[发明专利]检测分析水稻籽粒蛋白质含量数学模型及构建方法和应用

摘要

本发明属于水稻种植技术领域，公开了一种检测分析水稻籽粒蛋白质含量数学模型及构建方法和应用；用于检测水稻籽粒中的蛋白质含量，借助于近红外谷物分析仪将会具有诸多优点：能够同时进行蛋白质含量、氨基酸含量、直链淀粉含量、不饱和脂肪酸含量、水分含量、食味值等稻米品质性状的检测与分析。本发明样品无需预处理，避免物理或化学过程对样品造成的损害，进行无损检测，节约大量试剂费用；无需称样，可以连续无限次的进行分析；对样品进行自动检测，节省大量人力、物力且无污染；近红外仪器测定样品所需的时间短，检测速度快，最快的样品扫描时间只需要几十毫秒；数学模型建立之后将会有较好的预测效果，且重现性好。 1

主权项

1.一种检测分析水稻籽粒蛋白质含量数学模型，其特征在于，所述检测分析水稻籽粒蛋白质含量数学模型为定标方程；所述定标方程利用WinISI软件通过不同的主成分分析法、偏最小二乘法和改进的偏最小二乘法，采用标准正常化处理和散射处理，参数为0、0、1、1、1、4、4、1的数学处理方法；并进行优化，获得离散性小的光谱样品数据，除去光谱离散性大的样品数据，并对光谱数据进行聚类分析。

2.一种如权利要求1所述检测分析水稻籽粒蛋白质含量数学模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤：

1)在WinISI主菜单中建立新项目；

2)使用Nir格式的文件和View&Modify Files程序模块进行查看及编辑样品编号，添加及修改实验室标准数据，对光谱文件进行排序生成其它新文件用于不同目的评估和测试，并且对定标方程进行调整；

3)使用Cal格式的文件和Plot Spectra&Scores，Spectrum应用程序分析每一样品的吸收图谱，并对光谱进行数学处理和去散射处理；

4)使用CAL格式的文件和Make and Use Scores，Create Score File from Spectra File应用程序对光谱文件进行聚类分析，确定哪些样品与文件中其它样品的扫描光谱在光谱统计上有显著区别，将光谱数据转化为主成分得分数据，最后评估聚类分析结果；

5)使用CAL格式的文件和Make and Use Scores，Select Sample from Spectra File程序，采用主成分分析PCA选项；确定代表性的样品，去掉过剩样品；

6)使用Regression程序和CAL格式的文件，利用WinISI软件中的建立定标方程工具建立定标方程文件；

7)使用EQA格式的文件和View&Modify Files，Calibrati on Equation and Support Files应用程序分析和编辑文件/定标方程的支持文件，通过不同的数学处理技术和散射校正方法对定标模型的评估，选出最佳的定标方程；

8)使用CAL和EQA格式的文件及Monitor Results使用程序评估定标方程的预测性能，判断是否需要对定标方程进行调整，进而获得定标方程调整所需的统计数据；

9)利用EQA格式的文件和View and Modify Files程序分析和编辑文件，使用结果监控程序所计算的统计数据对定标方程进行截距的调整；

10)使用Regression回归建模、Discriminate Equations判别方程、Develop Equation开发定标方程和4个CAL格式的文件来开发一个判别方程来鉴别样品的种类；

11)使用CAL和EQA格式的文件及Regression回归建模、Global Equations宽范围定标、Develop Expandable Equation可扩展的定标方程应用程序对定标方程进行优化。

3.一种利用权利要求1所述检测分析水稻籽粒蛋白质含量数学模型的检测分析水稻籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，所述检测分析水稻籽粒蛋白质含量的方法包括：选择建立的蛋白质含量数学模型，样品经过扫描得到光谱图像，通过光谱图像的近红外光谱，预测样品中的蛋白质含量数值。

4.如权利要求3所述的检测分析水稻籽粒蛋白质含量的方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：

(1)水稻种子成熟收获后晒干或者烘干，然后将种子进行脱粒处理；

(2)种子在室温保存3个月后利用稻谷出糙机上脱壳得到糙米；

(3)糙米倒满静态圆杯后放入近红外快速分析仪并固定；

(4)打开主机两分钟后，双击ISIscan软件‑选择Products‑选择建立的定标方程文件‑点击Scan，给样品输入一个编号，样品经过扫描得到光谱图像，通过光谱图像的近红外光谱，给出对应预测数据；定标方程文件为构建好的蛋白质含量模型；

(5)检测下一个样品直接点击Scan，给样品输入一个编号；

(6)检测样品后，将测得的结果数据导出；得到的试验结果两次重复，每个样品测定3次。