基于近红外光谱分析的绿茶水分无损检测模型建立

摘要

收集代表性绿茶样品158个,直接对新鲜样品进行近红外光谱扫描,运用改进偏最小二乘法(MPLS)在4种不同的光谱数据预处理方式下进行水分含量建模,并用验证集对最优模型进行检验.结果显示,光谱数据在散射处理方式SNV+Detrend下经过一阶导数处理后的预测结果最优,其定标标准差(SEC)为0.32%,样品预测值和实测值之间的决定系数(RSQ)为0.861,预测标准差(SEP)为0.5%,偏差(Bias)为-0.1%.说明应用近红外光谱分析技术实现绿茶中水分含量的无损检测是可行的,并可得到较为满意的预测效果.