基于近红外光谱技术的奶粉测定方法及系统与流程

本发明涉及光谱测量技术领域，尤其涉及红外光谱测量技术领域，具体是指一种基于近红外光谱技术的奶粉测定方法及系统。

背景技术：

随着食品工业技术的飞速发展，近年来奶粉市场一直畅旺，专用奶粉走俏市场，消费群体日益扩大。奶粉选用新鲜牛乳为主要原料，添加优质钙源，强化维生素，采用先进的生产设备，经杀菌、浓缩、喷雾干燥、喷涂卵磷脂等先进工艺精制而成。奶粉在加工过程中进行强化调制，使奶中乳蛋白适度变性，从而易于人体消化吸收，并能补充一定种类和数量的微量元素和其他营养素，使其营养成分比鲜乳更全面、更合理的适应不同人群的需要，目前奶粉已成为乳制品行业发展的一个重要趋势。然而伴随着乳品加工行业的迅猛发展，乳品质量的保障却成为异常突出的问题。在巨大经济利益的驱使下，乳及乳制品的掺假现象越来越严重，其中奶粉中添加三聚氰胺的现象尤为严重，因掺假而导致的消费者身体健康受到伤害的事件时有发生。因而有必要建立简便快捷、可靠的检测方法，监控乳制品中的三聚氰胺含量，确保乳制品安全。

目前，国内外用于三聚氰胺的检测方法，主要有高效液相色谱法、液相色谱-质谱联用法、免疫分析法、毛细管电泳法、气质联用法、荧光光度法等。

色谱分析法：目前是使用最广泛的检测方法，具有快速、分离效果好、用量少，且不受样品的限制等特点，特别适用于高沸点、大分子、极性强和热稳定性差的化合物的分析。用沉淀法先将奶粉中的蛋白质沉淀，后提取奶粉中的三聚氰胺，将提取液用阳离子交换固相萃取柱净化，用高效液相色谱进行检测，外标法定量，测定时间约为 10min。

毛细管电泳（CE）又称为高效毛细管电泳（HPCE）：它是一种以毛细管为分离通道，高压直流电场为驱动力，依据样品中各组分的电泳淌度和分配行为的差别进行分离的技术。CE具有样品用量少、分析成本低、分离效率高和基质干扰程度低等优点。

免疫分析法：在食品安全检测中应用广泛，常被用作筛选方法。免疫学法是一种快速检测三聚氰胺的方法，其原理是利用萃取液通过均质及震荡的方式提取样品中的三聚氰胺进行免疫测定。

比色法：三聚氰胺含有3个氨基，是一个富电了的弱碱，它能与含有3个硝基、缺少电了的酸(2，4，6一三硝基苯酚，苦味酸)形成复合物。苦味酸是黄色的，形成复合物后颜色加深成为红棕色。形成的复合物越多，颜色越深，因此可以通过颜色的变化以及颜色的深浅来检测是否有三聚氰胺及其含量。

上述测定方法大多以传统化学分析方法为主导，存在检测速度慢、成本高、破坏性强，准确度低、实时性差等缺点。其中色谱分析法成本高、测试周期长，仪器价格昂贵，使用成本较高，从而也限制了该方法的普及，只能在部分实验室作为验证方法使用；毛细管电泳法因为毛细管的内径小，光程短，从而限制了它的灵敏度；其他基于化学试剂添加的方法，均会破坏测试样品本身的性状，操作比较繁琐，耗时较长，结果误差大。

近年来，现有技术中也出现了一种红外光谱或紫外光谱测定奶粉的技术，主要有如下两种方案：

1、提供了一种快速测定奶粉中三聚氰胺含量的方法，包括以下步骤：A、制备待测样品的压片样品；B、配制标准压片样品：分别称取分析纯三聚氰胺0.1g、0.15g、0.2g、0.25g、0.3g，置于100g合格奶粉中，制成压片样品；C、使用红外光谱测定标准压片样品在1551cm-1~1436cm-1的三嗪环伸缩振动红外吸收光谱，根据测得的光谱绘制出红外吸收光谱标准曲线，得到回归方程；D、使用红外光谱仪在一定条件下测定待测压片样品红外吸收光谱，然后从标准曲线上得到待测样品的三聚氰胺的含量。

2、一种应用紫外吸收光谱-化学计量学技术快速、简便、灵敏、准确检测奶粉和液态奶中三聚氰胺、二聚氰胺的方法。采用硅胶在酸性水溶液中除去样品基质的前处理方法，结合紫外吸收光谱和化学计量学的方法，最终得到三聚氰胺、双氰胺的含量。该方法样品前处理简便快速，测量过程仅用到紫外分光光度计，通过偏最小二乘法、或支持向量机法、或最小二乘―支持向量机算法等化学计量学算法的回归运算，可以得到相关模型，进而可以用所得的模型预测未知样品中的三聚氰胺、二聚氰胺含量。

