CN106226267A - 一种辣椒干色价的近红外测定方法 - Google Patents
一种辣椒干色价的近红外测定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106226267A CN106226267A CN201610778555.8A CN201610778555A CN106226267A CN 106226267 A CN106226267 A CN 106226267A CN 201610778555 A CN201610778555 A CN 201610778555A CN 106226267 A CN106226267 A CN 106226267A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fructus capsici
- dry
- color valency
- infrared
- sample
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003556 assay Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 239000000843 powder Substances 0.000 claims abstract description 28
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 9
- 208000003556 Dry Eye Syndromes Diseases 0.000 claims abstract description 8
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000010298 pulverizing process Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 3
- 235000002566 Capsicum Nutrition 0.000 claims description 7
- 240000008574 Capsicum frutescens Species 0.000 claims description 7
- 239000001390 capsicum minimum Substances 0.000 claims description 7
- 235000008534 Capsicum annuum var annuum Nutrition 0.000 claims description 5
- 240000008384 Capsicum annuum var. annuum Species 0.000 claims description 5
- 240000004160 Capsicum annuum Species 0.000 claims description 4
- SVPKNMBRVBMTLB-UHFFFAOYSA-N 2,3-dichloronaphthalene-1,4-dione Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C(Cl)=C(Cl)C(=O)C2=C1 SVPKNMBRVBMTLB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 3
- 238000000227 grinding Methods 0.000 claims description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 abstract description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 2
- CSCPPACGZOOCGX-UHFFFAOYSA-N Acetone Chemical compound CC(C)=O CSCPPACGZOOCGX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 7
- 239000000049 pigment Substances 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000000047 product Substances 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 2
- VYIRVAXUEZSDNC-TXDLOWMYSA-N (3R,3'S,5'R)-3,3'-dihydroxy-beta-kappa-caroten-6'-one Chemical compound C([C@H](O)CC=1C)C(C)(C)C=1/C=C/C(/C)=C/C=C/C(/C)=C/C=C/C=C(C)C=CC=C(C)C=CC(=O)[C@]1(C)C[C@@H](O)CC1(C)C VYIRVAXUEZSDNC-TXDLOWMYSA-N 0.000 description 1
- VYIRVAXUEZSDNC-LOFNIBRQSA-N Capsanthyn Natural products CC(=C/C=C/C=C(C)/C=C/C=C(C)/C=C/C1=C(C)CC(O)CC1(C)C)C=CC=C(/C)C=CC(=O)C2(C)CC(O)CC2(C)C VYIRVAXUEZSDNC-LOFNIBRQSA-N 0.000 description 1
