食醋总酸和还原糖含量近红外光谱检测模型的优化研究

摘要

[目的]采用近红外光谱(Near-infrared spectroscopy,NIRS)分析技术对食醋中的总酸和还原糖进行快速定量分析,为食醋品质的检测提供技术支持.[方法]用近红外透射光谱法采集食醋的光谱信息,用Savitzky Golay一阶导数和小波导数(Wavelet derivative,WD)对采集到的食醋光谱进行预处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)的波长筛选方法对食醋的总酸以及还原糖定量分析模型进行优化.[结果]食醋光谱经小波导数预处理和基于SPA的波长优选后,总酸和还原糖含量分析精度得以提高,模型得到简化.总酸的预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)由0.282降低为0.227,预测相关系数(Correlation coefficient of prediction,Rp)由0.965提高到0.977,建模变量由680个精简为51个；还原糖的RMSEP由0.627降低为0.606,预测相关系数Rp由0.996提高至0.997,建模变量精简为50个.[结论]利用近红外光谱分析技术结合小波导数和SPA分析方法,可用于食醋品质的定量分析,为食醋品质的快速检测提供了一种可行的方法.