CN108593596A - 基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法。步骤S1、获取光谱数据：将椰汁样本进行近红外光谱扫描，得到椰汁样本的近红外吸收光谱；步骤S2、建立模型：根据步骤S1中得到的椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理，分别采用主成分分析PCA、偏最小二乘法PLS建立定性检测模型、定量分析模型；步骤S3、预测未知椰汁样本：采用步骤S2中建立的模型，预测未知椰汁样本的椰汁原汁含量。本发明可实现快速、无损鉴定椰汁中的原汁含量，为后续进一步拓展应用至其它果汁的品质检测提供一种新思路。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法。
背景技术
椰汁和椰肉都含有丰富的营养素，具有很多天然保健功能，被称为“养生第一果汁”。椰汁有很好的清凉消暑、生津止渴的作用，还有强心、止呕止泻的功效。生榨椰子汁含有丰富的钾、镁等矿物质，可纠正脱水和电解质紊乱，达到利尿消肿之效。同时，椰肉及椰汁均有杀灭肠道寄生虫的作用，疗效可靠且无毒副作用，可用于临床[1]。此外，椰汁含糖类、脂肪、蛋白质、生长激素、维生素和大量人体必需的微量元素，经常饮用椰汁能益人气力，补充细胞内液，扩充血容量，滋润皮肤[2]。正是由于椰子的养生保健作用，诱发市场对其大量开发利用。因此，市面上出现了大量的椰汁饮料产品。然而消费者对市售椰汁品质所知甚少，无法正确判断市售椰汁饮料的品质好坏，导致消费者盲目消费。
近红外检测技术（near infrared spectrum，NIRS）是指当样品受到红外光照射时，在分子振动的非谐振性影响下，分子从基态向高能级跃迁，被激发的分子产生共振能量吸收，其中含氢基团X-H（X=C、N、O、P、S等）振动产生的合频和倍频吸收在近红外区生成的特征谱图即为近红外光谱[3]。近红外光谱技术具有高效、简便、无损、仪器构造简单等特点，可用于快速检测样品，极大节省生产和人工成，并在食品质量监测领域,化工、纺织、化妆品及药品分析领域，生物医学领域等方面得到了越来越广泛的应用[5]。然而，由于大量实际样本的近红外光谱出现重叠，数据复杂，因此限制了近红外光谱的进一步广泛应用。因此，选择借助化学计量学方法用来给一些复杂体系的样品作定量和定性分析[4]。
本发明利用近红外光谱技术结合主成分分析法（principal componentsanalysis，PCA）对不同品种椰子进行定性分析，还利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法（partial least squares, PLS）对不同浓度的椰子原汁进行检测并建立定量分析模型，为市售椰汁品质的快速测定奠定基础。通过本项目的研究将为各类果汁的品质检测提供一种简便、无损、快捷的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，可实现快速、无损鉴定椰汁中的原汁含量，为后续进一步拓展应用至其它果汁的品质检测提供一种新思路。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，包括如下步骤：
步骤S1、获取光谱数据：将椰汁样本进行近红外光谱扫描，得到椰汁样本的近红外吸收光谱；
步骤S2、建立模型：根据步骤S1中得到的椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理，分别采用主成分分析PCA、偏最小二乘法PLS建立定性检测模型、定量分析模型；
步骤S3、预测未知椰汁样本：采用步骤S2中建立的模型，预测未知椰汁样本的椰汁原汁含量。
在本发明一实施例中，所述步骤S1中，傅里叶变换近红外光谱分析仪对椰汁样本进行近红外光谱扫描，设定扫描范围为4000-10000 cm-1，分辨率为16 cm-1，在室温25℃下，以空气作为背景测定椰汁样本的漫反射近红外光谱，每个椰汁样本扫描3次，取其平均值作为椰汁样本的近红外吸收光谱。
在本发明一实施例中，所述椰汁样本为具有不同原汁含量的椰汁样本。
在本发明一实施例中，所述椰汁样本的制备方式为：首先，取新鲜椰子，开孔后取其椰清置于烧杯中待用，然后使用刀具打开椰子壳，挖取椰肉，放置于榨汁机中，同时将椰清倒入榨汁机中，搅拌混匀5-10分钟，搅拌完成后，用纱布过滤，滤液置于另一烧杯中；而后，制备不同原汁含量的椰汁样本：将相同可溶性固形物含量的椰汁原汁与椰汁饮料按照原汁比例为0、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50、0.55、0.60、0.65、0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、1.00进行勾兑，随机选择其中的11个椰汁样本作为校正集，10个椰汁样本作为预测集。
