【瑞士步琦】近紅外光譜分析技術(shù)在玉米品質(zhì)檢測中的應(yīng)用

介紹

玉米是我國重要的糧食作物。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，我國 2021 年玉米播種面 4332 萬 hm²，玉米產(chǎn)量達 2.7 億 t。玉米中的水分、蛋白質(zhì)、脂肪、糖類等主要化學(xué)成分含量會直接影響到玉米的經(jīng)濟效益。化學(xué)成分含量的測定已成為原料品質(zhì)評價中的重要環(huán)節(jié)。玉米種子作為生產(chǎn)中最基本的資料，其質(zhì)量的好壞直接影響玉米的產(chǎn)量及品質(zhì)。玉米品質(zhì)指標（水分、蛋白質(zhì)、淀粉等）的檢測常用理化方法，安全指標（毒素等）的檢測使用液相等物理或化學(xué)方法，可用冷浸法等對種質(zhì)品質(zhì)進行分析，但這些方法均會對樣本本身造成破壞，存在處理時間較長以及需要專業(yè)人員操作、儀器成本高等缺點。因此，探究一種可以對玉米進行無損、快速檢測技術(shù)顯得尤為重要。近紅外光譜分析技術(shù)具有樣品不需復(fù)雜耗時的前處理、無損耗、多成分同時分析、無污染的檢測優(yōu)勢，近年來得到了廣泛關(guān)注。

近紅外光譜分析技術(shù)是利用物質(zhì)對光的吸收、散射、反射與透射等特性對待測物進行分析的檢測技術(shù)，通過樣品的吸收光譜及理化分析結(jié)果可對樣品進行定性或定量分析。近紅外光譜分析技術(shù)的檢測步驟為使用化學(xué)計量法對近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理及建立模型，將樣本的預(yù)測集通過模型進行檢測，驗證模型是否精準，并對模型進行評價及優(yōu)化。

近紅外光譜技術(shù)常用處理方法，由于近紅外光譜中強大的背景信息造成的噪聲干擾和存在冗余變量，導(dǎo)致從樣品的近紅外光譜中提取與檢測目標相關(guān)的信息較困難，因此，需對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。常用的光譜預(yù)處理方法有去噪自編碼器（DAE）、正交信號校正法（OSC）、標準正態(tài)變換（SNV）、多元散射校正（MSC）等。

近紅外光譜技術(shù)模型評價指標

定量模型評價指標  

評價近紅外光譜定量模型預(yù)測準確性的實質(zhì)是模型的預(yù)測結(jié)果與樣品結(jié)果的接近程度，評價預(yù)測模型一般采用校正決定系數(shù)（R2c）、驗證決定系數(shù)（R2v）、校正相關(guān)系數(shù)（Rc）、驗證相關(guān)系數(shù)（Rv）、校正均方根誤差（RMSEC）、驗證均方 根 誤 差（RMSEV） 和 相 對 分 析 誤 差（RPD）等參數(shù)，決定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)是預(yù)測值與使用化學(xué)方法檢測出的真值樣本集相關(guān)性的標準，通常 R2c、R2v、Rc、Rv 越大時，認為所建模型效果越好；RMSEC 和 RMSEV 是校正集與驗證集的預(yù)測值和使用化學(xué)方法檢測出的真值之間差異大小的量度，RMSEC 和 RMSEV 越小，認為所建模型性能越優(yōu)；RPD 是衡量模型可靠性的指標，當 RPD>3，認為所建立的預(yù)測模型可靠性較高，3>RPD>2.5，認為模型可用于分析；RPD<2.5 時，則表明模型分析難以進行。

定性模型評價指標   

近紅外光譜技術(shù)在定性分析中多用于樣品分類，常用判定指標有正確率、敏感性、特異性等。

從采樣現(xiàn)場到實驗室快速無損檢測樣品的指標，主要包括水分、脂肪、蛋白、灰分等。可以幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)過程，控制最終產(chǎn)品質(zhì)量，提升利潤。近紅外光譜儀檢測過程無需化學(xué)試劑，可大大降低實驗室濕化學(xué)成本。檢測快速，可大大減少操作人員的勞動力，降低使用門檻，節(jié)約管理費用。

• 防水型不銹鋼外殼，入口防護等級為 IP69，可進行高壓管沖洗，即使是苛刻的工作環(huán)境也能滿足

• 多種即時可用的預(yù)校準，適用性廣泛

• 直觀的現(xiàn)觸摸屏界面，簡單、明了

• 樣品使用磁耦合驅(qū)動裝置旋轉(zhuǎn)器，分析完成后該裝置可拆除，輕松清潔

• 允許用戶利用近紅外光，可見光或?qū)煞N信號結(jié)合來提高測量性能和全面評估樣品，從而使其測量性能達到較大化

相關(guān)模型參數(shù)

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