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近红外光谱技术检测马铃薯还原糖含量的探究内容摘要 本实验以马铃薯为研究对象，先用比色法测得马铃薯还原糖含量，通过建立预测模型和验证模型来分析近红外光谱测量马铃薯的还原糖含量的可行性。应用光谱仪，在波长区间为（400-1100nm）逐个对马铃薯扫描并得到其反射光谱，再利用传统的比色法测定马铃薯的还原糖含量。对原始光谱经某些数学方法处理后，用一步一步向回归纳法选择光谱的优选波段建立不少元线性向回归纳（multiple linear regression，MLR）校正模型，使用全交叉验证法(leave one of cross validation，LOOCV)验证校正模型的预测效果。实验结果R值都在0.8以上，SEC在0.16-0.25之间，Rcv也在0.8以上，SEcv在0.18-1.28之间。其中R极值为0.91，SEC极值为0.25，Rcv极值为0.89，SEcv极值为1.28。实验结果表明近红外光谱技术是可行的。【关键词】马铃薯还原糖含量 可见/红外反射光谱 多元线性回归Near infrared spectroscopy NDT reducing sugar content of potato inquiryAbstract In this experiment, the potato as the research object, first measured by colorimetric reducing sugar content of potato through predictive modeling and verification models to analyze the feasibility of reducing sugar content of the near-infrared spectral measurements potatoes. Application spectrometer, the wavelength interval (400-1100nm) individually scan and get their potato reflection spectra, and then use conventional colorimetric determination of reducing sugar content of potato. After the original spectral some mathematical approach to select the spectrum preferred by stepwise regression multivariate linear regression established bands (multiple linear regression, MLR) calibration model, using full cross validation (leave one of cross validation, LOOCV) to verify the correction predict the effect of the model. Experimental results R values above 0.8, SEC between 0.16-0.25, Rcv also 0.8 above, SEcv between 0.18-1.28. Where R extremes is 0.91, SEC extreme of 0.25, Rcv extreme of 0.89, SEcv extreme value of 1.28. Experimental results show that VIS / NIR diffuse reflectance optics technology is feasible.【Key Words】Reducing sugar content of potato VIS/NIR reflectance spectroscopy Multi-linear regression.目 录0 引言11 材料与方法21.1材料与试剂21.2主要仪器或设备21.3光谱采集21.4比色法测量马铃薯的还原糖21.5光谱预处理方法3 1.6模型的预测与验证32 结果与分析42.1光谱的预处理42.2 MLR模型验证及验证结果63 结论7参考文献8致 谢9近红外光谱技术无损检测马铃薯还原糖含量的探究 学生姓名：杜晓康 指导老师：吴建虎0 引言马铃薯种植起源于南美，十六世纪发现新大陆之后被航海家带到欧洲，并在十七世纪传到中国种植，很快在内蒙、河北、山西、陕西北部普及，对中国十八世纪到十九世纪人口快速增长起到了重要作用，十八世纪又由爱尔兰人传到美国。