CN110361307A - 一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法 - Google Patents
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Abstract
一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，包括以下步骤：(1)粒度分布曲线的测定；(2)粒度分布曲线的粒度分布特征值与稻米新陈度之间标准曲线的建立；(3)方法可靠性验证；(4)测得未知新陈度稻米样品的粒度分布曲线的粒度分布特征值，依据标准曲线的线性方程即可计算出未知储藏时间稻米的储藏时间。本发明具有样品用量少、不使用任何化学试剂、不对环境造成污染、分析成本低、分析速度快、分析效率高、操作方法简单等优点，可为稻米商检、倒库时机判定、米及米制品品质控制提供依据。
Description
技术领域
本发明属于稻米新陈度检测技术领域，具体涉及一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法。
背景技术
稻米是人们日常食用的主要粮食品种之一。为了满足周年供应和战略储备的要求，稻米常常遭受储藏过程。稻米储藏过程中，在温度、水分和自身生化作用等因素的影响下，经碾磨后所获得的大米的食用品质明显下降，特别是煮出的米饭硬而不粘，有陈米臭，被称为陈化，陈化严重的稻米甚至丧失食用价值。稻米的新鲜程度是人们一直关注的重要问题，与稻米食用品质的优劣密切相关。
现有技术中，对于稻米新鲜度的检测多是采用特殊的仪器设备来检测稻米的陈化程度，比如分光光度计、电导率仪、红外光谱仪，这些方法检测程序繁多或设备价格昂贵或应用范围有限，而且数据处理过程较为复杂。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法。应用化学计量方法对稻米米粉颗粒溶胀后粒度分布特征值与稻米储藏时间即新陈度进行关联，便可以确定二者之间的定量关系，即定标模型。建立定标模型后，只要测量出未知样品的粒度分布特征值，根据定标模型就可以确定稻米的新陈度。该方法快速、高效、操作简单、且不使用化学试剂。
本发明采取的技术方案为：
一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，所述方法包括以下步骤：
(1)粒度分布曲线的测定：将已知新陈度的稻米制成精米后粉碎、过筛、取粒径均一的米粉作为实验样品，将米粉在蒸馏水中加热溶胀，以激光粒度分析仪测定溶胀后体系中微粒的粒度分布曲线；
(2)构建标准曲线：以粒度分布曲线的粒度分布特征值作因变量y，稻米新陈度作自变量x，用线性回归分析的方法，建立的粒度分布特征值与新陈度之间的标准曲线，得到线性方程；
(3)所述方法可靠性验证：取一组已知新陈度的稻米样品作为验证集，重复步骤⑴，根据步骤⑵已建立的标准曲线的线性方程计算稻米样品的新陈度，对计算出的预测值与实际值进行相关性分析，计算相关系数和方差，评价所述方法的可靠性；
(4)未知样品新陈度的测定：按步骤⑴所述的方法测得未知新陈度稻米样品的粒度分布曲线，得出粒度分布曲线的粒度分布特征值，依据步骤(2)中的线性方程即可计算出未知新陈度稻米的新陈度。
所述的粒度分布特征值包括小粒径峰峰高、大粒径峰峰高、小粒径峰与大粒径峰峰高比、小粒径峰面积占比、大粒径峰面积占比、小粒径峰与大粒径峰面积占比之差或小粒径峰与大粒径峰面积占比之比。
进一步地，所述小粒径为2～30微米粒径；所述大粒径为40～800微米粒径。
进一步地，步骤(1)中，所述的加热条件为60～95℃加热溶胀3～20min。
步骤(1)中，所述米粉在蒸馏水中的浓度范围为0.01～0.2g/mL。
步骤(1)中，所述粒径均一的米粉的粒径范围控制在80～100微米，此粒径范围的米粉在进行溶胀实验时，其在水中的溶胀分散更稳定，显示出的粒度分布特征值与新陈度的相关性更加显著，得到的判断结果更为准确可靠。
进一步地，控制米粉的粒径范围在80～100微米的方法为：将粉碎后的精米先过150目筛网，筛下物再过190目筛网，取190目筛网的筛留物即为粒径范围在80～100微米的米粉。
所述稻米的储藏形式可以是精白米、糙米或稻谷；所述稻米测定的形式为米粉。
所述稻米新陈度是指稻米储藏时间，以“月”数表示。
