[发明专利]一种掺假牛奶的红外光谱识别方法

摘要

本发明涉及一种掺假牛奶的红外光谱检测方法。该方法以纯牛奶为研究对象，分别如尿素和葡萄糖，利用ATR-FTIR技术采集样品的红外光谱图，通过建立SIMCA和PLS模型对掺假物进行定性识别和定量分析。根据本发明，尿素和葡萄糖掺假物质浓度为0.10～1.00%时，该方法对尿素和葡萄糖掺假物的识别率均为100%。当掺假物浓度为0.01～0.10%时，最佳模型对牛奶与掺尿素和葡萄糖牛奶的识别率和拒绝率均大于82%，效果良好。对于尿素和葡萄糖掺假物质，模型预测值和实测值的相关性良好，所建的模型具有良好的预测能力，能够用于牛奶中掺杂多种物质的定量分析。

主权项

一种掺假牛奶的红外光谱识别及定量方法，其特征在于该方法包括如下步骤：A、掺假牛奶样品的制备分别按照下述方式称取系列尿素和葡萄糖样品：0.25mg～2.50mg范围内称量间隔为0.25mg、2.50mg～25.00mg范围内称量间隔为2.50mg、25.00mg～250.00mg范围内称量间隔为25.00mg，然后分别将它们溶于25mL牛奶中，制备得到浓度以g/mL计0.001～0.01%、0.01～0.10%与0.10～1.00%的系列掺假牛奶样品；B、红外光谱采集将步骤A得到的掺假牛奶样品在温度18～22℃水浴锅中保持0.4～0.6h，取1mL掺假牛奶样品放入红外光谱仪的样品槽内，以空气为背景，在环境温度18～22℃下，在波数范围4000～650cm‑1内以分辨率4cm‑1扫描32次，采集红外光谱图，重复采集5次，其平均红外光谱图作为该样品的红外光谱图；C、建立掺假牛奶SIMCA识别模型的建立对尿素和葡萄糖两种掺假物与所述掺假牛奶样品红外光谱图的分析，初步选取两个光谱区域900‑1700cm‑1和2850‑2990cm‑1作为建模特征向量；经过基线校正和Savitzky‑Goaly多项式9点平滑处理，采用交互验证法对纯牛奶、掺尿素牛奶和掺葡萄糖牛奶样品进行PCA分析，得到前三个主成分的三维得分图；D、SIMCA识别模型的检验在上述两个光谱区域内，利用变量的模型内贡献率、预测样品与模型间距离、模型对预测样品的识别率和拒绝率对该SIMCA识别模型进行评价和检验；E、掺假牛奶PLS回归分析模型的建立通过光谱数据处理、特征波长选取、主成分数选取进行掺尿素和葡萄糖牛奶的PLS回归分析，建立掺假牛奶定量分析模型；通过模型的预测值和实测值间的相关性对所建模型的预测能力进行评价，确定所建的模型具有良好的预测能力，能够用于牛奶中掺尿素和葡萄糖定量分析。