第1种方案需要将测试样品压制成片，第2种方案使用离心沉降法对待测样品进行预处理，这些方法均需对样品进行前处理，步骤繁琐，会破坏样品本身的性状，针对现有方法的缺陷，本发明采用了对样品装取直接测量的方式，既不破坏样品本身，也没有预处理步骤，方法简单，采用便携式的近红外光谱仪，成本较低，灵敏度高，结合化学计量学方法开展了近红外光谱分析技术定性分析的研究，旨在为奶粉品质的快速、无损检测提供新参考。

技术实现要素：

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种基于近红外光谱技术的奶粉测定方法及系统，采用哈达玛变换型近红外光谱检测奶粉是否含有三聚氰胺，结合化学计量学方法开展了近红外光谱分析技术定性分析的研究，为奶粉品质的快速、无损检测提供新参考。

为了实现上述目的，本发明具有如下构成：

该基于近红外光谱技术的奶粉测定方法，所述的方法包括三聚氰胺测定模型建立和待测奶粉测定，所述三聚氰胺测定模型建立包括如下步骤：

（1-1）准备至少一种奶粉样本；

（1-2）利用近红外光谱采集设备获取所述奶粉样本的近红外光谱；

（1-3）对所述奶粉样本的近红外光谱进行预处理得到与三聚氰胺性质关联的数据；

（1-4）采用化学计量学软件建立三聚氰胺测定模型；

所述待测奶粉识别包括如下步骤：

（2-1）利用近红外光谱采集设备获取待测奶粉的近红外光谱；

（2-2）基于所述三聚氰胺测定模型预测待测奶粉中三聚氰胺的含量。

较佳地，所述利用近红外光谱采集设备获取所述奶粉样本的近红外光谱，包括如下步骤：

（1-2-1）利用旋转附件分别装取所述奶粉样本，采用近红外光谱采集设备在所述奶粉样本上多次采集数据。

更佳地，所述利用近红外光谱采集设备获取所述奶粉样本的近红外光谱，还包括如下步骤：

（1-2-2）将所述奶粉样本定性分为纯奶粉和含三聚氰胺奶粉两大类，每个样本随机选取一部分作为校正集，剩余作为验证集。

较佳地，所述对所述奶粉样本的近红外光谱进行预处理，具体为：

对所述奶粉样本的近红外光谱的波长进行截取，选取能够明显表征奶粉是否含有三聚氰胺的波段作为建模波段。

更佳地，所述奶粉样本的近红外光谱的截取范围为1392-1518nm，采用Savitzky-Golay平滑算法对所述奶粉样本的近红外光谱进行平滑滤波处理。

较佳地，采用化学计量学软件建立三聚氰胺测定模型时，采用PCA降维算法和Fisher分类算法建立所述三聚氰胺测定模型。

更佳地，所述步骤（1-4）之后，还包括如下步骤：

（1-5）对所述三聚氰胺测定模型进行校正。

更进一步地，所述对所述三聚氰胺测定模型进行校正，包括模型验证，所述模型验证具体为：

分别采用所述校正集和所述验证集建立所述三聚氰胺测定模型，并比较采用所述校正集和所述验证集建立的三聚氰胺测定模型是否一致，根据比较结果判断所述三聚氰胺测定模型是否准确。

再进一步地，所述对所述三聚氰胺测定模型进行校正，包括实验验证，所述实验验证具体为：

选取新的奶粉样本，且新的奶粉样本与建模时采用的奶粉样本一致，基于所述奶粉测定样本预测新的奶粉样本的奶粉类型，根据预测结果与实际类别的比较判断所述三聚氰胺测定模型是否准确。

本发明还涉及一种基于近红外光谱技术的奶粉测定系统，用于所述的基于近红外光谱技术的奶粉测定方法，所述奶粉测定系统包括：

近红外光谱采集设备，用以获取奶粉样品和待测奶粉的近红外光谱；

光谱预处理模块，用以对所述近红外光谱进行预处理得到与三聚氰胺性质关联的数据；

奶粉测定建模模块，用以采用化学计量法建立所述三聚氰胺测定模型；

三聚氰胺预测模块，用以基于所述三聚氰胺测定模型和待测奶粉的近红外光谱预测待测奶粉中三聚氰胺的含量。

采用了该发明中的基于近红外光谱技术的奶粉测定方法及系统，具有如下有益效果：

（1）数据采集快：在样品准备完善的状态下，采集方式只需将奶粉装在近红外光谱仪配套的旋转附件中，利用便携式近红外光谱仪每8s采集10条数据，而后平均出1条结果，该采集过程在采样便捷、快速的基础上，还能确保数据的有效性及可靠性；