1-2马铃薯自从在全球广泛种植到今天已经成为全世界第三大粮食作物，仅次于小麦和玉米。马铃薯现是国人厨房较受欢迎的食物。3其营养价值高、适应力强、产量大有效地维护了我国的粮食安全，也成为了国人餐桌上不可或缺的部分。马铃薯，（学名：Solanum tuberosum，英文：potato），茄子科茄子属，活不过两年植物，洋芋、土豆是它的小名。土豆里面的营养啥都有，各啥都有营养占土豆的量为：淀粉占1020%左右，蛋白质2.02.3%左右，脂肪占0.21.3%左右，纤维素占0.550.75%左右。能吃的价值不低，各啥都有营养物质差不多都含有。4-6经常食用马铃薯不仅能均衡营养，又能减肥，保持身材。 同时，马铃薯还有重要的药用价值。部分重要的开采出来的物质土豆都含有，像：钾，钾能使细胞里面和细胞外面的液体流动的时候平衡。不少吃土豆可以防御血官应化，不得被中了风的发生性。马铃薯内的粗纤维素有助于胃肠的功能，便于排泄。对于高血压的人群来说，多吃马铃薯有便于降低血压的功效，马铃薯的部分成分有类似降压药的作用，可以有效地减缓高血压的发生。有些人切开马铃薯后为了防止马铃薯内部和空气氧化，把马铃薯放进水里，这样会使马铃薯的营养流失，因为马铃薯的部分营养物质溶于水。在吃土豆时我们要不粗心一些微小的节。在我们择取优质马铃薯的时候，往往根据其外表、新鲜度、大小等外在条件，而其内部品质很难窥测。还原糖在食品烹饪中可能会发生美啦得反应、胶糖化反应等等会影响食物品质的化学反应，7-10其在食品原材含量的多少会对食品的感官造成很大的影响。我们国家在马铃薯的品质优化方面落后某些发达国家，导致我们国家的马铃薯产品在世界市场上没有话语权。因此，土豆的好不好受不少种原因素影响，还原糖所占大小就是其中之一。我们国家的土豆品质一般般和这有一点的联系。对于马铃薯还原糖检测，现阶段通用的方法一般是直接滴定法，并取得了一定效果。11-14但由于现行的方法都是在化学反应的基础发展还来的，具有试剂不能重复利用、污染环境、浪费资源等缺点。并且以上此法都是根据颜色变化来确定还原糖的含量，容易受到其他色素的干扰，适用范围窄。采用可见/红外光谱测量马铃薯的还原糖快捷、绿色、准确，在我们的科研和日常生活中具有很大的意义。 本研究的目标：本实验通过对近红外光谱（NIR）技术的运用，对马铃薯的还原糖进行无损检测，得出马铃薯还原糖组成。看看能不能找到对土豆的还原糖所占大小很好的测量方法。 1 材料与方法1.1 材料与试剂样本：选出大小、形状相似，成熟度一致的马铃薯60个。购于尧丰市场。 试剂：乙酸锌溶液 1.19mol/L水溶液 亚铁氰化钾溶液 0.25mol/L水溶液 铺桃唐标准液 1.0mg/mL(在配制标准溶液之前把葡萄糖粉末烘干至恒重) 3,5二硝基水杨酸溶液 用少量的水把6.5g3,5二硝基水杨酸溶解，往500ml容量瓶中加入，量取2mol/L氢氧化钠溶液325ml移入容量瓶，再加入45g丙三醇，摇匀、定容1.2 主要仪器或设备电子天平：BS-1111s型 北京塞多丽丝仪器系统有限公司紫外可见分光光度计：UV-1112型 上海梅谱答仪器有限公司USB4100微型光纤光谱仪 美国海洋光学有限公司电磁炉 广东格兰仕集团有限公司1.3 光谱采集(1)光谱采集设备美国广阔的咸水不暗学范围公司制造的USB4100小型不暗细不暗谱仪是本实验的光谱采集设备，它主要性能为：曝光时间50ms，测量波长区间为400nm1100nm。 (2) 样品反射光谱的采集样品反射光谱的采集：先将马铃薯卧在铁架台上，再用光谱仪对样本的最高点进行照射（赤道最高点），沿赤道均匀翻转2次，找光滑的部位进行照射，避开发芽、烂坑、虫眼等粗糙部位，三次照射结果合成一个光谱数据。 1.4比较色方法测量土豆的返回原来糖(1)提取 马铃薯样本总量为60，一一标记，然后洗净、擦干、切碎，每个样本用电子天平称取100g，把100g土豆块子放入有100ml煮成蒸汽又过滤的水的组织弄碎机中并且打开组织弄碎机弄碎3分钟。从组织弄碎机中取出100ml弄碎液倒入250ml容量瓶中加煮成蒸汽又过滤的水达到250ml的刻度，把它放入 80水温的水浴锅中晃晃悠悠提出取出半小时，取出后赶快加入1ml亚铁氰化钾溶液和1ml乙酸锌溶液，摇晃容量瓶使之均匀、在室温下冷却、接着定容、经过滤后获得滤液。 (2)绘制标准曲线 准确量取0,1,2,3,4,5,6ml葡萄糖标准液分别倒入25ml的容量瓶中，把蒸馏水倒入容量瓶使刻度到10ml，再向其中注入2.5ml 3,5二硝基水杨酸溶液，摇晃容量瓶使之均匀，放入已经煮沸的水中五分钟，取出后把凉水倒在瓶外冷却直至室温，二十分钟后比色，把分光光度计波长调为540nm处并用空白试剂调零，测量其吸光度值，得到结果后绘制标准曲线。如表1、图1.