- PLVBBQBJTBWTDY-XGNSBGGRSA-N Capsochrome Chemical compound O1C2(C)CC(O)CC(C)(C)C2=CC1C(\C)=C/C=C/C=C(\C)/C=C\C=C(/C)\C=C/C=C(/C)\C=C\C(=O)C1(C)CC(O)CC1(C)C PLVBBQBJTBWTDY-XGNSBGGRSA-N 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 1
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- WRANYHFEXGNSND-LOFNIBRQSA-N capsanthin Natural products CC(=C/C=C/C=C(C)/C=C/C=C(C)/C=C/C1=C(C)CC(O)CC1(C)C)C=CC=C(/C)C=CC(=O)C2(C)CCC(O)C2(C)C WRANYHFEXGNSND-LOFNIBRQSA-N 0.000 description 1
- 235000018889 capsanthin Nutrition 0.000 description 1
- PLVBBQBJTBWTDY-XMPHPJJSSA-N capsochrome Natural products CC(=C/C=C/C=C(C)/C1OC2(C)CC(O)CC(C)(C)C2=C1)C=CC=C(/C)C=CC=C(/C)C=CC(=O)C3(C)CC(O)CC3(C)C PLVBBQBJTBWTDY-XMPHPJJSSA-N 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 1
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 235000013373 food additive Nutrition 0.000 description 1
- 239000002778 food additive Substances 0.000 description 1
- 235000011194 food seasoning agent Nutrition 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 150000002576 ketones Chemical class 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 235000012658 paprika extract Nutrition 0.000 description 1
- 239000001688 paprika extract Substances 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000010287 polarization Effects 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000001054 red pigment Substances 0.000 description 1
- 238000010334 sieve classification Methods 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
- 235000013599 spices Nutrition 0.000 description 1
- 239000006228 supernatant Substances 0.000 description 1
- 235000015112 vegetable and seed oil Nutrition 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
Abstract
本发明公开了一种辣椒干色价的近红外测定方法，其方法步骤为：（1）选取具有代表性的辣椒干样品作为辣椒干样本；（2）将辣椒干样本切段、烘干，用超微粉磨粉碎后筛分，分别称重；（3）用近红外光谱仪分别扫描，得到两部分辣椒粉的光谱信息；（4）用化学法分别测定色价，计算得到辣椒干样本的色价；（5）对光谱信息进行预处理，建立不低于200组的辣椒干色价的光谱校正模型；（6）将待测样品按照步骤（2）、（3）进行处理和近红外光谱扫描，扫描图谱经预处理，提取特征信息输入该校正模型，即可通过加权平均得到辣椒干的色价。本方法具有分析速度快、效率高、成本低和准确度高的特点，且不使用任何化学试剂，绿色环保。
Description
技术领域
本发明涉及一种植物色素的检测方法，尤其是一种辣椒干色价的近红外测定方法。
背景技术
传统的辣椒产业是以直接食用为目的的，随着辣椒产业的做大，辣椒深加工技术也越来越成熟。现代的辣椒深加工产业逐渐形成两极分化，一方面是追求辣椒的调味作用，另一方面是追求辣椒中色素的着色功能。
辣椒干是当前天然色素行业的重要原料，其产品辣椒红色素在食品、饲料、保健品等领域有着广泛应用。辣椒干的色价是评价辣椒中色素含量高低的唯一指标，是其收购定价的主要依据。美国香料贸易协会标准规定，A级辣椒色素含量应达到240SATA以上，B级为140～200SATA，C级为70～140SATA。GB 1886.34-2015《食品安全国家标准 食品添加剂 辣椒红》中规定了辣椒提取物中辣椒红的色价测定方法。传统的辣椒干色价测定方法使用丙酮溶剂，对操作人员的伤害较大，且需要萃取2h，整个检测周期长达十几个小时，效率较低。
随着商业活动频率的增加，传统方法已经不适于大批量样品的高效和快速测定，因此需要建立一种快速、准确和安全的辣椒色价检测方法，为辣椒色价的质量评价提供依据。
