光能量，通过 光转化信号装置转化为光谱数据，光谱数据一般要求具有光谱强度，即使某波长光波强度 为零，则在光谱数据也需要记载。
[0037] 本发明方法的有益效果体现在如下Ξ个方面：
[0038] 1、本发明检测时，马铃馨样品无需预处理，达到无损测量的效果；
[0039] 2、采用光谱技术分析测定，分析速度快，能随时检测，方便快捷；
[0040] 3、本发明的光谱数据和化学检测数据的映射方法充分考虑检测数据的单物质特 性和组合物质的特性，可W根据需要同时测定马铃馨单个营养成分或者多种成分；
[0041] 4、本发明提供的光谱数据和化学成分数据之间的建模方法可方便更新基础数据 库，提供大而可靠的数据，提高检测精确度，减少人为误差。
【具体实施方式】
[0042] 实施例1
[0043] -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：
[0044] Α.确定光谱法测定马铃馨主要营养成分为:淀粉、蛋白质、糖、脂肪、纤维素；
[0045] Β.确定马铃馨主要营养成分测量的光谱范围为:800-2500nm;
[0046] C.进行100个马铃馨样品的光谱数据收集和化学检测数据收集；
[0047] 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； [00 4引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 择需要检测的马铃馨和营养成分，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；
[0049] 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21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。
[00加]实施例2
[0051] -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：
[0052] Α.确定光谱法测定马铃馨主要营养成分为:淀粉、蛋白质、糖、脂肪、纤维素；
[0053] Β.确定马铃馨主要营养成分测量的光谱范围为:800-1800nm;
[0054] C.进行500个马铃馨样品的光谱数据收集和化学检测数据收集；
[0055] 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；
[0056] 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 择需要检测的马铃馨和营养成分，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；
[0057] 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21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。
[0化引实施例3
[0059] -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：
[0060] Α.确定光谱法测定马铃馨主要营养成分为:淀粉、蛋白质、糖、脂肪、纤维素；
[0061 ] Β.确定马铃馨主要营养成分测量的光谱范围为：1000-2500nm;
[0062] C.进行250个马铃馨样品的光谱数据收集和化学检测数据收集；
[0063] 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；
[0064] 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 择需要检测的马铃馨和营养成分，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；
[0065] 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21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。
【主权项】
1. 一种利用光谱法测定马铃薯主要营养成分的方法，该方法包括如下步骤： A. 确定光谱法测定马铃薯主要营养成分种类为T，I < 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； B. 确定马铃薯主要营养成分测量的光谱范围为:800-2500nm; C. 进行大于等于η个以上马铃薯样品的光谱数据收集和化学检测数据收集，其中η大于 等于50; D. 利用光谱数据和化学检测数据建立K个公式组成马铃薯检测的数据模型，数据模型 嵌入数据运算服务器； E. 针对待检马铃薯进行光谱数据收集，将光谱数据输入数据运算服务器，同时选择需 要检测的马铃薯样品和营养成分，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； 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，获得所检测马铃薯的所选定的营养成分含量，Κ2Τ。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于K值满足如下关系式：T表示马铃薯的营养成分数，其中C表示组合式的含义。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，Τ = 5,所述公式的个数为21个。4. 根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述光谱的波长范围为800-1800nm，或光谱的波长范围为1500-2500nm。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述马铃薯为营养组成成分基本相同但成 分含量差异值在20 %以内的同类马铃薯，马铃薯样品无需预处理或者进行切开、收集断面 处理。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于η大于等于100,优选的η大于等于200。7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤D数据模型建立的方法包括如下 步骤： 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薯样SA1，并收集马 铃薯样品^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 马铃薯样品A1的光谱数据； 步骤II:对马铃薯样品A1进行化学分析，分析其T种成分及含量，形成马铃薯样品的化学 检测数据； 步骤III:将马铃薯^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; 步骤IV:重复上述步骤I、步骤II和步骤III，对马铃薯样品知至4"+1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； 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K个公式； 步骤VI:将上述步骤的K个公式嵌入运算服务器，采集马铃薯新样品Ax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 测的马铃薯新样品化学数据，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 马铃薯新样品Ax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。 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K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，形成马铃薯的光谱数据模型。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，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。
【专利摘要】本发明公开了一种利用光谱法测定马铃薯主要营养成分的方法，确定光谱法测定马铃薯主要营养成分为：淀粉、蛋白质、糖、脂肪、纤维素；确定马铃薯主要营养成分测量的光谱范围为：800-2500nm；建立光谱和化学成分之间的数据模型；通过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大于等于21个公式，进行运算，获得所检测马铃薯的所选定的营养成分含量。
【IPC分类】G01N21/31, G01N33/10
【公开号】CN105486650
【申请号】CN201511030475
【发明人】刘毅, 谭占鳌, 陈剑, 罗嘉骏, 朱伟根, 吴宜青, 韦毅可
【申请人】深圳市芭田生态工程股份有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年12月31日