近红外光谱不类等别检测.pptVIP

鉴于近红外光谱不等类别羊肉分辨和类别检测技能探析;第一章绪论; 随着人民生活水平的提高，高蛋白质、低胆固醇、营养丰富的羊肉需求量逐年增加，导致羊肉价格一路攀升，从2011年1月的37.2元/lcg增长到12月的46元/lcg(中国畜牧业信息网)。供给不足及利益趋势下，市场上普遍存在着以次充好、以假乱真等现，不仅危害到到消费者的生活质量和身体健康，同时也阻碍了羊肉产业的发展。采用一种技术手段快速、准确地鉴别羊肉品质是当前函待解决的问题。理化检验、感官检验、微生物检验等是目前主要的分析方法，但由于其检测效率低、时间长、破坏样品，已不能满足快速、准确的检验需求。; 作为一种有效的分析技术，红外光谱分析技术在上世纪30年代就已得到肯定。20世纪50年中后期，随着简易型近红外光谱仪器的出现及Norris等(1962)在近红外光谱漫反射中所做的奠定性工作，近红外光谱在测定农副产品(包括肉、蛋、奶、谷物、饲料、水果、蔬菜等)品质(如水分、蛋白、油脂含量等)等方面得到广泛应用。目前，检验食品种类的方法主要包括色谱、荧光标记、分子标记、核磁共振等，但费时耗力、花费大。近红外光谱分析技术作为一种现代化的快速分析技术，具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低(陈福生等， 2004)等特点，引起广大研究者的极大关注。采用近红外光谱分析技术实现羊肉品质测定与品种鉴别的快速检验，对于提高羊肉品质具有重要的 ;2.1近红外光谱分析技术基础知识; 对于某些没有近红外光谱吸收的物质，近红外光谱也能够通过其共存物质引起的光谱变化间接地反映该物质本身信息(刘宪，2006)。近红外光谱分析技术包括定性分析和定量分析，确定物质的结构组成需采用定性分析，确定物质中相关成分的含量需采用定量分析。近红外光谱分析技术在对未知样品进行分析之前要搜集校正集样品的近红外光谱数据与用标准方法分析测得的真实数据，利用统计学方法建立样品待测组分与近红外光谱之间的模型，因此近红外光谱分析是一种典型的间接分析技术(傅霞萍，2008)。; 通常由于一些因素的干扰，采集的近红外光谱中会存在基??漂移、随机噪音及光谱不重复等与待测样品性质无关的干扰(赵海燕等，2011)。为消除各种干扰，通常会对原始近红外光谱进行预处理，提取光谱的有效信息，消除各种因素对光谱的影响，为建立近红外光谱预测未知样品或性质的模型奠定基础。中心化、平滑、求导、多元散射校正、归一化等为常用的近红外光谱预处理方法。中心化处理后数据分布在零点两侧，充分反映了信息的变化;平滑是常用的一种消除小方差，保留大方差的方法;求导可消除基线偏移，克服谱带重叠;多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)可以消除光谱的不重复与基线不重复，也可以消除因为样品的不均匀及镜面反射引起的噪音;归一化可消除样品组分浓度的不同对光谱产生的影响。 采用不同预处理方法建立近红外光谱预测模型时，尸越大，预测标准差(Root SquareError of Cross Validation, RMSEP)越小，模型的预测效果越好。 ;2.2近红外光谱定量分析;2.3近红外光谱定性分析模式识别