近年来，近红外光谱技术在农产品、中药等质量分析方面已经得到了广泛的应用，已经有相关辣椒中辣度的研究报道，但在辣椒色价方面的应用却没有研究，尤其是以粉碎、筛分分级后的辣椒粉为原料，进行近红外检测的研究鲜有报道；同时，由于辣椒干中的色素含量一般在10%以内，辣椒籽和辣椒皮的近红外光谱又有明显差异，单靠常规的近红外扫描技术根本无法达到准确扫描的效果。因此，建立一种辣椒干色价的近红外测定方法，对于以辣椒着色为目的辣椒深加工产业具有重要的意义，能够对该产业的发展产生较大的推动作用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种快速、准确的辣椒干色价的近红外测定方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的方法步骤为：（1）选取具有代表性的辣椒干样品作为辣椒干样本；
（2）将辣椒干样本切段、烘干，用超微粉磨粉碎后筛分，得到细辣椒粉和粗辣椒粉，分别称重；
（3）用近红外光谱仪分别扫描细辣椒粉和粗辣椒粉，得到两部分辣椒粉的光谱信息；
（4）用化学法分别测定细辣椒粉和粗辣椒粉的色价，通过各自重量的加权平均，计算得到辣椒干样本的色价；
（5）对光谱信息进行预处理，提取校正集样本光谱的特征信息数据，结合步骤（4）所得辣椒干样本的色价，建立不低于200组的辣椒干色价的光谱校正模型；
（6）将待测样品按照步骤（2）、（3）进行处理和近红外光谱扫描，扫描图谱经预处理，提取特征信息输入该校正模型，即可通过加权平均得到辣椒干的色价。
本发明所述步骤（1）中，辣椒品种为新疆甜椒、新疆线椒、黄辣椒、金塔、美国红、望都红、印度特佳和/或河南朝天椒。
本发明所述步骤（2）中，烘干温度为40～50℃，烘干后的水分含量为7wt%～15wt%。所述步骤（2）中，超微粉磨转速不低于5000转/分钟，磨体温度维持在40℃及以下。所述步骤（2）中，过120目筛进行筛分。
本发明所述步骤（3）中，近红外光谱扫描范围为4300～9000cm-1，扫描方式为连续波长近红外扫描，采集方式为积分球漫反射。
本发明所述步骤（5）和（6）中，预处理的方法均为MSC，S-G平滑方法和/或二阶求导方法。
本发明所述步骤（5）中，采用偏最小二乘法建立光谱校正模型，PLS/PCR因子个数为13。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明具有分析速度快、效率高、成本低和准确度高的特点，且不使用任何化学试剂，是一种绿色环保的检测方法，对于快速评价辣椒干的色价具有极为重要的意义。
本发明采用多种具有代表性的辣椒品种，色价范围宽，使模型有很好的适用性。本发明烘干时温度控制在40～50℃可以保证辣椒干的色价在烘干过程中不受到损失，且能较快的烘干。同时，本发明通过研究发现，烘干到7～15%水分的辣椒在经过超微粉碎时，辣椒皮和辣椒籽在粒度分布上有着明显差异，辣椒皮较干较脆，绝大部分能通过120目，而辣椒籽含油、略粘，绝大部分无法透过120目；由此将其分成两部分分别扫描，可以保障两类光谱信息的高度一致性、可重现性，只要做好重量的加权平均，检测效果即可达到最优。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是未经预处理的辣椒干样本光谱图；
图2是辣椒干样本的主成分分析press图；
图3是校正集和验证集的实际值和计算值的关系散点图。
具体实施方式
下述实施例每步骤的数据处理化学计量软件TQ Analyst 7.1中完成。
实施例1－20：本辣椒干色价的近红外测定方法采用下述具体工艺。
（1）选取具有代表性的、符合辣椒群体的常态分布规律辣椒干样品作为辣椒干样本，辣椒品种为新疆甜椒、新疆线椒、黄辣椒、金塔、美国红、望都红、印度特佳和河南朝天椒，色价范围为2～26；辣椒干样品不低于200组。
（2）将辣椒干样本切段后，置于40～50℃烘箱中烘干，干燥至水分达到7%～15%，用超微粉磨粉碎；超微粉磨的粉碎参数为设备转速不低于5000转/分钟，粉碎期间对磨体外部持续通25℃以下的冷却水，保证磨体温度维持在40℃及以下；用120目不锈钢钢网筛进行筛分，得到筛下的细辣椒粉和筛上的粗辣椒粉。
（3）在25℃下开启近红外光谱仪预热30min，分别取细辣椒粉和粗辣椒粉20g样品放于旋转样品杯中；采用连续波长近红外扫描中的漫反射模式采集光谱，扫描范围为4300～9000cm-1，分辨率16cm-1，采集样品的吸收光谱；为了克服样品粒度差异引起的光谱漂移，减少误差，每个样品重复装样至少3 次，得到图1所示的校正集样本光谱，将该校正集样本光谱的计算平均值存于计算机软件中，备下一步构建色价校正模型使用。
（4）用分光光光度计对上述细辣椒粉和粗辣椒粉分别按照化学法进行检测，记录检测结果；化学法检测工艺为：称取细辣椒粉（粗辣椒粉）样品1.0g左右至于100mL容量瓶中，加入丙酮到刻度线下2cm，于25℃条件下避光静置萃取1.5h，用丙酮定容摇匀，再静置0.5h；将上清液用丙酮稀释一定的倍数，用分光光度计在460nm波长处，以丙酮为参比液，于1cm比色皿中测定其吸光度。
（5）近红外光谱预处理：采用多元散射校正方法（MSC）、S-G平滑方法和二阶导数对步骤（3）得到的校正集样本光谱进行预处理；结合处理后的图谱信息与步骤（4）的化学检测值，按照最小二乘法建立光谱校正模型；校正集和验证集的实际值和计算值的关系散点图见图3。
（6）模型的验证：取大量已知色价的辣椒干样品，检验校正模型，重复步骤（2）、（3）后，利用步骤（5）光谱校正模型得到已知色价的辣椒干样品中色价的计算值，计算计算值与实际值的相关系数（Corr，Coeff）和方差（RMSEC），评价步骤（5）所得校正模型的可靠性，验证相关曲线见图2。
（7）待测样品的分析：选取20 个待测辣椒干样品重复步骤（2）和（3），将步骤（3）所得特征信息数据输入步骤（5）所得光谱校正模型中，通过重量加权平均计算，得到20 个待测辣椒干样品中色价的模型预测值，该辣椒干色价的模型预测值与化学测定值的比较见表1。
