[发明专利]一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法

说明书

本发明涉及食品分析领域，公开了一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，检测步骤为：首先采用近红外光谱仪采集酱油样品的原始近红外光谱，计算平均近红外光谱；利用偏最小二乘法，结合采用国标方法测定的酱油样品的成分含量；然后对光谱进行预处理和建模波段选择；分别建立酱油样品中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、总糖的近红外定量预测模型。本发明无需添加化学试剂，操作简单、高效，可实现在线监测，有效指导生产，降低成本，减少污染。

技术领域

本发明涉及食品快速检测分析领域，具体为一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法。

背景技术

酱油是一种由大豆、谷物(小麦)和矿物质制成的传统发酵食品，以大豆和/或脱脂大豆、小麦和/或麸皮为原料，经微生发酵制成的具有特殊色、香、味的液体调味品，是人们日常生活中必不可少的调味品。

全氮、总酸和氨基酸态氮是酱油三个最重要的必检质量指标。酱油常规检测的质量指标还有食盐、铵盐、还原糖、无盐固形物等。在酱油生产过程中对这些指标的检测基本是离线检测，而检测这些指标的方法比较繁琐费时，无法满足酱油生产现代智能化的要求，还增加了生产成本。

近红外光谱分析技术具有无需制样，无损测量，效率高，适合在线检测，无污染、分析结果重现性高等优点，因此近红外光谱分析可用于酱油的生产，降低生产成本，提高工作效率。

发明内容

基于此，本发明的目的是为提高工作效率，降低生产成本，提供了一种基于近红外光谱在线监测酱油品质的方法，建立酱油生产过程中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、总糖的含量预测模型，为实现在线智能化监测酱油品质和质量控制提高了科学依据。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：S1.采集不同发酵时间的酱油样品，分别进行离心取上清液；

S2.使用国标法测定酱油样品的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、总糖的含量；

S3.采集酱油样品的近红外光谱数据；

S4.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；

S5.根据样品各个成分浓度的高低，采用隔三取一的方式划分样品的校正集和检验集；

S6.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、总糖的定量预测模型。

S7.根据模型的校正集的决定系数(R2)、交互验证均方根误差(RMSECV)、检验集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)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。

所述步骤S1中，酱油样品的前处理步骤为待测样品经3000r/min离心10min，取上清液。

所述步骤S3中，采用上海棱光技术有限公司的S450近红外光谱分析仪对酱油样品进行光谱数据采集，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。

所述步骤S4中，光谱预处理方法为一阶导数(FD)、二阶导数(MD)、多元散射校正(MSC)其中一种或两种。

所述步骤S4中，特征波段筛选采用软件TQ Analyst 9推荐方法进行选取。

所述步骤S6中，建立定量预测模型的方法采用的化学计量法为偏最小二乘法。

综上所述，本发明主要具有以下有益效果：