富的吸收光譜,每種成分都有特定的吸收峰,這就為近紅外光譜定量分析提供了基礎(chǔ)。

    隨著近紅外光譜分析技術(shù)已廣泛應(yīng)用在果品品質(zhì)檢測方面[1-3]。近紅外光譜分析技術(shù)具有如下的優(yōu)點[4-6]:

    1.被測樣品無需進行前處理,不發(fā)生破壞,從而使樣品保持原始狀態(tài);

    2.近紅外光譜信息量大,對樣品中多種成分同時進行分析;

    3.一般樣品可在1 min內(nèi)完成,大大縮短測試周期;

    4.適用的樣品范圍廣,不同物態(tài)可直接測定;

    6.近紅外光在普通的光導(dǎo)纖維中具有良好的傳輸特性,便于實現(xiàn)實時分析。

    同時,近紅外光譜分析技術(shù)也存在以下不足之處:

    7.物質(zhì)在近紅外區(qū)吸收弱,靈敏度較低;

    8.建立數(shù)學(xué)模型需要測量大量樣品化學(xué)值;

    9.每一種模型只能適應(yīng)一定時間和空間范圍,模型需要不斷更新。

    采用近紅外光譜分析技術(shù)進行果品品質(zhì)分析具有如下優(yōu)點:果品無需進行前處理,不發(fā)生破壞,可以不經(jīng)過樣品分離。直接由近紅外光譜測定出其中的多種成分含量,測定的準確度取決于化學(xué)計量學(xué)建立的數(shù)學(xué)模型,利用理想的數(shù)學(xué)模型預(yù)測的準確度可以達到校準儀器的測定值。但是一般來說,近紅外分析的準確度要略低于標準法。然而,由于近紅外光譜分析技術(shù)省去了化學(xué)分析方法中的稱量、定容等繁瑣步驟,具有速度快、效率高、成本低、重現(xiàn)性好、方便等特點。而且可以同時測定同一樣品的多個不同組分含量,因此近幾年來,利用近紅外光譜分析技術(shù)進行果品品質(zhì)的研究正在形成一個新的熱點研究領(lǐng)域。

    二、近紅外光譜分析技術(shù)在果品品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

    20世紀60年代,美國的Norris等首先開始研究應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)測定谷物中的水分、蛋白質(zhì)、脂肪等含量,并致力于其他農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的研究 。此后,學(xué)者們開始應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)對果品、谷物、畜肉類、乳制品等進行研究。近紅外光譜分析技術(shù)在果品內(nèi)部品質(zhì)檢測的研究主要包括糖度、酸度、堅實度、可溶性固形物含量、維生素C含量和病變、缺陷和損傷等指標。

    1.糖度、酸度、硬度、維生素C含量分析

    虞佳佳等翻用偏最小二乘法計算芒果糖度酸度光數(shù)據(jù)的主成分得分值,獲取芒果近紅外指紋圖譜,再合遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行檢測。Antihus等運用可見/近紅外光譜檢測無核小蜜桔的酸度、可溶性固形物含量、堅實度等品質(zhì),采用偏最小二乘法和主成回歸法建立其與光譜吸光度的相關(guān)數(shù)學(xué)模型。夏俊芳等對100個柑桔整果樣品的近紅外光譜信號行了消噪處理,并利用消噪后的重構(gòu)光譜對柑桔維素 C含量進行了偏最小二乘法交叉驗證。都有較好的檢測效果。

    2.病變分析

    McGlone等選用650~950 nm光譜范 圍研究了Braeburn蘋果的黑心比例。研制出基于延時整合光譜學(xué)和大光圈分光計2種在線近紅外系統(tǒng),發(fā)現(xiàn)后者更適合在線檢測??纱蟠筇岣叻治鲂?,但系統(tǒng)的穩(wěn)定性、軟硬件設(shè)計還需進一步完善。

    三、近紅外光譜分析技術(shù)在果品品質(zhì)檢測中的存在問題

    近紅外光譜技術(shù)在果品品質(zhì)檢測中主要存在以下幾方面問題:

    1.樣品溫度、樣品檢測位置以及裝樣條件等因素會影響近紅外光譜檢測結(jié)果。

    2.由于近紅外光譜技術(shù)是依據(jù)檢測模型來應(yīng)用的,而模型又是有多種方法建立,不同建模方法存在差異,影響檢測結(jié)果。

    3.同一品種水果品質(zhì)差異很大,這會導(dǎo)致水果對模型的適應(yīng)性不同。而我們都理想化將同意品種水果看做為均勻物質(zhì),這與實際情況是不相符合的。

    四、結(jié)語

    只有提高水果的質(zhì)量,才會在國際市場中具有競爭力。而應(yīng)用先進的分析儀器,可以在不破壞樣品的情況下測定樣品化學(xué)成分,是最理想的方法。經(jīng)過40多年的發(fā)展,近紅外光譜分析技術(shù)以其快速、非破壞性、無試劑分析、安全、高效、低成本及同時測定多種組分等特點廣受歡迎。隨著近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用的不斷深人,近紅外光譜分析技術(shù)必將結(jié)合其他多種檢測手段對果品的綜合品質(zhì)進行檢測,實現(xiàn)近紅外分析模型的在線更新與升級,并逐漸形成成熟的在線檢測設(shè)備投放于市場。

    參考文獻 :

    [1]徐云. 農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中的近紅外光譜分析方法研究[D]. 北京:中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2009:129-200.

    [2]曾一凡, 楊陽, 梁學(xué)軍,等. 可見/近紅外光譜技術(shù)無損檢測果實堅實度的研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2008,24(5):250-252.

    [3]張樹明, 楊陽, 梁學(xué)軍,等. 葡萄酒發(fā)酵過程主要參數(shù)近紅外光譜分析[J]. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報,2013,57(1):152-156.

    [4]孫通,徐惠榮,應(yīng)義斌.近紅外光譜分析技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品/食品品質(zhì)在線無損檢測中的應(yīng)用研究進展[J].光譜學(xué)與光譜分析,2009,29(1):122—126.

    [5]虞佳佳,何勇,鮑一丹.基于光譜技術(shù)的芒果糖度酸度無損檢測方法研 究[J].光譜學(xué)與光譜分析,2008,28(12):2839—2842.

    [6] 夏 俊芳,李小昱 ,李 培武,等.基于小波變換的柑橘維生素C 含量近紅外光譜無損檢測方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2007,23 (6):170-174.

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