本發(fā)明涉及摻雜樣品識(shí)別分類檢測(cè)方法領(lǐng)域，具體是一種基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬中非法添加物快速檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

番茄醬作為我國重要的出口創(chuàng)匯農(nóng)副產(chǎn)品之一，到目前為止，中國已成為全世界最大的番茄醬出口國，我國的番茄醬出口量占全世界番茄醬貿(mào)易總量的30%左右。但是，現(xiàn)在部分不法企業(yè)為獲取更大利潤在番茄醬加工過程中隨意摻加糖，賺取糖與番茄醬之間的差價(jià)，這種造假行為嚴(yán)重危害了廣大消費(fèi)者的利益?，F(xiàn)在對(duì)番茄醬品質(zhì)的分析主要依靠化學(xué)檢測(cè)方法，主要測(cè)定指標(biāo)為番茄紅素、酸度、色差、微生物等，還沒有發(fā)現(xiàn)番茄醬摻糖這方面的研究，并且化學(xué)檢測(cè)方法繁瑣、耗時(shí)耗力，對(duì)檢測(cè)條件和人員都有很高要求，無法實(shí)現(xiàn)在番茄醬流通過程中對(duì)番茄醬品質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)有效監(jiān)控。

多光譜成像分析是一種無損、快速、簡單、不需要樣品預(yù)處理并將光譜信息和圖像信息融為一體的分析方法，因此非常適合質(zhì)量控制與預(yù)測(cè)。近年來，該技術(shù)被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全預(yù)測(cè)。目前國內(nèi)外還未見有關(guān)基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬摻糖含量快速無損預(yù)測(cè)方法的相關(guān)文章報(bào)道。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬中非法添加物快速檢測(cè)方法，為番茄醬的質(zhì)量控制和品質(zhì)分析提供了新的方法和思路。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬中非法添加物快速檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）選取多份純番茄醬，并分別在各份純番茄醬中摻入非法添加物，各份純番茄醬中的非法添加物的摻入比例不同，得到不同添加比例的摻雜番茄醬樣品，并使每份純番茄醬和非法添加物摻雜均勻；

（2）將摻雜均勻的摻雜番茄醬樣品彼此獨(dú)立放入圓形容器里，并使其表面平整，并將其中一部分摻雜番茄醬樣品作為校正集，另一部分摻雜番茄醬樣品作為預(yù)測(cè)集；

（3）利用光譜成像技術(shù)獲取所有摻雜番茄醬樣品的光譜圖像信息；

（4）選取步驟（3）所獲得的光譜圖像信息中校正集中摻雜番茄醬樣品的光譜圖像信息，以及獲取校正集中番茄醬摻雜的非法添加物含量信息，并結(jié)合光譜信息和番茄醬摻雜的非法添加物含量信息建立模型；

（5）利用步驟（4）建立的模型，對(duì)預(yù)測(cè)集中摻雜番茄醬樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)集中番茄醬摻雜的非法添加物含量值，并分析其與預(yù)測(cè)集中番茄醬摻雜的非法添加物含量實(shí)際值的差異。利用此模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)番茄醬摻雜非法添加物含量快速無損檢測(cè)。

所述的基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬中非法添加物快速檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟（1）具體包括以下：在各份純番茄醬中分別摻入非法添加物，并用玻璃棒攪拌使摻雜均勻。

所述的基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬中非法添加物快速檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟（3）中，采用多光譜成像儀獲取所有摻雜番茄醬樣品的光譜圖像信息，多光譜成像儀的工作波長為可見光至近紅外波段。

所述的基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬中非法添加物快速檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟（4）中，采用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法并通過計(jì)算機(jī)建立模型，利用所建模型，預(yù)測(cè)出非法添加物的含量。

本發(fā)明的原理為：本發(fā)明介紹了一種基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬摻糖含量快速無損檢測(cè)方法，即利用光譜成像技術(shù)獲取摻糖番茄醬樣品的光譜圖像信息，將獲取的光譜信息經(jīng)由光譜圖像處理、數(shù)據(jù)分析并建立模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄醬摻糖含量快速無損檢測(cè)。此法具有操作簡便、快速、無破損、檢測(cè)成本較低等優(yōu)點(diǎn)，有利于對(duì)番茄醬品質(zhì)進(jìn)行快速品質(zhì)分析，非常適合質(zhì)量控制與預(yù)測(cè)。

