近红外检测实验报告参考模板

近红外检测实验报告
实验时间：2014年04月21日---2014年04月24日
实验地点：杭州顶园食品有限公司实验室
实验仪器：海能Unity近红外光谱仪SpectraStar2500XL
实验样品：成品：饼干、蛋卷、蛋糕；原料：面粉
检测指标：饼干、蛋卷、蛋糕：水分、酸价、过氧化值；
面粉：水分、灰分、面筋
检测方法：样品由顶园食品公司提供。

饼干样品61个、蛋卷样品68个、蛋糕样品63个，面粉样品25个。

采用顶窗旋转杯漫反射检测，每个样
品扫描2张光谱。

每个样品留出10个（面粉7个）作为验证集，其
余样品用来建立定标模型。

定标模型方法：光谱进行一阶微分平滑等数学预处理，将光谱与实验数据一一
对应，使用PLS算法建立定量模型。

分析结果：将近红外的检测结果与实验室数据进行比对，以验证仪器的准确性。

表1. 蛋卷的实验室数据与NIR检测结果对比
蛋卷水分酸价过氧化值
盲样编号手工值NIR 偏差手工值NIR 偏差手工值NIR 偏差
奶油DJ1 dj01 1.48 1.59 -0.11 0.73 0.77 -0.04 0.0085 0.0086 -0.0001 奶油DJ1 dj01 1.48 1.54 -0.06 0.73 0.78 -0.05 0.0085 0.0084 0.0001 奶油DJ2 dj02 1.40 1.44 -0.04 0.70 0.89 -0.19 0.0084 0.0082 0.0002 奶油DJ2 dj02 1.40 1.40 0.00 0.70 0.75 -0.05 0.0084 0.0084 0.0000 芝麻DJ3 dj03 1.24 1.25 -0.01 0.76 0.94 -0.18 0.0087 0.0086 0.0001 芝麻DJ3 dj03 1.24 1.35 -0.11 0.76 0.94 -0.18 0.0087 0.0087 0.0000 芝麻DJ4 dj04 1.22 1.28 -0.06 0.75 0.86 -0.11 0.0088 0.0084 0.0004 芝麻DJ4 dj04 1.22 1.31 -0.09 0.75 0.77 -0.02 0.0088 0.0086 0.0002 特浓DJ5 dj05 1.19 2.07 -0.88 1.17 0.91 0.26 0.0091 0.0088 0.0003 特浓DJ5 dj05 1.19 1.98 -0.79 1.17 0.98 0.19 0.0091 0.0088 0.0003 奶油DJ6 dj06 1.55 1.60 -0.05 0.74 0.79 -0.05 0.0086 0.0083 0.0003 奶油DJ6 dj06 1.55 1.56 -0.01 0.74 0.78 -0.04 0.0086 0.0083 0.0003 芝麻DJ7 dj07 1.52 1.54 -0.02 0.76 0.74 0.02 0.0088 0.0085 0.0003 芝麻DJ7 dj07 1.52 1.57 -0.05 0.76 0.79 -0.03 0.0088 0.0082 0.0006 芝麻DJ8 dj08 1.25 1.30 -0.05 0.75 0.83 -0.08 0.0087 0.0087 0.0000 芝麻DJ8 dj08 1.25 1.21 0.04 0.75 0.84 -0.09 0.0087 0.0084 0.0003 奶油DJ9 dj09 1.99 2.09 -0.10 0.70 0.66 0.04 0.0083 0.0081 0.0002 奶油DJ9 dj09 1.99 2.10 -0.11 0.70 0.69 0.01 0.0083 0.0081 0.0002 芝麻DJ10 dj10 1.91 2.08 -0.17 0.73 0.75 -0.02 0.0086 0.0087 -0.0001 芝麻DJ10 dj10 1.91 2.06 -0.15 0.73 0.73 0.00 0.0086 0.0084 0.0002
平均偏差-0.14 -0.03 0.0002
从上表可以看出，蛋卷各指标预测偏差较小，水分、酸价、过氧化值预测偏差分别为-0.14、-0.03、0.0002。

