[发明专利]一种基于近红外光谱的青贮大豆品质检测方法

说明书

本发明公开一种基于近红外光谱的青贮大豆品质检测方法，包括：S1、收集青贮饲用型大豆的地上植株并烘干粉碎后作为待测样品；S2、对待测样品进行理化指标测定，并将测定结果划分为校准集和验证集；S3、对待测样品进行近红外光谱扫描得到吸光值；S4、对吸光值进行预处理；S5、基于校准集的吸光值以及理化指标测定结果，采用PLS分别构建不同理化指标的青贮大豆品质预测模型；S6、基于验证集对预测模型进行校验，获取最优预测模型；S7、基于各理化指标所对应的最优预测模型完成青贮大豆品质检测。本发明能够提高青贮大豆饲用品质的检测效率及检测结果的精准性，检测过程简洁、高效、绿色，填补了青贮大豆植株品质近红外检测的空白。

技术领域

本发明涉及青贮大豆品质检测技术领域，特别是涉及一种基于近红外光谱的青贮大豆品质检测方法。

背景技术

大豆是一种蛋白质和脂肪含量较为丰富的粮油作物，籽粒中营养物质丰富，压榨浸提后的豆粕是优质的植物蛋白饲料。利用其高蛋白的营养特性，大豆植株可作为青贮饲料解决饲料中高蛋白短缺的问题。然而，青贮大豆品质的检测成为一项重要的研究内容和亟待解决的问题，现有的饲料品质指标的检测方法大多数还是通过国家标准或行业标准等常规化学检测，其中，粗蛋白含量采用国标法GB/T 6432-2018(凯氏定氮法)测定，中性洗涤纤维采用国家标准GB/T 20806-2006方法测定，酸性洗涤纤维国家行业标准NY/T 1459-2007方法测定，操作成本高，耗费时间和人力，对于检测样品量大的试验或任务，检测过程繁琐，容易存在误差，检测工作量大；同时，试剂耗费量大，易造成环境污染，损害人员身体健康。

近几年，NIRS(Near Infrared Spectroscopy，近红外光谱)法以其快速、简便、无损、绿色等诸多优点,在各行各业越来越受到青睐。在饲料分析方面,不仅能用于饲料常量成分分析,还能用于饲料营养价值的评价。目前，大豆用作饲料主要以豆粕为主，其青贮型大豆作为青贮饲用资源的新成员，NIRS用于检测青贮大豆饲用品质评价属于新内容，因此，有必要提供一种基于近红外光谱的青贮大豆品质检测方法，以能促进青贮大豆在饲草研究和应用上的发展和利用。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于近红外光谱的青贮大豆品质检测方法，以解决现有技术中存在的技术问题，能够大大提高青贮大豆饲用品质的检测效率及检测结果的精准性，检测过程简洁、高效、绿色，填补了青贮大豆植株品质近红外检测的空白。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于近红外光谱的青贮大豆品质检测方法，包括：

S1、收集不同品种青贮饲用型大豆在不同生长期的地上植株部分，对收集的植株进行处理后，在预设温度下烘干至恒重后粉碎，作为待测样品；

S2、对所述步骤S1收集的待测样品进行理化指标测定，并将所述待测样品的理化指标测定结果划分为校准集和验证集；

S3、对所述步骤S1收集的待测样品进行近红外光谱扫描，得到对应的吸光值；

S4、对所述步骤S3得到的吸光值进行数据预处理；

S5、基于所述校准集数据预处理后的吸光值以及理化指标测定结果，采用偏最小二乘法PLS分别构建不同理化指标的青贮大豆品质预测模型；

S6、基于所述验证集对不同理化指标的青贮大豆品质预测模型进行校验，基于校验结果获取各理化指标所对应的最优青贮大豆品质预测模型；

S7、将待测青贮大豆近红外光谱扫描的吸光值分别输入至各理化指标所对应的最优青贮大豆品质预测模型，完成青贮大豆品质检测。

优选地，所述步骤S1中，不同生长期包括盛花期、鼓粒初期、鼓粒中期；各生长期的植株的处理方式分别为：盛花期、鼓粒初期对全株进行取样，鼓粒中期对去荚处理后的植株进行取样。

优选地，所述步骤S2中，所述理化指标包括粗蛋白CP、中性洗涤纤维NDF、酸性洗涤纤维ADF。