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原文传递一种检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型及应用

专利名称：	一种检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型及应用
摘要：	本发明公开了一种检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型、该模型的构建方法以及使用该模型检测花生种子的方法，属于花生加工品品质速测技术领域。本发明近红外光谱模型是通过收集样品的近红外光谱数据和利用气相色谱法测定的化学值进行拟合光谱处理，并用偏最小二乘法优化建立模型；反复采用内部交叉验证剔除奇异点，选择最佳的光谱预处理办法、最佳谱区、维数，通过比较样品预测值与化学值的决定系数(R2)和根均方差(RMSECV)衡量模型质量，构建出高质量的近红外定量分析模型。本发明所构建的花生种子维生素E含量近红外模型R2较高，RMSECV较小，预测效果较好，为培育高维生素E花生品种提供了新的选择手段。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	山东省花生研究所
发明人：	王传堂;徐建志;唐月异;胡东青;王秀贞;吴琪;孙全喜;王志伟;刘婷;宋国生
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-01T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201910155435.6
公开号：	CN109752341A
代理机构：	北京天奇智新知识产权代理有限公司
代理人：	贾文健
分类号：	G01N21/359(2014.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	266000 山东省青岛市李沧区浮山路126号
主权项：	1.一种检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型，其特征在于：由以下方法构建而成： (1)收集不同品种的花生样品，日光干燥； (2)对上述花生样品进行近红外光谱测定，收集近红外光谱信息； (3)检测所有花生样品的维生素E含量，获得维生素E含量的化学值； (4)对维生素E含量的化学值和(2)中采集的近红外光谱数据进行拟合光谱处理，用偏最小二乘法优化建立模型，反复采用内部交叉验证剔除奇异点，通过比较样品预测值与化学值的决定系数(R2)和根均方差(RMSECV)衡量模型质量，筛选最佳模型； (5)验证模型的准确性。 2.根据权利要求1所述检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型，其特征在于：所述近红外光谱扫描参数为：扫描谱区范围4000～12000cm-1，扫描次数64次，分辨率8cm-1。 3.根据权利要求1或2所述检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型，其特征在于：所述的花生样品为：所述花生样品维生素E含量的预测值与化学值为： 4.根据权利要求3所述检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型，其特征在于：所述模型的最佳光谱预处理方法为“一阶导数+多元散射矫正”，谱区范围为7506～6094.3cm-1、5454～4242.8cm-1，维数为8，模型的R2为88.34，RMSECV为0.423。 5.根据权利要求1～4任一项所述检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型，其特征在于：所述近红外光谱扫描，每个样品30-50粒，重复扫描3次，并且第二次和第三次扫描时要将花生倒出重新装入样品杯中，以得到同一样品的多个近红外光谱。 6.权利要求1～5任一项所述检测花生种子维生素E含量的近红外光谱模型在花生种子维生素E含量检测中的应用。 7.一种检测花生种子维生素E含量的方法，其特征在于：获得待测花生样品近红外光谱数据，并将近红外光谱数据导入权利要求1～5任一项所述近红外光谱模型得出花生维生素E含量。 8.根据权利要求7所述检测花生种子维生素E含量的方法，其特征在于：步骤如下： (1)将待测花生样品装入圆形旋转样品杯中； (2)对样品逐个进行扫描，近红外光谱扫描参数为：扫描谱区范围4000～12000cm-1，扫描次数64次，分辨率8cm-1； (3)将(2)采集到的待测花生种子近红外光谱数据导入权利要求1～5任一项所述近红外光谱模型得出花生维生素E含量。
所属类别：	发明专利