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            【瑞士步琦】【應(yīng)用】近紅外光譜分析技術(shù)在玉米品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

            【瑞士步琦】【應(yīng)用】近紅外光譜分析技術(shù)在玉米品質(zhì)檢測中的應(yīng)用
            步琦  2024-05-29  |  閱讀:375

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            近紅外光譜分析技術(shù)

            在玉米品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

            近紅外應(yīng)用



            1



            介紹

            玉米是我國重要的糧食作物。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,我國 2021 年玉米播種面 4332 萬 hm2,玉米產(chǎn)量達(dá) 2.7 億 t。玉米中的水分、蛋白質(zhì)、脂肪、糖類等主要化學(xué)成分含量會直接影響到玉米的經(jīng)濟(jì)效益?;瘜W(xué)成分含量的測定已成為原料品質(zhì)評價(jià)中的重要環(huán)節(jié)。玉米種子作為生產(chǎn)中最基本的資料,其質(zhì)量的好壞直接影響玉米的產(chǎn)量及品質(zhì)。玉米品質(zhì)指標(biāo)(水分、蛋白質(zhì)、淀粉等)的檢測常用理化方法,安全指標(biāo)(毒素等)的檢測使用液相等物理或化學(xué)方法,可用冷浸法等對種質(zhì)品質(zhì)進(jìn)行分析,但這些方法均會對樣本本身造成破壞,存在處理時間較長以及需要專業(yè)人員操作、儀器成本高等缺點(diǎn)。因此,探究一種可以對玉米進(jìn)行無損、快速檢測技術(shù)顯得尤為重要。近紅外光譜分析技術(shù)具有樣品不需復(fù)雜耗時的前處理、無損耗、多成分同時分析、無污染的檢測優(yōu)勢,近年來得到了廣泛關(guān)注。


            近紅外光譜分析技術(shù)是利用物質(zhì)對光的吸收、散射、反射與透射等特性對待測物進(jìn)行分析的檢測技術(shù),通過樣品的吸收光譜及理化分析結(jié)果可對樣品進(jìn)行定性或定量分析。近紅外光譜分析技術(shù)的檢測步驟為使用化學(xué)計(jì)量法對近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及建立模型,將樣本的預(yù)測集通過模型進(jìn)行檢測,驗(yàn)證模型是否精準(zhǔn),并對模型進(jìn)行評價(jià)及優(yōu)化。


            近紅外光譜技術(shù)常用處理方法,由于近紅外光譜中強(qiáng)大的背景信息造成的噪聲干擾和存在冗余變量,導(dǎo)致從樣品的近紅外光譜中提取與檢測目標(biāo)相關(guān)的信息較困難,因此,需對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。常用的光譜預(yù)處理方法有去噪自編碼器(DAE)、正交信號校正法(OSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)、多元散射校正(MSC)等。


            2



            近紅外光譜技術(shù)模型評價(jià)指標(biāo)

            定量模型評價(jià)指標(biāo)  

            評價(jià)近紅外光譜定量模型預(yù)測準(zhǔn)確性的實(shí)質(zhì)是模型的預(yù)測結(jié)果與樣品結(jié)果的接近程度,評價(jià)預(yù)測模型一般采用校正決定系數(shù)(R2c)、驗(yàn)證決定系數(shù)(R2v)、校正相關(guān)系數(shù)(Rc)、驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)(Rv)、校正均方根誤差(RMSEC)、驗(yàn)證均方 根 誤 差(RMSEV) 和 相 對 分 析 誤 差(RPD)等參數(shù),決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)是預(yù)測值與使用化學(xué)方法檢測出的真值樣本集相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn),通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大時,認(rèn)為所建模型效果越好;RMSEC 和 RMSEV 是校正集與驗(yàn)證集的預(yù)測值和使用化學(xué)方法檢測出的真值之間差異大小的量度,RMSEC 和 RMSEV 越小,認(rèn)為所建模型性能越優(yōu);RPD 是衡量模型可靠性的指標(biāo),當(dāng) RPD>3,認(rèn)為所建立的預(yù)測模型可靠性較高,3>RPD>2.5,認(rèn)為模型可用于分析;RPD<2.5 時,則表明模型分析難以進(jìn)行。


            定性模型評價(jià)指標(biāo)   

            近紅外光譜技術(shù)在定性分析中多用于樣品分類,常用判定指標(biāo)有正確率、敏感性、特異性等。


            相關(guān)檢測設(shè)備




            從采樣現(xiàn)場到實(shí)驗(yàn)室快速無損檢測樣品的指標(biāo),主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)過程,控制最終產(chǎn)品質(zhì)量,提高利潤。近紅外光譜儀檢測過程無需化學(xué)試劑,可大大降低實(shí)驗(yàn)室濕化學(xué)成本。檢測快速,可大大減少操作人員的勞動力,降低使用門檻,節(jié)約管理費(fèi)用。


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             步琦近紅外光譜儀 ProxiMate


            • 防水型不銹鋼外殼,入口防護(hù)等級為 IP69,可進(jìn)行高壓管沖洗,即使是最苛刻的工作環(huán)境也能滿足

            • 多種即時可用的預(yù)校準(zhǔn),適用性廣泛

            • 直觀的現(xiàn)觸摸屏界面,簡單、明了

            • 樣品使用磁耦合驅(qū)動裝置旋轉(zhuǎn)器,分析完成后該裝置可拆除,輕松清潔

            • 允許用戶利用近紅外光,可見光或?qū)煞N信號結(jié)合來提高測量性能和全面評估樣品,從而使其測量性能達(dá)到最大化


            3



            相關(guān)模型參數(shù)

            Product

            Parameter

            Range

            Spectra

            SEP

            Maize

            Starch

            16-76%

            655

            3.5

            Maize

            Fat

            3.14 -5.35

            298

            0.2

            Maize

            Protein

            6-21%

            682

            1.3

            Maize

            Moisture

            7-13%

            682

            0.5

            Maize

            Ash

            1-8%

            307

            0.04


            步琦公司為您提供完整的玉米檢測解決方案,同時提供定制化服務(wù)和使用,歡迎用戶前往我司實(shí)地參觀考察。





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