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引用本文:   王凡, 李永玉, 彭彦昆, 孙宏伟, 李龙. 基于可见/近红外透射光谱的番茄红素含量无损检测方法研究. 分析化学, 2018, 46(9): 1424-1431. doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.181164 [复制]

Citation:   WANG Fan, LI Yong-Yu, PENG Yan-Kun, SUN Hong-Wei, LI Long. Nondestructive Determination of Lycopene Content Based on Visible/Near Infrared Transmission Spectrum. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2018, 46(9): 1424-1431. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.181164 [复制]

基于可见/近红外透射光谱的番茄红素含量无损检测方法研究

通讯作者:  李永玉, yyli@cau.edu.cn

收稿日期: 2018-03-15

接受日期: 2018-04-24

出版日期: 2018-09-01

基金项目: 本文系"十二五"国家科技支撑项目(No.2014BAD04B00)资助

Nondestructive Determination of Lycopene Content Based on Visible/Near Infrared Transmission Spectrum

Corresponding author:  LI Yong-Yu, yyli@cau.edu.cn

Received Date:  2018-03-15

Accepted Date:  2018-04-24

Published Date:  2018-09-01

Fund Project:  This work was supported by the National Science and Technology Support Project of China (No. 2014BAD04B05)

针对番茄内外部结构特征,搭建了可见/近红外透射检测系统,利用完整番茄透射光谱信息,对番茄红素含量进行无损伤快速检测研究。采集的原始光谱曲线经去趋势(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、归一化(NOR)、一阶导数(FD)预处理后分别用偏最小二乘(PLS)进行建模分析。其中SNV预处理后的模型效果最好,校正集和验证集相关系数分别为0.9771和0.9504,校正集和验证集均方根误差为0.9711和1.0496 mg/kg。为进一步提高模型的精度和稳定性,采用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)3种方法单独或联合处理(UVE-SPA,UVE-CARS),对全光谱进行变量优选。经UVE-CARS处理后番茄红素预测模型效果最好,其校正集和验证集相关系数分别提高至0.9830和0.9741,均方根误差分别降低至0.6919和0.7680 mg/kg。最后,选用25个番茄样品对所建立模型进行了外部验证,UVE-CARS-PLS模型的预测集相关系数为0.9812,预测集均方根误差为0.7071 mg/kg,平均相对误差为4.3%。而作为比较的PLS模型的预测集相关系数为0.951,均方根误差为1.0610 mg/kg,平均相对误差6.0%,相比于全光谱PLS模型,UVE-CARS可以很大程度地简化模型,提高模型精度,降低检测的误差限。结果表明,基于自行搭建的番茄可见/近红外透射检测系统结合光谱处理方法,可以实现对生鲜番茄中番茄红素含量的快速、无损检测,为番茄红素定量检测提供了新方法。

关键词:   番茄红素, 可见/近红外透射光谱, 无损检测
Key words:   Lycopene, Visible/near infrared transmission spectrum, Nondestructive testing
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基于可见/近红外透射光谱的番茄红素含量无损检测方法研究

王凡, 李永玉, 彭彦昆, 孙宏伟, 李龙

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