一种番茄加工适宜性评价方法及模型构建技术

本发明专利技术公开了一种番茄加工适宜性评价方法及模型构建。所述评价方法包括如下步骤：测定待测番茄样品的色泽L*、色泽a*、色泽b*、总糖含量、还原糖含量、果糖含量和葡萄糖含量；将上述各测定值代入至公式(1)中，即得到待测番茄样品加工的番茄产品的品质；若得到的番茄产品的品质的计算值≥43，则待测番茄样品判定为适宜加工番茄产品，否则，待测番茄样品判定为不适宜加工番茄产品。本发明专利技术提供的基于番茄品质的番茄加工适宜性评价方法，具有良好的可靠性，品种的总匹配度达到了80％。表明本发明专利技术方法可以应用于番茄加工行业中，具有较高的实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种番茄加工适宜性评价方法及模型构建
本专利技术涉一种番茄加工适宜性评价方法及模型构建，属于农产品加工

技术介绍
番茄属于茄科，起源于南美洲的安第斯山地带，在世界范围内普遍栽培，是全球第二大重要的栽培蔬菜作物。番茄是一种营养丰富，具特殊风味的果菜资源，大量食用番茄能有效减少心血管疾病和癌症等，不同品种的番茄功能性有差异，这种效应主要是由于其内含的抗氧化剂含量及化学性质不同。番茄品种对番茄品质的影响非常大。由于番茄通常被生产和加工成番茄产品，特别是番茄酱制品最为普遍，因此往往选取某种特定品种的番茄进行加工。随着番茄酱的消费需求越来越大，对适宜加工的番茄品种的扩大筛选逐渐成为人们关注的问题。以往加工商的选择由番茄制品外部参数(如颜色)和内部参数(如糖、酸、番茄红素等营养成分、香气和质地参数)决定。此类筛选方法在一定程度上较为复杂且耗时。研究表明，番茄原料的性状直接影响着终产品的品质和国际贸易价位。因此深入研究番茄原料特性与番茄酱终产品特性的相关性分析，建立评价方法并构建模型，筛选出具有适宜加工的番茄品种是番茄加工业的一个重要发展方向。目前的评价方法通常需要采集番茄酱各个方面的指标来评判此品种是否适宜加工，评判过程漫长且复杂。因此提供一种便捷地番茄加工适宜性评价方法迫在眉睫。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种番茄加工适宜性评价方法，本专利技术通过分析番茄品质与番茄产品(番茄酱)之间的关系，构建的基于番茄原料品质的番茄产品品质评价方法，对番茄产品的实际品质有较好的预测功能，可以作为番茄产品品质预测的一种有效方法，应用于番茄加工行业中，具有较高的实际应用价值。本专利技术所提供的适宜番茄产品加工的番茄品质测定方法，包括如下步骤：测定待测番茄样品的色泽L*、色泽a*、色泽b*、总糖含量、还原糖含量、果糖含量和葡萄糖含量；将上述各测定值代入至公式(1)中，即可得到待测番茄样品加工的番茄产品的品质，进而得到待测番茄样品的品质；F＝0.132×a-0.839×b+0.48×c-1.886×d+9.443×e-2.952×f-10.785×g+48.431(1)公式(1)中，F表示待测番茄样品加工的番茄产品的品质，a表示待测番茄样品(即原料)的色泽L*值，b为待测番茄样品的色泽a*值，c表示待测番茄样品的色泽b*值，d为待测番茄样品的总糖含量，e表示待测番茄样品的还原糖含量，f表示待测番茄样品的果糖含量，g表示待测番茄样品的葡萄糖含量。本专利技术所述番茄产品优选为番茄酱。本专利技术还进一步提供了适宜番茄产品加工的番茄品质评价方法，包括如下步骤：根据上述方法测定番茄样品加工的番茄产品的品质，若得到的番茄产品的品质的计算值≥43，则待测番茄样品判定为适宜加工番茄产品，否则，待测番茄样品判定为不适宜加工番茄产品；具体地，当番茄产品的品质的计算值43≤F＜44时，则待测番茄样品判定为中等品质；当番茄产品的品质的计算值44≤F＜48时，则待测番茄样品判定为高品质；当番茄产品的品质的计算值F≥48时，则待测番茄样品判定为极高品质。本专利技术评价方法中，番茄样品的色泽L*表示亮度，L*值为明度值，在0到100之间变化，0表示黑色，100表示白色。L*值越大，表示样品越明亮；采用分光测色仪(CM-3700型，日本柯尼卡-美能达公司)测定，每组重复10次取平均值；番茄样品的色泽a*表示红绿色，a*值为绿色/红色值，-a*方向表示绿色增加，+a*方向表示红色增加，采用分光测色仪(CM-3700型，日本柯尼卡-美能达公司)测定，每组重复10次取平均值；番茄样品的色泽b*表示黄蓝色，b*值为蓝色/黄色值，-b*方向表示蓝色增加，+b*方向表示黄色增加；采用分光测色仪(CM-3700型，日本柯尼卡-美能达公司)测定，每组重复10次取平均值。本专利技术评价方法中，番茄样品的总糖含量可根据NY/T2332-2013，采用分光光度计方法进行测定。本专利技术评价方法中，番茄样品的还原糖含量可根据GB/T5009.7-2008，采用直接滴定方法进行测定。