一种利用光谱法测定马铃薯主要营养成分的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于物质检测领域，特别是设及利用光谱检测化学成分的方法，具体是设 及一种利用光谱法测定马铃馨主要营养成分的方法。
【背景技术】
[0002] 随着人们对食品安全的关注度越来越高，消费者在选择果蔬时对其内部品质指标 的要求也越来越高，马铃馨作为餐饮上最常见的果蔬，其营养成分品质的高低通常作为选 择马铃馨的主要参考指标，而目前对马铃馨营养成分的测定常W破坏性化学分析或者在实 验室使用昂贵的实验仪器分析为主，运些方法都需要将马铃馨损坏，并且不能进行现场测 试分析。
[0003] 利用光谱技术分析成为农作物成分检测的发展方向，现代近红外光谱分析技术分 析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速度也很快的原因。
[0004] CN 101556242 B公开了一种用傅立叶红外光谱鉴别微生物的方法，包括培养对照 微生物;采集对照微生物的红外图谱;在3000-2300cnf 1和1300至700cnfi区间内的一个或多 个谱段建立微生物鉴别模型；在上述相同的条件下培养待测微生物，采集待测微生物的红 外图谱，将红外图谱代入微生物鉴别模型中确定待测微生物的归属。
[0005] 目前的方法中，因为模型的建立按照图谱的模式进行的，或者是按照局部数据进 行的，或者是在化学计量的基础上进行匹配光谱数据，运些方法都存在建模后调整难度大， 基础数据不齐全，导致数据模型的校正和公式的更新和更换难度大，如何建立光谱数据和 马铃馨化学成分数据模型成为该领域的研究重点和难点。
【发明内容】
[0006] 为了克服上述测定方法所存在的各种缺陷，本发明提供了一种利用光谱法测定马 铃馨主要营养成分的方法，该方法包括如下步骤：
[0007] A.确定光谱法测定马铃馨主要营养成分种类为T，1 ^ T ^ 5，营养成分分别为：淀 粉、蛋白质、糖、脂肪、纤维素中的一种或多种；
[000引B.确定马铃馨主要营养成分测量的光谱范围为:800-2500nm;
[0009] C.进行大于等于50个W上马铃馨样品的光谱数据收集和化学检测数据收集；
[0010] D.利用光谱数据和化学检测数据建立数据模型，数据模型嵌入数据运算服务器；
[0011] E.针对待检马铃馨进行光谱数据收集，将光谱数据输入数据运算服务器，同时选 择需要检测马铃馨和营养成分，所述营养成分为步骤A中确定的营养成分中的一种或多种；
[0012] F.运算服务器根据所需要检测的产品名称和营养成分匹配数据模型中的K个公 式，进行运算，获得所检测马铃馨的所选定的营养成分含量，Κ>Τ。
[0013] 所述步骤D是利用光谱数据和化学检测数据建立数据模型，包括将物体的光谱数 据输入光谱数据库，将相同物体的化学检测数据的输入化学数据库，然后将光谱数据库中 的光谱数据和化学数据库中的化学检测数据进行映射，形成该物体的映射数据库，包括如 下步骤：
[0014] 步骤I:用光源发射兼光谱收集的装置发射光斑照射待检测的马铃馨样品A1，并收 集马铃馨样品A1反射回来的光谱，采用光谱分析设备确定所收集的光谱的波长及吸光度， 形成马铃馨样品A1的光谱数据；
[0015] 步骤II:对马铃馨样品Ai进行化学分析，分析淀粉含量，形成马铃馨样品的化学检 测数据；
[0016] 步骤III:将马铃馨Ai的光谱数据和化学检测数据录入同一数据库，形成数据映射 XI;
[0017] 步骤IV:重复上述步骤I、步骤II和步骤III，对马铃馨样品A2至An+i进行η次检测， 形成η组光谱数据和对应的η组化学检测数据，将光谱数据和化学检测数据录入同一数据 库，形成η组数据映射的数据映射集合；
[0018] 步骤V:将上述数据库中数据映射集合中的光谱数据选取2-100个波长的吸光度数 值与化学检测数据进行对应，确定2-100个波长吸光度变化与化学检测数据变化具有定性 和定量关系的Κ个公式。
