科研产出
近红外光谱对甜椒果实质地的无损检测
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以黄色甜椒为研究对象,建立其近红外漫反射光谱检测果实质地的数学模型。在400~2 500、400~1100、400~1 450 nm 3个波段内分别建立了甜椒的果肉弹性、回复性和凝聚性定标MPLS模型,并用各波段下最优模型进行预测。结果表明:这3个波段下的定标模型相关系数都很高,但在全光谱下建立的定标模型稳定性最好,所以选取该光谱下的定标模型作为最终的测定模型,果肉弹性、回复性和凝聚性定标集交互验证相关系数(RCV)分别为0.937、0.933、0.932,交互验证标准误差(SECV)分别为0.029、0.013、0.016,预测集的相关系数RP分别为0.924、0.899、0.922,预测标准误差(SEP)分别为0.026、0.018、0.015,相对残差分别为-0.200、0.068、-0.033。结果说明,甜椒果实质地的近红外无损检测是可行的,果实质地与近红外漫反射光谱具有显著相关性。
全文链接
请求原文
玫瑰香葡萄贮藏期间糖酸品质的近红外检测
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用可见/近红外漫反射光谱技术,建立玫瑰香葡萄贮藏期间糖酸品质的快速检测模型。以不同温度(0、10℃)贮藏的玫瑰香葡萄为材料,在全波长光谱内(400~2 500 nm)采用改进偏最小二乘法(MPLS)建立以可溶性固形物(SSC)、总酸(TA)为评价指标的糖酸品质数学模型,讨论光谱采集方法、光谱预处理方法对建模效果的影响,比较不同贮藏温度模型及混合温度糖酸综合模型的适用性。结果显示:MPLS结合一阶导数、反相多元离散校正的处理方法适用于0℃及10℃贮藏果实SSC及10℃贮藏下TA的建模,验证标准差SEP分别为0.289、0.336、0.016,决定系数R2P为0.959 2、0.943 4、0.895 4,相对分析误差RPD为4.23、4.13、3.00;0℃果实的TA模型一阶导数与标准正常化相结合为最优,SEP为0.02,R2P为0.864 3,RPD为2.61。采用最优预处理方法建立的2种温度混合样品糖酸综合模型验证标准差SEP分别为0.390、0.027,决定系数R2P为0.920 5、0.8312,预测效果比单一温度建模略差。表明玫瑰香葡萄果实糖酸品质的近红外模型检测具有可行性,且分温度建模精度较高,综合模型需进一步完善。
关键词： 可见/近红外漫反射光谱 玫瑰香葡萄 可溶性固形物 总酸 预测模型
全文链接
请求原文
基于可见-近红外漫反射光谱技术的葡萄贮藏期间可溶性固形物定量预测
《食品科学 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用可见-近红外漫反射光谱技术,建立不同品种葡萄贮藏期间可溶性固形物含量定量预测的通用模型。以10℃贮藏的玫瑰香葡萄、马奶葡萄、红提葡萄的混合光谱为定标材料,探讨不同化学计量学建模方法、不同光谱预处理方法、间隔点、平滑数以及不同特征波长区间选择对建模效果的影响及模型的品种适用性。结果显示,采用改进偏最小二乘法,16点平滑,间隔点数16点,结合二阶导数、去散射的处理方法,在波长范围408~1 092.8 nm内建立的模型效果最优,其交互验证误差和交互验证判定系数R2CV分别为0.308 7、0.980 2。由3种葡萄混合组成的预测集对模型进行评价,预测标准差0.354、预测判定系数Rp2为0.980 8、验证相对分析误差为6.22、预测残差平方和为7.993。模型对单一品种预测Rp2均达到0.94以上。因此,葡萄果实可溶性固形物含量的近红外预测模型具有可行性,可同时适用于多种葡萄品种。
关键词： 可见-近红外漫反射光谱 葡萄 贮藏 可溶性固形物 预测模型
全文链接
请求原文
线椒货架期的近红外光谱定性判别
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：利用近红外漫反射光谱技术对线椒的货架期进行定性判别研究。实验以常温货架期1、3、5 d的线椒为研究对象,利用主成分分析法(PCA)建立近红外漫反射定性判别模型,在全光谱范围(400~2500 nm)内比较了不同的光谱预处理方法结合不同散射和标准化方法对所建模型的影响。结果表明,采用全光谱下Log(1/R)+None光谱预处理方法建立的模型预测最好,该模型的交互验证相关系数(R_(CV))为0.9455,交互验证误差(SECV)为0.1534,其正确分类率达95.56%~100%,预测准确率达88.89%~97.78%,该模型能够准确地区分不同货架期的线椒鲜果。因此,近红外光谱技术为线椒货架期的鉴别提供了一种新方法。
全文链接
请求原文
近红外光谱对贮藏期樱桃品质的定性判别
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：研究运用近红外光谱技术对贮藏期樱桃进行定性判别。实验的定标模型经过不同预处理和不同光谱波段条件的处理分析,得到在全光谱范围(408.8~2 492.8 nm)内,采用一阶微分结合去离散处理(SNV and D)的方法可以构建最优模型。该模型判别的正确分辨率为100%,预测准确率为90%~96.7%。实验说明,近红外光谱技术对贮藏期樱桃的检测具有适用性。