完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好，准确性更高。

表2. 蛋糕的实验室数据与NIR检测结果对比
蛋糕水分酸价过氧化值
盲样编号手工值NIR 偏差手工值NIR 偏差手工值NIR 偏差
欧奶DG1 dg01 20.71 20.63 0.08 1.43 1.40 0.03 0.0094 0.0095 -0.0001 欧奶DG1 dg01 20.71 20.71 0.00 1.43 1.38 0.05 0.0094 0.0096 -0.0002 红豆DG2 dg02 19.44 19.47 -0.03 1.09 1.17 -0.08 0.0104 0.0096 0.0008 红豆DG2 dg02 19.44 19.48 -0.04 1.09 1.17 -0.08 0.0104 0.0096 0.0008 水果DG3 dg03 20.69 20.85 -0.16 1.32 1.28 0.04 0.0094 0.0096 -0.0002 水果DG3 dg03 20.69 20.51 0.18 1.32 1.27 0.05 0.0094 0.0095 -0.0001 水果DG4 dg04 19.83 19.39 0.44 1.31 1.25 0.06 0.0093 0.0094 -0.0001 水果DG4 dg04 19.83 19.58 0.25 1.31 1.24 0.07 0.0093 0.0094 -0.0001 法巧DG5 dg05 20.37 19.58 0.79 0.99 0.98 0.01 0.0099 0.0099 0.0000 法巧DG5 dg05 20.37 19.63 0.74 0.99 0.97 0.02 0.0099 0.0099 0.0000 欧巧DG6 dg06 19.87 19.65 0.22 1.29 1.25 0.04 0.0095 0.0094 0.0001 欧巧DG6 dg06 19.87 19.83 0.04 1.29 1.23 0.06 0.0095 0.0094 0.0001 蓝莓DG7 dg07 20.73 21.27 -0.54 1.42 1.38 0.04 0.0097 0.0098 -0.0001 蓝莓DG7 dg07 20.73 21.01 -0.28 1.42 1.36 0.06 0.0097 0.0098 -0.0001 欧奶DG8 dg08 21.01 21.67 -0.66 1.27 1.34 -0.07 0.0100 0.0097 0.0003 欧奶DG8 dg08 21.01 21.51 -0.50 1.27 1.33 -0.06 0.0100 0.0098 0.0002 欧奶DG9 dg09 19.79 20.03 -0.24 1.41 1.23 0.18 0.0093 0.0095 -0.0002 欧奶DG9 dg09 19.79 19.87 -0.08 1.41 1.22 0.19 0.0093 0.0096 -0.0003 欧巧DG10 dg10 19.66 19.69 -0.03 1.29 1.34 -0.05 0.0095 0.0096 -0.0001 欧巧DG10 dg10 19.66 19.82 -0.16 1.29 1.34 -0.05 0.0095 0.0096 -0.0001
平均偏差0.00 0.03 0.0000
从上表可以看出，蛋糕各指标预测偏差较小，水分、酸价、过氧化值预测偏差分别为0.00、
0.03、0.0000。

完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得
模型适应性更好，准确性更高。

表3. 饼干的实验室数据与NIR检测结果对比
从上表可以看出，饼干各指标预测偏差较小。

水分、酸价、过氧化值预测偏差分别为0.01、0.00、0.0003。

完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好，准确性更高。

表4. 面粉的实验室数据与NIR检测结果对比
从上表可以看出，面粉各指标预测偏差较小。

水分、灰分、面筋预测偏差分别为-0.03、0.02、0.00。

完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好，准确性更高。

验证结论：
通过上述实验数据可见，说明蛋卷、蛋糕、饼干和面粉的各指标含量和近红外光谱之间有很好的相关性，海能Unity近红外光谱仪分析技术应用于蛋卷、蛋糕、饼干和面粉的快速定量分析是可行的。

从样品数据来看，模型数量较少，样品梯度不够完善，缺乏足够的代表性，应该按实际生产情况增加建模样品数量，其含量形成一定梯度，才能建立一个相对稳健的数学模型。

杭州顶园食品有限公司
庄伟黎燕刘怀佩
海能仪器股份有限公司
冀忠瑞姜尧尧
2014年4月24日
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