近红外光谱在红枣品质识别技术上的应用

时间:2022-03-16 09:38:19 公文范文 来源:网友投稿

  摘要:随着科学技术的发展与进步,近红外光谱的应用领域越来越广泛,其在食品、制药、石化以及农业等多方面均发挥着重要作用。将近红外光谱与红枣品质识别技术相结合,则能够有效提升红枣品质的优劣品鉴,减少红枣品质识别的费用,为红枣近红外光谱与部分品质之间关系的建立奠定基础。
  关键词: 近红外光谱;发展现状;红枣品质识别;应用分析
  中图分类号: S665.1 文献标识码: A DOI编号: 10.14025/j.cnki.jlny.2018.08.027
  1 近红外光谱发展现状
  近20年,近红外光谱技术得到突飞猛进的发展,呈现出飞快的增长趋势,不论是在研发工作方面,还是在运用方面都取得了一定成就。自20世纪80年代起,我国开始近红外光谱的研究与应用工作。90年代后期阶段,通过产业链的方式,不断在制药、食品、石化以及农业等许多个领域中进行运用,特别是在农业生产与科研工作中占据的地位越来越重要。据有关数据统计,我国进口品牌近红外光谱仪器已突破2700台,而国产的近红外光谱仪器大约为560台。当前,购买近红外光谱仪器的企业单位占据很小的比例,其具有广阔的市场增长空间,这也为红外光谱在红枣品质识别技术上的应用提供了重要基础。
  2 近红外光谱在红枣品质识别技术上的应用
  2.1 材料和仪器
  本实验所选取的成品红枣主要从商场购买,同时选购2袋三星级的和田玉枣,将40个样品作为同一批次,在同批次中,所选择的果品的色泽、纹理、含水量、重量以及大小等方面基本相同。从所购买的鲜枣中,分别调出20个绿色与20个红色,局部为红色的绿枣个数应当为20个左右,并收集8个干制裂口红枣。实验過程中认真标记各个样品,并将标记完整的所有样品放入编号样品盒中。开始测量前,正常室温条件下将其放置一段时间,大约为2小时,确保各个样品的测量条件基本相同,最大限度降低温度等外界因素对光谱质量所造成的干扰。
  通过Nicolet870近红外光谱仪,对红枣光谱依次开展扫描活动,通过常规分辨率8cm-1与扫描次数64,依次对同批次红枣样品开展扫描工作。在对同批次红枣平均光谱进行获取的过程中,可以运用自动基线校正等光谱预处理来完成。
  2.2 近红外光谱对红枣品质的分析方法
  第一,将红枣外观特点与一些主要成分指标紧密联系起来,以此来对红枣品质做出综合性的评价。对商品化红枣的品质特点开展认真提取工作,待提取工作全部结束之后,通过近红外光谱开展相关扫描工作。利用光谱图细分来开展筛选工作,进而将具备突出差异的样品光谱挑选出来。
  第二,针对样品开展深入品质细分工作,并利用近红外光谱针对品质细分的同一批次样品开展扫描,重复开展调整与细分工作,直至样品的光谱差异处于所需要的精度范围之中。将其中的特征因子梳理出来,以此为基础,对红枣的品质特征因子进行确定,进而将红枣品质、测量状态与光谱的对应关系建构起来。
  第三,在具体的运用过程中,应当根据相关要求与规定,对多种模型特征因子的权重进行改变,并自主开展归类与重组工作,确保相关更新与拓展工作的完成,在对样品精度范围进行控制的过程中,应当运用最低匹配值来完成。为了与具体生产要求相符合,需要将近红外光谱与品质的对应关系建构起来,以对所需要的模型进行建立,进而满足实际生产要求。
  3 结果与分析
  通过样品外观品质细分工作的开展,使光谱图的差异得到了有效缩减,实现了光谱重复性能的提升,能够快速对具有较大影响的因子进行确定,从客观方面来说,实现了一些不确定影响因素的缩减,为红枣品质特征因子的提取奠定了良好的基础。
  在对检测方位开展多次调整之后,进一步确定裂口方向与大小,不存在任何联系。在重复的测量工作中,重新出现吸收峰。一旦切开正常枣,并将其放置于空气中,就会发生氧化反应产生褐变,再一次出现吸收峰。对于颜色变化不突出的,其吸收峰也不突出。经过重复测量工作的开展,可以观测到近红外光谱图尖峰的位置是固定的。在有褐色裂口与正常部位的光谱图中存在显著差别。
  通过近红外光谱图能够将物质成分反映出来,通过红枣的外观品质,也能够将其内部成分之间的差异反映出来。以近红外拓扑方法为基础,根据多次的调整与深入细分工作的开展,能够从质量比较高的光谱中,将鲜枣三个细分指标的光谱特征因子提取出来,三个细分指标,指的是红色、绿色以及红枣裂果。
  4 结语
  红枣一直都是人们极为喜欢的农产品,通过近红外光谱的应用,不仅能够对红枣的品质进行分析,还有助于红枣品质与近红外光谱之间关系的合理构建,有助于品质识别费用的降低,以及品质品鉴能力的提升。相关人员需要对近红外光谱的应用进行深入研究,让其在红枣品质识别上发挥更大功用。
  参考文献
  [1]王亚运,陈冲,罗华平.基于近红外光谱预测南疆红枣品质的模型建立与参数优化[J].时代农机,2017,44(10):100-102.
  [2]买热木沙姑·依米尔.不同成熟时期骏枣糖度近红外光谱模型的建立[J].安徽农学通报,2017,23(07):143-145,170.
  [3]张景川,张晓,白铁成,石鲁珍.基于近红外光谱与PLS-DA的红枣品种识别研究[J].食品工业科技,2017,38(08):68-71,76.
  作者简介:刘小文,本科学历,实验师,研究方向:农业信息化。

推荐访问:光谱 红枣 技术上 识别 品质