一种鉴别盘锦大米的光谱分析方法技术

本发明专利技术公开了一种鉴别盘锦大米的光谱分析方法，将待测大米进行粉碎预处理，利用傅里叶红外光谱仪采集预处理样品的光谱数据，结合化学计量法，建立判别模型，达到鉴别大米产地的目的。与现有技术相比，具有无前处理，无污染，无破坏性，可同时检测多项性能指标，成本低，判别精密度高等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于农产品质量分析检测
，具体涉及一种鉴别盘锦大米的光谱分析方法。
技术介绍
盘锦大米产自我国黑龙江省盘锦市。盘锦处于辽河三角洲的中心地带，由于土壤返碱使得土壤中的矿物质和微量元素始终处于饱和状态，造就了上乘品质的盘锦作物。盘锦大米具有晶莹饱满，糊化度低，粘稠度高，清香浓郁等品质。2003年被国家质检总局认定为地理标志产品。由于盘锦大米的独特，许多商家为了牟取暴利，以假乱真，以次充好，使得整个盘锦大米市场变得非常混乱。因此，从技术上实现真伪鉴别对于品牌的保护具有重要的意义。目前常用的光谱检测技术有拉曼光谱，荧光光谱，红外光谱技术等。拉曼光谱检测是基于拉曼散色效应，对与入射光频率不同的散射光谱进行分析以得到分子振动、转动方面信息，并应用于分子结构研究的一种分析方法。样品前处理较为繁琐，成本较高。荧光光谱检测的原理是具有吸收光子能力的物质在特定波长光照射下在瞬间发射出比激发光波长长的荧光，利用物质的荧光光谱进行定性、定量分析。由于大多数分子不发荧光，因此检测具有一定的局限性。红外光谱中的近红外光谱是波数为4000-14300cm-1，介于可见光和中红外之间的电磁辐射波，用来定量分析待测组分浓度高于0.1%的有机物。公开号CN101957316A的专利公开一种鉴别响水大米的方法，以近红外光谱检测技术为基础，预处理光谱图，建立聚类判别和合格判别模型达到鉴别的目的。公开号CN104502299A的专利公开一种鉴别五常大米的方法，以近红外检测技术为基础，利用软件编程建立判别模型，达到样品鉴别的目的。上述鉴别方法操作较为繁琐，工作量大，难以实现大米样品的快速鉴别。
技术实现思路
本专利技术目的在于公开一种鉴别盘锦大米的光谱分析方法，将待测大米进行粉碎预处理，利用傅里叶红外光谱仪采集预处理样品的光谱数据，结合化学计量法，建立判别模型，达到鉴别大米产地的目的。具体步骤如下：（1）样品预处理：采集盘锦、其它任意产地A和产地B的稻谷，经过砻谷，碾米得到精米，利用粉碎机粉碎样品，过200目筛，得到预处理样品；（2）光谱图像的采集：利用傅里叶红外光谱仪采集步骤（1）所得的预处理样品的光谱图像；在光谱波数范围为400-4000cm-1的条件下，对大米样品进行扫描，得到样品的红外光谱数据；（3）可行性分析：根据步骤（2）所得的红外光谱数据，用TQAnalyst v6光谱分析软件进行主成分分析，以主成分PC1和PC2得分作图，判定利用傅里叶红外光谱仪鉴别盘锦大米的可行性；（4）建立判别模型：根据步骤（3）中的主成分分析，利用逐步判别分析法对主成分得分进行判别分析，建立如下判别模型：盘锦=-1.909×105+83.812PC1-1.150×103PC2+48.491PC3-4.787×103PC4+2.439×103PC5+4.840×103PC6+8.985×103PC7-9.355×103PC8+8.559×103PC9-52.624PC10；产地A=-1.902×105+66.539 PC1-1.026×103PC2-21.131PC3-4.762×103 PC4+2.498×103PC5+4.909×103PC6+8.871×103PC7-9.300×103PC8+8.680×103PC9-62.839 PC10；产地B=-1.902×105+74.836 PC1-1.059×103PC2-34.366PC3-4.780×103PC4+2.446×103 PC5+4.932×103 PC6+8.842×103 PC7-9.283×103 PC8+8.623×103 PC9-76.589 PC10；（5）盘锦大米的判定：根据步骤（4）所建立的判别模型鉴定样品的产地。本专利技术以傅里叶红外光谱采集大米样品分子结构指纹信息为基础，结合化学计量法，建立判别模型，达到鉴别盘锦大米的目的；与现有技术相比，具有无前处理，无污染，无破坏性，可同时检测多项性能指标，成本低，判别精密度高等优点。附图说明图1为本专利技术实施例1中的样品光谱图；图2为本专利技术实施例2中的主成分得分图；图3为本专利技术实施例3中的判别函数得分图。具体实施方式实施例1：样品的预处理和光谱图像分析产地A和产地B分别选择射阳和五常。分别从盘锦、射阳和五常收取稻谷样品，将采集的水稻砻谷，碾米，粉碎机粉碎30s，过200目筛待测。光谱图像的采集：采用傅里叶红外光谱仪，（1）空白扫描：仪器校准。（2）样品扫描：取处理后的样品适量，置于直径为13mm的压膜中，铺布均匀，加压至0.8GPa，保持1min，扫描样品，得到样品的光谱图像，如图1所示。盘锦大米的红外光谱与射阳和五常大米的红外光谱相比，在1000cm-1、1625cm-1和3250cm-1处的吸收峰与其他产地大米有所不同，1000cm-1处吸收峰为样品中X-Y伸缩区和X-H变形振动区，1625 cm-1光谱信息与样品中C=O结构相关，3250cm-1处光谱信息与样品中≡C-H结构相关。实施例2：傅里叶红外光谱仪检测技术鉴别盘锦大米的可行性分析傅里叶红外光谱是对样品中分子结构和物质化学组成信息的表征，信息量较大，需要结合化学计量法选取有效的信息。主成分分析法即利用降维思想，将多指标转为少数综合指标（主成分），其中每个主成分都能反映原始变量的大部分信息，并且所含信息不重复。以一定范围内样品的吸光度为指标，利用Spss统计分析软件进行主成分分析，利用主成分PC1和PC2的标准化得分作图，从图2中可以看出盘锦大米样品可以区分于射阳和五常的大米。因此，使用傅里叶红外光谱仪鉴别盘锦大米是可行的。实施例3：线性判别分析法建立判别模型线性判别分析是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，计算判别指标，据此确定类别的一种分析方法。从主成分分析的结果可知，傅里叶红外光谱仪分析鉴别盘锦大米是可行的。为了进一步了解分子结构对大米样品鉴别的结果，在主成分得分结果的基础上，对不同样品进行线性判别分析，筛选出对地域判别有效的主成分，其中PC1、PC2、PC3、PC4、PC5、PC6、PC7、PC8、PC9和PC10十个主成分引入判别模型，具体模型如下：盘锦=-1.909×105+83.812PC1-1.150×103PC2+48.491PC3-4.787×103PC4+2.439×103PC5+4.840×103PC6+8.985×103PC7-9.355×103PC8+8.559×103PC9-52.624PC10；射阳=-1.902×105+66.539 PC1-1.026×103PC2-21.131PC3-4.762×103 PC4+2.498×103PC5+4.909×103PC6+8.871×103PC7-9.300×103PC8+8.680×103PC9-62.839 PC10；五常=-1.902×105+74.836 PC1-1.059×103PC2-34.366PC3-4.780×103PC4+2.446×103 PC5+4.932×103 PC6+8.842×103 PC7-9.283×103 PC8+8.623×103 PC9-76.589 PC10。并进行交叉验证进一步确认模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种鉴别盘锦大米的光谱分析方法，其特征在于，将待测大米进行粉碎预处理，利用傅里叶红外光谱仪采集预处理样品的光谱数据，结合化学计量法，建立判别模型，鉴别大米产地。