在本发明一实施例中，所述步骤S2中，采用主成分分析PCA建立定性检测模型之前，还需进行如下步骤：选择不同品种椰子，取其椰清，而后进行近红外透射光谱，得到不同品种椰子的椰清样本的近红外透射光谱；而后，采用主成分分析PCA建立定性检测模型，可知不同品种椰子对椰汁品质的基本无影响。
在本发明一实施例中，所述步骤S2中，对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理的方法包括：多元散射校正、标准正态变量变换、SG卷积平滑一阶、SG卷积平滑二阶、标准化、中心化。
在本发明一实施例中，所述步骤S2中，采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型时，需采用留一交互检验法确定最佳因子数，即根据对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理方法的不同，采用留一交互检验法确定不同预处理方法的最佳因子数。
在本发明一实施例中，所述步骤S2中，在采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型之后，还需采用校正均方根误差、预测均方根误差、校正相关系数、预测相关系数作为所建立的定量分析模型的评价指标，以确定最适合的对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理的方法，从而建立最优定量分析模型。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明可实现快速、无损鉴定椰汁中的原汁含量，为后续进一步拓展应用至其它果汁的品质检测提供一种新思路。
附图说明
图1为原始数据的近红外光谱图。
图2为主成分分析法分布图。
图3为不同预处理方式下的近红外光谱图：（a）Center（b）SNV（c）NOR（d）MSC （e）SG-SD（f）SG-FD。
图4为不同预处理方式下的PLS模型的预测值和真实值分布：（a）Center（b）SNV（c）NOR（d）MSC （e）SG-SD（f）SG-FD。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明提供了一种基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，包括如下步骤：
步骤S1、获取光谱数据：将椰汁样本进行近红外光谱扫描，得到椰汁样本的近红外吸收光谱；
步骤S2、建立模型：根据步骤S1中得到的椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理，分别采用主成分分析PCA、偏最小二乘法PLS建立定性检测模型、定量分析模型；
步骤S3、预测未知椰汁样本：采用步骤S2中建立的模型，预测未知椰汁样本的椰汁品质。
所述步骤S1中，傅里叶变换近红外光谱分析仪对椰汁样本进行近红外光谱扫描，设定扫描范围为4000-10000 cm-1，分辨率为16 cm-1，在室温25℃下，以空气作为背景测定椰汁样本的漫反射近红外光谱，每个椰汁样本扫描3次，取其平均值作为椰汁样本的近红外吸收光谱。所述椰汁样本为具有不同原汁含量的椰汁样本。所述椰汁样本的制备方式为：首先，取新鲜椰子，开孔后取其椰清置于烧杯中待用，然后使用刀具打开椰子壳，挖取椰肉，放置于榨汁机中，同时将椰清倒入榨汁机中，搅拌混匀5-10分钟，搅拌完成后，用纱布过滤，滤液置于另一烧杯中；而后，制备不同原汁含量的椰汁样本：将相同可溶性固形物含量的椰汁原汁与椰汁饮料按照原汁比例为0、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50、0.55、0.60、0.65、0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、1.00进行勾兑，随机选择其中的11个椰汁样本作为校正集，10个椰汁样本作为预测集。
所述步骤S2中，采用主成分分析PCA建立定性检测模型之前，还需进行如下步骤：选择不同品种椰子，取其椰清，而后进行近红外透射光谱，得到不同品种椰子的椰清样本的近红外透射光谱；而后，采用主成分分析PCA建立定性检测模型，可知不同品种椰子对椰汁品质的基本无影响。
所述步骤S2中，对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理的方法包括：多元散射校正、标准正态变量变换、SG卷积平滑一阶、SG卷积平滑二阶、标准化、中心化。
所述步骤S2中，采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型时，需采用留一交互检验法确定最佳因子数，即根据对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理方法的不同，采用留一交互检验法确定不同预处理方法的最佳因子数。