本发明提供的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法的原理是：
米粉在加热过程中，其中的淀粉颗粒会吸水溶胀，溶胀到一定程度后米粉会由大颗粒分散成小颗粒，从相对均一粒度的米粉形成具有一定特征的粒度分布，所形成的粒度分布与稻米的新陈度有关，因此根据粒度分布特征值可以判断稻米新陈度。经发明人研究发现，稻米的新陈度与米粉加热后溶胀分散形成的粒度分布有显著的相关性。随着稻米储藏时间的增长，稻米的陈化程度加大，稻米中淀粉的微晶束会得到增强，组织结构变得更加紧密，同时蛋白质部分的巯基会氧化成二硫键，肽链间的交联度会增大，在淀粉颗粒周围会形成致密的网状结构，从而导致淀粉颗粒吸水溶胀的能力与速率降低，在一定时间内米粉颗粒分散程度随之发生变化。通过激光粒度分析仪测定米粉加热后粒度分布可以很好的判断稻米的新陈度。
本发明是在研究不同新陈度稻米粒度分布特征值基础上，建立的基于粒度分布特征值的稻米新陈度快速检测方法。这种检测方法具有样品用量少、测定成本低、快速、高效、操作简单、不使用任何试剂、对环境不造成任何污染等优点。可为稻米商检、倒库时机判定、米及米制品品质控制提供依据。
附图说明
图1是不同新陈度稻米样品的粒度分布曲线图，图中A1～A12分别对应于储藏时间为1～12个月的稻米样品；
图2是实施例1判断稻米新陈度建立的标准曲线；
图3是实施例1判断稻米储藏时间方法的验证相关性曲线；
图4是实施例2中当因变量y分别为小粒径峰峰高、大粒径峰峰高、小粒径峰与大粒径峰峰高比、小粒径峰与大粒径峰面积占比之比时，判断稻米新陈度建立的标准曲线；
图5是实施例2中当因变量y分别为大粒径峰面积占比、小粒径峰与大粒径峰面积占比之差时，判断稻米新陈度建立的标准曲线。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行详细说明。
实施例1
一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，包括以下步骤：
(1)粒度分布特征值测定：取12个储藏时间1～12个月的稻米样品，经碾磨获得的20g精白米，用粉碎机粉碎后过150和190目筛，取两筛中间米粉作为试验样品，每次取0.200±0.003g米粉进行试验。首先向0.2g米粉中加入10mL蒸馏水，振荡后静置10min，然后放入85℃水浴锅中加热5min。之后通过激光粒度分析仪测定米粉的粒度分布曲线，如图1所示，得出各粒度分布曲线上2～30微米粒径范围的峰面积占比。
粒度分布的测定条件为：分散剂为水，转速1800rpm，测定模式为手动，分散模式为多分散，超声测定。每个样品平行测五次，取五次试验的2～30微米粒径范围内的各粒度分布曲线的峰面积占比的平均值，作为建立新陈度定标模型的样本数据集。
(2)构建标准曲线：以稻米储藏时间“月”数即新陈度为“定标值”，将粒度分布曲线上2～30微米粒径范围的峰面积占比(小粒径峰面积占比)作为因变量y，“定标值”作为自变量x，建立二者之间的对应关系，并进行标准曲线的拟合得出线性方程y＝-3.7636x+92.028，其线性相关系数R2＝0.9686，所述标准曲线见图2。
(3)方法的可靠性验证：取已知新陈度的稻米样本检验上述方法的可靠性，按照步骤⑴所述的方法测定其粒度分布曲线，得出粒度分布曲线上2～30微米粒径范围的峰面积占比，根据步骤(2)中的线性方程计算新陈度，对计算出的预测值与真实值进行相关性分析，计算相关系数和方差，评价方法的可靠性；
具体为：采用步骤(1)中的方法测定10个不同已知储藏时间的稻米样品的粒度分布曲线，得出粒度分布曲线上2～30微米粒径范围的峰面积占比；根据步骤(2)中已建立的标准曲线的线性方程，计算出稻米样品的储藏时间即为预测值，结果如表1和图3所示。并对预测值与真实值进行配对t-检验，结果如表2所示，结果表明两者差异均不显著(P＞0.05)，可见此方法的测定结果准确可靠。
表1稻米储藏时间(月)即新陈度的模型预测值(Pre.)与参考真实值(Ref.)的比较
表2稻谷新陈度模型预测值与参考真实值的t检验
| 相关系数 | t值 | 显著性P |
| 0.981 | 0.449 | 0.664 |
(4)未知稻米新陈度的测定：采用步骤(1)中的方法测定未知新陈度稻米样品的粒度分布曲线，得出粒度分布曲线上2～30微米粒径范围的峰面积占比；根据步骤(2)中已建立的标准曲线的线性方程，计算出稻米样品的储藏时间。
实施例2
