基于紅外光譜技術(shù)的牛奶摻雜判別方法的研究.pdf

1、進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),全球性的食品安全問(wèn)題日益凸現(xiàn)。目前的食品安全檢測(cè)方法通常成本高、操作復(fù)雜、而且只能針對(duì)特定成分。因此,研究一種快速、成本低、適用于多種被測(cè)物的食品安全檢測(cè)方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文主要應(yīng)用紅外光譜技術(shù)結(jié)合模式識(shí)別的方法,對(duì)牛奶中的摻雜物進(jìn)行了定性判別分析。
　　 從牛奶的物理結(jié)構(gòu)和組成出發(fā),分析了牛奶在中紅外和近紅外波段下的光學(xué)特性。在牛奶中加入尿素、葡萄糖和三聚氰胺等雜質(zhì),測(cè)量摻雜牛奶在中紅外和近紅外波段的

2、吸收,分析這些雜質(zhì)對(duì)牛奶典型特征吸收的影響。最后通過(guò)扣除背景、二階導(dǎo)數(shù)譜和二維相關(guān)光譜的方法進(jìn)行光譜特征分析。結(jié)果表明,在中紅外光譜區(qū)域,經(jīng)以上三種方法提取特征后,再對(duì)樣品的吸收位置和強(qiáng)度等特征光譜信息比對(duì),可初步判別牛奶中是否含有摻雜異物。
　　 以純牛奶和摻有不同濃度的尿素、葡萄糖和三聚氰胺的牛奶為樣品,通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合模式識(shí)別的方法對(duì)牛奶中是否摻雜進(jìn)行光譜定性判別分析。分別建立基于SIMCA(Soft indepen

3、dent modeling of class analogy),Bayes判別法和偏最小二乘判別分析(PLSDA)的定性判別模型,結(jié)果表明,三種判別模型中PLSDA對(duì)牛奶摻雜與否的判別效果最佳。
　　 研究了判別模型的優(yōu)化方法,分析了光譜預(yù)處理方法和波段選擇對(duì)判別結(jié)果的影響,結(jié)果表明,平滑點(diǎn)數(shù)為5的Savitzky-Golay卷積平滑和變量標(biāo)準(zhǔn)化相結(jié)合的光譜預(yù)處理方法,并且分別在近紅外5896-4000 cm-1波段和中紅外18