一种检测花生仁食用感官品质的方法技术

本发明专利技术公开了一种检测花生仁食用感官品质的方法，属于光谱分析技术领域。本发明专利技术的检测花生仁食用感官品质的方法，是对待测花生仁进行近红外扫描，将扫描后的光谱导入构建的花生仁甜味、细腻度和脆性近红外光谱模型中，经分析获得花生仁的食用感官品质。本发明专利技术方法建立的近红外光谱模型可以快速测定生熟花生的脆性、甜味和细腻度，且测定结果误差小，准确度高，数值可靠。

A method for detecting the sensory quality of peanut kernel

The invention discloses a method for detecting the edible sensory quality of peanut kernels, which belongs to the field of spectral analysis technology. The method for detecting the edible sensory quality of peanut kernels is to carry out near infrared scanning of the tested peanut kernels, and import the scanned spectra into the constructed near infrared spectroscopy model of peanut kernels'sweetness, delicacy and brittleness, and obtain the edible sensory quality of peanut kernels through analysis. The near infrared spectroscopy model established by the method of the invention can quickly determine the brittleness, sweetness and fineness of raw and ripe peanuts, and has the advantages of small measuring error, high accuracy and reliable numerical value.

【技术实现步骤摘要】
一种检测花生仁食用感官品质的方法
本专利技术属于光谱分析
，具体涉及一种检测花生仁食用感官品质的方法。
技术介绍
花生是世界上主要油料作物之一，也是优质植物油和高消化率蛋白质的重要来源，营养价值丰富，素有“长生果”的美誉。炒制或烤制的花生果、花生仁，是深受消费者喜爱的食品。随着我国经济高速发展，人民生活水平不断提高，花生作为日常消遣食品的消费量逐年增多，对花生食用感官品质的要求也越来越高。迄今我国对花生营养品质、加工品质和出口品质已进行了大量研究，但对花生感官品质的研究则较少，且主要集中于风味物质提取。但是花生风味物质成分复杂，对单一风味物质的研究不能替代食用品质的感官评价。近红外技术已应用于多个作物的品质改良，在花生上已成功建立了能准确预测油酸、脂肪、蛋白含量的近红外模型，但针对花生食用感官评价的近红外模型迄今未见报道。
技术实现思路
本专利技术目的是建立一种检测花生仁食用感官品质的方法，对生熟两种花生仁的甜味、细腻度和脆性进行准确分析。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种检测花生仁食用感官品质的方法，是对待测花生仁进行近红外扫描，将扫描后的光谱导入构建的花生仁甜味、细腻度和脆性近红外光谱模型中，经分析获得花生仁的食用感官品质。在上述方案的基础上，所述花生仁甜味、细腻度和脆性近红外光谱模型由以下方法构建而成：(1)收集不同品种的花生样品，日光干燥；(2)收集上述花生样品的近红外光谱信息；(3)检测所有花生样品的甜味、细腻度和脆性的实测值；(4)分别对花生样品的甜味、细腻度和脆性的实测值和(2)中采集的近红外光谱数据进行拟合光谱处理，用偏最小二乘法优化建立模型，反复采用内部交叉验证剔除奇异点，通过比较样品预测值与实测值的决定系数(R2)和标准差(RMSECV)衡量模型质量，筛选最佳模型；(5)验证模型的准确性。在上述方案的基础上，所述近红外光谱扫描参数为：扫描谱区范围4000～12000cm-1，扫描次数64次，分辨率8cm-1。在上述方案的基础上，所述花生样品的实测值采用人工感官实测获取，获取方式为：①选取重复能力、识别能力强的7人组成感官品质评定小组；②将花生样品按随机区组设计重新标号，每份样品每人品尝3-5粒，根据生熟花生感官评价指标及计分标准对生、熟花生感官评价指标逐项打分，并作记录；③每品尝完一个样品后，用温开水漱口，再品尝下一个样品；④对数据进行汇总，计算得出各品种花生的食用感官品质的实测值；其中，所述生熟花生感官评价指标及计分标准为：在上述方案的基础上，所述花生样品为：花育20号、花育25号、花育31号、花育32号、花育33号、花育41号、花育44号、花育56号、花育61号、花育661、花育662、花育663、花育664、花育666、花育667、花育951、花育961、花育9611、花育9612、花育9613、花育9614、花育9615、花育9616、花育9617、花育9618、花育962、花育963、花育964、花育965、花育966、花育967。在上述方案的基础上，所述花生样品的甜味、细腻度和脆性的实测值为：所述花生样品的甜味、细腻度和脆性的预测值为：在上述方案的基础上，所述生花生脆性模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+多元散射矫正”，谱区范围为7506～4242.8cm-1，维数为8，模型的R2为83.6，RMSECV为0.227；所述生花生甜味模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+多元散射矫正”，谱区范围为7506～5446.3cm-1，4605.4～4242.8cm-1，维数为8，模型的R2为89.02，RMSECV为0.137；所述生花生细腻度模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+多元散射矫正”，谱区范围为11988～6094.3cm-1，5454～4242.8cm-1，维数为7，模型的R2为90.92，RMSECV为0.102；所述熟花生脆性模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+多元散射矫正”，谱区范围为7506～6472.3cm-1，4605.4～4242.8cm-1，维数为8，模型的R2为88.29，RMSECV为0.161；所述熟花生细腻度模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+多元散射矫正”，谱区范围为11988～7498.3cm-1，4605.4～4242.8cm-1，维数为6，模型的R2为76.97，RMSECV为0.154。在上述方案的基础上，所述近红外光谱扫描，每个样品30-50粒，重复扫描3次，并且第二次和第三次扫描时要将花生倒出重新装入样品杯中，以得到同一样品的多个近红外光谱。本专利技术的有益效果：1、本专利技术获得的信息直观可靠，实用性强，受环境影响小，便于普及；2、实现了花生感官品质的快速检测，常规的花生感官品质的检测，耗时长，而近红外检测只需要3-4秒；3、实现了花生感官品质的无损检测，常规的花生感官品质的检测需要多人品尝，检测样品即被消耗，而近红外检测可对整粒花生进行无损检测；4、对花生主要感官品质进行分析，建立了生花生的脆性、细腻度和甜味，烤熟花生的脆性和细腻度的测试方法，通过本专利技术的模型分析，得到的结果客观、精密；5、本专利技术是一种快速、准确、实用、经济型的检测方法，易于推广使用。附图说明图1花生样品的近红外扫描光谱图，其中横坐标代表波数(cm-1)，纵坐标代表吸光度；图2生花生仁脆性的近红外模型，其中横坐标代表实测值，纵坐标代表预测值；图3生花生仁甜味的近红外模型，其中横坐标代表实测值，纵坐标代表预测值；图4生花生仁细腻度的近红外模型，其中横坐标代表实测值，纵坐标代表预测值；图5烤熟花生仁脆性的近红外模型，其中横坐标代表实测值，纵坐标代表预测值；图6烤熟花生仁细腻度的近红外模型，其中横坐标代表实测值，纵坐标代表预测值。具体实施方式在本专利技术中所使用的术语，除非有另外说明，一般具有本领域普通技术人员通常理解的含义。下面结合具体实施例，并参照数据进一步详细的描述本专利技术。以下实施例只是为了举例说明本专利技术，而非以任何方式限制本专利技术的范围。实施例(1)用近红外光谱仪收集建模所需花生种子的光谱收集31个花生品种，每份材料为大样本风干花生，每个样本约30-50粒。本专利技术建模采用的光谱数据由德国布鲁克光谱仪器公司生产的Matrix-Ⅰ型傅立叶变换近红外光谱仪采集。将上述花生样品分别放入近红外仪自带的圆形样品杯中。设置光谱仪扫描谱区范围为4000～12000cm-1(厘米波数)，扫描次数为64次，分辨率为8cm-1(厘米波数)。开机预热30min后检测样品。每个样品需扫描三次并且第二次和第三次扫描时要将花生倒出重新装入样品杯中，以得到同一样品的多个近红外光谱。扫描获得的花生样品的近红外扫描光谱图如图1所示。(2)花生样品的感官实测值的获取选取重复能力、识别能力强的7人组成感官品质评定小组。将试验样品按随机区组设计重新标号，每份样品每人品尝3-5粒，对生、熟花生感官评价指标逐项打分(分值设置见表1)，并作记录。每品尝完一个样品后，用温开水漱口，再品尝下一个样品。对评价小区的打分数据进行汇总，测得生熟花生籽仁食用感官品质评价相关统计参数见表2，得出的各花生品种的食用感官品质评分(见表3)，可认为具有一定的代表性。表1生熟花生感官评价指标及计分标准表2生熟花生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测花生仁食用感官品质的方法，其特征在于：对待测花生仁进行近红外扫描，将扫描后的光谱导入构建的花生仁甜味、细腻度和脆性近红外光谱模型中，经分析获得花生仁的食用感官品质。

