专利名称：：一种快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法
技术领域：
：本发明涉及一种定量蜂蜜品质的光谱方法，特别是涉及一种快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法。
背景技术：
：蜂蜜是蜜蜂釆集周边蜜源植物的花蜜并贮存在蜂巢中，与自身特殊物质结合，消化而成的天然甜味物质。蜂蜜主要由碳水化合物(约占总量的3/4)和水分(约占总量的1/4)组成，另外含少量有机酸，维生素、氨基酸等。糖类物质尤其是单糖(葡萄糖和果糖)占碳水化合物的85%~90%，形成了高糖分的饱和溶液。水分、葡萄糖、果糖、淀粉酶(DN)是评价蜂蜜品质好坏的重要理化指标，决定蜂蜜感官特征和化学性质。例如，水分含量多少与蜂蜜是否发酵、结晶有关，糖分含量与蜂蜜甜度、味道、结晶相关，而DN是评定蜂蜜新鲜度的主要指标。常规分析蜂蜜水分、糖、DN的方法分别是折光率法、色谱法、紫外-可见分光光度法。然而，同时分析这些指标费时，需大量试剂和耗材，影响蜂蜜分析效率，尤其是分析大量样品时常需要10~20小时。因此，如何有效、快速评价蜂蜜品质成为质检部门、企业的关注问题。近红外(NearInfrared，NIR)光的波长范围约为780~2500nm,是介于可见区与中红外区之间的电磁波，通过与物质中有机分子的含氢基团X-H键的作用，形成有机分子的倍频和合频吸收光谱。根据这些近红外吸收频谱出现的位置、吸收强度等信息特征，结合数理统计对该成分作定性和定量分析。与常规分析相比，该项技术需要更多的化学计量学算法与软件技术。随着计算机技术的发展、化学计量学研究的深入及近红外光谱仪器制造技术的日益完善，近红外光谱分析技术得到飞跃发展。由于具有快速、无前处理、环保等特点而广泛用于农产品、食品、化学、医药、石油等领域，从而成为90年代最引人注目的光谱分析技术。
发明内容为解决上述问题，本发明的目的是提供一种简单、快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法及其应用。本发明提供一种快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法，包括以下步骤1)收集具代表性的蜂蜜样品；2)用常规化学方法获得蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值；3)釆集蜂蜜样品的近红外光谱4)对所述近红外光谱图进行预处理，消除各种干扰因素，选择波长范围；5)分别建立蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值和近红外光谱之间的校正模型并检验；6)釆集待测样品的近红外光谱；7)用所建模型预测待测样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值。其中，所述蜂蜜品质为水分、葡萄糖、果糖、淀粉酶值中的一个或多个。步骤1)所述代表性的蜂蜜样品的数量至少为30个，蜂蜜样品来源真实，并将蜂蜜样品随机分为校正集样品和验证集样品，其中，校正集样品供建立校正模型用，验证集样品供检验模型用。步骤2)所述常规化学方法为水分检测用折光率法，葡萄糖、果糖含量检测用高效液相色谱法；淀粉酶值检测用紫外_可见分光光度法。应用傅立叶近红外光谱仪器釆集蜂蜜样品，用液体光纤探头扫描，扫描次数为32次；光谱扫描范围10000cm"~4000cm-1,分辨率8cm",重复测定三次，取平均光谱。仪器自身所带的具有NIRs收集、存储、处理功能的软件或其它公认统计软件处理光谱图，例如可釆用OPUS5.5软件。对原始光谱进行预处理方法包括一阶导数、二阶导数、多元散射校正、矢量归一化、消除常数偏移量、减去一条直线等。这些方法可单独使用或多个联合使用，以达到最佳预处理效果。建立NIR光谱与蜂蜜水分、葡萄糖和果糖含量之间的校正模型的化学计量学方法包括偏最小二乘法(PLS)、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)等。用决定系数(R2)、交互验证标准偏差(RMSECV)或预测均方差(RMSEP)评价模型性能。将化学值(即用常规化学方法得到的数值，下同)输入对应的样品，结合光谱图，用偏最小二乘法或其它化学计量学方法建立蜂蜜水分、葡萄糖、果糖、淀粉酶定量数学模型，以决定系数(R2)、交互验证标准偏差(RMSECV)评价模型优劣。决定系数最大、标准差最小的模型，效果最佳。i;(攀,)2—决定系数仗2=1Z(x-^)2-RMSECV=VM其中Differi表示第i个样品的化学值和NIR预测值之差，M为校正集样品数，》为第i个样品的化学值，ym是m个样品NIR预测值的平均值。用验证集样本考察模型能否定量样品，以预测标准差(RMSEP)，以及用化学方法测定结果和NIR预测结果进行比较，检验两种方法的差异显著性，差异不显著的说明该模型可以取代化学方法。E(顺。)2RMSEP-ViV其中Differi表示第i个样品的化学值和NIR预测值之差，N为验证集样品数。t=4，其中J表示化学值和预测值平均值之差，^为样本平均数的标准偏差。待测样品的光谱釆集方法同建模时釆集光谱的方法，用建立的模型快速预测蜂蜜样品水分、葡萄糖、果糖和淀粉酶值含量。本发明所述近红外光谱方法在测定蜂蜜品质中的应用。所述蜂蜜品质的指标为水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值。