基于近紅外光譜技術的大米品質分析與種類鑒別

呂 慧，張正竹，*，王勝鵬，戚 麗，林茂先

（1.安徽農業大學茶葉生物化學與生物技術教育部重點實驗室，安徽合肥230036；2.合肥美亞光電技術有限責任公司，安徽合肥230038）

基于近紅外光譜技術的大米品質分析與種類鑒別

呂 慧1，張正竹1，*，王勝鵬1，戚 麗2，林茂先2

（1.安徽農業大學茶葉生物化學與生物技術教育部重點實驗室，安徽合肥230036；2.合肥美亞光電技術有限責任公司，安徽合肥230038）

應用近紅外光譜（NIRS）技術建立了大米食味品質分析與種類快速鑒別的方法。提取了102份粉碎后大米樣品的近紅外光譜，采用偏最小二乘法（PLS）建立了大米水分、蛋白質和直鏈淀粉定量分析模型，對模型預測結果的準確性進行了評價。預測模型的內部交叉驗證決定系數（R2）分別為：0.992、0.9792和0.9736；內部交叉驗證標準差（RMSECV）分別為：0.141、0.201和0.209；模型外部驗證決定系數（R2）分別為0.9861、0.912和0.9373；外部驗證標準差（RMSEP）分別為0.179、0.206和0.243。通過計算樣品的近紅外光譜圖之間的歐氏距離來反映不同樣品間的差異，對不同屬性和不同產地的大米進行了定性聚類分析，種類識別準確率達到100%。結果表明，NIRS分析技術可以用于對大米品質和種類的快速無損檢測。

近紅外光譜，大米，偏最小二乘法，品質分析，聚類分析，種類鑒別

1 材料與方法

1.1 實驗材料

樣品 采集102份大米樣品，其中包括粳米66份（安徽粳米33份、東北粳米25份、泰國粳米8份），糯米13份（安徽糯米9份、湖北糯米1份、吉林糯米1份、江蘇糯米2份），秈米6份（安徽秈米5份、江蘇秈米1份），黃米6份（山西黃米1份、山東黃米1份、吉林黃米1份、遼寧黃米2份、黑龍江黃米1份），黑米5份（吉林黑米1份、黑龍江黑米2份、遼寧黑米1份、吉林黑米1份），紅米4份（江蘇紅米2份、河南紅米1份、吉林紅米1份），高粱米2份（河北高粱米1份、山西高粱米1份）。……