【技术特征摘要】
1.一种检测花生仁食用感官品质的方法，其特征在于：对待测花生仁进行近红外扫描，将扫描后的光谱导入构建的花生仁甜味、细腻度和脆性近红外光谱模型中，经分析获得花生仁的食用感官品质。2.根据权利要求1所述检测花生仁食用感官品质的方法，其特征在于：所述花生仁甜味、细腻度和脆性近红外光谱模型由以下方法构建而成：(1)收集不同品种的花生样品，日光干燥；(2)收集上述花生样品的近红外光谱信息；(3)检测所有花生样品的甜味、细腻度和脆性的实测值；(4)分别对花生样品的甜味、细腻度和脆性的实测值和(2)中采集的近红外光谱数据进行拟合光谱处理，用偏最小二乘法优化建立模型，反复采用内部交叉验证剔除奇异点，通过比较样品预测值与实测值的R2和RMSECV衡量模型质量，筛选最佳模型；(5)验证模型的准确性。3.根据权利要求2所述检测花生仁食用感官品质的方法，其特征在于：所述近红外光谱扫描参数为：扫描谱区范围4000～12000cm-1，扫描次数64次，分辨率8cm-1。4.根据权利要求2所述检测花生仁食用感官品质的方法，其特征在于：花生样品的实测值采用人工感官实测获取，获取方式为：①选取重复能力、识别能力强的7人组成感官品质评定小组；②将花生样品按随机区组设计重新标号，每份样品每人品尝3-5粒，根据生熟花生感官评价指标及计分标准对生、熟花生感官评价指标逐项打分，并作记录；③每品尝完一个样品后，用温开水漱口，再品尝下一个样品；④对数据进行汇总，得出的各品种花生的食用感官品质的实测值；其中，所述生熟花生感官评价指标及计分标准为：5.根据权利要求2～4任一项所述检测花生仁食用感官品质的方法，其特征在于：所述花生样品为：花育20号、花育25号、花育31号、花育32号、花育33号、花育41号、花育44号、花育56号、花育61号、花育661、花育662、花育663、花育664、花育666、花育667、花育951、花育961、...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志伟，王传堂，王秀贞，唐月异，吴琪，孙全喜，王强，刘红芝，石爱民，
申请(专利权)人：山东省花生研究所，
类型：发明
国别省市：山东,37