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基于光纖光譜儀對駿棗浸泡梯度的水分定量檢測研究

2022-04-19 13:33羅華平
新疆農(nóng)機(jī)化 2022年2期
關(guān)鍵詞:南疆含水率梯度

張 輝,羅華平※

(1.塔里木大學(xué)機(jī)械電氣化工程學(xué)院,新疆阿拉爾 843300;2.新疆維吾爾自治區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室)

0 引言

駿棗是南疆的特色農(nóng)產(chǎn)品[1],含有豐富的糖類以及多種維生素、微量元素和氨基酸,是治療失眠、氣血不足的良藥[2]。而糖分和水分是評價駿棗品質(zhì)的重要指標(biāo)[3]。目前,對駿棗的評價和檢測會對駿棗造成一定的損傷,因此,需要研究一種快速無損的駿棗品質(zhì)檢測方法[4]。

光纖光譜技術(shù)對果品和肉類的檢測逐漸成為研究熱點(diǎn),國內(nèi)外許多學(xué)者對獼猴桃、紅棗、蘋果、葡萄酒、羊肉等的品質(zhì)展開檢測研究[4-8]。梁寧等[4]利用漫反射光纖光譜檢測系統(tǒng)建立紅棗糖分和水分的校正模型。Hang Nguyen Thu 等[5]使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測紫外線—可見光譜中芹菜種子提取物的黃嘌呤氧化酶抑制活性。孟慶龍等[6]利用光纖光譜技術(shù)采集獼猴桃不同成熟時期的反射光譜,建立獼猴桃硬度的檢測模型。刁娟娟等[7]利用近紅外光纖光譜法實(shí)現(xiàn)葡萄酒的酒精度的快速檢測。馬嬌妍等[8]基于光纖光譜技術(shù)對冷鮮羊肉新鮮度展開檢測研究,建立新鮮度預(yù)測模型。Fupeng Ni 等[9]用光纖光譜無損檢測蘋果脆度。

本文基于光纖光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)駿棗水分的快速無損檢測,建立駿棗浸泡梯度水分定量檢測模型,為南疆駿棗的加工提供一定的參考。

1 材料與儀器

1.1 材料

本文所用灰棗和駿棗樣本來自新疆阿拉爾市塔里木大學(xué)農(nóng)貿(mào)市場,隨機(jī)選取表面無破損的駿棗50 個,標(biāo)好標(biāo)簽后放置冷庫中保存,冷庫溫度為2±1 ℃。

1.2 儀器設(shè)備

檢測系統(tǒng)采用美國海洋光學(xué)公司的USB-650 紅潮(Red Tide)光譜儀(波長350~1 000 nm、光譜像素值:651)、ISP-REF 反射式積分球(帶光源)、標(biāo)準(zhǔn)白板(STAN-SSH)、電熱鼓風(fēng)機(jī)(GZX-9140MBZ)、電子天平(JA2003)、酒精溫度計。使用MATLAB-R2018a 軟件進(jìn)行分析,用TQ Analyst 軟件進(jìn)行建模處理。

2 試驗(yàn)方法

2.1 光譜采集

將駿棗從冷庫中取出,在實(shí)驗(yàn)室放置4 h,使紅棗溫度達(dá)到常溫23±1 ℃,相對濕度25%~30%,之后將駿棗浸泡,分別浸泡20、40、60、120、720 min,使紅棗的水分呈現(xiàn)梯度變化,在每次浸泡前和浸泡后都稱重一次,最后將紅棗放在電熱鼓風(fēng)箱中干燥,在1 個大氣壓(101.3 kPa)下,溫度設(shè)定為65 ℃,干燥60 h,直至重量的變化小于0.001 g,之后稱重。

采集方式選擇反射測量,先打開ISP-REF 反射式積分球的光源,預(yù)熱20 min,積分時間為100 ms,光譜平均采集4 次,平滑度為6,以標(biāo)準(zhǔn)白板(STAN-SSH)為參照,再采集駿棗赤道部位每間隔120°位置的光譜,每個駿棗采集3 次光譜,取平均光譜,如圖1。