所述步骤S2中，在采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型之后，还需采用校正均方根误差、预测均方根误差、校正相关系数、预测相关系数作为所建立的定量分析模型的评价指标，以确定最适合的对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理的方法，从而建立最优定量分析模型。
以下为本发明的具体实施过程。
1、样品制备
实验所用椰子采购于学校附近的超市，挑选色泽好，无菌斑，质地佳的新鲜椰子，以及不同品牌的成品椰汁饮料。
取新鲜椰子2个，开孔后取其椰清置于烧杯中待用，然后使用刀具打开椰子壳，挖取椰肉，放置于榨汁机中，同时将椰清倒入榨汁机中，搅拌混匀约5-10分钟，搅拌完成后，用纱布过滤，滤液置于另一烧杯中。
不同原汁含量的椰汁样品制备：将相同可溶性固形物含量[6]的椰汁原汁与椰汁饮料按照原汁比例为0、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50、0.55、0.60、0.65、0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、1.00进行勾兑，其中由程序随机选择其中的11个椰汁样本作为校正集，10个椰汁样本作为预测集来建立并完善椰汁原汁浓度梯度模型。
2、光谱数据的采集
实验采用thermo公司生产的ANTARISⅡ型傅里叶变换近红外光谱分析仪，配有高灵敏度InGaAs检测器，内置自动金箔背景采集方式和配置样品杯旋转器及石英样品杯积分球系统。设置样品的扫描范围为4000-10000 cm-1，分辨率为16 cm-1，在室温25℃下，以空气作为背景测定样品的漫反射近红外光谱，每个样品扫描3次，取其平均值作为样品的近红外吸收光谱，结果如下图1所示，数据分析均在Matlab(R2013a）中进行。
3、模型的建立
3.1、定性模型的建立
选择3个不同品种椰子，取其椰清，采用近红外透射光谱，每个品种取12个样本，每个样本扫描5次，共计60次。采PCA对其进行分析，所得结果如下图所示。从图2主成分分析分布图中可以看出，3种椰子的椰清成分相近，矩阵中位置几乎重叠，其中3种不同品种椰清的比较验证参数分别为，P1=0.3333，P2=0.3667，P3=0.4000。结果表明，主成分分析结果较差，说明椰子品种对实验结果无明显影响，由此进行下一步定量分析实验。
3.2、定量分析模型的建立
偏最小二乘法（partial least squares, PLS)是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配，是最常用的定量分析方法。采用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。为了更好地评定模型性能的好坏，本文采用预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP)，校正均方根误差（root mean square error of calibration,RMSEC)，预测相关系数(correlationcoefficient of prediction,Rp)，校正相关指数（correlation coefficient ofcalibration,Rc）作为模型评定指标[7]。
4、基于PLS模型的椰汁饮料原汁含量检测
实验选取光谱段区间为4000-10000cm-1，采用PLS建立模型。其中用留一交互检验法（leave-one-out cross validation)确定最佳因子数。为了更好地建立模型，消除样品中与浓度无关的影响因素的干扰，本研究对原始数据采用以下6种方法进行预处理分析：多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC)，标准正态变量变换（standardnormal variate，SNV），SG卷积平滑一阶（Savitzky-Golay first-derivative,SG-FD)，SG卷积平滑二阶（Savitzky-Golay second derivative,SG-SD)，标准化（Normalize)，中心化（Center）。所得图谱如下图3所示，观察结果得经过SNV与MSC预处理过后所得谱图接近，SG-SD预处理过后的谱图较为分散、模糊，猜测经此方法所得预测结果可能不及其他预处理结果理想。
