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新鲜苹果汁可溶性固形物含量的傅里叶变换近红外光谱检测
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:TP242.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310029
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30671197和60468002),教育部“新世纪优秀人才”支持计划(NCET-040524)和国家博士点基金项目(20030335060)资助
中文摘要:

用傅里叶变换近红外(FTNIR)光谱透射方式对新鲜苹果汁溶性固形物含量(SSC)进行了快速定量分析。实验共测定了60个果汁样品的SSC,并采集了样品的近红外光谱数据。42个样品用来建模,剩下的18个用来验证模型的性能。对实验室测得的SSC与FTNIR光谱数据进行相关性分析,以TQ6.2.1定量分析软件中集成的主成分回归法(PcR)和偏最小二乘回归法(PLS)建立了检测模型。该研究对比了不同光谱范围内建立的检测模型的性能。根据预测平方根误差(RMSEP)和相关系数(r^2)进行不同模型的预测性能,最好的新鲜苹果汁SSC预测模型的RMSEP=0.603^0Brix,r^2—0.997。结果表明FT-NIR可以作为一种可靠、准确、快速的无损检测方法来评价新鲜果汁的可溶性固形物含量。

英文摘要:

The feasibility of Fourier transform near infrared (FTNIR) spectroscopic technology for rapid quantifying the soluble solids content (SSC) of apple fresh juice was investigated by means of spectral transmittance technique. A total of 60 juice sampies were used to develop the calibration models. The relationship between laboratory SSC and FTNIR spectra of apple fresh juices was analyzed via principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) regression method using TQ 6. 2. 1 quantitative software. Models based on different spectral ranges were compared. Performance of different models was assessed in terms of root mean square errors of prediction (RMSEP) and correlation coefficients (r^2) of validation set of samples. The best prediction models had a RMSEP of 0. 603 ^0Brix and correlation coefficient (r^2) of 0. 997 for SSC. The results show that FTNIR transmittance technique is a feasible, accurate and fast method for non-invasive estimation of fruit fresh juice soluble solids content.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642