其他同实施例1，只是将其中的因变量y替换为了小粒径峰峰高、大粒径峰峰高、小粒径峰与大粒径峰峰高比、大粒径峰面积占比、小粒径峰与大粒径峰面积占比之差或小粒径峰与大粒径峰面积占比之比，其中的小粒径指的都是2～30微米粒径，大粒径指的都是40～800微米粒径。
所得到的各标准曲线如图4、5所示，所得各标准曲线的线性方程如下：
当因变量y为小粒径峰峰高时，所得标准曲线的线性方程为y＝-0.7184x+13.409，其线性相关系数R2＝0.9718。
当因变量y为大粒径峰峰高时，所得标准曲线的线性方程为y＝0.4993x+0.376，其线性相关系数R2＝0.9518。
当因变量y为小粒径峰与大粒径峰峰高比时，所得标准曲线的线性方程为y＝-0.7324x+8.351，其线性相关系数R2＝0.9053。
当因变量y为小粒径峰与大粒径峰面积占比之比时，所得标准曲线的线性方程为y＝-0.4573x+5.6872，其线性相关系数R2＝0.9154。
当因变量y为小粒径峰与大粒径峰面积占比之差时，所得标准曲线的线性方程为y＝-7.5272x+84.056，其线性相关系数R2＝0.9686。
当因变量y为大粒径峰面积占比时，所得标准曲线的线性方程为y＝3.7636x+7.9718，其线性相关系数R2＝0.9686。
上述参照实施例对一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法进行的详细描述，是说明性的而不是限定性的，可按照所限定范围列举出若干个实施例，因此在不脱离本发明总体构思下的变化和修改，应属本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)粒度分布特征值测定：将已知新陈度的稻米制成精米后粉碎、过筛、取粒径均一的米粉在蒸馏水中加热溶胀，以激光粒度分析仪测定溶胀后体系中微粒的粒度分布曲线；
(2)构建标准曲线：以粒度分布曲线的粒度分布特征值作因变量y，稻米新陈度作自变量x，用线性回归分析的方法，建立粒度分布特征值与新陈度之间的标准曲线，得到线性方程；
(3)所述方法可靠性验证：取一组已知新陈度的稻米样品作为验证集，重复步骤⑴，根据步骤⑵已建立的标准曲线的线性方程计算稻米样品的新陈度，对计算出的预测值与实际值进行相关性分析，计算相关系数和方差，评价所述方法的可靠性；
(4)未知样品新陈度的测定：按步骤⑴所述的方法测得未知新陈度稻米样品的粒度分布曲线，得出粒度分布曲线的粒度分布特征值，依据步骤(2)中的线性方程即可计算出未知新陈度稻米的新陈度。
2.根据权利要求1所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于：所述粒度分布特征值包括小粒径峰峰高、大粒径峰峰高、小粒径峰与大粒径峰峰高比、小粒径峰面积占比、大粒径峰面积占比、小粒径峰与大粒径峰面积占比之差或小粒径峰与大粒径峰面积占比之比。
3.根据权利要求1或2所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于，所述小粒径为2～30微米粒径；所述大粒径为40～800微米粒径。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于：步骤(1)中，所述的加热条件为60～95℃加热溶胀3～20min。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于：步骤(1)中，所述米粉在蒸馏水中的浓度范围为0.01～0.2g/mL。
6.根据权利要求1-3任意一项所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于：步骤(1)中，所述粒径均一的米粉的粒径范围控制在80～100微米。
7.根据权利要求6所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于，控制米粉的粒径范围在80～100微米的方法为：将粉碎后的精米先过150目筛网，筛下物再过190目筛网，取190目筛网的筛留物即为粒径范围在80～100微米的米粉。
8.根据权利要求1-3任意一项所述的利用粒度分布特征值判断稻米新陈度的方法，其特征在于：所述稻米的储藏形式可以是精白米、糙米或稻谷；所述稻米测定的形式为米粉。
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