本发明具有以下有益效果1)本发明釆用傅立叶光谱仪和液体光纤，具有前处理简单、分析速度快、环保等优点。本发明可以同时检测蜂蜜中多种组分，由常规分析方法1020小时缩短至几分钟，提高了分析效率，是蜂蜜质量控制分析的一种快速新型检测方法。2)利用傅立叶近红外光谱分析技术分析蜂蜜，结合PLS方法建立蜂蜜水分、葡萄糖、果糖、淀粉酶值与近红外光谱的校正模型，通过预测未知样品，结果可靠、理想。因此，可以将该技术进行推广，尤其是为质检部门和企业产品实时监控节省大量的人力、物力。图i为蜂蜜的傅立叶近红外原始光谱图；图2为水分含量NIR预测值与真实值之间的相关图；图3为葡萄糖含量NIR预测值与真实值之间的相关图；图4为果糖含量NIR预测值与真实值之间的相关图；图5为淀粉酶值NIR预测值与真实值之间的相关图。具体实施例方式以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。实施例l蜂蜜样品的近红外光谱图至少收集50个样本(巿购获得)，随机分为校正集和验证集(3:1)。结晶蜂蜜分析前4(TC水洛至完全液化，室温放置。釆用傅立叶变换近红外光谱仪器和液体光纤附件扫描蜂蜜样品，光源为钨卤灯，铟镓砷(InGaAs)检测器，扫描范围lOOOOcm-1~4000cm—1。扫描次数32次，分辨率8cm"。每个样品平行测定3次，取其平均光谱(见图1)。实施例2蜂蜜水分模型2.1水分模型建立根据GB18796-2005蜂蜜标准，用折光率法测定实施例1蜂蜜样品的水分含量，釆用OPUS5.5软件，对实施例1釆集的样品光谱图进行二阶导数光谱预处理，釆用偏最小二乘法建立数学模型，对模型进行交叉验证，得到水分NIR预测值与真值交叉检验图(见图2)。决定系数(R2)达94.86,交叉验证均方差(RMSECV)为0.301。2.2水分模型检验用建立好的模型对蜂蜜样品水分进行预测，预测结果与国标方法测定结果及其偏差见表1。预测均方根误差(RMSEP)为0.324。通过配对T检验，结果表明近红外预测水分含量结果与化学方法结果无显著差异，所建的模型用于蜂蜜水分检测是准确可靠的。表l水分NIR预测值与化学实测值结果比较样品编号化学值NIR值偏差样品编号化学值NIR值偏差118.2917.780.511918.619.07-0.466218.2118.29-0.08072019.419.53-0.129318.6418.78-0.1352118.618.89-0.286420.320.72-0.4162218.918.810.089520.1619.760.3982319.920.01-0.111618.718.420.2832418.9518.830.117718.918.99-0.09412521.2520.740.515817.918.18-0.2812617.2916.890.401917.717.260.4352718.618.67-0.0743<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>实施例3蜂蜜葡萄糖模型3.1葡萄糖模型建立根据GB18796-2005蜂蜜标准，液相色谱法测定实施例1蜂蜜样品的葡萄糖含量，釆用OPUS5.5软件，对实施例l釆集的样品光谱图进行减去一条直线光谱预处理，釆用偏最小二乘法建立数学模型，对模型进行交叉验证，得到葡萄糖NIR预测值与真值交叉检验图(见图3)。决定系数(R"达90.81,交叉验证均方差(RMSECV)为1.04。3.2葡萄糖模型检验用建立好的模型对蜂蜜样品葡萄糖进行预测，预测结果与国标方法测定结果及其偏差见表2。预测均方根误差(RMSEP)为1.09。通过配对T检验，结果表明，近红外预测葡萄糖含量结果与化学方法结果无显著差异，所建的模型用于蜂蜜葡萄糖检测是准确可靠的。表2葡萄糖NIR预测值与化学实测值结果比较<table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>RMSEP1.09p0.08_实施例4蜂蜜果糖模型4.1果糖模型建立根据GB18796-2005蜂蜜标准，液相色谱法测定实施例1蜂蜜样品的果糖含量，釆用OPUS5.5软件，对实施例1釆集的对样品光谱图进行减去一条直线光谱预处理，釆用偏最小二乘法建立数学模型，对模型进行交叉验证，得到果糖NIR预测值与真值交叉检验图(见图4)。决定系数(R2)达94.18,交叉验证均方差(RMSECV)为0.835。4.2果糖模型检验用建立好的模型对蜂蜜样品果糖进行预测，预测结果与国标方法测定结果及其偏差见表3。预测均方根误差(RMSEP)为0.979。通过配对T检验，结果表明近红外预测果糖含量结果与化学方法结果无显著差异，所建的模型用于蜂蜜果糖检测是准确可靠的。表3果糖NIR预测值与化学实测值结果比较<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>实施例5蜂蜜淀粉酶模型5.1淀粉酶模型建立根据GB18796-2005蜂蜜标准，紫外可见分光光度法测定实施例1蜂蜜样品的淀粉酶活性，釆用OPUS5.5软件，对实施例1釆集的样品光谱图进行二阶导数光谱预处理，采用偏最小二乘法建立数学模型，对模型进行交叉验证，得到淀粉酶NIR预测值与真值交叉检验图(见图5)。决定系数(R2)达94.36，交叉验证均方差(RMSECV)为1.80。5.2淀粉酶模型检验用建好的模型对蜂蜜样品淀粉酶值进行预测，预测结果与国标方法测定结果及其偏差见表4。预测均方根误差(RMSEP)为1.85。通过配对T检验，结果表明近红外预测淀粉酶值含量结果与化学方法结果无显著差异，所建的模型用于蜂蜜淀粉酶值检测是准确可靠的。