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基于傅里葉變換近紅外光譜的奶粉品質(zhì)優(yōu)劣鑒別

2015-03-07 06:42:31王君虹朱作藝
浙江農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年11期
關(guān)鍵詞:檢測(cè)模型

王 偉,張 玉?,王 楠,王君虹,朱作藝,李 雪

(1.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究所,浙江杭州 310021;2.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室省部共建培育基地,浙江杭州 310021;3.浙江樹人大學(xué)生物與環(huán)境工程學(xué)院,浙江杭州 310015)

基于傅里葉變換近紅外光譜的奶粉品質(zhì)優(yōu)劣鑒別

王 偉1,2,張 玉1,2?,王 楠3,王君虹1,朱作藝1,李 雪1

(1.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究所,浙江杭州 310021;2.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室省部共建培育基地,浙江杭州 310021;3.浙江樹人大學(xué)生物與環(huán)境工程學(xué)院,浙江杭州 310015)

為快速準(zhǔn)確地定性判別奶粉品質(zhì)的優(yōu)劣,本研究以市售的20種奶粉為試驗(yàn)樣品,分別添加4個(gè)含量梯度的大豆蛋白粉和市售淀粉,共形成160個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣本。在12 500~4 000 cm-1波數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行光譜掃描,在11 870~6 030 cm-1波數(shù)范圍進(jìn)行建模,結(jié)果顯示,所建判別模型在摻假物含量1%以上的條件下,對(duì)預(yù)測(cè)集的正確判別率為100%。表明通過近紅外光譜法可提供一種快速鑒別奶粉品質(zhì)優(yōu)劣的方法。

傅里葉變換;近紅外;奶粉;品質(zhì)優(yōu)劣

奶粉的質(zhì)量安全既是重大民生問題,也是重大的經(jīng)濟(jì)社會(huì)問題。提升奶粉尤其是嬰幼兒奶粉的質(zhì)量安全水平,關(guān)系到億萬家庭的幸福和國家民族的未來。現(xiàn)在消費(fèi)者對(duì)配方奶粉是否會(huì)以次充好存在潛在顧慮。奶粉中可能摻假的物質(zhì)多種多樣。利用傳統(tǒng)檢測(cè)方法,既耗時(shí)費(fèi)力,同時(shí)又可能因奶粉成分復(fù)雜、檢測(cè)參數(shù)覆蓋不全面而不能保證真假鑒別的準(zhǔn)確。近紅外光譜分析技術(shù)以其快速、多組分和無破壞性的特點(diǎn)在我國農(nóng)牧業(yè)、食品工業(yè)、石油化工等許多領(lǐng)域的應(yīng)用得到迅速發(fā)展,尤其是在快速檢測(cè)方面具有深遠(yuǎn)的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用空間[1-3]。

有報(bào)道關(guān)于利用近紅外光譜分析技術(shù)來檢測(cè)奶制品品質(zhì)的研究[4-8]。在檢測(cè)摻假物質(zhì)方面,王右軍等[9]對(duì)鮮奶中摻入水解植物蛋白、乳清粉和植脂末進(jìn)行建模分析表明,對(duì)于鮮奶中摻入水解植物蛋白的定量檢測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)為0.969,預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為0.456 g·kg-1;但對(duì)鮮奶中摻入乳清粉和植脂末則難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。唐玉蓮等[10]應(yīng)用近紅外光譜法進(jìn)行不同年齡段消費(fèi)者食用奶粉品種的快速鑒別。已有研究報(bào)道多集中于鮮奶質(zhì)量檢測(cè),對(duì)市售成品奶粉是否摻假和快速鑒別的研究尚未見報(bào)道。本研究擬通過近紅外光譜檢測(cè)技術(shù),建立一種能夠快速鑒別出市售奶粉是否存在摻假行為的模型,旨在為快速識(shí)別和評(píng)價(jià)特定奶粉的品質(zhì)優(yōu)劣提供幫助。

1 材料與方法

1.1 儀器與設(shè)備

布魯克Matrix?F型傅里葉變換近紅外光譜儀,配置可外部觸發(fā)的固體光纖探頭。

1.2 樣品制備

選購市售奶粉20種(包括不同廠家的孕婦奶粉、嬰幼兒不同階段奶粉、中老年奶粉、學(xué)生奶粉等)。20種奶粉分別稱樣20 g,添加不同比例的市售大豆蛋白粉1%,2.5%,5%和10%,形成80個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣品。另外,20種奶粉分別稱樣20 g,添加不同比例的市售淀粉1%,2.5%,5%和10%,形成80個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣品。

所有樣品置于透明自封袋中,將紅外光纖探頭直接插入樣品袋中進(jìn)行檢測(cè)。參數(shù)設(shè)置為掃描次數(shù)32次,分辨率4 cm-1,光譜掃描范圍12 500~4 000 cm-1。

1.3 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)采集和處理都采用具備定性和定量等多種功能的布魯克OPUS軟件。光譜預(yù)處理方法采用二階導(dǎo)數(shù)轉(zhuǎn)化,以歐氏距離法基于5點(diǎn)平滑進(jìn)行模型構(gòu)建,建模范圍11 870~6 030 cm-1。