本专利技术评价方法中，番茄样品的果糖含量可根据GB5009.8-2016中果糖的测定第一法，采用高效液相色谱方法进行测定。本专利技术评价方法中，番茄样品的葡萄糖含量可根据GB5009.8-2016中葡萄糖的测定第一法，采用高效液相色谱方法进行测定。本专利技术评价方法中，“适宜番茄产品加工”指的是待测番茄样品作为原料加工得到的番茄产品(如番茄酱)的品质较好，适合用于加工番茄酱。本专利技术提供的基于番茄品质的番茄加工适宜性评价方法，预测的样品品质与实际测定的样品品质总匹配度达到了80％，模型具有良好的可靠性。通过此预测模型，只需测定番茄原料的关键指标，便能快速预测适宜番茄产品加工的番茄品种。本专利技术方法可以应用于番茄加工行业中，具有较高的实际应用价值。附图说明图1为本专利技术确定番茄加工适宜性的评价方法的流程示意图。图2为21种番茄酱整体品质得分聚类分析谱系图。图3为21种番茄酱预测品质得分聚类分析谱系图。具体实施方式下述实施例中所使用的实验方法如无特殊说明，均为常规方法。下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到。下述实施例中用于模型建立的番茄品种为：石番15号、SUN6366、H2206、新番36号、屯河33号、XH1701、新红54号、IVF1301、新番39号、新番41号、深红、石番36号、金番7号、金番15号、H9997、H9888、H9780、H8504、H2401、IVF5256、IVF5306，共21个加工番茄品种，对应的代码分别为PT-1、PT-5、PT-7、PT-8、PT-9、PT-10、PT-13、PT-14、PT-16、PT-17、PT-18、PT-20、PT-21、PT-22、PT-25、PT-26、PT-27、PT-28、PT-29、PT-32和PT-33。下述实施例中用于模型验证的番茄品质为：XH1703、XH1704、May-87、石番29号、金番1605、金番1606、H3402、新红62号，共8个加工番茄品种，对应的代码分别为PT-11、PT-12、PT-15、PT-19、PT-23、PT-24、PT-30、PT-31。需要说明的是，通常用于加工成番茄酱的番茄品质较好，例如：色泽较暗，糖含量高。下述实施例中番茄酱和番茄的各参数的测定方法如下：可溶性固形物含量：采用迷你数显折射仪，滴加2滴样品直接读数测定；可滴定酸含量：参考NY/T839-2004中可滴定酸的方法测定；L*值分光测色仪(CM-3700型，日本柯尼卡-美能达公司)测定，每组重复10次取平均值；a*值采用分光测色仪(CM-3700型，日本柯尼卡-美能达公司)测定，每组重复10次取平均值；b*值采用分光测色仪(CM-3700型，日本柯尼卡-美能达公司)测定，每组重复10次取平均值；浓缩时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适宜番茄产品加工的番茄品质测定方法，包括如下步骤：/n测定待测番茄样品的色泽L*值、色泽a*值、色泽b*值、总糖含量、还原糖含量、果糖含量和葡萄糖含量；/n将上述各测定值代入至公式(1)中，即可得到待测番茄样品加工的番茄产品的品质，进而得到待测番茄样品的品质；/nF＝0.132×a-0.839×b+0.48×c-1.886×d+9.443×e-2.952×f-10.785×g+48.431(1)/n公式(1)中，F表示待测番茄样品加工的番茄产品的品质，a表示待测番茄样品的色泽L*值，b为待测番茄样品的色泽a*值，c表示待测番茄样品的色泽b*值，d为待测番茄样品的总糖含量，e表示待测番茄样品的还原糖含量，f表示待测番茄样品的果糖含量，g表示待测番茄样品的葡萄糖含量。/n

【技术特征摘要】
1.一种适宜番茄产品加工的番茄品质测定方法，包括如下步骤：
测定待测番茄样品的色泽L*值、色泽a*值、色泽b*值、总糖含量、还原糖含量、果糖含量和葡萄糖含量；
将上述各测定值代入至公式(1)中，即可得到待测番茄样品加工的番茄产品的品质，进而得到待测番茄样品的品质；
F＝0.132×a-0.839×b+0.48×c-1.886×d+9.443×e-2.952×f-10.785×g+48.431(1)
公式(1)中，F表示待测番茄样品加工的番茄产品的品质，a表示待测番茄样品的色泽L*值，b为待测番茄样品的色泽a*值，c表示待测番茄样品的色泽b*值，d为待测番茄样品的总糖含量，e表示待测番茄样品的还原糖含量，f表示待测番茄样品的果糖含量，g表示待测番茄样品的葡萄糖含量。


2.根据权利要求1所述的测定方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：王丹，赵晓燕，马越，孙也婷，王宇滨，
申请(专利权)人：北京市农林科学院，
类型：发明
国别省市：北京;11