【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于食品检测领域，具体涉及一种基于拉曼光谱技术的四季豆新鲜度无损检测方法。
技术介绍
1、四季豆作为餐桌上最常见的蔬菜之一，含有较为丰富的蛋白质、碳水化合物、粗纤维、维生素等营养物质，还有一定量的硫、铁、铜、镁等微量元素。四季豆属于典型的呼吸跃变型蔬菜，在呼吸高峰到来后，短期内会迅速失水皱缩、表面黄化、产生大量锈斑并腐烂，失去食用价值和营养价值。因此研究四季豆的新鲜度具有重要意义。
2、目前对于四季豆新鲜度的检测指标主要有固含量、失重率、硬度、总色差、抗坏血酸含量、叶绿素含量等，但其传统检测方法存在耗时、繁琐、破坏样品等问题。随着科技的进步，无损检测被应用到各个方面。目前应用于蔬菜新鲜度的无损检测技术主要有红外光谱、拉曼光谱、高光谱、电子鼻、太赫兹、机器视觉技术、x-射线成像、低场核磁共振及成像等，研究对象涵盖菠菜、娃娃菜、生菜、番茄、黄瓜、蘑菇、西蓝花等，暂未有对四季豆进行无损检测的研究。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的缺陷与不足，本专利技术提供了一种基于拉曼光谱技术的四季豆新鲜度无损检测方法，该方法是根据变化的四季豆表面光谱和同时变化的四季豆理化指标参考值之间建立联系，以期达到利用光谱信息定量预测四季豆新鲜度理化指标含量的效果。
2、拉曼光谱作为一种适合现场检测的方法，具有简便、快速等优点，同时拉曼光谱可以提供物质分子振动频率的信息，本专利技术采用拉曼光谱作为一种新型检测方法用于四季豆新鲜度的无损检测。
3、在建模过程中，由于
4、本专利技术的目的是提供一种基于拉曼光谱快速检测四季豆新鲜度的方法，所述方法是将获得的四季豆拉曼光谱信息与四季豆五项新鲜度理化指标分别建立偏最小二乘回归模型，筛选最佳全谱模型光谱变量并建模，简化并优化预测模型，最终得到用于准确预测四季豆新鲜度理化指标含量的最佳定量预测模型；
5、所述拉曼光谱信息是四季豆表面在202-3000cm-1范围内的拉曼光谱强度；
6、所述新鲜度理化指标包括失重率、硬度、总色差、抗坏血酸含量和叶绿素含量。
7、在本专利技术的一种实施方式中，所述最佳定量预测模型的建立过程，包括如下步骤：
8、步骤一、采集四季豆样品表面在202-3000cm-1范围内的拉曼光谱强度，并分别测定相应五项理化指标含量参考值；
9、步骤二、然后将采集得到的拉曼光谱强度分别与五项理化指标含量参考值分别建立plsr模型，确定最佳拉曼全谱plsr模型；
10、步骤三、采用rc法优选最佳拉曼全谱plsr模型的主要光谱贡献变量，建立基于主要光谱贡献变量的plsr、pcr模型，简化全谱模型并提高模型精度，确定最佳定量模型。
11、在本专利技术的一种实施方式中，步骤(1)所述拉曼光谱强度还包括对拉曼光谱信息进行不同光谱处理方式的预处理，所述预处理包括曲线平滑(sg)、归一化(nl)、基线校正(bl)、中值滤波(mf)、标准正态变量变换(snv)、多元散射校正(msc)、高斯滤波(gf)、去趋势化(dfa)、正交信号校正(osc)、移动平均平滑(ma)中的任意一种。
12、在本专利技术的一种实施方式中，所述最佳定量模型为plsr模型。
13、在本专利技术的一种实施方式中，当构建拉曼光谱信息与失重率的plsr、pcr模型时，预处理方式优选曲线平滑(sg)。
14、在本专利技术的一种实施方式中，当构建拉曼光谱信息与总色差的plsr、pcr模型时，预处理方式优选基线校正(bl)。
15、在本专利技术的一种实施方式中，当构建拉曼光谱信息与硬度的plsr、pcr模型时，预处理方式优选原始光谱(raw)。
16、在本专利技术的一种实施方式中，当构建拉曼光谱信息与抗坏血酸含量的plsr、pcr模型时，预处理方式优选归一化(nl)。
17、在本专利技术的一种实施方式中，当构建拉曼光谱信息与叶绿素含量的plsr、pcr模型时，预处理方式优选曲线平滑(sg)。
18、在本专利技术的一种实施方式中，五项理化指标的参考值的测定方法分别如下：
19、利用称重法测定四季豆的失重率；利用手持式色差计测量四季豆表面色差值；利用质构仪测定四季豆的硬度；抗坏血酸含量参照gb 5009.86—2016中的2,6-二氯靛酚滴定法测定；叶绿素含量参照ny/t3082—2017中的分光光度法测定。
20、在本专利技术的一种实施方式中，拉曼光谱信息为平均光谱信息。
21、在本专利技术的一种实施方式中，采用便携式拉曼光谱仪采集四季豆表面光谱。