（2）分析速度快：利用采集后的光谱数据，利用化学计量学软件平台内集成的预处理算法，分析算法，搭配组合使用，构造一个模型的平均时间5分钟，而后在此基础上调节算法及参数，最终选定最优模型；

（3）分析效率高：模型构造完成后，在进行现场应用时，仅需在采集参比后将待测物置于近红外光谱仪探测头处，1s即能在手机终端或电脑平台显示出分析结果；

（4）分析成本低：近红外光谱分析在分析过程中只有自身消耗的一点电，与常用的标准方法相比，测试费用有很大程度的降低；

（5）无需试剂、绿色环保：近红外光谱分析技术只需样品的光谱，无需破坏样品性状，不需要添加任何化学剂，避免了有害物质的产生，绿色环保。

附图说明

图1为本发明的基于近红外光谱技术的奶粉测定方法的工作示意图；

图2为本发明的基于近红外光谱技术的奶粉测定系统的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。

本发明采用了近红外吸收检测法，采用了对样品装取直接测量的方式，既不破坏样品本身，也没有预处理步骤，方法简单，采用便携式的近红外光谱仪，成本较低，灵敏度高，结合化学计量学方法开展了近红外光谱分析技术定性分析的研究，旨在为奶粉品质的快速、无损检测提供新参考。在三聚氰胺的分子结构中，3个碳原子分别与两个N原子和1个NH2连接。虽然C-N键的谱峰很难识别，但是NH₂的波动却是正好处于近红外区域，因此可以对三聚氰胺进行近红外分析。该技术原理是用一种特定波长的近红外线照射被检样品，根据样品中三聚氰胺对红外线的吸收强弱来实现其含量的实时监测，该法是一种无接触、无损伤和无危害的检测方法。

下面对本发明所采用的近红外光谱技术进行介绍：

近红外光谱的吸收原理：近红外(Near Infrared, NIR)区域按ASTM定义是指波长在780~2526 nm范围内的电磁波。近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)属于分子振动光谱，产生于共价化学键非谐能级振动，是非谐振动的倍频和组合频，位于可见光和中红外光区之间，适用于测定含C-H, N-H, O-H等基团的物质，由于不同基团产生的光谱吸收峰位置和强度都不同，根据Lambert-Beer吸收定律，吸收光谱会随着样品成分组成或结果的变化而产生变化。

近红外光谱技术：近红外光谱技术，是根据近红外波段内的透射和反射光谱，对研究对象和定量分析的现代分析技术，因其具有高效、快速、成本低和绿色环保等特点，己被广泛用于食品、药品、林业、农业等领域中，是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术。

近红外光谱数技术构成： 近红外光谱技术主要包括近红外光谱仪、化学计量学软件和多元校正模型等。近红外光谱仪是用于采集被测样品近红外光谱的设备，化学计量学软件是用于关联光谱和样品性质的工具，而校正模型是用于反映样品光谱与性质之间对应关系的定量或定性的工作曲线。

（1）近红外光谱仪：近外光谱仪的基本构造与普通光谱仪相同，都主要由光源系统、分光系统、测样器件、检测器、控制和数据处理系统及记录显示系统这6大部分构成。传统分析仪因为体积大、制样繁琐、检测速度慢、费用较高，随着微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System, MEMS)技术的兴起，近几年国际上出现了一些基于MEMS技术的新型近红外光谱仪，具有重量轻、体积小、速度快、寿命长、可集成化以及成本低等优点，推动了光谱仪的小型化、便携化，本研究中采用的就是基于MEMS技术的微型近红外光谱仪。

（2）化学计量学：化计量学（Chemometrics）是一门应用数学统计学与计算机科学的工具，设计或选择最优量测程序和试验方法，并通过解析化学量测数据最大限度地获取信息的化学分支学科。近红外光谱吸收强度弱，光谱信噪比低，易有一些与待测样本性质无关的信息造成的干扰，因此，对例如奶粉这种样本进行近红外光谱分析就需要从重叠、变动的光谱中提取微弱信息，化学计量学方法不可或缺，其主要作用是建立近红外光谱和组分(性质)之间的数学桥梁，建立校正模型对未知样品实现预测。因此，近红外光谱技术的化学计量学方法主要涉及三方面内容：一是光谱预处理方法研究，对样本光谱进行预处理，减少以至于消除各种非目标因素对光谱造成的影响；二是光谱特征波长的选择与提取，有选择性地提取与分类目标有关的信息并抑制非相关特征和噪声的影响；三是近红外光谱校正方法研究，以期建立稳健、可靠、灵敏度高的校正模型。

