[发明专利]一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.样品采集：采集不同发酵时间的酱油样品并对样品进行前处理，前处理方法为：3000r/min离心，取上清液；

S2.数据采集：采用近红外光谱仪采集酱油样品的原始近红外光谱图，计算其平均图谱；

S3.光谱预处理及建模波段选择：利用Thermo Fisher公司开发的TQ Analyst 9近红外建模软件对光谱进行预处理和特征波段筛选，预处理方法有一阶导数(FD)、二阶导数(MD)、多元散射校正(MSC)等；

S4.样品集划分：根据样品成分浓度的高低，采用隔三取一的方式划分样品的校正集和检验集；

S5.建立定量预测模型：将酱油样品的平均近红外光谱与国标法测得的成分含量进行关联，建立酱油样品中pH、总酸、氨基酸态氮、含盐量、还原糖、全氮、可溶性无盐固形物、铵盐、总糖的偏最小二乘法模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，其特征在于：步骤S2中，近红外光谱仪采集数据的仪器参数为：扫描范围为900nm-2500nm，以仪器内置背景为参比，分辨率为12cm-1，采样间隔为4nm，扫描次数6次。

3.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，其特征在于：步骤S2中，每次取5mL酱油样品于液体杯内进行采集，每个样品扫描2次，然后计算其平均光谱作为最终分析光谱。

4.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，其特征在于：所述。

5.根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，其特征在于：步骤S5中，通过比较各个不同预处理下的偏最小二乘法定量模型的校正集的决定系数、交互验证均方根误差、检验集的决定系数、预测均方根误差来判断模型的质量，从而筛选出酱油样品中pH、总酸、氨基酸态氮、含盐量、还原糖、全氮、可溶性无盐固形物、铵盐、总糖的最佳近红外定量预测模型。