基于近紅外和高光譜檢測(cè)雞蛋粉摻假的研究.pdf

1、雞蛋粉有高品質(zhì)的蛋白質(zhì)、均衡的礦物質(zhì)和維生素等優(yōu)良的營養(yǎng)特性，在食品工業(yè)和畜產(chǎn)工業(yè)中發(fā)揮著非常重要的作用。但是，有些商家為了降低生產(chǎn)成本向蛋粉中摻入廉價(jià)物質(zhì)以獲得更大的利潤。所以，本文以雞蛋粉（全蛋粉、蛋清粉、蛋黃粉）為研究對(duì)象，使用具有快速、無損檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)的近紅外光譜技術(shù)和高光譜技術(shù)并結(jié)合有效的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)雞蛋粉二元摻假體系和多元摻假體系進(jìn)行了檢測(cè)。同時(shí)采用兩種光譜技術(shù)建立了全蛋粉中重要營養(yǎng)物質(zhì)蛋白質(zhì)和脂肪含量的檢測(cè)模型，主要研究

2、結(jié)果如下:
　　(1)應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)雞蛋粉二元體系摻假。將摻偽物淀粉、大豆蛋白、麥芽糊精分別按比例摻入到三種雞蛋粉中，構(gòu)成雞蛋粉的二元摻假體系。在三種雞蛋粉的摻假檢測(cè)中均建立定性判別模型（偏最小二乘判別模型）和定量檢測(cè)模型（偏最小二乘回歸模型）。結(jié)果顯示，在三種雞蛋粉摻假的判別分析中，偏最小二乘判別模型(PLS-DA)均可有效的將純雞蛋粉和摻假雞蛋粉進(jìn)行區(qū)分。在全蛋粉摻假的定量模型中，摻入淀粉、大豆蛋白和麥芽糊精的檢測(cè)最佳

3、模型均為回歸系數(shù)-偏最小二乘回歸模型(RC-PLSR)，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)（Rp2）分別達(dá)到0.990、0.996和0.998;在蛋清粉摻假的定量模型中，摻入大豆蛋白和麥芽糊精的最佳檢測(cè)模型為RC-PLSR，Rp2分別達(dá)到0.962和0.979，而對(duì)于摻入淀粉的蛋清粉的檢測(cè)模型，經(jīng)過回歸系數(shù)法(RC)獲得的特征波長(zhǎng)所建立的RC-PLSR在性能上顯著降低，因此選擇全波段波長(zhǎng)建立的PLS模型，獲得的Rp2為0.921;在蛋黃粉摻假的定量模型中，摻

4、入淀粉、大豆蛋白和麥芽糊精的RC-PLSR相較于最佳波段獲得的PLS模型性能均有所降低，因此均選用最佳波段下獲得的模型，Rp2分別達(dá)到0.998、0.997和0.986。
　　(2)近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)雞蛋粉多元體系摻假。將淀粉、大豆蛋白和麥芽糊精三種摻雜物兩兩或者三者的混合物按比例摻入到雞蛋粉中，構(gòu)成雞蛋粉的多元摻假體系。分別建立雞蛋粉中淀粉、大豆蛋白、麥芽糊精摻偽量和總摻偽量的定量模型，并比較了不同預(yù)處理方式和不同波段對(duì)于各個(gè)模

5、型的影響。基于最佳預(yù)處理方式和最優(yōu)波段建立主成分回歸(PCR)定量模型并與PLSR模型性能進(jìn)行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，淀粉摻偽量模型和麥芽糊精摻偽量模型效果不佳，而大豆蛋白摻偽量和總摻偽量模型的預(yù)測(cè)性能良好，R2均達(dá)到0.950以上，PLSR模型檢測(cè)性能優(yōu)于PCR模型。
　　(3)應(yīng)用高光譜技術(shù)檢測(cè)雞蛋粉二元體系摻假。通過采集純樣品和摻假樣品的高光譜圖像并提取平均光譜，建立支持向量機(jī)(SVM)模型對(duì)純蛋粉和摻假蛋粉進(jìn)行判別，結(jié)果表明三種雞

6、蛋粉摻假的判別正確率都達(dá)到90％以上。為了定量檢測(cè)摻入物的含量，采用偏最小二乘回歸模型建立光譜數(shù)據(jù)與摻假含量之間的關(guān)系。結(jié)果顯示全蛋粉摻假的研究中，摻入淀粉、大豆蛋白、麥芽糊精所建立的PLSR模型的Rp2分別達(dá)到0.931、0.981、0.990;蛋清粉摻假的研究中，摻入淀粉、大豆蛋白、麥芽糊精所建立的PLSR模型的Rp2分別達(dá)到0.832、0.994和0.984;蛋黃粉摻假的研究中，摻入淀粉、大豆蛋白、麥芽糊精所建立的PLSR模型的R

7、p2分別達(dá)到0.998、0.986和0.975，說明模型具有良好性能。通過RC法和連續(xù)投影法(SPA)提取了摻假的重要特征波長(zhǎng)，分別建立RC-PLSR和SPA-PLSR簡(jiǎn)化模型。結(jié)果表明，模型在性能上沒有顯著差別，但是由于減少了波長(zhǎng)的數(shù)量，使得運(yùn)算的時(shí)間縮減、效率提高。
　　(4)高光譜技術(shù)檢測(cè)雞蛋粉多元體系摻假。在摻假檢測(cè)中，定性判別模型采用了隨機(jī)森林（RF）和支持向量機(jī)(SVM)的方法，結(jié)果顯示二者均能對(duì)純蛋粉和摻假蛋粉進(jìn)行有

8、效判別，且RF的效果略優(yōu)于SVM。在摻入混合物的全蛋粉、蛋清粉、蛋黃粉的定量模型中建立蛋粉實(shí)際含量與預(yù)測(cè)含量之間的關(guān)系，Rp2分別可以達(dá)到0.986、0.992、0.989，說明模型性能良好。為了簡(jiǎn)化模型，根據(jù)RC法和SPA法提取特征波長(zhǎng)，分別建立了RC-PLSR、RC-MLR及SPA-PLSR、SPA-MLR模型，所建立的模型表現(xiàn)出了良好的性能。
　　(5)采用近紅外光譜和高光譜技術(shù)建立全蛋粉中蛋白質(zhì)和脂肪含量的定量模型，并比較