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)
作者：百檢 時(shí)間：2022-11-28 來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)
檢測(cè)及試驗(yàn)方法
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，減小基線漂移帶來(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
表1 樣品成分含量信息
| 成分 | *小值(g/dl) | *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，如提取光譜曲線的二次多項(xiàng)式擬合系數(shù)、平均值、*大值、*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*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。
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