(3)还原糖换量测定 准确量取马铃薯滤液5ml并倒入蒸馏水至10ml刻度，接下来的处理与标准曲线的处理步骤相同。表1 标准溶液吸光度结果Table 1 the series of standard solution absorbance measurement results葡萄糖量（mg）1.02.03.04.05.06.0吸光度0.0270.1000.1820.6000.6950.763图1 标准曲线Figure 1 the standard curve1.5 光谱预处理方法扫描得到的光谱数据以ADS码的形式导出11，转换成文本文档格式，实验中使用软件MATLAB 7.0 (the Mathworks Inc.) 分析处理数据。在原始光谱收集时，会有噪声、强光线、样品表面粗糙、光散射干扰和基线漂移等的信息被带到光谱中。为了更加真实的体现原始光谱图，去除这些干扰因素的影响，本实验运用一些数学处理方法如均值法（average method）和加权平滑滤波法、多元散射校正（multiplicative scatter correction,MSC）15-18及一阶导数(first order derivative)和二阶导数（second order derivative）光谱预处理方法对原始光谱进行预处理。1.6 模型的预测及验证首先用逐步回归法（stepwise regression method）从原始光谱挑选原始光谱的优选波段，用选取出的原始光谱波段建立多重线性回归（multiple linear regression, MLR）预测模型。本研究中用60个马铃薯的含量作为样本全部做校正集，最后使用全交叉验证法（ leave one out cross-validation,LOOCV）法建立验证校正模型，有相关数(Rcv)和标准差(SEcv)验证 16验证预测模型的效果。Rcv和SEcv的计算公式如式（1）、式（2）所示： 式（1）Rcv=1100% 式（2）SEcv=.其中 ：n为样本的个数 YTi为样本的测定值 YPi为样本的预测值 Ya为样品测定的平均值2 结果与分析2.1 光谱的预处理横的坐标为波的长度，纵的坐标为反射的率的图2.a是样本的原始反射光谱图。从原始反射光谱图上看，噪声、强光线等因素对光谱有一定的干扰，为了避免这些不利因素对光谱的干扰，对原始光谱进行优化选取，通过对比光谱数据，最后选择波长为3501040nm为光谱的有效波段。首先采用加权平滑法对原始有效光谱进行预处理，选取加权平滑点数为15个点，得平滑效果图2.b，从处理过的图上看可以较好的消除不利因素的影响，光谱图变得清晰，一些数据较大、偏离较远的光谱线被MATLAB 7.0软件自动删除。光谱图 2.c是应用不少元不直射校正法（MSC）对预处理后光谱图进行处理，从图中可以明显的看出光谱线聚集，突出峰更加清晰，可以看到在360nm、400nm、420nm、960nm（此处为水分的吸收峰）有四个明显的吸收峰值。图2.e和图2.g是用一阶导数法和二阶导数法处理预处理后的原始光谱的光谱图，从反射率的变化程度来看更能确定吸收峰的位置。并对得到的图进行平滑处理，消除噪音及其他因素的影响，得到图2.f和图2.h，使图看起来更加清晰。图2 不同处理方法下的光谱Fig.2 Spectrum with different treatment a原始光谱 b平滑处理后的光谱 a Original spectrum b Spectrum with smoothing c MSC处理后的光谱 d MSC+平滑处理后的光谱 c Spectrum with MSC d Spectrum with MSC+ Spectrum smoothing e MSC+一阶导数处理后的光谱 f MSC+一阶导数+平滑处理后的光谱e Spectrum with MSC + first derivative f Spectrum with MSC + first derivative+ Spectrum g MSC+二阶导数处理后的光谱 h MSC+二阶导数+平滑处理后的图像g Spectrum with MSC + second derivative h Spectrum with MSC + second derivative+ Spectrum with smoothing 2.2 MLR模型验证及验证结果 使用优选波长处的光谱反射值建立土豆样本的失去电子的糖的MLR校正模型，并采用 LOOCV验证模型的预测结果：表2。