基于高光譜和熒光高光譜技術的靈武長棗內部成分無損檢測研究.pdf

1、靈武長棗是寧夏特色優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品，探索有效的長棗品質無損檢測方法，為長棗產(chǎn)品高檔化、系列化和高附加值提供理論參考。本文以長棗中維生素C、草酸、蘋果酸為檢測指標，自行搭建的熒光高光譜系統(tǒng)，采用HPLC檢測長棗中維生素C、草酸、蘋果酸的含量;馬氏距離、杠桿值與學生化殘差、cook距離剔除異常樣本;SVM、卷積平滑、標準正態(tài)變化等方法對原始光譜進行預處理;iPLS、GA方法提取特征波長;PCR、SVM、PLS等方法建立靈武長棗內部成分預測模型，并

2、結合分子結構與特征吸收峰探究長棗近紅外光譜的吸收機理。主要結論如下:
　　(1)探究了不同貯藏期長棗維生素C、草酸、蘋果酸含量的變化，在貯藏前期長棗中多糖經(jīng)過糖醛酸途徑合成維生素C，維生素C含量增加，貯藏后期維生素C參與其他物質合成，含量緩慢下降;在貯藏期間長棗草酸含量緩慢增加，貯藏后期維生素C向草酸轉化;在貯藏期間長棗蘋果酸含量基本不變。
　　(2)基于近紅外高光譜長棗品質無損檢測研究。結果表明維生素C光譜經(jīng)GF預處理、草

3、酸光譜經(jīng)平均平滑預處理、蘋果酸原始光譜PLS模型最佳。采用iPLS得到維生素C最佳建模子區(qū)間為2，3，5，7，9-17;草酸的最佳建模子區(qū)間為5-17;蘋果酸最佳子區(qū)間為10，11，13，14，15。采用GA優(yōu)選最佳擬合波段，維生素C優(yōu)選出34波段，草酸優(yōu)選出33個波段，蘋果酸優(yōu)選出54個波段，iPLS與GA優(yōu)選的特征波段包含了全波段的絕大部分信息，但其他波段對模型也有貢獻率，所以特征波段建模的預測相關系數(shù)小于全波段建模。
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4、3)長棗關鍵性組分近紅外光譜吸收機理研究。維生素C、草酸、蘋果酸標品在900-1700nm波段分別有2、4、3個特征吸收峰，分別對應于理論計算得到的不同官能團的振動吸收。標品的特征吸收峰與iPLS和GA優(yōu)選出的特征波段相對應，從而闡釋近紅外高光譜建模的機理。
　　(4)基于熒光高光譜長棗品質無損檢測研究。結果表明經(jīng)基線校準預處理后的SVM長棗維生素C含量的預測模型最優(yōu)，Rp=0.84;經(jīng)去趨勢預處理后的PLS長棗草酸含量預測模型最