[发明专利]一种用近红外仪快速检测牛初乳的理化指标的方法无效

专利信息
申请号: 201010590308.8 申请日: 2010-12-08
公开(公告)号: CN102095698A 公开(公告)日: 2011-06-15
发明(设计)人: 李翠枝;赵贞;王云霞 申请(专利权)人: 内蒙古伊利实业集团股份有限公司
主分类号: G01N21/35 分类号: G01N21/35
代理公司: 北京法思腾知识产权代理有限公司 11318 代理人: 杨小蓉;高宇
地址: 010110 内蒙古自*** 国省代码: 内蒙古;15
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摘要:
搜索关键词: 一种 红外 快速 检测 牛初乳 理化 指标 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及乳品检测领域,具体地,涉及一种用近红外仪快速检测牛初乳的理化指标的方法。

背景技术

牛初乳是母牛产犊后数天内的乳汁,不仅含有丰富的营养物质,而且含有大量的免疫因子和生长因子,如免疫球蛋白、乳铁蛋白、溶菌酶、类胰岛素生长因子、表皮生长因子等,经科学实验证明具有免疫调节、改善胃肠道、促进生长发育、改善衰老症状、抑制多种病菌等一系列生理活性功能,被誉为“21世纪的保健食品”。

在牛初乳收购的检验过程中,检验脂肪通常采用盖勃法、罗兹-哥特里法;检测蛋白质常采用凯氏定氮法;乳糖采用莱因-埃农氏法;水分采用加热烘干的方法。这些常用的国标方法检测时间至少需要数小时,而且步骤复杂,不适用于工厂生产快速收购。目前,国内已有近红外牛奶成分的分析仪,这些仪器只对原料奶、纯牛奶、各种花色奶,酸奶这些常见的牛奶可以测定,由于牛初乳脂肪、蛋白、乳糖等含量不同于牛奶,其含量超过正常牛奶几倍,超出了已有的近红外牛奶成分分析仪的测定范围,因此不能对牛初乳进行检测分析,国内外也未见近红外仪在牛初乳成分分析测试方法或建立相关模型方面的报道。

发明内容

为了建立牛初乳快速的检测方法,适应快速收购的需要,本发明研究使用近红外仪扫描牛初乳谱图,根据牛初乳中有机物分子中C-H、N-H、O-H等含氢基团的对红外光的吸收,分别对牛初乳中脂肪、蛋白质、乳糖和水分含量建立模型并进行验证和评价,结果表明,应用近红外光谱检测分析技术,样品无需预处理,且不被破坏,无需化学试剂,不造成污染。该方法具有快速、成本低和能同时无损测量多种成分等优点,便于实现工业在线分析。

因此,本发明的目的是提供一种用近红外仪快速检测牛初乳的理化指标的方法。

根据本发明的用近红外仪快速检测牛初乳的理化指标的方法包括以下步骤:

1)选取具有代表性的牛初乳样品,采集牛初乳样品近红外扫描光谱图;

2)将每个样品的光谱数据与牛初乳各成分含量数据一一对应,然后用偏小二乘法进行计算,建立定量分析模型;

3)采集待检测的牛初乳的近红外扫描光谱数据;

4)根据上述所建立的定量分析模型,对待检测牛初乳各成分进行分析,得出待测样品中各成分含量。

优选地,根据本发明的方法,其中,在所述步骤1)中,所选样品的组成及其变化范围接近于待测样品,避免共线性现象。

根据本发明的方法,其中,在所述步骤2)中,所检测牛初乳中的特征组分为脂肪、蛋白质、乳糖、水分。

根据本发明的方法,其中,在步骤1)中,每张光谱均为120次扫描的平均结果,近红外仪的扫描范围设置为12000cm-1~4000cm-1,分辨率为8cm-1

根据本发明的方法还可以包括根据建模样品数量、组分数、选取的光谱预处理方式的数量对模型进行优化的步骤,其中,采用的光谱预处理方式为一阶导数法。

因此,根据本发明的具体实施方式的检测方法包括以下步骤:

1)选取具有代表性的牛初乳样品,采集牛初乳样品近红外扫描光谱图;

2)建立新模型,输入已经测定好的标准化学值,将每个样品的光谱数据与牛初乳各成分含量数据一一对应,然后用偏小二乘法进行计算,建立定量分析模型,建立模型要求样品各组分之间没有相关性,无相关性的标准是两组数据相关系数的平方小于0.7;

3)根据建模样品数量、组分数、选取的光谱预处理方式的数量对模型进行优化,可根据需要适当剔除异常样品,剔除后重新进行“优化”;

4)优化完毕后根据上述所建立的模型,对牛初乳各成分进行分析,得出待测样品中各成分含量。

本发明利用近红外分析技术,根据有机物官能团对近红外光产生的特征吸收的原理,采用偏小二乘法基于样品光谱与其对应组分含量间的数学关系,建立定量校正模型,从而实现对牛初乳各组分的快速定量检测。本方法无需消耗任何化学试剂,不需要对样品进行预处理,只需检测样品的近红外光谱,可在几分钟内得到准确的分析结果,是一种一种绿色环保的快速无损分析技术。

附图说明

图1-1蛋白质-脂肪关系图

图1-2蛋白质-水分关系图

图1-3脂肪-水分关系图

图1-4蛋白质-乳糖关系图

图1-5水分-乳糖关系图

图1-6脂肪-乳糖关系图

图2牛初乳红外光谱图

图3-1蛋白质回归模型

图3-2脂肪回归模型

图3-3水分回归模型

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