【技术特征摘要】
1.一种鉴别盘锦大米的光谱分析方法，其特征在于，将待测大米进行粉碎预处理，利用傅里叶红外光谱仪采集预处理样品的光谱数据，结合化学计量法，建立判别模型，鉴别大米产地。2.根据权利要求1所述的鉴别盘锦大米的光谱分析方法，其特征在于，具体步骤如下：（1）样品预处理：采集盘锦、其它任意产地A和产地B的稻谷，经过砻谷，碾米得到精米，利用粉碎机粉碎样品，过200目筛，得到预处理样品；（2）光谱图像的采集：利用傅里叶红外光谱仪采集步骤（1）所得的预处理样品的光谱图像；在光谱波数范围为400-4000cm-1的条件下，对大米样品进行扫描，得到样品的红外光谱数据；（3）可行性分析：根据步骤（2）所得的红外光谱数据，用TQAnalyst v6光谱分析软件进行主成分分析，以主成分PC1和PC2得分作图，判定利用傅里叶红外光谱仪鉴别盘锦大米的可行性；（4）建立判别模型：根据步骤（3）中的主成分分析，利用逐步判别分析法对主成分得分进行判别分析，建立判别模型；（5）盘锦大米的判定：根据步骤（4）所建立的判别模型鉴定样品的产地。3....

【专利技术属性】
技术研发人员：方勇，杜梦佳，胡秋辉，李彭，吴亚君，
申请(专利权)人：南京财经大学，南京农业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32