表4淀粉酶值NIR预测值与化学实测值结果比较样品编号化学值NIR值偏差样品编号化学值NIR值偏差121.622.68-1.0887.798.877-1.09221.621.9-0.305914.6217.68-3.06330.2430.45-0.2121014.6216.97-2.35430.2429.630.611118.218.81-O扁34.5932.122.471218.217.460.743634.5932.931.661312.616.31-3.7177.799.577-1.79平均值20.5121.18-0.67RMSEP1.85P0.20实施例6预测蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖及淀粉酶值对未知蜂蜜样品进行扫描，然后比较未知样品与定标样品的近红外光谱，用上面建立的模型分别预测蜂蜜样品水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值。权利要求1、一种快速定量蜂蜜品质的近红外光谱方法，其特征在于，包括以下步骤1)收集蜂蜜样品；2)用常规化学方法获得蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值；3)采集蜂蜜样品的近红外光谱图；4)对所述近红外光谱图进行预处理，消除干扰因素，选择波长范围；5)分别建立蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值和近红外光谱之间的校正模型并检验；6)采集待测样品的近红外光谱；7)用所建模型预测待测样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值。2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)所述蜂蜜样品的数量至少为30个，蜂蜜样品随机分为校正集样品和验证集样品。3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2)所述常规化学方法为水分检测用折光率法，葡萄糖、果糖含量检测用高效液相色谱法；淀粉酶值检测用紫外-可见分光光度法。4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，应用傅立叶变换近红外光谱仪釆集蜂蜜的近红外光谱，采样装置为液体光纤探头。5、如权利要求4所述的方法，其特征在于釆集蜂蜜的近红外光谱扫描范围为lOOOOcm"-4000cm-1,分辨率8cm-1,重复测定三次，取平均光谱。6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4)所述进行预处理的方法选自一阶导数、二阶导数、多元散射校正、矢量归一化、消除常数偏移量、减去一条直线方法中的一种或多种。7、如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5)所述校正模型采用偏最小二乘法经内部交叉检验建立，内部交叉检验的具体算法在M个样品光谱中取出第1张样品光谱，用M-1个样品光谱建立基本模型，再将取出样品光谱用于检验，并计算误差；将第l张样品光谱放回，取出另一个样品光谱，如此重复、循环，直至每个光谱都被检验分析。通过衡量样品近红外预测值与化学值间的决定系数(R2)和交叉验证均方差(RMSECV)指标评价模型性能，其中R2和RMSECV的计算公式如下其中Differj表示第i个样品的化学值和NIR预测值之差，M为校正集样品数，yi为第i个样品的化学值，ym是m个样品MR预测值的平均值。8、如权利要求7所述的方法，其特征在于，用优化好的校正模型预测验证集样品，比较NIR预测值和化学值含量，用预测均方差(RMSEP)和配对法T检验评价模型，RMSEP公式如下其中Differi表示第i个样品的化学值和NIR预测值之差，N为验证集样品数。其中^表示化学值和预测值平均值之差，为样本平均数的标准偏差。9、如权利要求1~8任一项所述的近红外光谱方法在测定蜂蜜品质中的应用。10、如权利要求9所述的近红外光谱方法，其特征在于，所述蜂蜜品质的指标为水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值。决定系数R"iS"-^)2.腿SECV全文摘要本发明涉及一种快速、简便定量蜂蜜品质的方法及其应用，主要步骤如下1)收集蜂蜜样品；2)用常规化学方法获得蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值；3)采集蜂蜜样品的近红外光谱图；4)对所述近红外光谱图进行预处理，消除干扰因素，选择波长范围；5)分别建立蜂蜜样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值和近红外光谱之间的校正模型并检验；6)采集待测样品的近红外光谱；7)用所建模型预测待测样品的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值。本发明具有前处理简单、分析速度快、环保等优点；能预测蜂蜜中的水分、葡萄糖、果糖含量和淀粉酶值，结果可靠、理想。文档编号G01N21/31GK101413885SQ200810226979公开日2009年4月22日申请日期2008年11月28日优先权日2008年11月28日发明者薛晓锋,静赵,芳陈,陈兰珍申请人:中国农业科学院蜜蜂研究所