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原文传递一种纳米化色敏传感器及其判别小麦霉变程度的方法

专利名称：	一种纳米化色敏传感器及其判别小麦霉变程度的方法
摘要：	本发明涉及一种纳米化色敏传感器及其判别小麦霉变程度的方法，属于粮油品原料质量控制领域；本发明首先合成了聚苯乙烯‑丙烯酸纳米微球；分别加入对小麦霉变挥发性气体敏感的色敏材料并加入二氯甲烷溶液，之后在磁力搅拌下加入乳化剂聚乙二醇600；制备得到纳米化色敏材料；并将该纳米化色敏材料用于小麦霉变程度的检测，同时比较非纳米化和纳米化色敏传感器检测小麦霉变的模式识别结果，确定纳米化传感器在检测小麦霉变挥发性气体的潜力，完成对不同霉变程度小麦的判别；本发明对满足消费者食品质量和安全的需求及维护市场秩序方面有着重要的现实意义。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	江苏大学
发明人：	林颢;康文翠;陈全胜;严松
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-24T00:00:00+0800
发布日期：	2019-07-12T00:00:00+0800
申请号：	CN201910334934.1
公开号：	CN110006886A
分类号：	G01N21/78(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	212013 江苏省镇江市京口区学府路301号
主权项：	1.一种纳米化色敏传感器，其特征在于，所述纳米化色敏传感器由聚苯乙烯-丙烯酸纳米微球和对食品霉变挥发性气体敏感的色敏材料聚合而成。 2.一种纳米化色敏传感器的制备方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：使用苯乙烯St和丙烯酸AA作为单体，过硫酸铵APS作为非缓冲介质中的引发剂，通过无皂乳液共聚合方法制备聚苯乙烯-丙烯酸(P(St-co-AA)纳米微球)；称量制备好的P(St-co-AA)纳米微球，加入乙醇溶液超声混匀，然后分别加入对小麦霉变挥发性气体敏感的色敏材料NO2BDP和NO2BrBDP，并加入二氯甲烷溶液，之后在磁力搅拌下加入乳化剂聚乙二醇600；再将混合物连续搅拌混匀，然后加热至90℃，并保持60min，将得到的有色样品从取出并冷却至室温，得到纳米化色敏材料P(St-co-AA)-NO2BDP和P(St-co-AA)-NO2BrBDP。 3.根据权利要求2所述的一种纳米化色敏传感器的制备方法，其特征在于，所述P(St-co-AA)纳米微球和色敏材料的质量比为1-20:1，优选为10:1。 4.根据权利要求2所述的一种纳米化色敏传感器的制备方法，其特征在于，所述乙醇与P(St-co-AA)纳米微球的用量比为50μL：0.2g，所述二氯甲烷溶液的用量为2mL，所述乳化剂的用量为1mL。 5.权利要求1所述的一种纳米化色敏传感器用于小麦霉变挥发性气体的检测。 6.根据权利要求6所述的一种纳米化色敏传感器用于小麦霉变挥发性气体的检测，其特征在于，所述挥发性气体为1-辛烯-3-醇和3-辛酮，根据采集纳米化色敏传感器与挥发性气体反应前后的RGB差异预测气体浓度，所述1-辛烯-3-醇的线性检测模型为Y＝-0.0947x+51.426； 3-辛酮的线性检测模型为Y＝0.1209x+3.7609。 7.一种纳米化色敏传感器判别小麦霉变菌落总数的方法，其特征在于，包括如下步骤：准备霉变小麦样本：将小麦接种霉菌，控制贮藏霉变时间来制作不同时间的霉变小麦样本；制备交互敏感阵列传感器：将权利要求1所述的纳米化色敏传感器分别通过点样毛细管将其印染在聚偏二氟乙烯膜上，制成交互敏感阵列传感器；小麦霉变程度预测模型的建立：通过用图像采集装置获取交互敏感阵列传感器的初始图像，之后再采集交互敏感阵列传感器与不同霉变天数的小麦反应后的颜色信息，利用图像采集装置及图像处理软件分别得到差值图和特征矩阵，建立主成分分析和模式识别模型并验证模型的有效性；小麦霉变程度的检测：对待测小麦样本进行特征矩阵的提取，根据验证的小麦霉变程度预测模型检测小麦霉变程度。 8.根据权利要求7所述的一种纳米化色敏传感器判别小麦霉变菌落总数的方法，其特征在于，所述建立的小麦霉变菌落总数预测模型为KNN模型和LDA模型。 9.一种纳米化色敏传感器判别小麦霉变程度的方法，其特征在于，包括如下步骤：准备霉变小麦样本：将小麦接种霉菌，控制贮藏霉变时间来制作不同时间的小麦样本；制备交互敏感阵列传感器：将权利要求1所述的纳米化色敏传感器分别通过点样毛细管将其印染在聚偏二氟乙烯膜上，制成交互敏感阵列传感器；小麦霉变程度预测模型的建立：通过近红外光谱采集系统获取交互敏感阵列传感器与不同霉变天数的小麦反应前后的光谱数据，对采集到的光谱数据，采用联合区间偏最小二乘法霉变判别模型并验证模型的有效性；小麦霉变程度的检测：对待测小麦样本进行近红外光谱采集，根据验证的小麦霉变程度预测模型检测小麦霉变程度。 10.根据权利要求9所述的一种纳米化色敏传感器判别小麦霉变程度的方法，其特征在于，所述建立的小麦霉变程度预测模型为Si-GA-PLS模型。
所属类别：	发明专利