表1：待测样品的模型预测值与化学测定值
| 批号 | 模型预测值 | 化学测定值 | 差值 | 偏差/% |
| 1 | 17.53 | 17.66 | -0.13 | -0.7 |
| 2 | 18.31 | 18.84 | -0.53 | -2.8 |
| 3 | 18.38 | 18.66 | -0.28 | -1.5 |
| 4 | 16.89 | 16.4 | 0.49 | 3.0 |
| 5 | 10.36 | 10.54 | -0.18 | -1.7 |
| 6 | 18.69 | 18.42 | 0.27 | 1.5 |
| 7 | 13.14 | 13.48 | -0.34 | -2.5 |
| 8 | 11.63 | 11.91 | -0.28 | -2.4 |
| 9 | 16.85 | 17.15 | -0.3 | -1.7 |
| 10 | 18.06 | 18.39 | -0.33 | -1.8 |
| 11 | 18.82 | 19.09 | -0.27 | -1.4 |
| 12 | 16.19 | 16.3 | -0.11 | -0.7 |
| 13 | 18.51 | 18.38 | 0.13 | 0.7 |
| 14 | 16.32 | 16.19 | 0.13 | 0.8 |
| 15 | 17.93 | 17.68 | 0.25 | 1.4 |
| 16 | 16.14 | 15.79 | 0.35 | 2.2 |
| 17 | 16.36 | 16.08 | 0.28 | 1.7 |
| 18 | 14.37 | 14.26 | 0.11 | 0.8 |
| 19 | 18.69 | 18.42 | 0.27 | 1.5 |
| 20 | 14.25 | 14.25 | 0 | 0.0 |
（8）用成对 t 检验的方法检验本方法与步骤（4）所述化学法之间有无显著差异：对表1数据进行成对T检验，检验结果T=0.719.当T>0.05可以认为采用近红与化学检测法结果无显著差异，因此本方法的测定结果准确可靠。
Claims (8)
1.一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于，其方法步骤为：（1）选取具有代表性的辣椒干样品作为辣椒干样本；
（2）将辣椒干样本切段、烘干，用超微粉磨粉碎后筛分，得到细辣椒粉和粗辣椒粉，分别称重；
（3）用近红外光谱仪分别扫描细辣椒粉和粗辣椒粉，得到两部分辣椒粉的光谱信息；
（4）用化学法分别测定细辣椒粉和粗辣椒粉的色价，通过各自重量的加权平均，计算得到辣椒干样本的色价；
（5）对光谱信息进行预处理，提取校正集样本光谱的特征信息数据，结合步骤（4）所得辣椒干样本的色价，建立不低于200组的辣椒干色价的光谱校正模型；
（6）将待测样品按照步骤（2）、（3）进行处理和近红外光谱扫描，扫描图谱经预处理，提取特征信息输入该校正模型，即可通过加权平均得到辣椒干的色价。
2.根据权利要求1所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（1）中，辣椒品种为新疆甜椒、新疆线椒、黄辣椒、金塔、美国红、望都红、印度特佳和/或河南朝天椒。
3.根据权利要求1所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（2）中，烘干温度为40～50℃，烘干后的水分含量为7wt%～15wt%。
4.根据权利要求1所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（2）中，超微粉磨转速不低于5000转/分钟，磨体温度维持在40℃及以下。
5.根据权利要求1所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（2）中，过120目筛进行筛分。
6.根据权利要求1所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（3）中，近红外光谱扫描范围为4300～9000cm-1，扫描方式为连续波长近红外扫描，采集方式为积分球漫反射。
7.根据权利要求1所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（5）和（6）中，预处理的方法均为MSC，S-G平滑方法和/或二阶求导方法。
8.根据权利要求1－7任意一项所述的一种辣椒干色价的近红外测定方法，其特征在于：所述步骤（5）中，采用偏最小二乘法建立光谱校正模型，PLS/PCR因子个数为13。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610778555.8A CN106226267B (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种辣椒干色价的近红外测定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610778555.8A CN106226267B (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种辣椒干色价的近红外测定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106226267A true CN106226267A (zh) | 2016-12-14 |
| CN106226267B CN106226267B (zh) | 2017-08-04 |
Family
ID=58072237
