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    近紅外光譜技術在糧食檢測中的應用進展

    2018-09-10 11:02:11李佳楠
    糧食科技與經(jīng)濟 2018年8期
    關鍵詞:應用進展

    李佳楠

    [摘要]近年來,信息化發(fā)展迅猛,計算機技術不斷壯大與普及,化學計量學也得到了很好的發(fā)展。我國作為農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)是經(jīng)濟的重要組成部分,有效而便捷的糧食質量檢測技術對農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。計算機技術高速發(fā)展,在我國各行各業(yè)中運用極為廣泛,近紅外光譜技術在糧食檢測中也得到了采用,提高了糧食的安全性,促進了糧食檢測的有效發(fā)展。本文對近紅外光譜技術進行研究,分析其在糧食檢測中的應用,以期為糧食檢測的發(fā)展提供幫助。

    [關鍵詞]近紅外光譜技術;糧食檢測;應用進展

    中圖分類號:TS207.3 文獻標識碼:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.20180814

    我國作為人口大國,既是糧食生產(chǎn)大國又是糧食消費大國,在國家經(jīng)濟發(fā)展中,農(nóng)業(yè)更是基礎,糧食的產(chǎn)量與質量等現(xiàn)實問題對于我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。在糧食檢測過程中尋求有效的檢測措施至關重要,現(xiàn)有的傳統(tǒng)的糧食檢測技術需投入更多的人力和物力,得不到有效的檢測效果。而近紅外光譜技術的出現(xiàn)與普及給糧食檢測帶來更高的效率與更好的效果,相關人員對這種檢測技術投入了更多的關注與研究,近紅外光譜技術在不斷更新與發(fā)展,在我國得到了普及,促進了糧食檢測的發(fā)展。

    1近紅外光譜技術簡述

    近紅外光譜儀(Near Infrared Spectrmn Instrument,NIRS)是介于可見光(Vis)和中紅外(MIR)之間的電磁輻射波,美國材料檢測協(xié)會(ASTM)將近紅外光譜區(qū)定為780~2526nm,是人們在吸收光譜中發(fā)現(xiàn)的-第一個非可見光區(qū)。

    自20世紀90年代以來,近紅外光譜分析技術發(fā)展迅速,在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、食品等諸多領域都有所應用。在糧食安全檢測中,不同的技術在不斷地發(fā)展,在現(xiàn)代化檢測中傳統(tǒng)的檢測方法已逐漸被淘汰,更多新型的檢測技術被應用,但是現(xiàn)有的部分檢測技術及檢測儀存在著許多不足,如效率較低、成本較高、損失較大等,這些不足對糧食安全檢測具有阻礙作用。而近紅外光譜區(qū)與有機分子中含氫基團(O-H、N-H、C-H)振動的合頻和各級倍頻的吸收區(qū)一致,通過掃描樣品的近紅外光譜,在檢測中糧食的氫基團不同,近紅外吸收不同,以此來檢測糧食中的脂肪、淀粉、蛋白質等含有氫基團的成分。

    2近紅外光譜技術的優(yōu)缺點

    2.1優(yōu)點

    首先在利用近紅外光譜技術檢測前對樣品不用進行特殊處理,在檢測過程中可以不破壞糧食樣品、不消耗化學試劑、不污染環(huán)境,在一般情況下大約1min左右就可以完成一個樣品的檢測。同時采用模型結構,檢測出的數(shù)據(jù)也可在很短的時間內完成。由于檢測中的波段利用光纖,因此,無論環(huán)境的好壞都可實現(xiàn)對糧食的檢測,對檢測操作人員的要求也較低,無論是在物力還是人力方面,都獲得了節(jié)約、高效、便捷的效果。

    2.2缺點

    雖然近紅外光譜技術因其方便而實用的優(yōu)點在糧食檢測中逐漸得到普及,但其也存在著一定的局限性。近紅外光譜譜帶的寬度較寬且組成復雜,在吸收和信號方面都較差。近紅外光譜技術主要是在復雜而又變動的光譜中進行信息整理,在這樣的情況下信息的準確性就會產(chǎn)生誤差,對最終數(shù)據(jù)會產(chǎn)生一定的影響。

    3近紅外光譜技術在糧食檢測中的應用

    我國糧食作物主要為水稻、小麥、玉米、大豆等,因而近紅外光譜技術在這些農(nóng)產(chǎn)品中的應用較為廣泛。本文主要對小麥和水稻在檢測中應用近紅外光譜技術進行研究分析。

    3.1在小麥檢測中的應用

    20世紀60年代已經(jīng)開始利用近紅外光譜對谷物的蛋白質及其他成分進行檢測。同時研究人員還采用近紅外光譜技術對小麥的蛋白質、脂肪、淀粉等多種檢測指標進行檢測與分析。近紅外光譜技術有效地提高了小麥的檢測,對小麥的檢測具有重要意義。近年來,近紅外光譜技術在脫氧萎鐮菌醇與小麥優(yōu)良品種篩選檢測中有了新的發(fā)展。

    3.1.1小麥中蛋白質含量的檢測

    小麥因蛋白質含量豐富,成為人類極為重要的蛋白質來源,小麥蛋白質含量的高低在很大程度上決定了小麥的質量。隨著近紅外光譜技術的不斷發(fā)展,在小麥蛋白質的含量與質量檢測中得到了進一步的運用發(fā)展。在對小麥進行蛋白質含量檢測時,運用監(jiān)督主成分回歸法建立了隨機選擇的小麥試驗樣品的蛋白質含量近紅外光譜定量分析模型,這種方法誤差小,可從大量光譜數(shù)據(jù)中篩選出最重要的部分波長信息。

