利用近红外分光法同时分析不同原料及形态的多种食品中营养成分含量的方法技术

本发明专利技术涉及一种利用近红外分光分析方法同时分析多种不同原料及形态的国内流通食品或多种农产物中的营养成分含量的方法，更详细地，涉及一种通过近红外分光分析法更迅速准确地测量多种原料及形态的国内流通食品或多种农产物中营养成分的含量的方法。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种利用近红外分光法同时分析不同原料及形态的多种食品中营养成分含量的方法。
技术介绍
食品中含有对于生命体的生长、发达及维持起到重要作用的碳水化合物、蛋白质、脂肪、维生素、无机物等多种营养素。其中，碳水化合物、蛋白质和脂肪作为最基本且最重要的三种营养素，被称为三大营养素，其成分为人类的生命维持及活动提供所需要的能量。目前食品中含有的碳水化合物、蛋白质及脂肪的定量分析由各个成分用多种分析法来进行含量评价。碳水化合物主要使用利用气相色谱–质谱法(GC/MS)的分析或根据美国官方分析化学师协会(AOAC)法的扣除碳水化合物的方式；蛋白质主要使用考马斯亮兰法(Bradford)或基耶达尔法(Kjeldahl)法；脂肪一般使用索氏(Soxhlet)试验法。所述各成分分析法被长时间使用且能够提供较为准确的结果，但其方法存在为进行分析需要复杂的萃取及预处理过程、分析时间长、要求熟练的分析人员及需要大量的分析费用等缺点。相反，近红外分光分析法(Near-Infrared Reflectance Spectroscopy，以下称为‘NIRS’)具有因不需要对样本进行预处理，能够迅速分析成分，而且分析的样本不会被损坏，还可以用于其他分析的优点。到目前为止被知晓的与碳水化合物，蛋白质及脂肪的含量有关的近红外分光分析技术有大米的直链淀粉含量分析、大米的淀粉含量分析、小麦的碳水化合物及蛋白质分析、豌豆的蛋白质含量分析、苏子和花生的蛋白质含量分析、大米与糙米的蛋白质分析、麻风树种子(Jatropha seed)的蛋白质及脂肪分析、大豆的蛋白质及脂肪分析、土豆片的脂肪分析等。但是，由于近红外吸收光谱比红外线吸收光谱吸收微弱，且因多个泛音或结合音会出现吸收重叠或因氢键或分子之间的相互作用引起的特定吸收区域的移动(shift)而使解析吸收光谱困难，所以到目前为止只公开了只对具有同一形态及矩阵(matrix)的一种食品或者包括同一主要成分的同一形态的特定食品群进行成分含量分析的分析方法。韩国授权专利第10-1000889号公开了一种利用湿稻子来预测精米的蛋白质含量的方法；韩国授权专利第10-1181315号公开了一种同时测量绿茶的咖啡因和儿茶素的个别含量的方法；但是没有公开过本专利技术的利用近红外分光法同时分析不同原料及形态的多种食品中营养成分含量的方法。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术的目的在于消除分析国内流通的多样食品或农产物资源中营养成分的含量分析过程中分析时间长且无法同时分析多种多样种类及形态的食品的问题；更详细的，提供一种利用近红外分光分析法对国内流通的不同原料及形态的多样的多种食品或农产物资源中含有的碳水化合物、蛋白质及脂肪等营养成分的含量同时进行非破坏并迅速定量分析的方法。(二)技术方案本专利技术涉及一种利用近红外分光法同时分析不同原料及形态的多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法。更详细地，涉及一种利用近红外分光法同时分析多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过食品工典所记载的多样成分试验法，分析不同原料及形态的多种多样食品或农产物资源中的营养成分的含量；(2)将所述多种食品或农产物资源分为校正用样本群和验证用样本群；(3)对所述多种校正用样本群和验证用样本群分别照射近红外线，同时获得原始的近红外吸收光谱；(4)对在所述步骤(3)中获得的校正用样本群的原始的近红外吸收光谱的散射进行校正；(5)由所述校正用样本群的经过散射校正的原始吸收光谱获得导函数，进行以W-X-Y-Z表示的数学处理后，通过与利用所述步骤(1)中获得的多样成分试验法分析获得的含量值对比的统计分析来选定第一检验式，其中，W表示微分次数，X表示用于测量光谱的波长的间隔(nm)，Y表示在对波长间隔的水处理中使光谱的连接柔和的一次平滑化，Z表示在对波长间隔的水处理中使光谱的连接柔和的二次平滑化；(6)为了验证在所述步骤(5)中选定的第一检验式，将所述第一次选定的检验式适用于在所述步骤(3)中获得的多种验证用样本群的原始近红外吸收光谱中来选定最佳检验式；以及(7)利用所述选定的检验式来定量分析多种食品或农产物资源中的营养成分的含量。所述不同原料及形态的多种食品或农产物资源中含有的营养成分优选为选自蛋白质、碳水化合物、脂肪、脂肪酸、氨基酸、有机酸、水分、维生素及无机物中的一个以上，但并不限定于此。所述原始近红外吸收光谱的获得应在400-2500nm波长范围内进行。一般情况下，近红外吸收光谱使用800-2500nm波长范围内的吸收光谱，但是本专利技术为同时测量多种不同原料及形态的多样食品和农产物资源的方法，包括可视光线区域的400-2500nm波长范围内吸收的影像中包括有利于含量分析的信息，所以将波长范围限定于800-2500nm是不优选。测量所述近红外吸收光谱的模式优选为选自扩散反射(diffuse reflectance)模式、透射反射(transflectance)模式及透射(transmission)模式中的一种，更优选地，选择扩散反射模式，但是适于测量近红外吸收光谱，不限于某种方法，可以选择使用。