鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及食品質量與安全檢驗技術領域，尤其涉及一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]燕麥(莜麥)和蕎麥營養(yǎng)豐富且具有保健功能，價格是小麥的2倍以上，因此很容易被摻入小麥面粉，從而使其特有的營養(yǎng)和保健功能大打折扣。從市場來看，燕麥和蕎麥粉摻入小麥面粉或淀粉(據說在燕麥中摻入淀粉)的現狀極為普遍，但由于摻入物為非有毒有害物質，并未引起消費者、有關部門、研究者和媒體的重視。這種摻假不僅僅使燕麥和蕎面特有的營養(yǎng)和保健屬性大打折扣，這種非法競爭會嚴重損害農民和正當經營者的利益，擾亂市場秩序，冒犯消費者和法律的尊嚴，敗壞社會文明風氣。目前尚無有效的、尤其是快速的檢測方法可以對燕麥和蕎麥真實性、純度做出有效的評判，故而建立一種蕎麥真實性判別方法十分有必要。

【發(fā)明內容】

[0003]鑒于此，本發(fā)明旨在提出一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法及系統(tǒng)，基于本發(fā)明，可以更加準確地判別蕎麥或燕麥的真實性。
[0004]第一方面，本發(fā)明公開了一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法，包括如下步驟:步驟1，將收集的麥粉樣本劃分為訓練樣本集和驗證樣本集，所述訓練樣本集用于模型建立，所述驗證樣本集用于模型驗證和優(yōu)化；步驟2，對所述訓練樣本集，進行NIR漫反射光譜指紋的采集；步驟3，對所述訓練樣本集的NIR漫反射光譜指紋，用化學計量學軟件進行數據結構分析，基于分析結果選擇數據前處理和轉換的方法，然后截取特征性光譜段，并選用化學計量學軟件中的分析模塊建立多個鑒別模型?’步驟4，對所述驗證樣本集，也進行NIR漫反射光譜指紋的采集；步驟5，將所述驗證樣本集的NIR漫反射光譜指紋在所述鑒別模型中運行，對比模型的判別結果與所述驗證樣本集中每個已知樣本的真實性是否一致，確定鑒別模型的準確率；步驟6，根據準確率的高低對鑒別模型進行排序，選擇準確率滿足要求的鑒別模型進行優(yōu)化然后返回執(zhí)行步驟5 ;并以準確率的提高程度判斷模型優(yōu)化的效果；步驟7，用優(yōu)化后的一個或多個鑒別模型對待檢麥粉進行真實性鑒別。
[0005]進一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述NIR漫反射光譜指紋通過近紅外光譜分析儀在800nm?2700nm的波長段獲取。
[0006]進一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述NIR漫反射光譜指紋通過近紅外光譜分析儀在IlOOnm?2500nm的波長段獲取。
[0007]進一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述鑒別模型包括定性模型和/或定量模型；所述定性模型用于對蕎麥或燕麥粉真實性進行判別；所述定量模型為對已明確的摻假對象進行摻加量計算的模型。
[0008]進一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，所述步驟I中，所述訓練樣本集和所述驗證樣本集中的樣本可以交叉。
[0009]進一步地，上述鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法中，步驟6中，所述選擇準確率滿足要求的鑒別模型進行優(yōu)化具體為:將驗證樣本集中的部分驗證樣本歸入訓練樣本集，獲得新的訓練樣本集；基于所述新的訓練樣本集，重新演算建?；蛐薷哪Ｐ蛥担@得新的鑒別模型。
[0010]第二方面，本發(fā)明還提供了一種鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的系統(tǒng)，包括:劃分模塊、第一采集模塊、鑒別模型建立模塊、第二采集模塊、鑒別模型的準確率確定模塊、優(yōu)化模塊和鑒別模塊。其中，劃分模塊用于將收集的麥粉為蕎麥或燕麥粉樣本劃分為訓練樣本集和驗證樣本集，所述訓練樣本集用于模型建立，所述驗證樣本集用于模型驗證和優(yōu)化；第一采集模塊用于對所述訓練樣本集，進行NIR漫反射光譜指紋的采集；鑒別模型建立模塊用于對所述訓練樣本集的NIR漫反射光譜指紋，用化學計量學軟件進行數據結構分析，基于分析結果選擇數據前處理和轉換的方法，然后截取特征性光譜段，并選用化學計量學軟件中的分析模塊建立多個鑒別模型；第二采集模塊用于對所述驗證樣本集，也進行NIR漫反射光譜指紋的采集；鑒別模型的準確率確定模塊用于將所述驗證樣本集的NIR漫反射光譜指紋在所述鑒別模型中運行，對比模型的判別結果與所述驗證樣本集中每個已知樣本的真實性是否一致確定鑒別模型的準確率；優(yōu)化模塊根據準確率的高低對鑒別模型進行排序，選擇準確率滿足要求的鑒別模型進行優(yōu)化；并以準確率的提高程度判斷模型優(yōu)化的效果；鑒別模塊用優(yōu)化后的一個或多個鑒別模型對待檢麥粉進行真實性鑒別。