[0019] 步骤VI:将上述步骤的Κ个公式嵌入运算服务器，采集马铃馨新样品Αχ的光谱数 据，将其录入数据库的同时，选取步骤V确定的2-100个波长录入运算服务器，计算出未进行 实际检测的马铃馨新样品化学数据，同时将该化学数据输出到显示端和数据库，并在数据 库中与马铃馨新样品Αχ的光谱数据形成测量数据映射，该测量数据映射与已有的数据映射 形成更新的数据映射集合。
[0020] 步骤VII:根据步骤I至步骤VI所形成的数据库和运算服务器上的Κ个公式，将数据 库和运算服务器相连，同时设置数据库的数据输入端和数据输出端、设置运算服务器的数 据输入端和数据输出端，形成马铃馨的光谱数据模型。
[0021] 上述步骤IV中建立数据映射集合的方法具体是：
[0022] 1)光谱数据输入光谱数据库中，按照纳米级建立数据条，每个纳米级波长定义为 一个数据条，将每个纳米级波长数据和波长强度数据录入数据库中，形成光谱数据库中的 光谱数据条，光谱范围中的纳米波长数量k对应形成相应数量的光谱数据条k;例如波长范 围为1000-1500纳米，则有501条光谱数据条，k为501，每个光谱数据条包括波长和强度；
[0023] 2)化学检测数据输入化学数据库中，将化学检测数据按所检测成分的数量建立数 据条，照成分建立数据条，每个成分定义为一条数据条，将每个成分名称及成分含量录入数 据库中，形成化学数据库中的成分数据条，成分的数量对应形成相应数量的成分数据条;例 如某物体的化学检测数据中有5种成分，则有5条数据条，分别为Υ1、Υ2……Υ5,每个数据条 包括成分名称和成分含量;或者将化学检测数据进行排列组合，然后将所有排列组合作为 数据条数据数据库，排列组合；
[0024] 3)将光谱表中的一条光谱数据条对应化学数据表中的所有成分数据条，形成映射 数据组，对应原则是一条光谱数据条分别对应各成分数据条，形成单光谱和多成分对应的 映射数据组;例如光谱数据条为Χ1000,成分数据条为￥1、￥2、￥3、￥4、￥5，则针对1000纳米的 单光谱和多成分对应的映射数据组为{Χ1〇〇〇Υ1，Χ1〇〇〇Υ2，Χ1000Υ3，Χ1000Υ4，Χ1000Υ5};
[0025] 按照上述建立映射数据组的方法，将光谱表中的所有光谱数据条与化学数据表中 所有成分数据条进行分别对应，形成所有映射数据组的集合，即为映射数据集合;例如光谱 数据条为501条，成分数据条为5条，则一次检测所形成的光谱数据和化学检测数据的映射 数据集合中包含501 X5 = 2505条数据，该2505条数据即为物体该次检测的映射数据集合。
[0026] 如果对该物体的不同样品进行η次检测，则形成η个映射数据集合，将η个映射数据 集合统一输入一个单独的数据库中，则形成该物体映射数据库。
[0027] 上述η大于等于30，η大于等于50,更加优选的，η大于等于100。
[0028] 优选的，所述光谱的波长范围为800-1800nm，或光谱的波长范围为1500-2500。
[0029] 优选的，所述马铃馨为营养组成成分基本相同但成分含量差异值在20% W内的同 类马铃馨，无需预处理或者进行切开、收集断面处理。
[0030] 优选的，所述光谱数据为波长为800-1800nm的1001个波长的波长和强度的数据集 合，或者光谱数据为波长为1500-2500的1001个波长的波长和强度的数据集合。
[0031] 优选的，所述公式的个数为K个，K值满足如下关系式：
[0032]
[0033] T表示马铃馨的营养成分数，其中C表示组合式的含义
[0034] 优选的，所述公式中的Τ = 5,所述公式的个数为21个。
[0035] 本发明的方法中，化学测量数据，也称为化学计量数据，是指通过某些物质的国家 标准进行测量获得的化学数据。例如马铃馨中的淀粉含量，需要按照国家标准或者是行业 标准进行测量，也可W采用满足国标测量精度的仪器进行测量。
[0036] 本发明的方法中，光谱数据为通过光谱收集装置收集的不同波长的