近红外光在食品方面的应用.ppt

1近红外法在食品分析及检测中的应用进展报告人：胡守江学号：1024713322基本内容近红外光谱技术在食品方面的研究应用展望3近红外光美国材料检测协会定义的近红外光谱区的波长范围为780~2526nm，习惯上又将近红外区分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。近红外光（NearInfrared，NIR）：是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波。45食品物料的光学特性主要包括光反射率、光透过率、光吸收率、光密度、光发射现象等，如图。6近红外光谱法原理一般有机物的近红外光谱主要是由含(O—H，C—H，N—H，S—H等)基团中红外吸收基频的倍频与合频吸收产生的，这些含氢基团吸收频率特征性强，受分子内外环境的影响小，而且在近红外谱区比中红外谱区的样品光谱特性更稳定。通过扫描样品的近红外光谱,可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而几乎所有的有机物的主要结构都可以在近红外光谱中找到信号并且谱图稳定，而且获取光谱容易。7近红外分析检测技术的特点1无需对样品进行处理2近红外仪器的测定时间短，几分钟甚至几秒钟就可以完成测试3无破坏性。无破坏性是近红外技术的一大优点，根据这一优点，近红外技术可以用于果蔬原料及成品的无损检测。5在线检测6多组分同时检测8近红外光谱的常见分析方法透射光光谱法反射光谱法可用于定性和定量分析9定性分析常用的方法聚类分析是典型的无监督模式识别方法,利用同类样本彼此相似,即物以类聚,聚类分析就是使相似的样本聚在一起,从而达到分类的目的另一种常用方法是Mahananobis距离,其核心是通过多波长下的光谱数据,定量描述出测量样本离校正集样本的位置,因而在光谱匹配、异常点检测和模型外推方面都很有用。目前国际流行的方法是依靠主成分分析(PCA)结合Mahananobis距离判据,既利用了PCA处理不丢失信息的特点,又利用Mahananobis距离便于建立定量域值的优点。10定量分析常用的方法定量分析是通过多元校正方法建立光谱与组成或性质间的校正模型,使用该模型可预测未知样品的组成或性质。各种多元校正技术有多元线性回归法(multiplelinearregression,MLR)主成分回归法(principalcomponentregression,PCR)偏最小二乘法(partialleastsquare,PLS)人工神经网(artificialneuralnetwork,ANN)拓扑(topology,TP)法11近红外光谱定量分析的流程与步骤12德国布鲁克公司在2001年推出的真正非接触式在线傅立叶近红外分析仪器：MATRIX-E13基本内容近红外光谱技术在食品方面的研究应用展望14用近红外光谱技术鉴别蜂蜜真伪参考文献：钟艳萍，钟振声，陈兰珍，叶志华，赵静．近红外光谱技术定性鉴别蜂蜜品种及真伪的研究[J]．现代食品科技，2010，26(11)：1280-1282．15在12000~4000cm-1范围内采集荆条蜜、槐花蜜、油菜蜜和掺假蜜的近红外光谱，结合一阶导、多元散射校正及变量标准化)三种方法对光谱进行预处理，以主成分分析结合马氏距离判别法，在不同谱区建立蜂蜜品种及真伪定性鉴别模型。研究发现6100~5700cm-1谱区为最佳建模波段，品种判别正确率达90%以上，真伪鉴别正确率93.10%。16近红外光谱技术在植物油品质分析中的应用参考文献：原姣姣，王成章，陈虹霞．近红外光谱技术及其在植物油品质分析中的应用[J]．生物质化学工程，2010，44(6)：59-65．IgorV.Kovalenko,GlenR.Rippk,CharlesR.Hurburgh.MeasurementofSoybeanFattyAcidsbyNear-InfraredSpectroscopy:LinearandNonlinearCalibrationMethods[J].JournaloftheAmericanOilChemists'Society,2006,83(5):421-427.17在快速定性鉴别植物油种类中的应用1994年Sato采用近红外光谱技术鉴别大豆、玉米、棉籽、橄榄、花生及油菜等植物油种类。陈永明等结合遗传算法建立了不同产地的橄榄油近红外分析模型,可以快速、无损地鉴别出未知产地的橄榄油,将为其他植物油产地鉴别提供了一种便捷手段。18在油脂植物含油量测定中的应用刘福莉等利用傅里叶变换近红外透射光谱法扫描食用调和油中大豆油、花生油以及玉米油的光谱,采用偏最小二乘法(PLS)建立了各自含油量的定量分析模型,其R2EV分别为99.89%、99.88%、99.76%,RMSEP分别为1.09%、1.17%、1.48%。