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610778555.8A Active CN106226267B (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 一种辣椒干色价的近红外测定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106226267B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110967312A (zh) * | 2019-11-24 | 2020-04-07 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种液体扫描装置及其用于辣椒红色价的近红外检测方法 |
| CN112697888A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-23 | 重庆德庄农产品开发有限公司 | 一种辣椒素含量的测定方法 |
| CN113092406A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-07-09 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种快速预判辣椒红外观品质变化的方法 |
| CN115420708A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-02 | 湖南农业大学 | 一种干辣椒中辣椒素类物质近红外无损检测的方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000180262A (ja) * | 1998-12-11 | 2000-06-30 | Daicel Chem Ind Ltd | 光学的手段による物質の分析方法 |
| CN101078685A (zh) * | 2007-05-17 | 2007-11-28 | 常熟雷允上制药有限公司 | 近红外光谱快速在线检测中药苦黄注射剂有效成分的方法 |
| CN101210875A (zh) * | 2007-12-25 | 2008-07-02 | 浙江大学 | 基于近红外光谱技术的无损测量土壤养分含量的方法 |
| CN101221125A (zh) * | 2008-01-24 | 2008-07-16 | 浙江大学 | 用光谱技术测定富营养化水体特征参量的方法 |
| CN101413885A (zh) * | 2008-11-28 | 2009-04-22 | 中国农业科学院蜜蜂研究所 | 一种快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法 |
| CN103134711A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-06-05 | 湖南省蔬菜研究所（辣椒新品种技术研究推广中心） | 一种从红干椒果实中快速提取与测定辣椒红色素的方法 |
| CN103798133B (zh) * | 2014-01-23 | 2016-03-09 | 青岛农业大学 | 一种红色素含量高且不易褪色的辣椒稳定遗传自交系的选育方法 |
| CN105486662A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-04-13 | 浙江大学 | 一种基于近红外光谱技术的棉籽棉酚含量的无损测定方法 |
-
2016
- 2016-08-31 CN CN201610778555.8A patent/CN106226267B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000180262A (ja) * | 1998-12-11 | 2000-06-30 | Daicel Chem Ind Ltd | 光学的手段による物質の分析方法 |
| CN101078685A (zh) * | 2007-05-17 | 2007-11-28 | 常熟雷允上制药有限公司 | 近红外光谱快速在线检测中药苦黄注射剂有效成分的方法 |
| CN101210875A (zh) * | 2007-12-25 | 2008-07-02 | 浙江大学 | 基于近红外光谱技术的无损测量土壤养分含量的方法 |
| CN101221125A (zh) * | 2008-01-24 | 2008-07-16 | 浙江大学 | 用光谱技术测定富营养化水体特征参量的方法 |
| CN101413885A (zh) * | 2008-11-28 | 2009-04-22 | 中国农业科学院蜜蜂研究所 | 一种快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法 |
| CN103134711A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-06-05 | 湖南省蔬菜研究所（辣椒新品种技术研究推广中心） | 一种从红干椒果实中快速提取与测定辣椒红色素的方法 |
| CN103798133B (zh) * | 2014-01-23 | 2016-03-09 | 青岛农业大学 | 一种红色素含量高且不易褪色的辣椒稳定遗传自交系的选育方法 |
| CN105486662A (zh) * | 2016-01-28 | 2016-04-13 | 浙江大学 | 一种基于近红外光谱技术的棉籽棉酚含量的无损测定方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张晓伟等: "基于近红外光谱技术检测红曲米中的红曲色素", <现代食品科技> * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112697888A (zh) * | 2019-10-22 | 2021-04-23 | 重庆德庄农产品开发有限公司 | 一种辣椒素含量的测定方法 |
