[发明专利]一种香榧过氧化值的快速无损检测方法

说明书

本发明公开了一种香榧过氧化值的快速无损检测方法。通过构造的香榧过氧化值光谱相似表达式在香榧形状大小基本一致的基础上筛选过氧化值光谱相似的香榧，以建立适用于单个香榧过氧化值检测的预测模型，解决现有方法存在的前处理繁琐、耗时长，且无法实现单个香榧检测的问题。此外，采用两层模型方法提高单个香榧过氧化值的预测精度。

技术领域

本发明属于坚果品质检测领域，涉及一种香榧过氧化值的快速无损检测方法。

背景技术

香榧被称为“坚果之王”，其大小如枣，形似橄榄，果仁黄白色，香酥可口，深受人们的喜爱。过氧化值是香榧酸败的重要指标，需要进行检测。目前，常用的香榧过氧化值检测方法主要采用石油醚提取香榧的油脂，再按照国家标准方法GB/T5009.37-2003进行检测，存在前处理繁琐、检测时间长等缺点。此外，香榧的油脂提取一般需要10g左右的果仁，而单个香榧果仁仅有2g左右，因此无法实现单个香榧的过氧化值检测。在某些场合下，需要对单个香榧的过氧化值进行检测，如新香榧籽中掺有陈香榧籽的检测、流水线逐个香榧酸败检测等。因此，非常需要单个香榧过氧化值的快速无损检测方法，以满足上述需求。

近红外光谱技术是一种快速、无损、绿色的光学检测方法，其原理是根据含氢基团的倍频及合频吸收对有机物的成分含量进行定量检测。利用近红外光谱技术获取香榧的光谱，再采用标准方法测定香榧的过氧化值，然后应用化学计量学方法建立香榧光谱与其过氧化值之间的关系，称为预测模型；最后，采集需要检测过氧化值的香榧样本光谱，利用预测模型即可快速无损检测该香榧的过氧化值。目前，标准方法检测香榧过氧化值需要10g左右的果仁，而单个香榧果仁仅有2g左右，因此标准方法只能获得多个香榧的过氧化值平均值。由于标准方法检测获得的是多个香榧的过氧化值平均值，利用近红外光谱技术建立香榧过氧化值的预测模型时，也需要获取对应的多个香榧的光谱，取其平均光谱用于建立预测模型。当采用多个香榧平均光谱建立的预测模型对单个香榧的过氧化值进行预测时，其预测精度会大大下降，影响预测模型实际的应用。本发明提出一种光谱相似方法用于寻找过氧化值光谱相似的多个香榧；当多个香榧的大小形状基本一致、且过氧化值光谱相似时，可以把多个香榧看作是一个香榧；此时，采用多个香榧平均光谱所建立的预测模型可以较好地对单个香榧的过氧化值进行预测。同时，本发明采用两层模型方法提高单个香榧过氧化值的预测精度。

发明内容

本发明针对现有方法检测香榧过氧化值存在前处理繁琐、耗时长，且无法实现单个香榧检测的问题，提出一种光谱相似方法用于寻找过氧化值光谱相似的多个香榧，将多个大小形状基本一致、且过氧化值光谱相似的香榧看作为一个香榧，利用此多个香榧的平均光谱建立过氧化值预测模型，并利用该预测模型对单个香榧的过氧化值进行检测，可以较好地解决多个香榧平均光谱建立的预测模型对单个香榧过氧化值预测精度低的问题。同时，本发明采用两层模型方法进一步提高单个香榧过氧化值的预测精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种香榧过氧化值的快速无损检测方法，其特征在于，该方法的步骤如下：

步骤1：过氧化值光谱相似表达式构造。

步骤1.1，收集当年采收、且大小形状基本一致的香榧样本n个，将n个香榧样本分成10份，分别在100℃烘箱中加速氧化0、6、12、18、24、30、36、42、48、54小时，以获得有过氧化值区分度的香榧样本；

步骤1.2，然后利用近红外光谱技术采集上述香榧样本的透射光谱，以香榧样本加速氧化时间为Y值，计算香榧样本光谱的每一个波长与Y值的相关性；

步骤1.3，选取相关性最高的前5个波长作为香榧过氧化值的特征波长，记为λ₁,λ₂,λ₃,λ₄,λ₅，上述5个特征波长与Y值的相关系数分别记为a₁,a₂,a₃,a₄,a₅；