基于近红外高光谱技术无损检测杨梅中多酚含量的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量无损测定的方法，该方法包括以下步骤：采集不同品种的新鲜杨梅样本，采用近红外高光谱成像系统进行光谱扫描，收集900～1700nm近红外波段高光谱图像，得到样本集光谱；利用福林‑酚法测定杨梅样本中多酚含量；应用偏最小二乘法回归法(PLSR)建立校正模型，获得杨梅中多酚含量的最优预测模型。本发明专利技术通过近红外高光谱成像技术，可实现无损、高效、快速检测杨梅中多酚的含量。

【技术实现步骤摘要】
基于近红外高光谱技术无损检测杨梅中多酚含量的方法
本专利技术涉及一种基于近红外高光谱无损测定多酚含量的方法，尤其涉及一种基于近红外高光谱技术无损检测杨梅中多酚含量的方法。
技术介绍
杨梅是我国的特色水果，在浙江、福建和广东等省份有较大面积的种植。杨梅具有较高的营养价值，果肉中含有丰富的碳水化合物、蛋白质、氨基酸、有机酸、矿物质、维生素和多酚类物质。《本草纲目》记载杨梅“止渴，和五赃，能涤肠胃，除烦溃恶气”。近代生物学和医学进一步证明杨梅具有防止便秘，抗菌，缓解食欲不振等功效。杨梅多酚是杨梅中所含有的多酚类物质的总称，包括黄酮、黄酮醇、花色苷、原儿茶酸、没食子酸等。杨梅多酚具有较高的生物活性作用，能清除活性氧自由基，具有抗氧化性，抗肿瘤，抑菌，抗血小板凝聚等作用(夏其乐,程绍南.杨梅的营养价值及其加工进展[J].中国食物与营养,2005(6):21-22.)。杨梅多酚是杨梅中的主要活性物质，并对其风味、口感和营养价值等有重要影响，是决定杨梅感官质量的重要因素之一。杨梅是中国特色浆果资源，且含有丰富的多酚。因此，研究杨梅中的多酚含量有助于评价杨梅的营养价值，对进一步开发杨梅资源具有十分重要的意义。化学方法检测杨梅中多酚的含量需要先进行样品提取，此步骤会破坏检测样品，难以实现大样本量的快速无损检测。近年来，近红外高光谱成像技术作为一种无损检测方法引起了广泛的关注。其最大特点是结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点，可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块，由于其具有检测速度快、效率高、成本低等优点，越来越多地应用于农产品品质与安全的无损检测。因此可以利用近红外高光谱成像技术来快速无损检测杨梅中多酚含量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量测定的方法，旨在实现无损、快速、大样本量的检测。本专利技术提供了一种杨梅中多酚含量的无损测定方法，该基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量测定的方法包括以下步骤：1)样本光谱的建立：收集不同品种新鲜杨梅样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；对校正和检验样本集中的样本运用高光谱成像系统进行光谱扫描，其中镜头与样本距离为10～40cm，曝光时间为0.5～4s，样本移动速度为5～15mm/s,采集900～1700nm近红外波段高光谱图像，得到校正和检验样本集光谱；2)样本多酚含量的测定：采用福林-酚法测定杨梅样本中多酚含量，样本采用30～90％乙醇提取，取适量提取液与福林酚反应，在760nm波长下检测，以没食子酸为标准品进行定量；3)样本光谱的预处理：采用平滑法(移动平均平滑法(MovingAverage)、卷积平滑法(Savitzky-Golay)、高斯平滑滤波(Gaussianfilter)和中值滤波平滑(Medianfiltersmoothing)等)对样本原始光谱进行处理，消除光谱噪声，提高分辨率和灵敏度；结合标准正态变量变换算法(Standardnormalvariatetransformation，SNV)或多元散射校正算法(Multiplicativescattercorrection，MSC)处理，消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变化对光谱的影响。预处理过程中需剔除差异性较大的个别数据。4)采用多元回归算法建立校正模型：首先结合预处理后校正样本集900～1700nm的光谱数据和多酚含量，采用偏最小二乘回归法(partialleastsquaresregression，PLSR)建模，通过X-载荷(X-loadingweight)图，提取光谱特征值，选取波峰及波谷段光谱，特征光谱波长范围是920～930、960～980、1030～1075、1140～1160、1240～1290nm，以第一次建模得到的部分或全部校正特征光谱波长数据和多酚含量再次使用PLSR建模，建模后代入检测样本集光谱数据，计算多酚实际值，与预测值的相关性系数(R2)，优化上述特征光谱范围至R2大于0.9，选取R2最大值时对应的特征光谱波长范围，得到最佳建模特征光谱，建立杨梅中多酚含量的最优预测模型。上述最优建模特征光谱波长范围是924～928、965～972、1052、1149～1153和1264nm，模型预测值与实际值的R2为0.9214，均方根误差(Root-mean-squareerror，RMSE)值为0.0841。5)预测样本多酚含量测定：扫描样品特征光谱波长，采集近红外高光谱数据，将光谱数据输入杨梅多酚含量预测模型，计算得到待测样品中多酚含量。光谱数据预处理、建模及预测均在TheUnscramblerX软件上操作。本专利技术提供的基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量测定的方法，通过采用近红外高光谱图像提取杨梅光谱数据，通过福林-酚法测定杨梅中的多酚含量，结合光谱预处理方法，提取特征光谱，利用最小二乘回归法(PLSR)建模，得到杨梅中多酚含量的预测模型。