CN111537467A - 一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法 - Google Patents

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田静
刘长友
范保杰
张志肖
苏秋竹
王彦
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Abstract

本发明公开了一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,包括建立测定模型和根据测定模型进行绿豆样品检测。本发明通过预先将绿豆样本的近红外光谱与其淀粉含量建立数学模型,在后续的测定中,直接将待测绿豆样本的光谱数据代入数学模型中即可得出待测绿豆样本的淀粉含量。本发明公开的绿豆淀粉测定方法无需破坏绿豆样本即可对绿豆样本进行淀粉含量测定,测定的速度快、效率高,可以对较多绿豆样本进行大规模测定。

Description

一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法
技术领域
本发明涉及农产品检测领域,具体为一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法。
背景技术
绿豆在我国具有悠久的栽培及食用历史,在我国已经栽培两千余年,也是我国传统的出口产品。绿豆中含有丰富的营养成分,具有良好的药用价值和营养价值。绿豆中含有约23%的蛋白质,58%的碳水化合物,0.5%的脂肪和多种矿物质。其中,绿豆内淀粉的含量是衡量绿豆品质的重要指标,在绿豆品质评价中具有重要意义。
现有的绿豆淀粉含量多采用化学方法测定。化学方法测定绿豆淀粉含量需要将绿豆破碎,然后通过相关试剂进行反应并测定。化学方法测定绿豆淀粉的步骤复杂,测定时间长、效率低,难以进行大规模的样本测试,并且会破坏待测的绿豆样本带来额外的成本浪费。
因此,农产品检测领域需要一种无破坏性的高效测定绿豆淀粉含量的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,通过该方法可以在不破坏绿豆样本的条件下,便捷高效的对绿豆进行淀粉含量测定。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,包括建立测定模型和根据测定模型进行绿豆样品检测;
所述建立测定模型包括如下步骤:
S1.选取模型样品,选用具有代表性的、统一种植的绿豆完整干籽粒作为建模的样品集,所述样品集数量为多个;
S2.化学测定,对S1中各所述样品集分别采用农业部标准NY/T11-1985进行实验室化学分析,测定所述绿豆样品的淀粉含量,得到绿豆样品的化学测量值作为定标数据;
S3.近红外分析,对S1中所述样品集进行近红外分析,在波长950-1650nm范围内采集光谱得到样品集的近红外光谱数据;
S4.对比S2中所得标定数据和S3中所得近红外光谱数据,计算其相关系数、选择合适的光谱区间,利用偏最小二乘法预处理方法,建立测定模型;
所述绿豆样品检测包括如下步骤:
S5.采用近红外方法扫描待测绿豆样品的光谱;
S6.将待测样品的近红外光谱带入测定模型中,得到待测样品的绿豆淀粉含量值。
2.根据权利要求1所述的一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,其特征在于,S3中所述同一样品集的近红外分析次数为多次,并进行平行实验。
作为改进,S3中所述近红外光谱数据为多次红外分析的平均光谱,并且取平均光谱值进行1阶求导和散射校正处理。
作为改进,所述测定模型的模型样品中包括校正集样品和验证集样品,所述校正集样品用于校正定标数据与近红外光谱之间数据的测定模型,所述验证集样品用于验证测定模型的预测能力。
作为改进,S1中所述选取模型样品时还包括对绿豆样品的预处理,包括挑选完整籽粒、去除半粒、霉粒,并保持绿豆样品的水分含量在14%以下。
本发明的优点在于:
本发明通过预先将绿豆样本的近红外光谱与其淀粉含量建立数学模型,在后续的测定中,直接将待测绿豆样本的光谱数据代入数学模型中即可得出待测绿豆样本的淀粉含量。本发明公开的绿豆淀粉测定方法无需破坏绿豆样本即可对绿豆样本进行淀粉含量测定,测定的速度快、效率高,可以对较多绿豆样本进行大规模测定。
附图说明
图1为实施例1中无破坏性测定绿豆淀粉的方法的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明进行详细和具体的介绍,以使更好的理解本发明,但是下述实施例并不限定本发明的保护范围。
实施例1
一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,包括建立测定模型和根据测定模型进行绿豆样品检测;
建立测定模型包括如下步骤:
S1.选取模型样品,选用具有代表性的、统一种植的绿豆完整干籽粒作为建模的样品集,并对样品集的绿豆样品进行预处理,挑选完整籽粒,去除半粒、霉粒,并使绿豆样品的水分保持在14%以下。
S2.化学测定,对S1中各样品集分别采用农业部标准NY/T11-1985进行实验室化学分析,测定绿豆样品的淀粉含量,得到绿豆样品的化学测量值作为定标数据;
S3.近红外分析,对S1中所述样品集进行近红外分析,在波长950-1650nm范围内采集光谱得到样品集的近红外光谱数据;每个样品集扫描12次,取其平均值,并进行1阶求导和散射校正处理;同时,做样品的平性实验,在平性实验中选定校正集样品和验证集样品,校正集样品用于校正定标数据与近红外光谱之间数据的测定模型,所述验证集样品用于验证测定模型的预测能力。
S4.对比S2中所得标定数据和S3中所得近红外光谱数据,计算其相关系数、选择合适的光谱区间,利用偏最小二乘法预处理方法,建立测定模型;
绿豆样品检测包括如下步骤:
S5.采用近红外方法扫描待测绿豆样品的光谱;
S6.将待测样品的近红外光谱带入测定模型中,得到待测样品的绿豆淀粉含量值。
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述,但其只是作为范例,本发明并不等同于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言,任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此,不脱离本发明的精神和范围下所做的均等变换和修改,都应涵盖在本发明的范围内。

