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采用近紅外漫反射技術(shù)對(duì)牛奶中蛋白質(zhì)、脂肪檢測(cè)

http://www.9999966666.com 檢測(cè)通 時(shí)間:2015-06-26

【摘要】

采用自制近紅外光譜設(shè)備,對(duì)漫反射技術(shù)進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,利用多點(diǎn)平滑、快速傅里葉濾波、小波變換去除光譜信號(hào)中的高頻噪音; 根據(jù)光譜特征及測(cè)量目標(biāo)分子特性來(lái)提取建模特征值,通過(guò)繪制牛奶成分殘差分布圖剔除奇異樣本; 對(duì)模型外的30 個(gè)樣品進(jìn)行了預(yù)測(cè),得出蛋白質(zhì)和脂肪的平均相對(duì)誤差分別為3. 07%、2. 37%。

方案優(yōu)勢(shì)

快速、準(zhǔn)確地測(cè)量牛奶中蛋白質(zhì)和脂肪含量

采用標(biāo)準(zhǔn)

相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)

方法/原理/步驟

  實(shí)驗(yàn)材料

  實(shí)驗(yàn)材料采用全國(guó)畜牧總站全國(guó)奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)制備實(shí)驗(yàn)室配置的多種不同濃度的校準(zhǔn)牛奶,樣品成分濃度參考值由標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定。按一定濃度比例選擇90個(gè)樣品來(lái)建模,30個(gè)樣品用來(lái)預(yù)測(cè)。本實(shí)驗(yàn)主要是對(duì)牛奶樣品中的蛋白質(zhì)和脂肪兩種成分進(jìn)行定量測(cè)定,樣品的主要成分濃度參考值分布如表1所示。

  光譜采集

  在采樣之前,須將儀器預(yù)熱1h以上,以保證儀器能穩(wěn)定工作,為減小隨機(jī)因素干擾,每個(gè)樣品采集8次求平均值,為提高采集速度,采集波長(zhǎng)間隔設(shè)為5nm,積分次數(shù)設(shè)為16,采集波段設(shè)為1000nm至2300nm,每采集一個(gè)樣品需用時(shí)約50秒。采集水的光譜作為基線(xiàn)光譜,并在以后采集過(guò)程中自動(dòng)扣除,每當(dāng)儀器運(yùn)行1h后重新設(shè)置基線(xiàn),減小基線(xiàn)漂移帶來(lái)的影響。將采集到的白板光譜作為背景光譜來(lái)進(jìn)行吸光度的計(jì)算。其中某個(gè)牛奶樣品的吸光度曲線(xiàn)如圖2所示。

          

 圖1 近紅外光譜儀系統(tǒng)                          圖2 牛奶樣品吸光度曲線(xiàn)

表1 樣品成分含量信息

成分 最小值(g/dl) 最大值(g/dl) 平均值(g/dl)
蛋白質(zhì) 2. 20 4. 16 3. 204
脂肪 2. 59 5. 68 3. 997

   模型建立與優(yōu)化

  采集到的光譜信號(hào)往往還包括各種儀器噪聲,如高頻隨機(jī)噪聲、基線(xiàn)漂移、雜散光等,需要對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理以減弱其他非目標(biāo)因素的影響,本文研究了多點(diǎn)平滑、傅里葉變換、小波變換三種預(yù)處理方式,在實(shí)際建模過(guò)程中根據(jù)不同的測(cè)量目標(biāo)使用不同的預(yù)處理方式。建立預(yù)測(cè)模型時(shí),數(shù)據(jù)量較大,需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,在此過(guò)程中若處理不當(dāng)就會(huì)丟失重要光譜信息或出現(xiàn)共線(xiàn)問(wèn)題,使回歸模型不穩(wěn)定,預(yù)測(cè)誤差偏大,因此本文根據(jù)被測(cè)物分子結(jié)構(gòu)的近紅外特性,即牛奶中不同基團(tuán)對(duì)應(yīng)的近紅外光譜吸收范圍和強(qiáng)度不同,以及光譜圖特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行特征值的提取,如提取光譜曲線(xiàn)的二次多項(xiàng)式擬合系數(shù)、平均值、最大值、最小值、差分值等,然后采用逐步回歸,分析預(yù)測(cè)效果,找出影響因子最大的特征變量,減少預(yù)測(cè)方程維數(shù)。

  在一般情況下,若建立的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)能力較強(qiáng),樣品預(yù)測(cè)殘差應(yīng)近似服從μ= 0的正態(tài)分布。Y變量殘差F =Y ^ i-Yi中Yi表示第i個(gè)樣品的參考值,Y ^i為第i個(gè)樣品的光譜預(yù)測(cè)值。本課題研究中采用Y變量殘差分布圖來(lái)初步判斷奇異點(diǎn),剔除奇異點(diǎn)之后,重新優(yōu)化預(yù)測(cè)模型。

儀器設(shè)備

近紅外光譜儀

應(yīng)用范圍

1.用于生物反應(yīng)過(guò)程出的研究與檢測(cè)。由于近紅外響應(yīng)速度快,又可進(jìn)行多組分的同時(shí)和無(wú)損檢測(cè),因此可以獲取生物過(guò)程中的一些重要變量參數(shù);同時(shí)它還可以用于生化反應(yīng)中微生物的鑒別和分類(lèi);在生命過(guò)程的研究中,被用于測(cè)定腦血流量和腦血管中CO2的活性,人體肌肉組織在運(yùn)動(dòng)中的氧化代謝等。

2.生物體組織的研究則主要包括皮膚中水分的測(cè)定,腦組織的研究等方面

3.在臨床醫(yī)學(xué)方面,近紅外光譜的最大優(yōu)勢(shì)在于其對(duì)組織的透過(guò)性好,能夠進(jìn)行體外或在體的非破壞、非介入分析。主要有全血或血清中血紅蛋白載氧量、PH、葡萄糖、尿素等含量的測(cè)定。

 

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