近红外光谱技术快速鉴别稻谷霉菌污染的研究

作者：吕都; 唐健波; 徐廷霞; 陈中爱; 李俊; 刘永翔; 姜太玲^*

来源：食品科技, 2021, 46(06): 301-306.

DOI：10.13684/j.cnki.spkj.2021.06.050

• 近红外光谱
• 稻谷
• 霉菌
• 污染
• 快速检测

为了建立一种快速鉴别稻谷霉菌污染的方法,研究采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,以150份未污染霉菌的稻谷样品和150份污染霉菌的稻谷样品为研究对象,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘回归法建立鉴别模型。结果表明:运用基于马氏距离的主成分分析方法剔除异常光谱36个,最佳光谱预处理方式为分位数标准化处理,采用基于联合x-y距离的样本集划分法,将剩余264份样品划分成训练集和验证集。建立的鉴别模型,最佳主成分数为4,其R~2_(cv)值为0.9220、R~2_(val)值为0.9184和正确率为98.48%。将外部验证集样品的光谱,代入建立并优化好的鉴别模型中,判定正确率为100%。因此,该研究所建立的鉴别模型识别能力强,可以用于稻谷中霉菌污染的快速检测。

• 单位
  遵义师范学院; 云南省农业科学院热带亚热带经济作物研究所; 贵州省农业科学院