[0011 ] 本發(fā)明建立了一套可靠的，實用性強的蕎麥、燕麥中小麥摻假的定性和定量方法和系統(tǒng)，可以用于國家食品質量與安全監(jiān)督管理部門，食品檢測分析實驗室，糧食生產和加工企業(yè)用于原料和產品質量控制，以及打擊社會上的摻假和造假現象。
[0012]此外，本方法用NIR光譜指紋正面描繪蕎麥、燕麥和小麥的特征，因此除了小麥摻假，還能發(fā)現其他摻假引起的異常蕎麥或燕麥。另外雖然模型的建立較為費時，但實用中，NIR分析屬于快速和廉價的分析方法，甚至可以在現場操作，這是基于異種蛋白質和基因鑒別類方法不可媲美的。
【附圖說明】
[0013]通過閱讀下文優(yōu)選實施方式的詳細描述，各種其他的優(yōu)點和益處對于本領域普通技術人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實施方式的目的，而并不認為是對本發(fā)明的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中:
[0014]圖1是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法實施例的步驟流程圖；
[0015]圖2是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法技術路線原理圖；
[0016]圖3A是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法的一個實施例中，燕麥、苦蕎與小麥NIR漫反射光譜指紋PCA分析圖；
[0017]圖3B是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法的一個實施例中，純甜蕎與小麥NIR漫反射光譜指紋PCA分析圖；
[0018]圖4是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的方法的一個實施例中，甜蕎小麥摻入量的PLS定量模型示意圖；以及
[0019]圖5是本發(fā)明鑒別蕎麥或燕麥粉摻假小麥粉的系統(tǒng)的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0020]下面將參照附圖更詳細地描述本公開的示例性實施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實施例，然而應當理解，可以以各種形式實現本公開而不應被這里闡述的實施例所限制。相反，提供這些實施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠將本公開的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。
[0021]本發(fā)明擬以蕎麥、燕麥和小麥粉，以及前兩者摻入小麥粉樣本在800nm?2700nm波長范圍內的NIR漫反射光譜指紋為指標集，用化學計量學軟件加以解析和建模，重點用偏最小二乘(PLS)多變量線性校正方法建立蕎麥粉和燕麥粉中小麥粉摻假的定量鑒定方法，用偏最小二乘判別分析(PLS-DA)建立定性模型(不排除用PCA、SHCA等建立定性鑒別模型)。該系列方法將具有檢測成本低(廉價)，操作簡便和快速的特點，可以在現場操作。該方法本質上是用NIR光譜指紋描繪蕎麥、燕麥和小麥本身的“形象”和特征(模型、模式)，因此還可發(fā)現其他摻假引起的異常。
[0022]本發(fā)明在方法學和理念創(chuàng)新上，引入了光譜指紋庫的建立、模型的建立、驗證和優(yōu)化成長的理念，提出了一種以NIR漫反射光譜指紋定量鑒別蕎麥、燕麥中小麥摻假的方法。
[0023]下面，首先對本發(fā)明涉及的一些技術做出說明。
[0024]1、近紅外光譜技術(NIR)
[0025]近紅外光是指波長介于可見光與中紅外光之間的電磁波，近紅外光譜區(qū)被定義為780nm?2526nm。近紅外光譜主要用于有機物的定性和定量分析。近紅外光照射到物質后，會發(fā)生吸收、透射、散射、全反射和漫反射等幾種相互作用形式。近紅外光譜的采集方式主要有透射式、漫反射式和透漫射式三種，其中以透射和漫反射式較為常用。
[0026]近紅外光譜指紋特征能反映物質分子中含氫基團(C-H、0-H、N-H)的種類和數量，隨著樣品內部成分組成的變化，其光譜特征也發(fā)生相應變化。
[0027]與傳統(tǒng)分析方法相比，近紅外光譜技術具有分析速度快和廉價的優(yōu)點。具有樣品無需前處理、不用試劑、不污染環(huán)境、適用的樣品廣、操作簡單等優(yōu)點。另外可實現全自動操作，可減少人工測試帶來的隨機誤差，具有較高的精密度和重現性。
[0028]2、近紅外光譜發(fā)展研究現狀
[0029]國外近紅外光譜的發(fā)展受到很大重視，廣泛用于石油、制藥、農業(yè)、醫(yī)學和食品和飼料行業(yè)，主要用于營養(yǎng)和化學成分的快速檢測。在摻假和品質鑒別方面，也用于快速鑒別方法的建立。Ding H B等將近紅外光譜技術和常規(guī)化學分析方法結合，采用多元線性回歸鑒別了不同肉類，準確率在86%?100%，證明近紅外光譜技術在物種鑒別方面的潛力。我國近紅外光譜技術的發(fā)展研究與應用起步雖晚，但已受到很多方面的關注，在儀器研制、軟件開發(fā)和應用等方面取得了優(yōu)異的成果，尤其在農產品、藥物、飲料、飼料和化工領域積累了很多實踐經驗。
[0030]張鑫