[发明专利]一种蜂产品的检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及天然产物近红外光谱检测方法，具体涉及蜂产品的检测方法，用于快速评判蜂产品的品质。

技术背景

蜂产品是蜜蜂-植物生物系统的同源物质，营养丰富，是人类的食品和滋补品，或医药原料。由于其来源多样，成分复杂，同时受生物因素影响很大，质量控制复杂。加之价格较高，市场产品存在掺杂现象。蜂产品品质的传统经验、理化检测手段复杂，耗时长。

近红外光谱可以携带物质的众多理化信息，作为一种质量分析手段方法，具有样品处理简单、检测速度快的特点。近红外定性定量检测技术是建立在传统理化分析手段基础上的二级分析方法，依赖于近红外光谱仪、计算机技术和化学计量学软件基础，是目前应用在化工烟草、石油等行业较为成熟的在线和快速检测手段。

近红外质量分析手段的一般过程是：搜集代表样品及其原始指标数据(一个或多个)，利用近红外光谱仪和化学计量学软件建立代表样品近红外图谱与其原始数据之间的模型，进行模型验证，获取未知样品近红外图谱，利用模型对未知样品的指标进行预测。

专利CN200810225381.8提供了一种利用蜂蜜的近红外光谱与蜂蜜各成分含量之间的数学模型对蜂蜜各成分含量进行测定的快速检测方法。该方法是选择代表样品的水、可溶性固形物、有机酸、果糖、葡萄糖、蔗糖和麦芽糖的含量为品质参数，进行数学-近红外建模。专利200810226979.9公开了以水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值为指标建立的蜂蜜品质-近红外分析方法。尚未见到蜂王浆的近红外品质评价方法。

上述近红外品质分析方法的特点是选择代表样品的多个原始指标作为品质参数。但是，对于成分复杂的天然产物，有限的若干个指标尚不能反映蜂蜜、蜂王浆的品质内涵。存在针对性的“人工勾兑”可能。选择代表性指标建立复杂样品近红外质量(品质)检测方法的不足。

发明内容

为了克服选择代表性指标建立复杂样品近红外质量(品质)检测方法的不足，本发明选择同源的蜂产品蜂巢产品，采用人工掺杂方式建立的近红外品质检测方法。

本发明利用近红外光谱法，建立迅速测定蜂产品的品质，样品集建立原理简单、信息丰富，不需要样品处理，操作简便、分析过程迅速，结果表述直观。

本发明提供一种蜂产品的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)、蜂巢取样得到的真实蜂产品样品赋值为1，真实蜂产品中含有添加物的样品赋值为0；

2)、在室温下使样品匀化，分别采集其近红外光谱，用化学计量学软件建立近红外光谱与样品赋值之间的对应模型；

3)、测定待测蜂产品样品的近红外图谱，利用对应模型计算待测蜂产品样品的赋值。

判断品质优劣的标准是，待测蜂产品样品的赋值越接近1，则其品质越接近真实蜂产品。

其中，真实蜂产品样品的采集方法如下：蜂巢现场取样，并滤去死蜂等杂物，密封冷藏。

其中，蜂产品样品处理方法是在室温下放置使之状态均匀，并达到该温度。

采集近红外光谱时，有关的光谱条件如下：

以滤光片式、光栅式、傅里叶变换式、二极管阵列式、声光可调等原理获得近红外光(790-2526nm电磁波谱)的光谱仪作为检测平台，以化学计量学软件为模型计算平台。

采集近红外光谱时，采用透射方式采集近红外光谱，每一张光谱都是1-1000次扫描的平均结果，分辨率0.3-20nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

优选的，采集近红外光谱时，每一张光谱都是300次扫描的平均结果，分辨率2nm，扫描光谱范围为1100-2300nm。

其中，所述蜂产品选自：蜂王浆和蜂蜜。

其中，所述添加物选自：糖浆、糊精、水、蜂蜜、葡萄糖、果糖、麦芽糖等。

其中，所述用化学计量学软件建立近红外光谱与样品赋值之间的对应模型；包括以下步骤：

(1)一阶导数9点平滑法(savitzky-golay)光谱预处理；(2)采用偏最小二乘法(PLS1)、交叉-验证法(cross-validation)用Unscrambler定量分析软件建立模型；(3)模型校正和预测效果验证。

具体的计算过程由化学计量学软件完成，并生成非直观的模型文件。应用时，采用预测模式调用模型文件，对待测定样品进行近红外扫描，即可获得预测的待测样品品质数值(0-1)，并以此评价该样品的品质(以近1者为天然品质)。