22、在本专利技术的一种实施方式中，所述拉曼光谱信息的采集参数为：激发波长785nm，采集波段202-3000cm-1，激光功率为80mw，积分时间5s，扫描1次，探头与四季豆样品表面距离为9mm。
23、在本专利技术的一种实施方式中，拉曼光谱信息的采集指在四季豆样品表面不同部位随机扫描10次，10次平均光谱代表拉曼光谱信息。
24、在本专利技术的一种实施方式中，75％的样品作为校正集，25％的样品作为预测集。
25、本专利技术的有益效果：
26、本专利技术提供了一种基于拉曼光谱技术的四季豆新鲜度无损检测方法。通过对不同储藏天数的四季豆进行拉曼光谱采集，并测定反映其新鲜度的理化指标，选择最佳预处理方式并优选拉曼波数后，建立plsr和pcr预测模型。从模型预测的准确性和稳定性来看，plsr更适合作为四季豆新鲜度的定量预测模型。因此，本专利技术为四季豆的无损新鲜度检测提供了新的研究方向。
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1.一种基于拉曼光谱技术的四季豆新鲜度的无损检测方法，其特征在于，所述方法是将获得的四季豆拉曼光谱信息与四季豆的五项理化指标分别建立偏最小二乘回归模型，筛选最佳全谱模型光谱变量并建模，简化并优化预测模型，最终最佳定量预测模型；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳定量预测模型的建立过程具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拉曼光谱信息还包括对拉曼光谱信息进行不同光谱处理方式的预处理，所述预处理包括曲线平滑、归一化、基线校正、中值滤波、标准正态变量变换、多元散射校正、高斯滤波、去趋势化、正交信号校正、移动平均平滑中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳定量模型为偏最小二乘回归模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当构建拉曼光谱信息与失重率的PLSR、PCR模型时，预处理方式为曲线平滑。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当构建拉曼光谱信息与总色差的PLSR、PCR模型时，预处理方式为基线校正。
7.根据权利要求1所述的方法，
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当构建拉曼光谱信息与抗坏血酸含量的PLSR、PCR模型时，预处理方式为归一化；当构建拉曼光谱信息与叶绿素含量的PLSR、PCR模型时，预处理方式为曲线平滑。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拉曼光谱信息的采集参数为：激发波长785nm，采集波段202-3000cm-1，激光功率为80mW，积分时间5s，扫描1次，探头与四季豆样品表面距离为9mm。
10.权利要求1～9任一所述的方法在四季豆新鲜度质检中的应用。
...【技术特征摘要】
1.一种基于拉曼光谱技术的四季豆新鲜度的无损检测方法，其特征在于，所述方法是将获得的四季豆拉曼光谱信息与四季豆的五项理化指标分别建立偏最小二乘回归模型，筛选最佳全谱模型光谱变量并建模，简化并优化预测模型，最终最佳定量预测模型；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳定量预测模型的建立过程具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拉曼光谱信息还包括对拉曼光谱信息进行不同光谱处理方式的预处理，所述预处理包括曲线平滑、归一化、基线校正、中值滤波、标准正态变量变换、多元散射校正、高斯滤波、去趋势化、正交信号校正、移动平均平滑中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳定量模型为偏最小二乘回归模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当构建拉曼光谱信息与失重率的plsr、pcr模...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢云飞，吴明慧，刘元法，许乐贝，于志龙，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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