在PLS程序中对此6种不同方法所得数据做进一步处理，所得模型结果如下图4所示，由于所得模型图只能凭借主观判断，不具有强力证据证明模型性能，因此引入参数Rp，Rc，RMSEP，RMSEC来评价模型[8]。模型评价参数数据如表1所示。从表1中可得，不同预处理方法的最佳因子数分别是3，5，5，6，3，5，在此基础上建立PLS回归模型，其中由Center预处理过后所得模型最佳，其Rp，RMSEP，Rc，RMSEC分别为0.9885，0.0435，0.9865，0.0519，而不经预处理过后的原始椰汁数据（Raw）所建立的模型也较好，与Center处理数据过后所得模型性能最为接近，结果表明，可以利用近红外光谱技术结合化学计量学方法对椰汁饮料中原汁含量进行定量分析。
5、结论
实验利用近红外光谱技术并结合化学计量学方法对椰汁饮料中的原汁含量进行定量分析，其中按原汁比例0-1建立定量分析模型，所得结果以经过Center预处理过后PLS模型为最佳，其中Rp，RMSEP，Rc，RMSEC值分别高达0.9885，0.0435，0.9865，0.0519。实验表明，可以通过近红外光谱技术建立一种快速、无损鉴定椰汁中的原汁含量的方法，为后续进一步拓展应用至其它果汁的品质检测提供一种新思路。
参考文献：
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以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1、获取光谱数据：将椰汁样本进行近红外光谱扫描，得到椰汁样本的近红外吸收光谱；
步骤S2、建立模型：根据步骤S1中得到的椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理，分别采用主成分分析PCA、偏最小二乘法PLS建立定性检测模型、定量分析模型；
步骤S3、预测未知椰汁样本：采用步骤S2中建立的模型，预测未知椰汁样本的椰汁原汁含量。
2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述步骤S1中，傅里叶变换近红外光谱分析仪对椰汁样本进行近红外光谱扫描，设定扫描范围为4000-10000 cm-1，分辨率为16 cm-1，在室温25℃下，以空气作为背景测定椰汁样本的漫反射近红外光谱，每个椰汁样本扫描3次，取其平均值作为椰汁样本的近红外吸收光谱。
3.根据权利要求1或2所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述椰汁样本为具有不同原汁含量的椰汁样本。
4.根据权利要求1或2所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述椰汁样本的制备方式为：首先，取新鲜椰子，开孔后取其椰清置于烧杯中待用，然后使用刀具打开椰子壳，挖取椰肉，放置于榨汁机中，同时将椰清倒入榨汁机中，搅拌混匀5-10分钟，搅拌完成后，用纱布过滤，滤液置于另一烧杯中；而后，制备不同原汁含量的椰汁样本：将相同可溶性固形物含量的椰汁原汁与椰汁饮料按照原汁比例为0、0.05、0.10、0.15、0.20、0.25、0.30、0.35、0.40、0.45、0.50、0.55、0.60、0.65、0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、1.00进行勾兑，随机选择其中的11个椰汁样本作为校正集，10个椰汁样本作为预测集。
5.根据权利要求1所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用主成分分析PCA建立定性检测模型之前，还需进行如下步骤：选择不同品种椰子，取其椰清，而后进行近红外透射光谱，得到不同品种椰子的椰清样本的近红外透射光谱；而后，采用主成分分析PCA建立定性检测模型，可知不同品种椰子对椰汁品质的基本无影响。
6.根据权利要求1所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述步骤S2中，对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理的方法包括：多元散射校正、标准正态变量变换、SG卷积平滑一阶、SG卷积平滑二阶、标准化、中心化。
7.根据权利要求6所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型时，需采用留一交互检验法确定最佳因子数，即根据对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理方法的不同，采用留一交互检验法确定不同预处理方法的最佳因子数。
8.根据权利要求6所述的基于近红外光谱技术快速检测椰汁中原汁含量的方法，其特征在于，所述步骤S2中，在采用偏最小二乘法PLS建立定量分析模型之后，还需采用校正均方根误差、预测均方根误差、校正相关系数、预测相关系数作为所建立的定量分析模型的评价指标，以确定最适合的对椰汁样本的近红外吸收光谱进行预处理的方法，从而建立最优定量分析模型。
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