版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著社會(huì)日新月異的發(fā)展和人們生活水平的逐步提高,雞蛋作為人們?nèi)粘K锠I(yíng)養(yǎng)的主要來源,其內(nèi)部的品質(zhì)及新鮮度的好壞直接關(guān)系到對(duì)人體造成的影響。目前,雞蛋的分選分級(jí)和內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)方法存在破壞樣品、耗時(shí)長(zhǎng)、效率低等不足,因此急需尋求一種檢測(cè)準(zhǔn)確、快速、效率高的檢測(cè)技術(shù)。
近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)集準(zhǔn)確、高效、快速等優(yōu)點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)不破壞樣品的基礎(chǔ)上對(duì)樣品內(nèi)部品質(zhì)進(jìn)行無損檢測(cè)。本文結(jié)合無損檢測(cè)技術(shù)和近紅外光譜理論在食品檢測(cè)上的運(yùn)用,以雞蛋樣品內(nèi)
2、部品質(zhì)(哈夫單位、蛋白高度和蛋白pH值等)為測(cè)量指標(biāo),應(yīng)用近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)對(duì)雞蛋內(nèi)部品質(zhì)和新鮮度判別進(jìn)行了快速檢測(cè)方法和模型建立。主要研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:
1.研究了不同近紅外光譜檢測(cè)儀器和采集方式下,尋找測(cè)量雞蛋樣品所對(duì)應(yīng)的最佳儀器匹配參數(shù)、樣品測(cè)量部位和雞蛋外殼顏色等因素對(duì)雞蛋內(nèi)部品質(zhì)近紅外光譜響應(yīng)特性的影響。研究得出樣品測(cè)量部位對(duì)雞蛋內(nèi)部品質(zhì)近紅外光譜響應(yīng)特性有影響,測(cè)量部位為赤道部位最能反映雞蛋樣品的近紅外光
3、譜特性,雞蛋外殼顏色對(duì)雞蛋可見/近紅外在線光譜響應(yīng)特性影響不明顯。
2.分別對(duì)傅立葉近紅外光譜儀漫反射采集方式和可見/近紅外在線檢測(cè)裝置漫透射采集方式下的雞蛋樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理試驗(yàn)研究,獲得各儀器下雞蛋樣品各品質(zhì)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的理想近紅外光譜預(yù)處理方法。
3.利用反向間隔偏最小二乘法對(duì)各品質(zhì)指標(biāo)最佳預(yù)處理后的光譜進(jìn)行相應(yīng)最佳波段篩選。研究表明在傅立葉近紅外光譜儀漫反射采集下,哈夫單位、蛋重、蛋白pH值、蛋黃指數(shù)和蛋白高
4、度在對(duì)應(yīng)子區(qū)間分隔數(shù)分別為20、20、25、25、25,光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)分別為1714、1556、1371、1245、1381下的波段最能表征各自原始全波段信息。利用可見/近紅外在線檢測(cè)裝置漫透射采集下,蛋白pH值、哈夫單位、蛋重和蛋白高度在對(duì)應(yīng)子區(qū)間分隔數(shù)分別為20、15、25、25,光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)分別為658、879、431、479下的波段最能表征各自原始全波段的信息??梢姡煌钠焚|(zhì)指標(biāo),最理想?yún)^(qū)間分割數(shù)不同,對(duì)應(yīng)最優(yōu)篩選的波段范圍不同
5、,光譜點(diǎn)數(shù)也不同。
4.建立了不同儀器和采集方式下各品質(zhì)指標(biāo)的近紅外光譜快速定量分析數(shù)學(xué)模型。利用多元校正方法PLSR、MLR、PCR對(duì)篩選出的各品質(zhì)指標(biāo)的最佳波段光譜數(shù)據(jù)建立定量數(shù)學(xué)模型,結(jié)果顯示在傅立葉近紅外光譜儀漫反射采集下,哈夫單位、蛋重、蛋白pH值、蛋白高度都利用PLS建立的模型最為理想,預(yù)測(cè)驗(yàn)證結(jié)果相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.854、0.844、0.726、0.878,RMSEP分別為9.595、3.295、0.323、
6、1.077。利用MLR建立的蛋黃指數(shù)模型最為理想,預(yù)測(cè)驗(yàn)證結(jié)果相關(guān)系數(shù)Rp為0.909,RMSEP為0.036;在可見/近紅外在線檢測(cè)裝置漫透射采集下,哈夫單位和蛋白高度在利用PLS建立的模型效果最好,預(yù)測(cè)驗(yàn)證結(jié)果的相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.786、0.778;RMSEP分別為2.569、0.349。利用PCR建立的蛋重和蛋白pH值模型效果最理想,預(yù)測(cè)驗(yàn)證結(jié)果相關(guān)系數(shù)Rp分別為0.805、0.876;RMSEP分別為2.616、0.077。
7、結(jié)果表明定量分析下,采集方式不同,品質(zhì)指標(biāo)不同,最佳模型校正方法不同。傅立葉近紅外光譜所獲得雞蛋光譜信息建模效果要優(yōu)于近紅外在線裝置所獲得的雞蛋光譜信息所建模效果。
5.建立了雞蛋樣品新鮮度判別定性分析數(shù)學(xué)模型。樣品分6小批分別儲(chǔ)存于0、3、6、9、12、15天數(shù)下,新鮮度按照哈夫單位值大小將雞蛋樣品分為新鮮和非新鮮兩類。利用PLS-DA判別分析方法定性分析結(jié)果顯示在傅立葉近紅外光譜儀漫反射采集下,對(duì)儲(chǔ)存0、3、6、9、12、
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 辣椒品質(zhì)傅立葉近紅外光譜無損檢測(cè)研究
- 辣椒品質(zhì)傅立葉近紅外光譜無損檢測(cè)研究.pdf
- 草莓品質(zhì)近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 西瓜品質(zhì)可見-近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 基于振動(dòng)力學(xué)及近紅外光譜技術(shù)的雞蛋品質(zhì)檢測(cè)的研究.pdf
- 小麥內(nèi)在品質(zhì)近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 基于近紅外光譜的貯藏臍橙品質(zhì)無損檢測(cè)方法研究.pdf
- 近紅外光譜檢測(cè)蘋果品質(zhì)
- 近紅外光譜品質(zhì)檢測(cè)方法研究.pdf
- 成熟期番茄品質(zhì)近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 雞蛋品質(zhì)綜合無損檢測(cè)方法的研究.pdf
- 基于近紅外光譜技術(shù)的活性米品質(zhì)無損檢測(cè)與評(píng)價(jià)研究.pdf
- 基于近紅外光譜技術(shù)的雪蓮花品質(zhì)快速無損檢測(cè)研究.pdf
- 花椒揮發(fā)油含量近紅外光譜無損檢測(cè)研究.pdf
- 22364.基于android系統(tǒng)的臍橙品質(zhì)近紅外光譜無損檢測(cè)技術(shù)
- 果品品質(zhì)的近紅外光譜無損檢測(cè)建模分析關(guān)鍵技術(shù)研究
- 近紅外光譜快速檢測(cè)牛奶品質(zhì)的研究.pdf
- 河套蜜瓜品質(zhì)可見近紅外光譜檢測(cè)研究.pdf
- 水果內(nèi)部品質(zhì)可見-近紅外光譜實(shí)時(shí)無損檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 蜂蜜品質(zhì)中近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論