19在脂肪酸化学组成测定中的应用Kovalenko等研究了不同统计分析方法对脂肪酸预测准确性的影响,发现在总饱和脂肪酸(棕榈酸+硬脂酸)上获得的预测结果较好(R2EV=0.91~0.94),而在油酸(R2EV=0.76~0.81)、亚油酸(R2EV=0.73~0.76)和亚麻酸(R2EV=0.67~0.74)上的预测效果次之。20MeasurementofSoybeanFattyAcidsbyNear-InfraredSpectroscopy:LinearandNonlinearCalibrationMethodsEquationsweredevelopedusingpartialleastsquares(PLS),artificialneuralnetworks(ANN),andsupportvectormachines(SVM支持向量机)regressionmethods.Validationresultsdemonstratedthat(i)equationsfortotalsaturates(总饱和烃)hadthehighestpredictiveability(r2=0.91–0.94)andwereusableforqualityassuranceapplications.(ii)palmiticacid（软质酸）models(r2=0.80–0.84)wereusableforcertainresearchapplications.(iii)equationsforstearic（硬脂酸）(r2=0.49–0.68),oleic(r2=0.76–0.81),linoleic（亚油酸）(r2=0.73–0.76),andlinolenic（亚麻酸）(r2=0.67–0.74)acidscouldbeusedforsamplescreening（筛选）.TheSVMmodelsproducedsignificantlymoreaccuratepredictionsthanthosedevelopedwithPLS.ANNcalibrationswerenotdifferentfromtheothertwomethods.Reductioninthenumberofcalibration（校准）samplesreducedpredictiveabilityofallequations.TherateofperformancedegradationofSVMmodelswithsamplereductionwasthelowest.21近红外光谱技术在乳品行业的研究及应用参考文献：张鑫，顾欣，陈美莲，张文刚，严凤．近红外光谱技术在乳品行业的研究现状及应用前[J]．上海畜牧兽医通讯，2010(6)：59-65．乳制品液体奶奶粉及奶酪22液态奶是多种物质组成的混合物,如新鲜牛奶,是包含真溶液、高分子溶液、胶体悬浮液、乳浊液及其过渡状态的分散体系。Chen等研究建立了检测鲜牛奶中脂肪含量的近红外模型,考察了不同光谱预处理方法及波长范围(700~1100nm)对模型的影响。23奶粉及奶酪针对奶粉质量问题频出的现象,近年来国内借助近红外光谱技术对奶粉的化学指标进行检测的报道较多。丁丽等建立了奶粉中三聚氰胺的近红外定量分析模型,。朱俊平等利用近红外光谱分析了儿童高钙奶粉中水分、蛋白、脂肪、乳糖和蔗糖的含量。24近红外在无损检测方面的研究应用参考文献：韩东海，刘新鑫，鲁超，王加华，孙旭东．苹果内部褐变的光学无损伤检测研究[J]．农业工程学报，2006，37(6)：86-87．25水果褐变检测很早以前已经开始，Lord等首先研究了元帅水心病苹果在贮藏中褐变发生过程，在冷藏条件下褐变产生在贮藏一个月后，而常温下褐变仅在采摘7d后就发生。韩东海等先后对受损苹果颜色和组织的近红外光谱特性以及苹果水心病的光学无损检测进行了研究。26利用可见近红外连续透射光谱技术(650～900nm)对苹果内部褐变进行了研究。分析了其光谱特性，选择715nm，750nm，810nm3个特征波长进行了褐变果判别分析，实验结果表明，样品的正确判别率达到95．65％利用红外光谱法可以在不损伤苹果的前提下，在不到1min的时间内快速地判断出苹果内部是否发生褐变，检测准确性高，为实现水果在线分选提供了可行性支持。27展望近红外技术相比常规化学分析和检测，具有以下几个特点：快速、方便、绿色、非破坏性等。但也有一定的缺点：①对某些食品检测的准确率低②需要先建立模型、再对模型进行校对③仪器设备投入大④某些方面的研究仍不完善，仍需进一步研究28