本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明相比現(xiàn)有方法，該方法能夠?qū)教堑姆厌u進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確、快速的鑒別，而且不破壞樣品、不污染環(huán)境。本發(fā)明是基于多光譜成像技術(shù)的番茄醬摻糖含量快速、無損、無污染的預(yù)測(cè)方法，由番茄醬摻糖含量與其光譜圖像信息經(jīng)由數(shù)據(jù)建立分析模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄醬摻糖含量的快速無損檢測(cè)。

附圖說明

圖1是不同摻糖比例樣品在波長范圍為400-1000 nm的平均反射光譜圖。

圖2是所測(cè)摻糖含量建立模型校正集與預(yù)測(cè)集的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值的關(guān)系散點(diǎn)圖。

具體實(shí)施方式

下面對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說明，本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。

本實(shí)施例包括以下步驟：

（1）原料的選取與預(yù)處理：

本實(shí)例選取同一批次的濃縮番茄醬（可溶性固形物含量為28-32%）1袋，每袋3 kg；將蔗糖摻入番茄醬中，摻雜濃度分別為0%、1%、2%、3%、3.5%、4%、5%、5.5%、6%、7%、7.5%、8%、9%，用玻璃棒攪拌使摻雜均勻；將摻雜均勻的番茄醬裝入35 mm的圓形容器中，其表面用卡片刮平整；每個(gè)濃度做20個(gè)樣品；處理過的樣品按一定比例隨機(jī)劃分校正集和預(yù)測(cè)集。

（2）番茄醬摻糖含量檢測(cè)方法的建立：

a、光譜圖像獲取

光譜圖像測(cè)定采用VideometerLab 多光譜測(cè)量儀（Videometer A/S，H?rsholm，丹麥），其光譜范圍為400-1000 nm。多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行定標(biāo)板（白板、黑板和幾何點(diǎn)板）校準(zhǔn)，樣品進(jìn)行多光譜圖像獲取時(shí)，每個(gè)摻雜濃度20個(gè)重復(fù)。

b、光譜圖像預(yù)處理

獲取的光譜圖像首先用VideometerLab 多光譜測(cè)量儀自帶的圖像處理軟件進(jìn)行去噪處理，采用典型判別分析（CDA）和閾值設(shè)定完成背景剔除和圖像分割，經(jīng)過反射率動(dòng)態(tài)定標(biāo)板將番茄醬圖像信息的灰度值轉(zhuǎn)換成反射率值，結(jié)果如圖1所示。

c、采用偏最小二乘法（PLS）模型的建立

采用偏最小二乘回歸法對(duì)上述樣本建立定量分析模型。

步驟一：分別設(shè)定樣本摻糖含量為建模實(shí)際值，即建模參數(shù)；

步驟二：對(duì)校正集樣本的光譜波長與樣本建模實(shí)際值進(jìn)行偏最小二乘PLS回歸，建立分析模型；

步驟三：根據(jù)校正集樣本建立的分析模型，計(jì)算預(yù)測(cè)集的摻糖含量值。

采用此算法建立檢測(cè)番茄醬摻糖含量的模型。如圖2所示，在校正集中，R和SEC分別為0.9427和0.0096。

d、模型驗(yàn)證

利用建立的模型對(duì)預(yù)測(cè)集樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到番茄醬摻糖含量預(yù)測(cè)值，并分析其與番茄醬摻糖含量實(shí)際值基本一致，表明這個(gè)模型具有較好的擬合程度和預(yù)測(cè)能力，所建模型具有可行性。圖2所示，利用建立的番茄醬摻糖校正集模型，驗(yàn)證預(yù)測(cè)集樣品，預(yù)測(cè)集中，R值為0.8695，SEP為0.0096，預(yù)測(cè)效果良好。表明能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)番茄醬摻糖含量快速無損檢測(cè)。