    近紅外光譜分析系統(tǒng)的設計與出現(xiàn),有助于更好地檢測小麥中蛋白質的含量,同時采用MPA光譜儀驗證了近紅外光譜分析方法用于谷物品質檢測的可行性。然后利用CA-06光柵光譜分析儀建立小麥蛋白、水分的偏最小二乘法模型,使得儀器性能的穩(wěn)定性和準確性大大提高。利用凱氏定氮、DA 7200和8620近紅外光譜儀這三種方法研究小麥面粉蛋白質含量的快速測定方法,測定出籽粒蛋白質差異較大的60個小麥品種(系)蛋白質含量,發(fā)現(xiàn)可以用8620、DA 7200近紅外光譜儀對育種材料進行早期測定。

    3.1.2小麥中其他重要成分的檢測

    在小麥檢測中,對于近紅外光譜技術的應用不僅體現(xiàn)在對蛋白質的檢測中,同時對麥麩的成分進行檢測時,對比發(fā)現(xiàn)近紅外光譜技術檢測模型可以對小麥中的淀粉、膳食纖維等成分很好地進行測定。直鏈淀粉含量的改變決定了小麥的糯性,與普通的小麥淀粉在一定程度上存在著差異,在生產(chǎn)制作中具有一定的優(yōu)勢。

    另一方面,經(jīng)研究小麥株枯病的發(fā)生與脫氧萎鐮菌醇的存在有關系,在對小麥進行檢測的過程中可以及時預防與診斷小麥發(fā)病。近紅外光譜技術在自動分離技術上也取得了很大的進展,可以實現(xiàn)對糯麥、偏糯麥、野生型麥粒的精準分離,因此,利用近紅外光譜技術可以促進小麥優(yōu)良品種的培育。在快速無損分析硬質小麥和普通小麥中的小麥鐮刀菌毒素(DON)中取得了新的收獲,通過偏最小二乘法回歸建立的硬質小麥、普通小麥與兩種小麥混合樣品的DON分析模型,研究結果顯示,測定未加工小麥的DON近紅外光譜技術是一種創(chuàng)新而高效的無損檢測技術。在這樣的技術下,不需要準備樣品,在分析過程中成本低,對環(huán)境也有保護作用。因其良好的發(fā)展符合現(xiàn)代化的糧食檢測的要求,近紅外光譜技術在我國糧食檢測與控制中十分受歡迎。

    3.2在稻谷檢測中的應用

    作為水稻的生產(chǎn)大國,我國水稻的種植面積占很大比例。本文采用近紅外光譜分析技術對水稻的種類進行識別,對水稻所含成分及其是否純正進行檢測。

    3.2.1水稻品種識別

    隨著水稻種類的增多,更多的先進技術的研究與出現(xiàn)對水稻識別工作具有促進作用,其中近紅外光譜技術已屢見不鮮。在利用近紅外光譜技術時,采取全波段與特征波段兩種方法進行模型建立,收集純度高的雜交水稻光譜數(shù)據(jù),隨后對其純度進行鑒定,這種模型測定的準確率極高,據(jù)研究表明,可以達到100%的效果。因而,采用這種方法是有效的,與全波段模型相比,特征波段模型的預測精度更高。

    3.2.2水稻蛋白質的檢測

    水稻作為大多數(shù)人的主食,為人類提供能量以實現(xiàn)正?;顒?。在水稻的檢測中,蛋白質含量為重要的檢測指標,人類在攝取米飯時,主要受直鏈淀粉含量和蛋白質含量的影響。蛋白質含量較低的水稻為良好的儲備糧,適合用于長時間的存儲;蛋白質含量較高的水稻對水稻中的蛋白質含量檢測具有重要作用。對不同種類的水稻進行檢測,設立近紅外光譜法回歸預測模型,這樣的模型對早代的水稻檢測具有促進作用,一方面不會危害到水稻種子的生長能力,另一方面又能便捷而迅速地達到檢測要求。不同類型的水稻其離散度不同,對于糙米、精米、精米粉來說,它們的離散度是逐漸降低的,實驗表明它們的粉樣均勻性良好,在掃描過程中產(chǎn)生的誤差低,從而實現(xiàn)較高的精度。

    3.2.3水稻其他成分的檢測

    利用近紅外光譜技術也可檢測水稻的品質、口感及其他成分的含量。在運用傳統(tǒng)方法對這些指標進行檢測時,其他因素的干擾性強,不利于準確的檢測。而采用近紅外透射光譜分析儀對水稻進行光譜掃描,結合黏度分析儀測定的黏滯特性值消減值及水稻淀粉崩解值十分有效,水平極高,大大促進了對黏滯特性測定的準確度。在研究中利用近紅外光譜分析技術對稻谷千粒質量進行測定和研究,選取多種不同種類的水稻進行檢測,研究結果顯示,近紅外光譜分析技術可以對稻谷千粒質量進行高效而準確的檢測。

    4結論

    本文對小麥和玉米在應用近紅外光譜技術檢測中的應用做了研究與分析,現(xiàn)實中還有更多的農(nóng)作物利用這種技術進行檢測并取得了良好的檢測效果。在檢測過程中應根據(jù)不同的農(nóng)作物、環(huán)境、品種,結合實際情況來建立不同的模型,以實現(xiàn)更好的檢測效果及準確性。隨著科學技術的飛速發(fā)展,光譜學和化學計量可以實現(xiàn)與計算機技術的進一步融合發(fā)展,因此,應用近紅外光譜技術對糧食進行檢測的前景十分廣闊,近紅外光譜技術應該不斷更新,更好地服務于糧食檢測,以促進我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展。另外,在其他領域也可對近紅外光譜技術進行進一步的應用與研究,使此技術造福于人類。

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