[发明专利]一种快速测定奇亚籽灰分含量的方法

说明书

本发明公开了一种快速测定奇亚籽灰分含量的方法，属于灰分含量检测领域。本发明方法以国标测定样品灰分含量获得参考值，同时以固定的光谱采集方法扫描样品，确定主成分数，选择光谱预处理方法，基于偏最小二乘法，构建光谱信息和灰分含量参考值之间的校正模型。利用已建立的校正模型便可以快速得到各成分的含量信息，且通过内部交叉验证法验证已建立的模型具有较高的预测精确度。本发明方法适用于奇亚籽中灰分的定量分析，方法准确，省时高效。

技术领域

本发明涉及一种快速测定奇亚籽灰分含量的方法，属于灰分含量检测领域。

背景技术

奇亚籽(Chia seed)原产于墨西哥南部和一些北美洲地区，是薄荷类植物芡欧鼠尾草(Salvia Hispanica L.)的种子，由于芡欧鼠尾草适应在墨西哥及北美洲地区海拔约1200m的高原荒漠地区生长，且国内并没有此物种的繁殖地，目前国内市场上的奇亚籽均依赖于进口，样品收集不易。

奇亚籽富含一般谷物中稀有n-3系列不饱和脂肪酸(亚麻酸)、膳食纤维、高品质的蛋白质、矿物质和维生素E12，正以一款新型超级食物打入国内市场。市场上的奇亚籽价格高低不定，产地标识乱杂，品质参差不齐，包装后的奇亚籽内常混有稻草类的杂质或在加工过程中混入了一些泥沙，则在测定灰分时可检出。灰分是指样品经充分煅烧后留下的无机成分，包括钾、磷、钠、钙等盐类，含量的高低会影响奇亚籽的内在品质。

结合样品收集方面的原因，灰分含量测定的常规方法有直接灰化法，加助灰化剂灰化法，灰分的以上两种检测方法均较简单，但是耗时较长，仍然需注意细节，以保证实验数据的准确性。所以寻求一种快速、有效、无损的检测方法对奇亚籽灰分含量的测定具有重要的现实意义。

近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy，NIRS)是基于可见光和中红外光谱之间的一段光谱，波长范围为780nm-2526nm，属于分子振动光谱，是含氢基团(C-H、N-H、O-H)振动的倍频与合频吸收，是获取含氢基团特征信息的一种有效载体。随着化学计量学的加入，近红外光谱技术在农产品等食品检测中有着较多的应用，它的特点是：检测成本低，快速，无损害待检测样品，可实现在线检测，是一种成熟的食品品质分析技术。这为将该技术用于奇亚籽灰分含量实时分析和监控成为一种可能。

目前已有利用近红外光谱检测灰分含量的报道，比如华东理工大学的熊利华采集4000～10000cm^-1的光谱图，5300～7200cm^-1、7800～10000cm^-1的区域作为建立定量分析模型的光谱区域，光谱经变量标准化处理后，所建立的定量分析模型具有较大的稳定性；然而，该方法虽然可以较为准确的测定茶叶中的灰分含量，但是由于物质环境不同，与灰分相关的吸收波段差异较大，利用该方法中的波段数据无法建立准确的线性校正模型。此外，江西出入境检验检疫局检验检疫综合技术中心的耿响(CN105588819)选择了归一化的预处理方法，选择4400-4800、5400-6600、7800-9000作为建模波段；然而，该方法并未明确光谱数据如何构建校正模型，且该方法中的波段同样也无法有效、准确的预测奇亚籽中水分含量。因此，开发一种快速、有效、无损且准确的奇亚籽灰分含量检测方法是十分重要的。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有奇亚籽中灰分含量在分析过程中费时费力，检测周期长，样品破坏性测试，效果不佳的缺点，提供一种基于近红外光谱、适用于奇亚籽中灰分含量测定的方法，实现准确建模、简便快速检测，可评价奇亚籽的质量，用于奇亚籽贸易品质的鉴别。

按照近红光谱产生的原理，无机成分在近红外光谱区并没有特征的吸收光谱，对灰分的定标只能根据与其他成分的相关性来进行，因此，灰分的近红外预测模型是根据它和其他营养成分的相关性来建立的，是一种间接定标方法灰分，以表征目标品质浓度特征，预处理后的光谱与实际测得的灰分含量参考值相关联，采用偏最小二乘法建立校正模型，这样就可以通过扫描奇亚籽的近红外光谱图，将相同预处理后的光谱调入校正模型，得到奇亚籽中的准确的灰分含量百分值。