2 結(jié)果與分析

2.1 奶粉和摻假奶粉的近紅外光譜分析

對(duì)原奶粉及添加大豆蛋白粉和淀粉的樣品奶粉的近紅外原始光譜分析(圖1和2)顯示,光譜圖中無法看出存在明顯區(qū)別,須借助歐氏距離法進(jìn)行定性分析,才能完成鑒別分析。

圖1 2維因子化得分圖

圖2 3維因子化得分圖

2.2 摻假奶粉品質(zhì)優(yōu)劣定性鑒別模型的建立

對(duì)20個(gè)原奶粉的每個(gè)樣品掃描3次,刪除7個(gè)異常光譜,得到53個(gè)原奶粉的近紅外光譜數(shù)據(jù)。光譜采用二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理法,5點(diǎn)平滑,建模波數(shù)范圍為11 870~6 030 cm-1。

20個(gè)奶粉添加不同比例的市售大豆蛋白粉和淀粉,各隨機(jī)選取39個(gè)樣品作為建模數(shù)據(jù)集,剔除部分異常光譜,其余樣品中隨機(jī)選擇包括3個(gè)添加梯度的19個(gè)加大豆蛋白粉的偽劣奶粉樣品和18個(gè)添加淀粉的偽劣奶粉作為模型驗(yàn)證集。

2.3 摻假奶粉品質(zhì)優(yōu)劣定性鑒別模型的檢驗(yàn)

由2.2節(jié)模型建立時(shí)的建模數(shù)據(jù)集之外的19個(gè)加大豆蛋白粉的偽劣奶粉樣品和18個(gè)添加淀粉的偽劣奶粉作為模型驗(yàn)證集,利用2.2節(jié)所建立的模型對(duì)上述37個(gè)樣品進(jìn)行真?zhèn)蝺?yōu)劣的區(qū)分驗(yàn)證,結(jié)果顯示,所有加入淀粉和大豆蛋白粉的驗(yàn)證集樣品從5%~10%均得到準(zhǔn)確識(shí)別,正確率100%,說明添加低值物質(zhì)模擬鑒別偽劣奶粉的近紅外檢測(cè)方法可行。

2.4 摻假奶粉品質(zhì)優(yōu)劣定性鑒別模型最低檢出能力的確定

為了驗(yàn)證模型對(duì)奶粉偽劣物質(zhì)添加比例的最低檢出能力,將原奶粉中分別添加大豆蛋白粉和淀粉的樣品加入到上述模型中,得到24個(gè)加入大豆蛋白粉的模擬樣品和23個(gè)加入淀粉的模擬樣品,以2.2節(jié)建立起的模型為依據(jù),以此樣品為待測(cè)樣品。預(yù)測(cè)結(jié)果為:模型能準(zhǔn)確區(qū)分出22個(gè)加入大豆蛋白粉的樣品,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為92%,模型能區(qū)分出18個(gè)加入淀粉的樣品,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為78%(圖3),模型對(duì)加入0.25%摻偽樣品的區(qū)分率較圖2有所下降,預(yù)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)疊加。

預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率有所下降,但仍有大部分樣品可被正確鑒別,證明0.25%是此模型檢測(cè)邊緣以外的。為此,以提高邊界值4倍作為該模型的最低檢測(cè)限,即該模型在添加1%偽劣物質(zhì)時(shí),可對(duì)偽劣奶粉做出準(zhǔn)確鑒別和區(qū)分。

3 小結(jié)

通過對(duì)20個(gè)市售奶粉分別添加大豆蛋白粉和市售淀粉形成的160個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣本進(jìn)行近紅外數(shù)據(jù)采集,在12 500~4 000 cm-1波數(shù)進(jìn)行光譜掃描,在11 870~6 030 cm-1波數(shù)范圍進(jìn)行建模。所建立模型在摻假物含量達(dá)到1%時(shí),摻假鑒別的正確辨別率達(dá)到100%。表明通過近紅外光譜法可以提供一種快速鑒別奶粉品質(zhì)優(yōu)劣的方法。

[1] 李民贊.光譜分析技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

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(責(zé)任編輯:張瑞麟)

圖3 2維因子化得分圖

TS 252.7

A

0528?9017(2015)11?1794?02

文獻(xiàn)著錄格式:王偉,張玉,王楠,等.基于傅里葉變換近紅外光譜的奶粉品質(zhì)優(yōu)劣鑒別[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,56(11):1794-1795,1804.

DOI 10.16178/j.issn.0528?9017.20151128

2015?09?01

浙江省自然科學(xué)基金(LY13C200015,LY15C200010,LQ13C200005);國家自然科學(xué)基金(31401500);農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)因子質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估項(xiàng)目(GJFP201500203);浙江省創(chuàng)意農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心(2013E10037)

王 偉(1979-),男,內(nèi)蒙古赤峰人,副研究員,博士,從事食品質(zhì)量與安全研究工作。E?mail:wangwei5228345@126.com。

張 玉。E?mail:zhyu7711@gmail.com。

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