本专利技术建模中通过选取特征光谱波长数据建模，检测样本多酚含量是，仅需扫描特征光谱波长数据，可以缩短扫描时间，提高检测速率。第一次建模采用的是900～1700nm波长的所有数据，第一次建模可以得出波长与含量之间的关系，可以通过第一次建模，得到特征光谱波长段，第二次建模利用第一次建模得到的特征波长段再次建模，选择特定波长段的数据，提高建模准确性，减少数据计算量。本专利技术可以避免现有的化学检测法会破坏检测对象，可实现无损、快速和大量的检测杨梅中多酚的含量。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量测定的方法流程图；图2是本专利技术实施例二提供的近红外高光谱图像的平均光谱曲线图；图3是本专利技术实施例三提供的经平滑处理和多元散射校正算法(MSC)处理后的近红外高光谱曲线图；图4是本专利技术实施例三提供的杨梅多酚的X-载荷(X-loadingweight)图；图5是本专利技术实施例四提供的PLSR建模方法下杨梅中多酚预测值与实际值的比较示意图；具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术作进一步描述，以下列举的仅是本专利技术的具体实施例，但本专利技术的保护范围并不仅限于此：实施例一1)样本光谱的建立：收集不同品种新鲜杨梅样本(400颗)随机分配，建立校正样本集(200颗)和检验样本集(200颗)；对校正和检验样本集中的样本运用高光谱成像系统进行光谱扫描，其中镜头与样本距离为10cm，曝光时间为0.5s，样本移动速度为5mm/s,采集1000～1600nm近红外波段高光谱图像，得到校正和检验样本集光谱；2)样本多酚含量的测定：采用福林-酚法测定杨梅样本中多酚含量，样本采用90％乙醇提取，取适量提取液与福林酚反应，在760nm波长下检测，以没食子酸为标准品进行定量；3)样本光谱的预处理：采用移动平均平滑法(MovingAverage)对样本原始光谱进行处理，消除光谱噪声，提高分辨率和灵敏度；结合标准正态变量变换算法(Standardnormalvariatetransformation，SNV)，消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变化对光谱的影响。预处理过程中需剔除差异性较大的个别数据。4)采用多元回归算法建立校正模型：首先结合预处理后校正样本集900～1700nm的光谱数据和多酚含量，采用偏最小二乘回归法(partialleasts本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量无损测定的方法，其特征在于该方法的步骤如下：1)样本光谱的建立：收集不同品种新鲜杨梅样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；对校正和检验样本集中的样本运用高光谱成像系统进行光谱扫描，其中镜头与样本距离为10～40cm，曝光时间为0.5～4s，样本移动速度为5～15mm/s,采集900～1700nm近红外波段高光谱图像，得到校正样本集光谱和检验样本集光谱；2)样本多酚含量的测定：采用福林‑酚法测定杨梅样本中多酚含量，样本采用体积百分比为30～90％的乙醇提取，取适量提取液与福林酚反应，在760nm波长下检测，以没食子酸为标准品进行定量；3)样本光谱的预处理：采用平滑法对样本原始光谱进行处理，消除光谱噪声，提高分辨率和灵敏度；结合标准正态变量变换算法或多元散射校正算法处理，消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变化对光谱的影响；4)采用多元回归算法建立校正模型：首先结合预处理后900～1700nm的校正样本集光谱数据和多酚含量，采用偏最小二乘回归法建模，通过X‑载荷图，提取光谱特征值，选取波峰及波谷段光谱，特征光谱波长范围是920～930、960～980、1030～1075、1140～1160、1240～1290nm，以第一次建模得到的部分或全部校正特征光谱波长数据和多酚含量再次使用多元回归算法建模，建模后代入检测样本集光谱数据，计算多酚实际值与预测值的相关性系数R...

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外高光谱的杨梅中多酚含量无损测定的方法，其特征在于该方法的步骤如下：1)样本光谱的建立：收集不同品种新鲜杨梅样本随机分配，建立校正样本集和检验样本集；对校正和检验样本集中的样本运用高光谱成像系统进行光谱扫描，其中镜头与样本距离为10～40cm，曝光时间为0.5～4s，样本移动速度为5～15mm/s,采集900～1700nm近红外波段高光谱图像，得到校正样本集光谱和检验样本集光谱；2)样本多酚含量的测定：采用福林-酚法测定杨梅样本中多酚含量，样本采用体积百分比为30～90％的乙醇提取，取适量提取液与福林酚反应，在760nm波长下检测，以没食子酸为标准品进行定量；3)样本光谱的预处理：采用平滑法对样本原始光谱进行处理，消除光谱噪声，提高分辨率和灵敏度；结合标准正态变量变换算法或多元散射校正算法处理，消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变化对光谱的影响；4)采用多元回归算法建立校正模型：首先结合预处理后900～1700nm的校正样本集光谱数据和多酚含量，采用偏最小二乘回归法建模，通过X-载荷图，提取光谱特征值，选取波峰及波谷段光谱，特征光谱波长范围是920～930、960～980、1030...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈卫，赵京城，谢佳宏，梁文康，鲍涛，
申请(专利权)人：浙江大学，平湖天之源生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33