光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2009年
1期
102-105
,共4页
刘魁武%成芳%林宏建%孙通%许凯%胡雷秀%应义斌%徐惠荣
劉魁武%成芳%林宏建%孫通%許凱%鬍雷秀%應義斌%徐惠榮
류괴무%성방%림굉건%손통%허개%호뢰수%응의빈%서혜영
可见/近红外%冷鲜肉%脂肪%蛋白质%水分
可見/近紅外%冷鮮肉%脂肪%蛋白質%水分
가견/근홍외%랭선육%지방%단백질%수분
采用可见/近红外光谱分析方法对冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量进行了研究.光谱数据经多元散射校正(MSC)处理后,分别建立0～4℃和20℃下的原始光谱、一阶导数和二阶导数的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,比较其相关系数(r)、校正标准差(RMSEC)和预测标准差(RMSEP),得到一阶导数处理后的模型最好,并且0～4℃下的模型优于20℃下的模型.0～4℃和20℃下脂肪的相关系数(r)分别为0.950和0.924,蛋白质为0.713和0.455,水分为0.944.和0.914;脂肪的预测标准差(RMSEP)分别为2.41和2.95,蛋白质为5.44和4.25,水分为2.37和2.38.由此可见,可见/近红外光谱分析方法能够很好的检测冷鲜猪肉中的脂肪和水分,蛋白质的检测结果较差是由冷鲜肉加工工艺引起的.另外,两种温度下光谱曲线在770 nm附近产生了波长漂移,漂移量约10nm.
採用可見/近紅外光譜分析方法對冷鮮豬肉中的脂肪、蛋白質和水分含量進行瞭研究.光譜數據經多元散射校正(MSC)處理後,分彆建立0～4℃和20℃下的原始光譜、一階導數和二階導數的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,比較其相關繫數(r)、校正標準差(RMSEC)和預測標準差(RMSEP),得到一階導數處理後的模型最好,併且0～4℃下的模型優于20℃下的模型.0～4℃和20℃下脂肪的相關繫數(r)分彆為0.950和0.924,蛋白質為0.713和0.455,水分為0.944.和0.914;脂肪的預測標準差(RMSEP)分彆為2.41和2.95,蛋白質為5.44和4.25,水分為2.37和2.38.由此可見,可見/近紅外光譜分析方法能夠很好的檢測冷鮮豬肉中的脂肪和水分,蛋白質的檢測結果較差是由冷鮮肉加工工藝引起的.另外,兩種溫度下光譜麯線在770 nm附近產生瞭波長漂移,漂移量約10nm.
채용가견/근홍외광보분석방법대랭선저육중적지방、단백질화수분함량진행료연구.광보수거경다원산사교정(MSC)처리후,분별건립0～4℃화20℃하적원시광보、일계도수화이계도수적편최소이승(PLS)정량분석모형,비교기상관계수(r)、교정표준차(RMSEC)화예측표준차(RMSEP),득도일계도수처리후적모형최호,병차0～4℃하적모형우우20℃하적모형.0～4℃화20℃하지방적상관계수(r)분별위0.950화0.924,단백질위0.713화0.455,수분위0.944.화0.914;지방적예측표준차(RMSEP)분별위2.41화2.95,단백질위5.44화4.25,수분위2.37화2.38.유차가견,가견/근홍외광보분석방법능구흔호적검측랭선저육중적지방화수분,단백질적검측결과교차시유랭선육가공공예인기적.령외,량충온도하광보곡선재770 nm부근산생료파장표이,표이량약10nm.
