鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及食品質(zhì)量與安全檢驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]燕麥(莜麥)和蕎麥營養(yǎng)豐富且具有保健功能，價(jià)格是小麥的2倍以上，因此很容易被摻入小麥面粉，從而使其特有的營養(yǎng)和保健功能大打折扣。從市場(chǎng)來看，燕麥和蕎麥粉摻入小麥面粉或淀粉(據(jù)說在燕麥中摻入淀粉)的現(xiàn)狀極為普遍，但由于摻入物為非有毒有害物質(zhì)，并未引起消費(fèi)者、有關(guān)部門、研究者和媒體的重視。這種摻假不僅僅使燕麥和蕎面特有的營養(yǎng)和保健屬性大打折扣，這種非法競(jìng)爭(zhēng)會(huì)嚴(yán)重?fù)p害農(nóng)民和正當(dāng)經(jīng)營者的利益，擾亂市場(chǎng)秩序，冒犯消費(fèi)者和法律的尊嚴(yán)，敗壞社會(huì)文明風(fēng)氣。目前尚無有效的、尤其是快速的檢測(cè)方法可以對(duì)燕麥和蕎麥真實(shí)性、純度做出有效的評(píng)判，故而建立一種蕎麥真實(shí)性判別方法十分有必要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]鑒于此，本發(fā)明旨在提出一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法及系統(tǒng)，基于本發(fā)明，可以更加準(zhǔn)確地判別蕎麥或燕麥的真實(shí)性。
[0004]第一方面，本發(fā)明公開了一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法，包括如下步驟:步驟1，將收集的麥粉樣本劃分為訓(xùn)練樣本集和驗(yàn)證樣本集，所述訓(xùn)練樣本集用于模型建立，所述驗(yàn)證樣本集用于模型驗(yàn)證和優(yōu)化；步驟2，對(duì)所述訓(xùn)練樣本集，進(jìn)行NIR漫反射光譜指紋的采集；步驟3，對(duì)所述訓(xùn)練樣本集的NIR漫反射光譜指紋，用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析，基于分析結(jié)果選擇數(shù)據(jù)前處理和轉(zhuǎn)換的方法，然后截取特征性光譜段，并選用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件中的分析模塊建立多個(gè)鑒別模型?’步驟4，對(duì)所述驗(yàn)證樣本集，也進(jìn)行NIR漫反射光譜指紋的采集；步驟5，將所述驗(yàn)證樣本集的NIR漫反射光譜指紋在所述鑒別模型中運(yùn)行，對(duì)比模型的判別結(jié)果與所述驗(yàn)證樣本集中每個(gè)已知樣本的真實(shí)性是否一致，確定鑒別模型的準(zhǔn)確率；步驟6，根據(jù)準(zhǔn)確率的高低對(duì)鑒別模型進(jìn)行排序，選擇準(zhǔn)確率滿足要求的鑒別模型進(jìn)行優(yōu)化然后返回執(zhí)行步驟5 ;并以準(zhǔn)確率的提高程度判斷模型優(yōu)化的效果；步驟7，用優(yōu)化后的一個(gè)或多個(gè)鑒別模型對(duì)待檢麥粉進(jìn)行真實(shí)性鑒別。
[0005]進(jìn)一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述NIR漫反射光譜指紋通過近紅外光譜分析儀在800nm?2700nm的波長(zhǎng)段獲取。
[0006]進(jìn)一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述NIR漫反射光譜指紋通過近紅外光譜分析儀在IlOOnm?2500nm的波長(zhǎng)段獲取。
[0007]進(jìn)一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述鑒別模型包括定性模型和/或定量模型；所述定性模型用于對(duì)蕎麥或燕麥粉真實(shí)性進(jìn)行判別；所述定量模型為對(duì)已明確的摻假對(duì)象進(jìn)行摻加量計(jì)算的模型。
[0008]進(jìn)一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述步驟I中，所述訓(xùn)練樣本集和所述驗(yàn)證樣本集中的樣本可以交叉。