在测量所述近红外吸收光谱时，一般能够使用的多种测量用模块都可以使用，但是，当样本的形态由固体、液体或者粘滞性半固体等多种原料与形态构成时，一般使用的垂直测量模块无法测量液体或粘滞性半固体样本。所以，在测量样本的近红外吸收光谱时，优选使用不受样本形态的限制且防止液体或半固体样本流下的水平DCFA(direct contact food analyzer)模块。并且，为了防止盖子或测量容器的多个测量部位被液体或粘滞性半固体样本污染，样本的测量容器优选为无盖的小反射容器(small reflectance vessel)，但并不限定于此。测量所述近红外吸收光谱时，在将多种多样不同原料及形态的食品或农产物资源区分为校正用(calibration)和验证用(validation)样本群的阶段中，虽没有对校正用和验证用(validation)样本群进行区分的准确的基准，但是为了与原料及形态无关地适用多种未知食品或农产物资源，优选地，校正用样本群广泛包括不同原料及形态的多种多样的食品及农产物资源。，因此，优选采用校正用样本群比验证用样本群多的个体样本群，更优选地，校正用和验证用的比例为2:1至4:1，更优选地，按2:1至3:1的比例进行分类。即，校正用样本数至少为验证用样本数的2至4倍，因此保证种类的多样性，导出优秀的分析结果，并且可以增加适用范围。所述近红外吸收光谱的散射校正意味着校正扭曲光谱与湿法分析值之间的相互关系的非线性函数，校正散射的方式优选为选自标准多元离散修正(standard multiplicative scattering correction，标准MSC)、反相多元离散校正(Inverse MSC)、去除线性分量(Detrend，从各光谱中去除线性或者二次曲率的方式)、标准正态变量(Standard normal variate，以下简称为‘SNV’)校正及加权多元离散校正(weighted multiplicative scattering correction；加权MSC)中的一个以上。近红本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用近红外分光法同时分析多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过食品工典所记载的多样成分试验法，分析不同原料及形态的多种多样食品或农产物资源中的营养成分的含量；(2)将所述多种食品或农产物资源分为校正用样本群和验证用样本群；(3)对所述多种校正用样本群和验证用样本群分别照射近红外线，同时获得原始的近红外吸收光谱；(4)对在所述步骤(3)中获得的校正用样本群的原始的近红外吸收光谱的散射进行校正；(5)由所述校正用样本群的经过散射校正的原始吸收光谱获得导函数，进行以W‑X‑Y‑Z表示的数学处理后，通过与利用所述步骤(1)中获得的多样成分试验法分析获得的含量值对比的统计分析来选定第一检验式，其中，W表示微分次数，X表示用于测量光谱的波长的间隔(nm)，Y表示在对波长间隔的水处理中使光谱的连接柔和的一次平滑化，Z表示在对波长间隔的水处理中使光谱的连接柔和的二次平滑化；(6)为了验证在所述步骤(5)中选定的第一检验式，将所述第一次选定的检验式适用于在所述步骤(3)中获得的多种验证用样本群的原始近红外吸收光谱中来选定最佳检验式；以及(7)利用所述选定的检验式来定量分析多种食品或农产物资源中的营养成分的含量。...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.03.28 KR 10-2014-00365851.一种利用近红外分光法同时分析多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过食品工典所记载的多样成分试验法，分析不同原料及形态的多种多样食品或农产物资源中的营养成分的含量；(2)将所述多种食品或农产物资源分为校正用样本群和验证用样本群；(3)对所述多种校正用样本群和验证用样本群分别照射近红外线，同时获得原始的近红外吸收光谱；(4)对在所述步骤(3)中获得的校正用样本群的原始的近红外吸收光谱的散射进行校正；(5)由所述校正用样本群的经过散射校正的原始吸收光谱获得导函数，进行以W-X-Y-Z表示的数学处理后，通过与利用所述步骤(1)中获得的多样成分试验法分析获得的含量值对比的统计分析来选定第一检验式，其中，W表示微分次数，X表示用于测量光谱的波长的间隔(nm)，Y表示在对波长间隔的水处理中使光谱的连接柔和的一次平滑化，Z表示在对波长间隔的水处理中使光谱的连接柔和的二次平滑化；(6)为了验证在所述步骤(5)中选定的第一检验式，将所述第一次选定的检验式适用于在所述步骤(3)中获得的多种验证用样本群的原始近红外吸收光谱中来选定最佳检验式；以及(7)利用所述选定的检验式来定量分析多种食品或农产物资源中的营养成分的含量。2.根据权利要求1所述的同时分析多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法，其特征在于，多种食品或农产物资源的形态为，在固体，液体及粘滞性半固体中选择的一种以上的形态。3.根据权利要求1所述的同时分析多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，校正用样本数和验证用样本数的比例为2:1至3:1。4.根据权利要求1所述的利用近红外分光法同时分析多种食品或农产物资源中营养成分含量的方法，其特征在于，所述近红外线是在水平DCFA模块下进行照射，容纳所述食品或农产物资源的测量容器为无盖的反射容器。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑名根，
申请(专利权)人：江原大学校产学协力团，
类型：发明
国别省市：韩国;KR