全文链接
请求原文
基于改进偏最小二乘法的甜椒可溶性固形物和总酸的近红外光谱检测
《浙江农业学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以黄色甜椒为研究对象,利用改进偏最小二乘法(MPLS)建立其近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物(SSC)和总酸含量的数学模型。在400~2 500 nm以及400~980 nm+1 108~1 900 nm 2个波长范围内分别建立了甜椒的SSC和总酸质量分数的定标MPLS模型,并用最优模型进行预测。结果表明,最优的预处理是在400~980 nm+1 108~1 900 nm下建立的模型,SSC采用SNV处理的定标模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.926 9和0.186 2,预测集的相关系数RP和预测标准误差(SEP)分别为0.924 8和0.158 9;总酸则是采用None处理的模型较好,交互验证相关系数(RCV)、交互验证标准误差(SECV)分别为0.868 0和0.012 5,预测集的相关系数RP预测标准误差(SEP)分别为0.903 8和0.011 1。试验结果说明,基于改进偏最小二乘法对甜椒鲜果SSC和总酸含量的近红外漫反射快速无损检测是可行的,近红外光谱与SSC和总酸含量呈显著相关性。
关键词： 近红外光谱 改进偏最小二乘法 甜椒 可溶性固形物 总酸
全文链接
请求原文
近红外漫反射无损检测蓝莓硬度的研究
《浙江农业学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：为建立近红外漫反射光谱检测蓝莓硬度的数学模型,分别采用质构仪质地多面分析(TPA)和穿刺两种方法,在近红外全波长范围400~2 500 nm扫描蓝莓后,比较不同的光谱预处理方法对模型的影响,并使用最优模型对未知的40个样品进行预测,验证了模型的准确性和稳定性。结果表明,TPA测定的果肉硬度其预测相关系数(R2p)为0.875 2,预测标准误差(SEP)为0.251,相对分析误差(RPD)为2.82;穿刺测定的最大硬度R2p为0.717 8,SEP为0.024,RPD为2.10。因此,试验建立的模型较稳定,能满足实际应用的需求,表明近红外漫反射技术对蓝莓果实硬度的快速无损检测具有可行性。
关键词： 蓝莓 近红外漫反射光谱 TPA硬度 穿刺硬度 无损检测
全文链接
请求原文
近红外漫反射技术检测甜樱桃果实质地研究
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以萨米脱樱桃为材料,利用近红外光谱技术研究贮藏过程中樱桃果实质地等方面模型建立的相关问题。实验在可见-近红外光谱(408.8~2492.8 nm)范围内,采用樱桃果实硬度、咀嚼性、回复性作为评价指标,对校正模型的不同预处理进行讨论。研究发现,三个模型在一阶微分导数下,果实硬度最优预处理是改进偏最小二乘法(MPLS)结合标准多元散射校正(SMSC),咀嚼性和回复性最优预处理是改进偏最小二乘法(MPLS)结合标准正常处理(SNV)。硬度、咀嚼性、回复性的校正误差SEC分别为0.110、0.035、0.009,校正相关性系数Rcv分别为0.974、0.949、0.921,预测相对分析误差RPD分别为3.38、3.24、3.27。结果表明,近红外光谱技术对贮藏过程中樱桃果实质地的检测具有可行性。
全文链接
请求原文
1-MCP处理对线椒常温贮藏品质和风味物质的影响
《食品与发酵工业 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以线椒鲜果为原料,通过测定其叶绿素、Vc含量和可溶固形物质量分数等指标,并运用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)测定其挥发性物质,研究1-MCP处理对常温贮藏的线椒品质的影响。结果表明:线椒挥发性成分主要由醛类、醇类、酯类组成,占总挥发性物质含量的71.00%~85.92%,1-MCP处理组的整体风味优于对照组(CK),说明1-MCP处理能够起到一定的保鲜作用;在相同贮藏期,1-MCP组的叶绿素与VC含量均高于CK组,并在贮藏6 d时达到最大值,叶绿素含量分别为(24.85±2.37)、(22.36±2.44)mg/100 g,VC含量分别为(30.63±0.67)、(31.48±1.23)mg/100 g,且贮藏9 d、12 d时,2组的叶绿素含量差异显著(P<0.05),0 d、12 d时2组VC含量差异显著(P<0.05);CK组和1-MCP组的SSC分别降低了14.70%和12.48%。这表明1-MCP处理对线椒可以起到保绿作用,并可减缓其Vc含量变化速率,而对其SSC质量分数的影响较小,减缓线椒在常温贮藏期的衰老进程,提高其贮藏品质。
关键词： 线椒 1-MCP GC-MS 叶绿素 VC 可溶性固形物
全文链接
请求原文