[0009]進(jìn)一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，步驟6中，所述選擇準(zhǔn)確率滿足要求的鑒別模型進(jìn)行優(yōu)化具體為:將驗(yàn)證樣本集中的部分驗(yàn)證樣本歸入訓(xùn)練樣本集，獲得新的訓(xùn)練樣本集；基于所述新的訓(xùn)練樣本集，重新演算建?；蛐薷哪Ｐ蛥?shù)，獲得新的鑒別模型。
[0010]第二方面，本發(fā)明還提供了一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的系統(tǒng)，包括:劃分模塊、第一采集模塊、鑒別模型建立模塊、第二采集模塊、鑒別模型的準(zhǔn)確率確定模塊、優(yōu)化模塊和鑒別模塊。其中，劃分模塊用于將收集的麥粉為蕎麥或燕麥粉樣本劃分為訓(xùn)練樣本集和驗(yàn)證樣本集，所述訓(xùn)練樣本集用于模型建立，所述驗(yàn)證樣本集用于模型驗(yàn)證和優(yōu)化；第一采集模塊用于對(duì)所述訓(xùn)練樣本集，進(jìn)行NIR漫反射光譜指紋的采集；鑒別模型建立模塊用于對(duì)所述訓(xùn)練樣本集的NIR漫反射光譜指紋，用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析，基于分析結(jié)果選擇數(shù)據(jù)前處理和轉(zhuǎn)換的方法，然后截取特征性光譜段，并選用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件中的分析模塊建立多個(gè)鑒別模型；第二采集模塊用于對(duì)所述驗(yàn)證樣本集，也進(jìn)行NIR漫反射光譜指紋的采集；鑒別模型的準(zhǔn)確率確定模塊用于將所述驗(yàn)證樣本集的NIR漫反射光譜指紋在所述鑒別模型中運(yùn)行，對(duì)比模型的判別結(jié)果與所述驗(yàn)證樣本集中每個(gè)已知樣本的真實(shí)性是否一致確定鑒別模型的準(zhǔn)確率；優(yōu)化模塊根據(jù)準(zhǔn)確率的高低對(duì)鑒別模型進(jìn)行排序，選擇準(zhǔn)確率滿足要求的鑒別模型進(jìn)行優(yōu)化；并以準(zhǔn)確率的提高程度判斷模型優(yōu)化的效果；鑒別模塊用優(yōu)化后的一個(gè)或多個(gè)鑒別模型對(duì)待檢麥粉進(jìn)行真實(shí)性鑒別。
[0011 ] 本發(fā)明建立了一套可靠的，實(shí)用性強(qiáng)的蕎麥、燕麥中小麥摻假的定性和定量方法和系統(tǒng)，可以用于國家食品質(zhì)量與安全監(jiān)督管理部門，食品檢測(cè)分析實(shí)驗(yàn)室，糧食生產(chǎn)和加工企業(yè)用于原料和產(chǎn)品質(zhì)量控制，以及打擊社會(huì)上的摻假和造假現(xiàn)象。
[0012]此外，本方法用NIR光譜指紋正面描繪蕎麥、燕麥和小麥的特征，因此除了小麥摻假，還能發(fā)現(xiàn)其他摻假引起的異常蕎麥或燕麥。另外雖然模型的建立較為費(fèi)時(shí)，但實(shí)用中，NIR分析屬于快速和廉價(jià)的分析方法，甚至可以在現(xiàn)場(chǎng)操作，這是基于異種蛋白質(zhì)和基因鑒別類方法不可媲美的。
【附圖說明】
[0013]通過閱讀下文優(yōu)選實(shí)施方式的詳細(xì)描述，各種其他的優(yōu)點(diǎn)和益處對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實(shí)施方式的目的，而并不認(rèn)為是對(duì)本發(fā)明的限制。而且在整個(gè)附圖中，用相同的參考符號(hào)表示相同的部件。在附圖中:
[0014]圖1是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法實(shí)施例的步驟流程圖；
[0015]圖2是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法技術(shù)路線原理圖；
[0016]圖3A是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法的一個(gè)實(shí)施例中，燕麥、苦蕎與小麥NIR漫反射光譜指紋PCA分析圖；