由表可见，原始光谱建立的马铃薯还原糖的MLR模型的结果是：R=0.9127，SEC=0.1806；经平滑法处理后得到的MLR模型的表明：R=0.8685，SEC=0.2615；全交叉验证的结果是：Rcv=0.8288，SEcv=0.2473；全交叉验证的结果是：Rcv=0.7599，SEcv=1.2839；经MSC处理处理后得到的MLR模型的表明：R=0.8740，SEC=0.2081；全交叉验证的结果是：Rcv=0.8293，SEcv=0.2295； 经MSC+平滑处理后得到的MLR模型的表明：R=0.8185，SEC=0.2512；全交叉验证的结果是：Rcv=0.7530，SEcv=1.2844；经原始光谱+平滑处理后得到的MLR模型的表明：R=0.8288，SEC=0.2473；全交叉验证的结果是：Rcv=0.7599，SEcv=1.2839；经MSC+ 一阶导数处理后得到的MLR模型的结果是：R=0.8574，SEC=0.2227；全交叉验证的结果是：Rcv=0.7923，SEcv=0.2631；经MSC+ 二阶导数处理后得到的MLR模型的表明：R=0.8301，SEC=0.1605；全交叉验证的结果为是：Rcv=0.8960，SEcv=0.1824。其中：经原始反射光谱建立的MLR模型预测效果最好，各种处理方法下建立的MLR校正模型的R都大于0.85（除平滑法外），SEC都小于0.3，且Rcv都大于0.79（除平滑法外），SEcv都小于0.3，所以建立的MLR校正模型能比较准确地反映出马铃薯还原糖含量。表2 不同光谱预处理方法对还原糖的MLR模型预测结果及其验证Tab.1 MLR model predictions of firmness in different spectral preprocessing methods and their validation光谱处理方法MLRLOOCVRSECRcvSEcv原始光谱0.91270.18060.86850.2615平滑0.82880.24730.75991.2839MSC0.87400.20810.82930.2295MSC+一阶导数0.85740.22270.79230.2631MSC+二阶导数0.83010.16050.89600.1824MSC+平滑0.81850.25120.75301.2844原始光谱+平滑0.82880.24730.75991.28393 结论本研究表明，通过近红外光谱技术对马铃薯进行的探测在400nm1100nm波长下所得的原始光谱清晰、准确、可用，首先优选原始波段使原始波段更好的分析、处理，优选出的原始波段在区间3501040nm之间。接着通过MATLAB 7.0软件进行消除因为马铃薯表面不平滑、强光线、光散射干扰和基线漂移等外界环境的不利影响，消除一些数据过大的光谱线，这时可以看到光谱图聚集，吸收峰明显显现，在360nm、400nm、420nm、960nm（此处为水分的吸收峰）有四个明显的吸收峰值，然后是预测模型和验证模型的建立，得到的结果为：MLR校正模型的表明：R=0.8685，SEC=0.2615；全交叉验证的结果是：Rcv=0.8288，SEcv=0.2473。接着进行MSC的预测模型和验证模型的建立，得到的表明：R=0.8740，SEC=0.2081；全交叉验证的结果是：Rcv=0.8293，SEcv=0.2295。在对MSC处理过的光谱图进平滑处理，预测模型和验证模型的建立，得到的结果是：R=0.8185，SEC=0.2512；全交叉验证的结果是：Rcv=0.7530，SEcv=1.2844。接着给光谱数据进行D1处理，预测模型和验证模型的建立，得到的结果是：R=0.8574，SEC=0.2227；全交叉验证的结果是：Rcv=0.7923，SEcv=0.2631。二阶导数处理的光谱数据，预测模型和验证模型的建立，得到的结果是：R=0.8301，SEC=0.1605；全交叉验证的结果是：Rcv=0.8960，SEcv=0.1824。发现各种处理方法下建立的MLR校正模型的R都大于0.85（除平滑法外），SEC都小于0.3，且Rcv都大于0.79（除平滑法外），SEcv都小于0.3，在此基础上进行通过结果表明，靠近红色外面的光谱技术能比较的检测土豆的还原糖含量。 参考文献1 蓝勇. 明清美洲农作物引进对亚热带山地结构性贫困形成的影响J. 中国农史. 2001(04).04-05 2 谷茂,马慧英,薛世明. 中国马铃薯栽培史考略J. 西北农业大学学报. 1999(01).03-053 周文龙,李孟刚. 把“小土豆”做成“大产业”J. 中国国情国力. 2007(09).12-154 封岩. 中美马铃薯产业发展比较分析与启示J. 世界农业. 2012(08).06-085 魏延安. 陕西省马铃薯产业化发展战略研究J. 干旱地区农业研究. 2006(06).17-196 庞芳兰. 发达国家马铃薯种薯产业的发展及其启示J. 世界农业. 2008(03).15-187 王影影,李雪梅,殷向晨. 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