| CN110967312A (zh) * | 2019-11-24 | 2020-04-07 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种液体扫描装置及其用于辣椒红色价的近红外检测方法 |
| CN110967312B (zh) * | 2019-11-24 | 2022-10-11 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种液体扫描装置及其用于辣椒红色价的近红外检测方法 |
| CN113092406A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-07-09 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种快速预判辣椒红外观品质变化的方法 |
| CN113092406B (zh) * | 2021-04-08 | 2022-08-02 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种快速预判辣椒红外观品质变化的方法 |
| CN115420708A (zh) * | 2022-09-16 | 2022-12-02 | 湖南农业大学 | 一种干辣椒中辣椒素类物质近红外无损检测的方法 |
| CN115420708B (zh) * | 2022-09-16 | 2024-04-05 | 湖南农业大学 | 一种干辣椒中辣椒素类物质近红外无损检测的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106226267B (zh) | 2017-08-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103278473B (zh) | 白胡椒中胡椒碱及水分含量的测定和品质评价方法 | |
| CN106226267B (zh) | 一种辣椒干色价的近红外测定方法 | |
| CN105044022B (zh) | 一种基于近红外光谱技术快速无损检测小麦硬度的方法及应用 | |
| CN105548026A (zh) | 一种快速的郁金药材质控检测方法 | |
| CN103743703A (zh) | 一种采用近红外光谱快速检测茶叶中主要成分的方法 | |
| CN107515203A (zh) | 近红外技术定量分析水稻单籽粒直链淀粉含量的研究 | |
| Downes et al. | A multi-site, multi-species near infrared calibration for the prediction of cellulose content in eucalypt woodmeal | |
| CN104807777A (zh) | 一种基于近红外光谱分析技术的槟榔水分含量快速检测方法 | |
| CN110646407A (zh) | 一种基于激光诱导击穿光谱技术的水产品中磷元素含量的快速检测方法 | |
| CN105044024A (zh) | 一种基于近红外光谱技术对葡萄果实进行无损检测的方法 | |
| CN103411895B (zh) | 珍珠粉掺伪的近红外光谱鉴别方法 | |
| CN108801975A (zh) | 一种微型化近红外光谱仪检测酒糟成分的光谱预处理方法 | |
| WO2020248961A1 (zh) | 一种无参考值的光谱波数选择方法 | |
| CN102393376A (zh) | 基于支持向量回归的鱼丸多组分含量检测的近红外光谱法 | |
| CN104596976A (zh) | 近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶蛋白质的方法 | |
| Fan et al. | Rapid and Nondestructive Determination of origin, volatile oil, sanshoamides and crack rate in the ‘Sichuan Pepper’Based on a Novel Portable Near Infrared Spectrometer | |
| CN110231302A (zh) | 一种快速测定奇亚籽粗脂肪含量的方法 | |
| CN104316492A (zh) | 近红外光谱测定马铃薯块茎中蛋白质含量的方法 | |
| CN110231305A (zh) | 一种测定奇亚籽中dpph自由基清除能力的方法 | |
| CN106092961A (zh) | 一种快速检测农产品中化学成分的方法 | |
| CN113655027A (zh) | 一种近红外快速检测植物中单宁含量的方法 | |
| CN109406447A (zh) | 一种高粱中单宁的近红外检测方法 | |
| KR20080075761A (ko) | 근적외선 분광광도계를 이용한 한국산과 일본산 녹차제품의 지리적 원산국 판별 방법 | |
| CN105784951A (zh) | 一种六味地黄丸浓缩丸生药粉多指标快速检测方法 | |
| CN108195793A (zh) | 植物源性饲料原料氨基酸含量的通用模型构建方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |