莲藕淀粉含量的近红外光谱无损检测方法

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饲料中淀粉含量测定方法的对比研究

饲料中淀粉含量测定方法的对比研究
饲料中淀粉含量的测定方法是饲料生产和质量控制中的重要环节。

目前常用的测定方法有化学分析法、酶解法和近红外光谱法等。

本文将对这些方法进行对比研究。

化学分析法是目前最常用的淀粉含量测定方法之一。

该方法通过将饲料样品加入硫酸和硝酸混合液中，使淀粉水解成葡萄糖，再用比色法或滴定法测定葡萄糖含量，从而计算出淀粉含量。

该方法测定结果准确可靠，但需要较长的操作时间和较高的技术要求。

酶解法是一种快速测定淀粉含量的方法。

该方法将饲料样品加入含有淀粉酶的缓冲液中，使淀粉水解成葡萄糖，再用比色法或滴定法测定葡萄糖含量，从而计算出淀粉含量。

该方法操作简便，测定时间短，但需要注意酶的质量和浓度，以及样品的处理方法，否则会影响测定结果的准确性。

近红外光谱法是一种非破坏性的淀粉含量测定方法。

该方法利用近红外光谱仪对饲料样品进行扫描，通过建立淀粉含量与光谱数据之间的数学模型，从而预测饲料样品中的淀粉含量。

该方法操作简便，测定时间短，且不需要样品的前处理，但需要建立准确的数学模型，否则会影响测定结果的准确性。

不同的淀粉含量测定方法各有优缺点，应根据实际情况选择合适的方法进行测定。

在实际应用中，可以结合化学分析法和酶解法进行
测定，以提高测定结果的准确性和可靠性。

同时，近红外光谱法也是一种有潜力的测定方法，可以在未来的饲料生产和质量控制中得到更广泛的应用。

基于红外光谱技术的淀粉种类的快速鉴别研究

基于红外光谱技术的淀粉种类的快速鉴别研究作者：张金亚李海洋孟红娟闺君廉来源：《现代园艺·综合版》2019年第03期摘要：研究淀粉种类的鉴别方法。

分别对8种淀粉的透明度、直链和支链的含量及比值，红外光谱进行了测定。

结果表明：8种淀粉的透明度和直链支链比的数值差异相对比较明显，因此可以将这两项数值作为鉴别淀粉的参考值。

关键词：红外光谱;淀粉;鉴别目前，市场上的淀粉原料主要分为禾谷类作物、薯类作物、豆类作物以及其他作物。

常见主要有玉米淀粉、马铃薯淀粉、红薯淀粉和大米淀粉等，不同种类的淀粉价格差别较大，有的相差高达10倍以上f，1。

在实际生产中上会有不法商家将廉价淀粉掺入高品质淀粉中以次充好，欺骗消费者日，但是不同种类淀粉颗粒的外观和普通物化指标差别不明显，无法辨认。

目前真假鉴别方法有感官法和理化鉴别法。

感官方法是通过淀粉的触感和口感鉴别;形态法鉴别的依据是根据不同植物的淀粉粒在大小、形态、类型、层纹、脐点位置以及偏光下的形态等方面都各具特征，依据这些特征常可判定其植物来源，主要是根据淀粉粒的特殊结构在正交偏光下呈现消光十字的特征;在国内有利用红外和SVM相结合的方法准确将淀粉进行真假与种类鉴别：利用短波近红外光谱技术对淀粉种类进行鉴别，分别采用马氏距离判别法、C-支持向量机（C-SVM）、v-支持向量机（v-SVM）建立淀粉种类鉴别的短波近红外光谱模型[3]。

国外用SDS-PAGE分析淀粉中的蛋白质来鉴别不同种类的淀粉[4]，也可以用液相做淀粉鉴别[5]。

但这些方法比较复杂。

因此，需要一种快速、简单的方法来鉴别各种淀粉。

淀粉种类鉴别的研究将会规范淀粉市场，减少以次充好或以劣冒优的不法行为，使消费者的利益得到保障。

1 材料与方法1.1 材料、实验仪器及试剂1.1.1 材料：玉米淀粉、小麦淀粉、大米淀粉、豌豆淀粉、红苕淀粉、土豆淀粉、木薯淀粉、蕨根淀粉，冷冻干燥、粉碎、过筛（120目），然后密封于玻璃瓶内，置冰箱中备用。

食品中食品中淀粉含量的新测定方法

食品中食品中淀粉含量的新测定方法食品中淀粉含量的新测定方法淀粉是一种重要的营养物质，广泛存在于我们日常的饮食中。

许多食物如米饭、面包、土豆等都含有丰富的淀粉，它们是我们体内能量的重要来源。

因此，准确测定食品中的淀粉含量对于了解其营养价值以及补充能量具有重要意义。

近年来，随着科技的进步，新的测定方法的出现为食品中淀粉含量的准确测定提供了更加便捷、快速和可靠的手段。

一种新颖的测定方法是基于光学传感技术的近红外光谱法（NIR）。

近红外光谱法是指利用近红外光与物质之间的相互作用，通过测量样品在不同波长下的光吸收、散射、透射等光学性质，来获取样品的化学信息。

对于测定食品中淀粉的含量，近红外光谱法具有非常明显的优点。

相比传统的化学分析方法，近红外光谱法无需样品前处理，操作简便，且能够实现实时检测。

此外，近红外光谱法的分析时间短，样品消耗少，更加环保。

近红外光谱法测定食品中淀粉含量的原理是根据淀粉分子中的特定化学键以及淀粉与水分子之间的氢键相互作用，从而对淀粉进行定量分析。

通过建立一系列的标准样品，可以建立起淀粉含量与近红外光谱信号之间的相关性，然后通过测量待测样品的光谱信号，利用建立的模型对样品中的淀粉含量进行准确估计。

近红外光谱法测定食品中淀粉含量的应用已经逐渐得到推广。

在蔬菜、水果、肉制品、方便面等食品的研究中，近红外光谱法都展示了良好的测定效果。

研究结果表明，近红外光谱法与传统的化学方法在淀粉含量的测定上具有良好的相关性，且测定结果的误差较小。

因此，近红外光谱法被广泛应用于食品质量控制、产品开发以及食品安全监督等方面。

除了近红外光谱法，近年来，其他新的测定方法也被提出并得到应用。

例如，有学者利用生物传感器来测定食品中的淀粉含量。

生物传感器是一种基于生物材料（如酶、抗体）与探测器件（如电极、光学器件）相结合的设备，通过生物材料与目标分析物之间的特异性识别和反应来实现目标物质的检测。

通过将适当的酶材料与探测器件结合，可以实现对食品中淀粉的快速、准确测定。

近红外快速测定饲料原料淀粉含量

２０多个省区市。
学检测，使得工厂完全无需凯氏定氮仪、烘箱等仪器
设备，大大减少手工操作，降低化学试剂的使用量，削减成本的同时也可有效降低安全风险。因此，越
来越受到大型饲料企业的重视。特别是粗蛋白、粗
喷浆玉米皮（７Ｏ个），共ｌＯ种饲料原料，其中玉米、小麦、大麦、高梁属于谷物类原料，其他为再加工原料。上述样品总数为９３０个，均采自中粮饲料下属ｌ６家工厂，样品分别来源于河北、山东、内蒙古、湖北、江苏、安徽、四川、广东等地，产地分布广泛，覆盖全国
品。
降本增效一直以来都是企业生存的不二法则，也是各类企业寻求利润最大化的有效手段。对大型
标方面具有非常好的准确度。本研究采用近红外法对多种常用饲料原料的淀粉含量进行测定，探讨
脂肪、粗纤维这些湿法检测操作复杂、使用化学试剂
较多、费时费力而又特别重要的质量指标，在工厂层面，近红外方法已经成为不可或缺的快速准确的测
定方法。
收稿日期：２０１６— ０５— ２６作者简介：常冬，男，１９８４年出生，工程师，食品质量与安全通讯作者：黄蔚霞，女，１９７４年出生，高级工程师，食品质量与安

基于近红外光谱技术的淀粉含水量预测

基于近红外光谱技术的淀粉含水量预测近年来，淀粉作为一种重要的食品成分，在食品工业和农业生产中得到广泛应用。

淀粉的含水量是影响其质量和稳定性的重要因素之一。

因此，准确预测淀粉含水量对于保证产品质量和生产效益非常重要。

近红外光谱技术是一种非破坏性的分析方法，已被广泛应用于食品质量检测和过程控制领域。

该技术通过测量样品在近红外光波段的吸收和散射情况，可以得到与样品成分相关的光谱信息。

近红外光谱技术具有快速、准确、无污染和无损伤的特点，因此被认为是一种理想的淀粉含水量预测方法。

在基于近红外光谱技术的淀粉含水量预测中，首先需要收集一定数量的淀粉样品，并测量其含水量。

然后，将这些样品的光谱数据与其对应的含水量进行建模和分析。

通过建立样品光谱与含水量之间的关系模型，可以利用这个模型预测未知样品的淀粉含水量。

在构建淀粉含水量预测模型时，选择适当的算法和特征提取方法对结果具有重要影响。

常用的算法包括偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）和支持向量机（support vector machine，SVM）。

特征提取方法则可以通过主成分分析（principal component analysis，PCA）等统计技术来实现。

通过实验验证，基于近红外光谱技术的淀粉含水量预测方法取得了良好的预测效果。

相比传统的化学分析方法，该方法具有快速、准确和无损伤的优势。

同时，该方法可以实现在线监测，提高生产效率。

总之，基于近红外光谱技术的淀粉含水量预测是一种可行的方法。

它不仅可以准确预测淀粉含水量，还可以帮助食品生产企业提高产品质量和生产效益。

随着技术的不断进步，相信该方法在食品行业的应用将会越来越广泛。

近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质

近红外漫反射聚类法无损快速测定淀粉品质孙晓荣;刘翠玲;吴静珠;方平;李慧【期刊名称】《北京工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(28)6【摘要】提出一种基于近红外光谱技术和聚类分析法对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别的方法,研究了近红外光谱结合聚类分析法快速鉴别淀粉种类的可行性.采集样品在12 500～4 000 cm-1范围内的近红外漫反射光谱,利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别.光谱经一阶导数预处理后,采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类,分类准确率达到100%.同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,经实验得出预测准确率也是100%.实验结果表明,近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法.【总页数】4页(P53-56)【作者】孙晓荣;刘翠玲;吴静珠;方平;李慧【作者单位】北京工商大学,计算机与信息工程学院,北京,100048;北京工商大学,计算机与信息工程学院,北京,100048;北京工商大学,计算机与信息工程学院,北京,100048;北京工商大学,计算机与信息工程学院,北京,100048;北京工商大学,计算机与信息工程学院,北京,100048【正文语种】中文【中图分类】TS207.3【相关文献】1.近红外漫反射光谱法无损快速测定头孢丙烯原料药中的水分 [J], 王海敏;李玮;赵建龙2.偏最小二乘法用于阿昔洛韦片的近红外漫反射快速、无损含量测定 [J], 周雨菁;相秉仁;王正武3.烟酰胺片的近红外漫反射光谱快速、无损定量测定 [J], 李睿;高鸿彬;相秉仁4.基于近红外无损快速检测淀粉品质的研究 [J], 孙晓荣;刘翠玲;吴静珠;李昂5.不同产地覆盆子的近红外漫反射快速无损鉴别 [J], 高鸿彬;瞿敏;刘浩;相秉仁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

近红外光谱技术在果蔬品质无损检测中的应用

近红外光谱技术在果蔬品质无损检测中的应用近红外光谱技术在果蔬品质无损检测中的应用一、引言随着人们对食品安全和品质的要求越来越高，果蔬品质无损检测成为食品行业的热点问题之一。

近红外光谱技术以其无损、快速、准确、可重复性好等优点被广泛应用于果蔬品质无损检测中。

二、近红外光谱技术简介近红外光谱技术是一种无损性的分析技术，是利用近红外光在物质中的吸收和反射特性，通过检测物质的吸收光谱和反射光谱进行物质分析的一种方法。

近红外光波长范围一般在800-2500nm之间，可对物质的成分、结构和状态信息进行快速、非破坏性的探测和分析。

三、果蔬品质无损检测中的应用1.果蔬成分含量分析：通过分析果蔬中不同成分的近红外光吸收光谱，可以快速获取果蔬中有机物、蛋白质、水分、糖分等各种成分含量的信息，从而对果蔬的品质进行评价。

2.果蔬品质检测：通过分析果蔬表面反射的近红外光谱，可以快速判断果蔬的品质，如果实硬度、熟度、色泽、甜度等，以及检测果蔬表面缺陷如裂痕、皮膜、虫害等，从而提高果蔬的品质和市场竞争力。

3.果蔬种植环境检测：通过近红外光谱检测果蔬种植环境中土壤的成分和肥料的施用水平，可以为果蔬的种植提供科学依据，从而提高果蔬的品质和产量。

四、近红外光谱技术的优点1.无损性：近红外光谱技术可以在不破坏果蔬的情况下进行检测，保证果蔬的原始品质。

2.快速性：近红外光谱技术可以在数秒至数分钟内完成检测，大大缩短了检测时间，并增加了工作效率。

3.准确性：近红外光谱技术可以对大量的样品进行分析，保证了数据的可靠性和准确性。

4.可重复性：近红外光谱技术的检测结果可以进行多次重复测定，保证了数据的可重复性。

五、结论近红外光谱技术在果蔬品质无损检测中具有广泛的应用前景和巨大的潜力，在提高果蔬品质和促进食品安全方面将会发挥着越来越重要的作用。

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

（ｂｉＰＬＳ）ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗａｓｔｈｅｂｅｓｔｏｎｅ，ｔｈｅｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｏｆｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ（ＲＭＳＥＣＶ）ａｎｄｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｏｒｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＲＭＳＥＰ）ｗｅｒｅ６．７９％ａｎｄ９．５２％，
２０１８年３月
农业机械学报
ｄｏｉ：１０．６０４１／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１２９８．２０１８．０３．０４２
第４９卷第３期
基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测
邹小波崔雪平石吉勇胡雪桃徐艺伟薛瑾
（江苏大学食品与生物工程学院，镇江２１２０１３）
ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＲｅｔｒＯｇｒａｄａｔｊＯｎＤｅｇｒｅｅｏｆＳｔａｒｃｈＢａｓｅｄｏｎＮｅａｒ－－ｉｎｆｒａｒｅｄａｎｄＭｉｄ—ｉｎｆｒａｒｅｄＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ
ＺＯＵＸｉａｏｂｏＣＵＩＸｕｅｐｉｎｇＳＨＩＪｉｙｏｎｇＨＵＸｕｅｔａｏＸＵＹｉｗｅｉＸＵＥＪｉｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｏｏｄａｎｄＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ２１２０１３，Ｃｈｉｎａ）
ｔｉｍｅｓ（０ｄ，１ｄ，２ｄ，３ｄ，４ｄ，５ｄ，１０ｄ，１５ｄａｎｄ２０ｄ）ｗｅｒｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄ．Ｔｈｅｒｅｗａｓａｃｅｒｔａｉｎ
ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｓｐｅｃｔｒａｄａｔａａｎｄｃｈｅｍｉｃａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｅｔｅｃｔｅｄｂｙｓｐｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｍｅｔｒｙ，ｔｈｅｎ

PE中淀粉含量的固态核磁共振及傅立叶转换红外线光谱法无损定量分析

PE中淀粉含量的固态核磁共振及傅立叶转换红外线光谱法无
损定量分析
吴立丽;侯哲
【期刊名称】《塑料包装》
【年(卷),期】2001(011)002
【摘要】用傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)和碳-13原子固态核磁共振波谱仪定量(非破坏性)测定一系列淀粉PE样品中的淀粉含量(添加量约为总重量的3～6%),两种方法获取数据时间(包括样品制备和仪器分析)都只有几分钟.现在PE中淀粉含量的方法依靠湿化学方法(重量分析或酶分析法).我们推荐的方法与传统方法相比有几大优点:实验强度小,不需使用化学试剂,相对地不受样品基质改变的影响,测定快速.【总页数】7页(P51-57)
【作者】吴立丽;侯哲
【作者单位】天津丹海股份有限公司;天津丹海股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TB48
【相关文献】
1.红外光谱法检测PP／PE复合体系中PE含量 [J], 邱玉超;刘聪;苏绍峰;徐东军
2.傅立叶转换核磁共振在分析并用胶中的应用—炭黑填充的天然橡胶与顺… [J], Brow.,PS;杨军
3.容量法测定PE—淀粉薄膜中淀粉的含量 [J], 唐汉民
4.铁氰化钾法测定PE—淀粉薄膜中淀粉含量 [J], 唐汉民;梁兴泉
5.近红外透射光谱法快速无损定量分析甲磺酸加替沙星注射液中的主成分 [J], 孙美玲;相秉仁
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不同干燥方式对莲藕淀粉品质特性的影响

不同干燥方式对莲藕淀粉品质特性的影响唐小闲;汤泉;段振华;李定金;刘艳;盘喻颜;蔡文和【摘要】以莲藕为试验对象,探讨热风干燥、微波干燥、真空微波干燥和红外干燥四种不同干燥方式对莲藕淀粉的干燥时间、亮度、微观结构、晶体类型、粘度、凝沉稳定性、冻融稳定性和透明度影响.结果表明:热风干燥、微波干燥、真空微波干燥和红外干燥四种不同干燥方式处理的莲藕淀粉X-射线衍射图谱一致,晶体类型均为B型结构.在热风干燥和红外的淀粉颗粒形状较不规则,表面粗糙,有明显凹坑,颗粒间团聚和裂缝严重,外观品质极差;微波干燥和真空微波干燥的淀粉,大颗粒整体结构为椭球型,小颗粒为球形,无团聚,真空微波干燥莲藕淀粉颗粒较完整,轮廓清晰,表面光滑.四种干燥方式处理莲藕淀粉,真空微波干燥淀粉的亮度、凝沉稳定性均为最好,透明度最低,而微波干燥的干燥时间最短,冻融稳定性最好.综合分析,真空微波干燥方式优于其他三种方式,可适用于莲藕淀粉及淀粉制品加工的工业生产中.【期刊名称】《食品工业科技》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】5页(P26-30)【关键词】莲藕;莲藕淀粉;不同干燥方式;特性【作者】唐小闲;汤泉;段振华;李定金;刘艳;盘喻颜;蔡文和【作者单位】贺州学院广西果蔬保鲜和深加工研究人才小高地,广西贺州542899;贺州学院食品科学与工程技术研究院,广西贺州542899;贺州学院食品与生物工程学院,广西贺州542899;贺州学院材料与环境工程学院,广西贺州542899;贺州学院广西果蔬保鲜和深加工研究人才小高地,广西贺州542899;贺州学院食品科学与工程技术研究院,广西贺州542899;贺州学院食品与生物工程学院,广西贺州542899;贺州学院广西果蔬保鲜和深加工研究人才小高地,广西贺州542899;贺州学院食品科学与工程技术研究院,广西贺州542899;贺州学院食品与生物工程学院,广西贺州542899;贺州学院广西果蔬保鲜和深加工研究人才小高地,广西贺州542899;贺州学院食品科学与工程技术研究院,广西贺州542899;贺州学院食品与生物工程学院,广西贺州542899;贺州学院食品科学与工程技术研究院,广西贺州542899;贺州学院食品与生物工程学院,广西贺州542899;贺州学院食品与生物工程学院,广西贺州542899【正文语种】中文【中图分类】TS255.1莲藕(Nelumbo nucifera Gaertn)为睡莲科多年生植物[1],中国栽培史有3000多年,国内种植莲藕的较为广泛。

基于近红外无损快速检测淀粉品质的研究

４００ｍ～，长间隔８ｍ，描６０ｅ波ｅ扫４次取平均，境温环
度２２。３～５【ｃ＝
高效、取样简单以及无污染等独特的分析优点，已广
泛应用于农业、品、食医药、油、工、草、妆品石化烟化等行业，对于近红外光谱（Ｉ分析技术在淀粉品而ＮＲ）质的检测方面还少见报导Ｊ。为此，实验对马铃薯本
是一些生产企业为了谋取非法利润，把价格低一倍常
实验用玉米淀粉和马铃薯淀粉均是从超市购买
不同品牌或同一品牌不同批次的淀粉，计５共４个样
的玉米淀粉掺杂到马铃薯淀粉中来销售，多的添加最到８％。掺杂后的马铃薯淀粉由于其黏度低、０糊化温度高，会影响食品或菜肴的成色和品质，重的损害严
２实验结果与分析
２１定性分析．
淀粉和玉米淀粉的近红外漫反射光谱进行了分析，结
合定性和定量分析方法研究了一种快速有效检测淀
粉品质的方法。
收稿日期：２１ — １２００１－６基金项目：北京市自然科学基金项目（０３３）４７０１
作者简介：孙晓荣（９６）女，１７一，山西屯留人，师，讲硕士研究生，（ — Ｅ
ｍｉｓｒｈ＠ｓｈ．ｏａｌｘｃｙｏｕｅｍ。）
２１年９月０１
农机化研究
第９期

粮食成分近红外标准

粮食成分近红外标准是指利用近红外光谱技术对粮食成分进行快速无损检测的标准。

近红外光谱技术在粮食行业中得到了广泛的应用，可以用于检测粮食的水分、蛋白质、脂肪、淀粉等营养成分，以及黄曲霉毒素、呕吐毒素等真菌毒素。

近红外光谱技术在粮食成分检测方面的标准主要包括以下几个方面：
1. 设备要求：近红外光谱设备应具备在线快速检测的能力，能够在短时间内对大量样品进行检测，且具有较高的准确性。

设备应安装在流水线上，以实现对粮食的在线采集样品信息及快速分类。

2. 检测原理：近红外光谱技术是通过检测粮食在近红外波段内的吸收峰来分析其成分。

不同成分的粮食在近红外波段内具有特征吸收峰，通过建立数学模型，可以实现对粮食成分的定量分析。

3. 检测标准：根据粮食成分的种类和检测需求，制定相应的检测标准。

例如，水分、蛋白质、脂肪、淀粉等营养成分的检测标准，以及黄曲霉毒素、呕吐毒素等真菌毒素的检测标准。

4. 检测方法：近红外光谱技术在粮食成分检测中常用的方法有漫反射和透射法。

漫反射法适用于对粮食表面的成分进行分析，透射法适用于对粮食内部成分的分析。

5. 模型建立与验证：通过收集已知成分的粮食样品，建立近红外光谱与粮食成分浓度的数学模型，并对模型进行验证，确保模型的准确性和稳定性。

近红外快速测定饲料原料淀粉含量

近红外快速测定饲料原料淀粉含量常冬;张森;王凤香;周正;黄蔚霞【摘要】NIR spectroscopy technology was used to determine the starch content of corn,Soybean meal,DDGS,pared the modeling results of different treatments of corn,wheat,barley,sorghum samples separately,the samples which smashed to 0.5mm have better result than that without treatment.We tried to build universal model of 4 kinds of grain samples,and the R,RMSECV,RPD of pretreated and treated sample models were 0.983,0.861,5.48 and 0.988,0.738,6.48,which were better than every single model of 4 grains.Therefore,it was feasible to build universal model to analyze samples,especially in the case of lack of original samples.%利用近红外光谱技术(NIR)测定玉米、豆粕、DDGS等10种饲料原料淀粉含量.对于玉米、小麦、大麦、高粱四种原粮类样品,分别以不经任何处理和粉碎0.5 mm后进行建模比较,结果显示粉碎后效果有明显提升.探索性的尝试了4种原粮类样品建立通用模型,粉碎0,5 mm前后建模的R、RMSECV、RPD分别为0.983、0.861、5.48和0.988、0.738、6.48,优于单独建模,说明建立通用模型是可行的,特别是在建模样品量较少的情况下,可以起到较好的作用.【期刊名称】《中国粮油学报》【年(卷),期】2017(032)008【总页数】5页(P136-139,146)【关键词】近红外;饲料原料;淀粉;通用模型【作者】常冬;张森;王凤香;周正;黄蔚霞【作者单位】中粮营养健康研究院食品质量与安全中心,北京102209;中粮营养健康研究院食品质量与安全中心,北京102209;中粮营养健康研究院食品质量与安全中心,北京102209;中粮营养健康研究院食品质量与安全中心,北京102209;中粮营养健康研究院食品质量与安全中心,北京102209【正文语种】中文【中图分类】TS210.9随着饲料工业的不断发展，精准营养越来越成为饲料企业追求的突破点。

基于可见-近红外光谱技术的果蔬品质检测方法

基于可见-近红外光谱技术的果蔬品质检测方法
韩亚芬;吴尘萱;吴海华;吕程序;何亚凯;杨葆华;苑严伟
【期刊名称】《农业工程》
【年(卷),期】2024(14)1
【摘要】可见-近红外光谱技术利用波长在380~2 500 nm的电磁波获取果蔬中
有机分子含氢基团的特征信息,根据样品对不同波长光的吸收信息,实现果蔬的外部、内部缺陷及营养成分定性、定量分析,是目前主流的果蔬内外部品质快速无损检测
技术。

综述了目前基于吸光度谱和能量谱对果蔬营养物质含量定量分析及缺陷定性分析,所使用的检测模型和变量筛选模型及其检测准确性,为相关研究人员选择高效
准确的检测模型提供技术支撑。

【总页数】7页(P95-101)
【作者】韩亚芬;吴尘萱;吴海华;吕程序;何亚凯;杨葆华;苑严伟
【作者单位】中国农业机械化科学研究院集团有限公司;农业装备技术全国重点实
验室;中国包装和食品机械有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
1.基于近红外和中红外光谱技术的小麦粉品质检测及掺杂鉴别方法
2.近红外光谱分析技术在果蔬品质无损伤检测方面的应用
3.基于近红外光谱的果蔬脆片品质评价
方法研究4.近红外光谱技术在果蔬品质无损检测中的应用5.基于近红外光谱技术的远安黄茶品质快速无损检测方法
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如何科学利用红外光谱技术进行食品安全检测

如何科学利用红外光谱技术进行食品安全检测发布时间：2021-12-29T02:10:56.474Z 来源：《科学与技术》2021年9月第27期作者：付春红[导读] 在人们生活水平不断提高的同时，人们对食品安全问题也产生了更多的关注，付春红宾县质量技术监督检验检测中心【摘要】在人们生活水平不断提高的同时，人们对食品安全问题也产生了更多的关注，如今在很多的媒体新闻中都出现了关于食品安全问题的新闻消息。

因此加强食品安全是当前刻不容缓的问题，要想保证食品安全，不仅要做到对食品生产企业的监督工作，还要在对食品安全进行检测时使用先进的检测技术，其中红外光谱检测技术就是被广泛使用的检测方法。

下面文章将会针对红外光谱技术在食品安全检测中的科学应用进行详细的阐述。

【关键词】红外光谱；食品安全；检测很长一段时间以来，食品安全问题都是社会十分关注的问题之一，食品安全在很大程度上威胁到了人们的健康，在受到食品不同程度的伤害后，轻者会造成人们出现腹泻、呕吐的症状，严重时甚至会威胁到人们的生命。

由此可见，我国的食品安全相关部门应当十分重视食品安全问题，针对食品生产制定出统一的生产标准，每一个生产阶段都要做好监督工作，建立健全监督检查机制，通过内外共同的作用力为食品安全提供保障。

在食品质量检查过程中，当前检查工作最常使用的检测方法是红外光谱检测法。

在对食品检测方法进行时，由于食品中所含有的成分具有一定的复杂性，因此在检测过程中很可能会遇到食品变质的情况，为了保证食品安全检查质量，在对其进行检测的过程中一定要注重检测的方法和效率，而采用红外光谱技术对食品安全进行检测就可以实现以上的要求，通过该检测方法可以对食物中比较复杂的物质进行辨别，使得检测质量和效率得到很大程度的提高。

1红外光谱技术概述红外光谱技术应用在食品安全检测中，需要首先掌握红外光谱的技术及工作原理。

红外光谱技术的工作原理是：利用分子振动来记录振动模式，红外光谱分为远红外、近红外和中红外三个区域。

近红外光谱无损快速鉴别淀粉种类的研究

近红外光谱无损快速鉴别淀粉种类的研究孙晓荣刘翠玲吴静珠李慧何多多（北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048）摘要本文基于近红外光谱技术和定性分析法中的聚类分析对不同种类的淀粉进行无损快速鉴别实验研究，实验采用2种淀粉共计54个样品为对象，研究了近红外光谱结合定性分析法快速鉴别淀粉种类的可行性。

采集样品在8914～4000cm- 1范围内的近红外漫反射光谱，利用光谱模式识别法中的聚类分析法对图谱进行定性分类鉴别。

实验证明，光谱经矢量归一化预处理后，采用聚类分析法可准确无误地将样品分为2类，分类准确率达到100%。

同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性，经实验得出预测准确率也是100%。

研究表明，近红外漫反射光谱结合聚类分析法可以为快速无损鉴别淀粉种类提供一种准确可靠的方法。

关键词近红外光谱；定性分析；淀粉；矢量归一化1 引言淀粉主要是利用玉米、土豆、豆类等经过深加工生产而成，它是日常生活中必不可少的作料之一，如煎炸烹炒，做汤勾芡都少不了要用到淀粉。