Claims (5)

1.一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,其特征在于,包括建立测定模型和根据测定模型进行绿豆样品检测;
所述建立测定模型包括如下步骤:
S1.选取模型样品,选用具有代表性的、统一种植的绿豆完整干籽粒作为建模的样品集,所述样品集数量为多个;
S2.化学测定,对S1中各所述样品集分别采用农业部标准NY/T11-1985进行实验室化学分析,测定所述绿豆样品的淀粉含量,得到绿豆样品的化学测量值作为定标数据;
S3.近红外分析,对S1中所述样品集进行近红外分析,在波长950-1650nm范围内采集光谱得到样品集的近红外光谱数据;
S4.对比S2中所得标定数据和S3中所得近红外光谱数据,计算其相关系数、选择合适的光谱区间,利用偏最小二乘法预处理方法,建立测定模型;
所述绿豆样品检测包括如下步骤:
S5.采用近红外方法扫描待测绿豆样品的光谱;
S6.将待测样品的近红外光谱带入测定模型中,得到待测样品的绿豆淀粉含量值。
2.根据权利要求1所述的一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,其特征在于,S3中所述同一样品集的近红外分析次数为多次,并进行平行实验。
3.根据权利要求2所述的一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,其特征在于,S3中所述近红外光谱数据为多次红外分析的平均光谱,并且取平均光谱值进行1阶求导和散射校正处理。
4.根据权利要求1所述的一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,其特征在于,所述测定模型的模型样品中包括校正集样品和验证集样品,所述校正集样品用于校正定标数据与近红外光谱之间数据的测定模型,所述验证集样品用于验证测定模型的预测能力。
5.根据权利要求1所述的一种无破坏性测定绿豆淀粉含量的方法,其特征在于,S1中所述选取模型样品时还包括对绿豆样品的预处理,包括挑选完整籽粒、去除半粒、霉粒,并保持绿豆样品的水分含量在14%以下。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112683842A (zh) * 2020-11-23 2021-04-20 河南工业大学 一种在红外光谱区间测定小麦总淀粉含量及淀粉直支比的方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070211247A1 (en) * 2003-11-10 2007-09-13 Zaidanhozin Sinsangyosozokenk Yukiko Visible/Near-Infrared Spectrometry And Its Device
CN103575689A (zh) * 2013-10-11 2014-02-12 西北农林科技大学 近红外光谱和可见光分析仪快速检测稻米中直链淀粉含量的方法
JP2015078875A (ja) * 2013-10-16 2015-04-23 住化エンバイロメンタルサイエンス株式会社 食品中のアレルゲン測定方法
CN106706553A (zh) * 2016-03-17 2017-05-24 西北农林科技大学 一种快速无损测定玉米单籽粒直链淀粉含量的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070211247A1 (en) * 2003-11-10 2007-09-13 Zaidanhozin Sinsangyosozokenk Yukiko Visible/Near-Infrared Spectrometry And Its Device
CN103575689A (zh) * 2013-10-11 2014-02-12 西北农林科技大学 近红外光谱和可见光分析仪快速检测稻米中直链淀粉含量的方法
JP2015078875A (ja) * 2013-10-16 2015-04-23 住化エンバイロメンタルサイエンス株式会社 食品中のアレルゲン測定方法
CN106706553A (zh) * 2016-03-17 2017-05-24 西北农林科技大学 一种快速无损测定玉米单籽粒直链淀粉含量的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王丽君 等: "绿豆主要营养品质近红外预测模型的构建与验证", 《植物遗传资源学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112683842A (zh) * 2020-11-23 2021-04-20 河南工业大学 一种在红外光谱区间测定小麦总淀粉含量及淀粉直支比的方法

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