高品质花生酱专用原料的智能筛选与加工方法技术

本发明专利技术公开了高品质花生酱专用原料的智能筛选与加工方法，包括：利用近红外设备获取待选原料的光谱数据；将待选原料的光谱数据输入判别模型，输出待选原料是否适宜加工花生酱的结果；采用适宜原料加工花生酱；其中，所述判别模型的构造方法包括：收集多种花生原料，利用近红外设备获取多种花生原料的光谱数据；将多种花生原料制成花生酱，测定花生酱的品质参数，基于品质参数对多种花生原料进行聚类，根据聚类结果确定多种花生原料的适宜性；根据多种花生原料的近红外光谱数据与多种花生原料适宜性结果，建立判别模型。本发明专利技术能够满足育种专家和加工企业筛选加工专用原料的需求，为提高花生酱的品质奠定基础。提高花生酱的品质奠定基础。提高花生酱的品质奠定基础。

【技术实现步骤摘要】
高品质花生酱专用原料的智能筛选与加工方法


[0001]本专利技术涉及花生酱加工相关
更具体地说，本专利技术涉及一种高品质花生酱专用原料的智能筛选与加工方法。

技术介绍

[0002]我国花生产量全球第一，是花生生产、加工与贸易大国，却不是加工强国。美国采用专用品种加工花生酱，实现了原料品种专用化，而我国花生酱产量占全球6.60％，货架期平均比欧美短3～5倍，售价和利润仅为欧美的30％。我国花生品种资源丰富，现有8000余份种质资源、300余个主栽品种，但长期存在原料混种混用、产品品质差、产业效益低与国际竞争力弱的瓶颈问题。花生原料特性指标众多，包括脂肪、蛋白质、蔗糖、脂肪酸、花生球蛋白、伴花生球蛋白、氨基酸等70余项，花生酱产品品质包括花生硬度、屈服应力、储能模量和损耗模量拟合系数、离心乳析率、酸价、过氧化值等，原料特性直接影响产品品质。如何创建花生原料特性与花生酱品质指标的相关模型，并采用光谱学方法使二者进行关联，建立花生制酱适宜性智能评价技术，实现扫描花生原料即可判别花生酱的品质，快速确定花生制酱适宜性，是本领域研究重点和难点之一。由本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.高品质花生酱专用原料的智能筛选方法，其特征在于，包括：利用近红外设备获取待选原料的光谱数据；将待选原料的光谱数据输入判别模型，输出待选原料是否适宜加工的结果；其中，所述判别模型的构造方法包括：采集多种花生原料，利用近红外设备获取多种花生原料的光谱数据；将多种花生原料制成花生酱，测定花生酱的品质参数，基于品质参数对多种花生原料进行聚类，根据聚类结果确定多种花生原料适宜性；根据多种花生原料的光谱数据与多种花生原料适宜性结果，建立判别模型。2.如权利要求1所述的高品质花生酱专用原料的智能筛选方法，其特征在于，将多种花生原料的光谱数据作为因变量，多种花生原料适宜性结果作为自变量，基于偏最小二乘法模型建立判别模型。3.如权利要求2所述的高品质花生酱专用原料的智能筛选方法，其特征在于，近红外设备的波长范围为12489.49～3996.02cm
‑1，共收集1102个波长。4.如权利要求3所述的高品质花生酱专用原料的智能筛选方法，其特征在于，所述判别模型为：其中Y为判别因子，a
i
为第i个波长的判别系数，W
i
为经过预处理的第i个波长的反射值，b为截距；若Y≤0.5，则所述待选原料进行花生酱加工为适宜。5.如权利要求1所述的高品质花生酱专用原料的智能筛选方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，刘红芝，于宏威，胡晖，张雨，石爱民，郭芹，孙九胜，
申请(专利权)人：中国农业科学院农产品加工研究所，
类型：发明
国别省市：