随着食用淀粉在现代食品加工业中的广泛应用，淀粉生产和加工贸易取得了较大的发展。

常见的产品主要有玉米淀粉、土豆淀粉、红薯淀粉和绿豆淀粉等，不同种类的淀粉价格差别较大，有的相差高达10倍以上，但是不同种类淀粉颗粒的宏观外观和普通物化指标差别不明显，无法辨认。

由于缺乏相应的食用淀粉鉴别检验技术标准，国内淀粉市场严格监管很难执行。

一些不法商家为追求利润，常把廉价的、量大的玉米淀粉包装成土豆淀粉或绿豆淀粉来销售，从而提高销售价格，从中牟取暴利。

为保护合法生产经营者和消费者的利益，有必要进行淀粉种类的鉴别。

传统的感官评定方法一方面需要经验，另一方面其检测结果受主观因素影响较大，准确度难以保证。

而常规的理化分析方法不仅费时费力，还破坏样品。

因此有必要研究一种简单、快速、无损的淀粉种类鉴别技术。

近红外光谱(NIR)分析技术是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术，它以其快速、高效、取样简单以及无污染等独特的分析优点，已广泛应用于农业、食品、医药、石油、化工、烟草、化妆品等行业。

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０．９６０和均方根误差（ＲＭＳＥＰ）为０．９２３８和１．０５０６，可以满足
实际应用要求。结论：利用近红外光谱技术对莲藕淀粉含量进行无损检测切实可行。关键词：近红外光谱技术；莲藕；淀粉；无损检测
ｃｏｎｔｅｎｔｏｆｌｏｔｕｓｒｏｏｔｂｙｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＴｈｒｅｅｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｐｒｅｔｒｅａｔｔｈｅｓｐｅｃｔｕｍｒｄａｔａａｎｄｔｈｅｎｔｈｅＮＩＲａｎａｌｙｓｉｓｍｏｄｅｌｓｏｆｔｈｅｓｔａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｏｆｌｏｔｕｓｒｏｏｔｗｅｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｕｓｉｎｇＰＬＳａｎｄＳｉＰＬＳｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅＳｉＰＬＳｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｔａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｏｆｌｏｔｕｓｒｏｏｔｂｙｍｕｈｉｐｌｅｓｃａｔｔｅｒｉｎｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ，ｆｉｒｓｔｄｅｒｉｖａｔｉｖｅａｎｄｓｍｏｏｔｈｉｎｇｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｗａｓｏｐｔｉｍｕｍｆｏｒｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．ＴｈｅｅｍＴｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔａｎｄＲＭＳＥＣｏｆｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓｅｔｗｅｒｅ０．９６００ａｎｄ０．７４１６．ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔａｎｄＲＭＳＥＰｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｅｔｗｅｒｅ０．９２３８
Ｎｅａｒ－ＩｎｆｒａｒｅｄＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＴＵＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＭｉｎ，ＨＵＡＮＧＭｉｎ一，ＦＡＮＤｏｎｇ－ｃｕｉ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｏｏｄＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆ
分析，再采用偏最小二乘法（ＰＬｓ）和联合区间偏最小二乘法（ＳｉＰＬＳ）建立了莲藕淀粉含量的近红外光谱分析模型。研究结果表明，经多元散射校正、一阶导数和平滑等结合的预处理，采用联合区间
偏最小二乘法（ＳｉＰＬＳ）建立的模型最佳；其校正集的相关系数（风）和均方根误差（ＲＭＳＥＣ）分别为
Ｔｈｉｎｇｓ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔａｒｇｅｔｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐａｎｏｎ— ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅｌｙｄｅｔｅｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｓｔａｒｃｈ
中图分类号：ＴＳ２３５．９；ＴＳ２０７．３文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ｍ１６８９（２０１３）０９ —０９７２ —０６
Ｎｏｎ－ＤｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎｔｈｅＳｔａｒｃｈＣｏｎｔｅｎｔｏｆＬｏｔｕｓＲｏｏｔｂｙ
莲藕淀粉含量的近红外光谱无损检测方法
涂静，张憨，黄敏，范东翠
（１．南大学食品学院；２．江南大学物联网Ｉ：程学院，江苏无锡２１４１２２）
摘要：应用近红外光谱技术无损检测莲藕的淀粉含量。对光谱数据的３种预处理方法进行了比较