圖1 駿棗可見光光譜

2.2 紅棗水分的測定

按照《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中水分的測定》(GB 5009.3-2016),采用烘干減質(zhì)量法,將整個紅棗裝入信封袋中放到電熱鼓風(fēng)箱中干燥,在一個大氣壓(101.3 kPa)下,溫度設(shè)定為65 ℃,烘干60 h,直至質(zhì)量的變化小于0.001 g,以此來確定駿棗樣品的水分[10-13]。

式中m1—干燥前樣品質(zhì)量;m2—干燥后樣品質(zhì)量。

2.3 濃度殘差法對異常樣本剔除

第i個樣本的常規(guī)方法測定值yi與校正模型預(yù)測值y^i之間的誤差叫做樣品理化值的絕對誤差[14]。

式中yi—第i樣品參考方法的測定值;—用所建模型對校正集中第i樣品的預(yù)測值。

濃度殘差法通常是用被檢驗(yàn)樣品的理化值絕對誤差的方差與整個標(biāo)樣集各樣本的絕對誤差方差的平均值的F檢驗(yàn)來判別[15]。

臨界值概率為Fa(1,n-1),F(xiàn)的閾值范圍可設(shè)置為0.90~0.99,大于該閾值的可判斷為異常理化值樣本。

2.4 光譜數(shù)據(jù)處理

用MATLAB 軟件進(jìn)行平均光譜的提取處理后用濃度殘差法對異常樣本進(jìn)行剔除,將保留數(shù)據(jù)用TQAnalyst軟件進(jìn)行建模。建模方法使用偏最小二乘法(Partial least squares,PLS),在分析數(shù)據(jù)之前對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理方法選用卷積平滑(Savitzky-Golay filter)、光程恒定(Constant)、多元散射校正(Muitiplicative signal c orrection,MSC)和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(Standard normal variate,SNV)。使用相關(guān)系數(shù)(R)、校正標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEC)、預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSEP)對模型進(jìn)行評價。在濃度范圍相同的前提下,R 越接近1,表明模型的預(yù)測能力越好,校正標(biāo)準(zhǔn)偏差和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)偏差越小,表明所建模型的回歸越好,預(yù)測能力越強(qiáng)[16]。

3 結(jié)果分析

在采用S-G 平滑處理后,從表1 中采用不同的預(yù)處理方法建立的南疆駿棗浸泡梯度水分定量模型的結(jié)果可以看出,駿棗在浸泡過程中含水率檢測精度隨時間的變化先降低在升高,直至平穩(wěn)。

表1 南疆駿棗浸泡梯度水分PLS 模型參數(shù)

從采取預(yù)處理方法為Con 時所建立的南疆駿棗可見光水分模型可以看出,駿棗在浸泡40 min 時的含水率檢測精度最低,相關(guān)系數(shù)為0.86253;在浸泡120 min 時含水率檢測精度最高,相關(guān)系數(shù)為0.99384;在采取預(yù)處理方法為MSC 或SNV 時所建的水分模型的相關(guān)系數(shù)近似相等,以MSC 分析,駿棗在浸泡20 min 時的含水率檢測精度最低,相關(guān)系數(shù)為0.85151,在浸泡120 min 時含水率檢測精度最高,相關(guān)系數(shù)為0.9941。

4 結(jié)論與展望

對50 個駿棗進(jìn)行浸泡時間梯度的水分樣本分析,通過選用偏最小二乘法(PLS)建立駿棗浸泡梯度水分定量模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,在駿棗浸泡20~60 min 內(nèi),含水率檢測精度較低,無法精準(zhǔn)預(yù)測駿棗的品質(zhì)信息;在駿棗浸泡120 min 后,駿棗吸水率達(dá)到飽和狀態(tài)。

通過選擇不同預(yù)處理方法建立的PLS 水分定量模型可以看出駿棗在浸泡不同梯度下水分的相關(guān)系數(shù)在0.85097~0.99462 之間,這說明利用可見光光譜技術(shù)對駿棗浸泡梯度水分定量模型的預(yù)測是可行的。

利用可見光光譜技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地對南疆駿棗水分進(jìn)行預(yù)測,進(jìn)而定量化描述駿棗浸泡的狀態(tài),極大縮短人工檢測時間,降低人工精力消耗,為南疆駿棗的加工提供一定的參考。

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