论文摘要
荞麦为蓼科荞麦属的双子叶植物,是开发保健、医疗食品的重要粮食作物之一。以近红外光谱分析技术检测荞麦各营养成分的含量,可实现快速、准确、无损、环保的荞麦品质检测。本论文以100个甜荞样品和80个苦荞样品为材料,在对荞麦籽粒的芦丁含量、蛋白质含量、总淀粉含量以及直链淀粉和支链淀粉含量化学检测分析的基础上,以德国Bruker公司的MPA近红外扫描仪进行荞麦粉的光谱扫描,最后建立荞麦芦丁和蛋白质的近红外光谱校正模型,并对其进行改善,确定最佳建模参数。主要研究结果如下:(1)参试甜荞样品的芦丁含量为0.180%~0.688%,平均为0.396%±0.108%;苦荞芦丁含量变幅为0.590%~1.840%,平均为1.250%±0.220%。甜荞蛋白质含量变幅为9.103%~4.220%,平均为5.911%±0.876%;苦荞蛋白质含量为6.190%~10.870%,平均为8.114%±1.074%。苦荞芦丁、蛋白质含量的各项指标均高于甜荞。(2)通过对荞麦芦丁和蛋白质近红外校正模型的建立,确定了各个模型的参数。甜荞芦丁近红外校正模型的最佳条件为:谱范围为7501.9~6098 cm-1,5453.8~4597.6 cm-1,运用消除常量偏移量的光谱预处理方法,主成分数确定为12,R2值达到87.31%,交叉检验标准差为0.0355,预测标准差达到0.046。苦荞芦丁近红外校正模型的最佳条件为:光谱范围为7501.9~6098 cm-1、5453.8~4597.6 cm-1,运用多元散射校正的光谱预处理方法,主成分数确定为7,R2值达到91.57%,交叉检验标准差为0.0571,预测标准差达到0.161。荞麦混合样品芦丁近红外校正模型的最佳条件为:光谱范围为9013.9~7498 cm-1,5453.8~4597.6 cm-1,运用一阶导数+MSC的光谱预处理方法,主成分数确定为8,R2值达到92.79%,交叉检验标准差为0.093,预测标准差达到0.046。甜荞蛋白质近红外校正模型的最佳条件为:光谱范围为9000~4000 cm-1,运用多元散射校正的光谱预处理方法,主成分数确定为11,R2值达到99.41%,交叉检验标准差为0.067,预测标准差达到0.212。苦荞蛋白质近红外校正模型的最佳条件为:光谱范围为9000~4000 cm-1,以一阶导数+矢量归一化方法的光谱预处理方法,主成分数确定为10,R2值达到97.59%,交叉检验标准差为0.163,预测标准差达到0.090。荞麦混合样品蛋白质近红外校正模型的最佳条件为:光谱范围为9000~4000 cm-1,运用一阶导数+矢量归一化的光谱预处理方法,主成分数分别确定为8,R2值达到98.88%,交叉检验标准差为0.154,预测标准差达到0.145。建立的荞麦芦丁和蛋白质近红外校正模型是可行的,所建模型都具有优异的预测分析效果。
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