如图1所示，本发明的基于近红外光谱技术的奶粉测定方法，主要包括三聚氰胺测定模型建立和待测奶粉测定，所述三聚氰胺测定模型建立包括如下步骤：

（1-1）准备至少一种奶粉样本；

（1-2）利用近红外光谱采集设备获取所述奶粉样本的近红外光谱；

（1-3）对所述奶粉样本的近红外光谱进行预处理得到与三聚氰胺性质关联的数据；

（1-4）采用化学计量学软件建立三聚氰胺测定模型；

所述待测奶粉识别包括如下步骤：

（2-1）利用近红外光谱采集设备获取待测奶粉的近红外光谱；

（2-2）基于所述三聚氰胺测定模型预测待测奶粉中三聚氰胺的含量。

如图2所示，本发明还提供一种基于近红外光谱技术的奶粉测定系统，包括：

近红外光谱采集设备，用以获取奶粉样品和待测奶粉的近红外光谱；

光谱预处理模块，用以对所述近红外光谱进行预处理得到与三聚氰胺性质关联的数据；

奶粉测定建模模块，用以采用化学计量法建立所述三聚氰胺测定模型；

三聚氰胺预测模块，用以基于所述三聚氰胺测定模型和待测奶粉的近红外光谱预测待测奶粉中三聚氰胺的含量。

下面以一个具体实施例来具体介绍本发明的基于近红外光谱技术的奶粉测定的过程：

设备信息：便携式近红外光光谱仪（型号、原理、技术参数、波长范围、分辨率等根据实际需要进行选择）；旋转附件。

模型建立：

（1）样品准备：选择五种不同品牌奶粉，每种品牌各取30g，一份为纯样本，另一份中加入1%的三聚氰胺混匀；

（2）光谱采集：利用旋转附件分别装取样本，使用近红外光谱采集设备各采集20条数据，即纯奶粉和含1%三聚氰胺奶粉各100条；

（3）数据筛选：定性分为纯奶粉和含三聚氰胺奶粉两大类，每个样本随机选取70条作为校正集，剩余作为验证集；

（4）光谱预处理：首先对波长进行截取，选取能够明显表征奶粉是否含有三聚氰胺的波段作为建模波段，截取范围为1392-1518nm；数据预处理算法选择为：（Savitzky-Golay平滑，平滑窗口数为15）+（Savitzky-Golay一阶微分，窗口数为15，多项式次数为3）；

（5）算法选择：降维算法选择PCA，主成分数选取10；分类算法选择Fisher；

模型验证：

模型验证：通过上述建模流程对校正集及验证集进行分类，所得校正集与验证集的判别准确率均为100%；

实测验证：

另外收集市面上41种奶粉，适用年龄范围涉及婴儿、青少年、女士、中老年，用同样的制样及采样方式，分别采集各自纯奶粉光谱及含三聚氰胺奶粉光谱，利用上述构造的模型能够准确分辨出测试样本是否含有三聚氰胺，准确率为100%。此外，除用附件装取测量外，本模型对用小皿、密封透明塑料袋装取的奶粉样品也能100%检验出其是否含有三聚氰胺（三聚氰胺掺比需≥1%）；

采用了该发明中的基于近红外光谱技术的奶粉测定方法及系统，具有如下有益效果：

（1）数据采集快：在样品准备完善的状态下，采集方式只需将奶粉装在近红外光谱仪配套的旋转附件中，利用便携式近红外光谱仪每8s采集10条数据，而后平均出1条结果，该采集过程在采样便捷、快速的基础上，还能确保数据的有效性及可靠性；

（2）分析速度快：利用采集后的光谱数据，利用化学计量学软件平台内集成的预处理算法，分析算法，搭配组合使用，构造一个模型的平均时间5分钟，而后在此基础上调节算法及参数，最终选定最优模型；

（3）分析效率高：模型构造完成后，在进行现场应用时，仅需在采集参比后将待测物置于近红外光谱仪探测头处，1s即能在手机终端或电脑平台显示出分析结果；

（4）分析成本低：近红外光谱分析在分析过程中只有自身消耗的一点电，与常用的标准方法相比，测试费用有很大程度的降低；

（5）无需试剂、绿色环保：近红外光谱分析技术只需样品的光谱，无需破坏样品性状，不需要添加任何化学剂，避免了有害物质的产生，绿色环保。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。