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近紅外光譜在紅棗品質識別技術上的應用

2018-05-01 22:02:12劉小文,吳剛
吉林農業 2018年8期
關鍵詞:應用分析發展現狀

劉小文,吳剛

摘要:隨著科學技術的發展與進步,近紅外光譜的應用領域越來越廣泛,其在食品、制藥、石化以及農業等多方面均發揮著重要作用。將近紅外光譜與紅棗品質識別技術相結合,則能夠有效提升紅棗品質的優劣品鑒,減少紅棗品質識別的費用,為紅棗近紅外光譜與部分品質之間關系的建立奠定基礎。

關鍵詞: 近紅外光譜;發展現狀;紅棗品質識別;應用分析

中圖分類號: S665.1 文獻標識碼: A DOI編號: 10.14025/j.cnki.jlny.2018.08.027

1 近紅外光譜發展現狀

近20年,近紅外光譜技術得到突飛猛進的發展,呈現出飛快的增長趨勢,不論是在研發工作方面,還是在運用方面都取得了一定成就。自20世紀80年代起,我國開始近紅外光譜的研究與應用工作。90年代后期階段,通過產業鏈的方式,不斷在制藥、食品、石化以及農業等許多個領域中進行運用,特別是在農業生產與科研工作中占據的地位越來越重要。據有關數據統計,我國進口品牌近紅外光譜儀器已突破2700臺,而國產的近紅外光譜儀器大約為560臺。當前,購買近紅外光譜儀器的企業單位占據很小的比例,其具有廣闊的市場增長空間,這也為紅外光譜在紅棗品質識別技術上的應用提供了重要基礎。

2 近紅外光譜在紅棗品質識別技術上的應用

2.1 材料和儀器

本實驗所選取的成品紅棗主要從商場購買,同時選購2袋三星級的和田玉棗,將40個樣品作為同一批次,在同批次中,所選擇的果品的色澤、紋理、含水量、重量以及大小等方面基本相同。從所購買的鮮棗中,分別調出20個綠色與20個紅色,局部為紅色的綠棗個數應當為20個左右,并收集8個干制裂口紅棗。實驗過程中認真標記各個樣品,并將標記完整的所有樣品放入編號樣品盒中。開始測量前,正常室溫條件下將其放置一段時間,大約為2小時,確保各個樣品的測量條件基本相同,最大限度降低溫度等外界因素對光譜質量所造成的干擾。

通過Nicolet870近紅外光譜儀,對紅棗光譜依次開展掃描活動,通過常規分辨率8cm-1與掃描次數64,依次對同批次紅棗樣品開展掃描工作。在對同批次紅棗平均光譜進行獲取的過程中,可以運用自動基線校正等光譜預處理來完成。

2.2 近紅外光譜對紅棗品質的分析方法

第一,將紅棗外觀特點與一些主要成分指標緊密聯系起來,以此來對紅棗品質做出綜合性的評價。對商品化紅棗的品質特點開展認真提取工作,待提取工作全部結束之后,通過近紅外光譜開展相關掃描工作。利用光譜圖細分來開展篩選工作,進而將具備突出差異的樣品光譜挑選出來。

第二,針對樣品開展深入品質細分工作,并利用近紅外光譜針對品質細分的同一批次樣品開展掃描,重復開展調整與細分工作,直至樣品的光譜差異處于所需要的精度范圍之中。將其中的特征因子梳理出來,以此為基礎,對紅棗的品質特征因子進行確定,進而將紅棗品質、測量狀態與光譜的對應關系建構起來。

第三,在具體的運用過程中,應當根據相關要求與規定,對多種模型特征因子的權重進行改變,并自主開展歸類與重組工作,確保相關更新與拓展工作的完成,在對樣品精度范圍進行控制的過程中,應當運用最低匹配值來完成。為了與具體生產要求相符合,需要將近紅外光譜與品質的對應關系建構起來,以對所需要的模型進行建立,進而滿足實際生產要求。

3 結果與分析

通過樣品外觀品質細分工作的開展,使光譜圖的差異得到了有效縮減,實現了光譜重復性能的提升,能夠快速對具有較大影響的因子進行確定,從客觀方面來說,實現了一些不確定影響因素的縮減,為紅棗品質特征因子的提取奠定了良好的基礎。

在對檢測方位開展多次調整之后,進一步確定裂口方向與大小,不存在任何聯系。在重復的測量工作中,重新出現吸收峰。一旦切開正常棗,并將其放置于空氣中,就會發生氧化反應產生褐變,再一次出現吸收峰。對于顏色變化不突出的,其吸收峰也不突出。經過重復測量工作的開展,可以觀測到近紅外光譜圖尖峰的位置是固定的。在有褐色裂口與正常部位的光譜圖中存在顯著差別。

通過近紅外光譜圖能夠將物質成分反映出來,通過紅棗的外觀品質,也能夠將其內部成分之間的差異反映出來。以近紅外拓撲方法為基礎,根據多次的調整與深入細分工作的開展,能夠從質量比較高的光譜中,將鮮棗三個細分指標的光譜特征因子提取出來,三個細分指標,指的是紅色、綠色以及紅棗裂果。

4 結語

紅棗一直都是人們極為喜歡的農產品,通過近紅外光譜的應用,不僅能夠對紅棗的品質進行分析,還有助于紅棗品質與近紅外光譜之間關系的合理構建,有助于品質識別費用的降低,以及品質品鑒能力的提升。相關人員需要對近紅外光譜的應用進行深入研究,讓其在紅棗品質識別上發揮更大功用。

參考文獻

[1]王亞運,陳沖,羅華平.基于近紅外光譜預測南疆紅棗品質的模型建立與參數優化[J].時代農機,2017,44(10):100-102.

[2]買熱木沙姑·依米爾.不同成熟時期駿棗糖度近紅外光譜模型的建立[J].安徽農學通報,2017,23(07):143-145,170.

[3]張景川,張曉,白鐵成,石魯珍.基于近紅外光譜與PLS-DA的紅棗品種識別研究[J].食品工業科技,2017,38(08):68-71,76.

作者簡介:劉小文,本科學歷,實驗師,研究方向:農業信息化。

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