[0017]圖3B是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法的一個(gè)實(shí)施例中，純甜蕎與小麥NIR漫反射光譜指紋PCA分析圖；
[0018]圖4是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法的一個(gè)實(shí)施例中，甜蕎小麥摻入量的PLS定量模型示意圖；以及
[0019]圖5是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020]下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。
[0021]本發(fā)明擬以蕎麥、燕麥和小麥粉，以及前兩者摻入小麥粉樣本在800nm?2700nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)的NIR漫反射光譜指紋為指標(biāo)集，用化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件加以解析和建模，重點(diǎn)用偏最小二乘(PLS)多變量線性校正方法建立蕎麥粉和燕麥粉中小麥粉摻假的定量鑒定方法，用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)建立定性模型(不排除用PCA、SHCA等建立定性鑒別模型)。該系列方法將具有檢測(cè)成本低(廉價(jià))，操作簡(jiǎn)便和快速的特點(diǎn)，可以在現(xiàn)場(chǎng)操作。該方法本質(zhì)上是用NIR光譜指紋描繪蕎麥、燕麥和小麥本身的“形象”和特征(模型、模式)，因此還可發(fā)現(xiàn)其他摻假引起的異常。
[0022]本發(fā)明在方法學(xué)和理念創(chuàng)新上，引入了光譜指紋庫的建立、模型的建立、驗(yàn)證和優(yōu)化成長(zhǎng)的理念，提出了一種以NIR漫反射光譜指紋定量鑒別蕎麥、燕麥中小麥摻假的方法。
[0023]下面，首先對(duì)本發(fā)明涉及的一些技術(shù)做出說明。
[0024]1、近紅外光譜技術(shù)(NIR)
[0025]近紅外光是指波長(zhǎng)介于可見光與中紅外光之間的電磁波，近紅外光譜區(qū)被定義為780nm?2526nm。近紅外光譜主要用于有機(jī)物的定性和定量分析。近紅外光照射到物質(zhì)后，會(huì)發(fā)生吸收、透射、散射、全反射和漫反射等幾種相互作用形式。近紅外光譜的采集方式主要有透射式、漫反射式和透漫射式三種，其中以透射和漫反射式較為常用。
[0026]近紅外光譜指紋特征能反映物質(zhì)分子中含氫基團(tuán)(C-H、0-H、N-H)的種類和數(shù)量，隨著樣品內(nèi)部成分組成的變化，其光譜特征也發(fā)生相應(yīng)變化。
[0027]與傳統(tǒng)分析方法相比，近紅外光譜技術(shù)具有分析速度快和廉價(jià)的優(yōu)點(diǎn)。具有樣品無需前處理、不用試劑、不污染環(huán)境、適用的樣品廣、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。另外可實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)操作，可減少人工測(cè)試帶來的隨機(jī)誤差，具有較高的精密度和重現(xiàn)性。
[0028]2、近紅外光譜發(fā)展研究現(xiàn)狀
[0029]國外近紅外光譜的發(fā)展受到很大重視，廣泛用于石油、制藥、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)和食品和飼料行業(yè)，主要用于營養(yǎng)和化學(xué)成分的快速檢測(cè)。在摻假和品質(zhì)鑒別方面，也用于快速鑒別方法的建立。Ding H B等將近紅外光譜技術(shù)和常規(guī)化學(xué)分析方法結(jié)合，采用多元線性回歸鑒別了不同肉類，準(zhǔn)確率在86%?100%，證明近紅外光譜技術(shù)在物種鑒別方面的潛力。我國近紅外光譜技術(shù)的發(fā)展研究與應(yīng)用起步雖晚，但已受到很多方面的關(guān)注，在儀器研制、軟件開發(fā)和應(yīng)用等方面取得了優(yōu)異的成果，尤其在農(nóng)產(chǎn)品、藥物、飲料、飼料和化工領(lǐng)域積累了很多實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
[0030]張?chǎng)?