基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法

1.本发明涉及光谱分析及应用技术领域，特别涉及一种基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法。


背景技术：

2.菊粉是一种天然果糖聚合物，人体摄入菊粉后,产生热量很少,由于它既有一定的甜度,又不会被人体吸收而影响血糖水平,所以,菊粉又被誉为二十一世纪新型健康糖源。菊粉中含有的膳食纤维具有突出的保健功能，有研究表明膳食纤维可以促进人体正常排泄；降低某些癌症、心血管和糖尿病的发病率。因而膳食纤维逐渐成为营养学家、流行病学家及食品科学家等关注的热点。此外，大量的研究表明，许多常见病如动脉粥样硬化、高血压、冠心病、便秘、肥胖以及严重威胁人类生命的结肠癌等都与膳食纤维的摄入量不足有关。因此，有科学家将其称为人体“第七营养素”。目前膳食纤维的生理保健功能仍是营养学研究的热门课题之一，膳食纤维的合理摄入量成为人们关注的重要方面。
3.现阶段膳食纤维常用的检测方法主要有洗涤法、酶-重量法和酶-化学法。
4.洗涤法是早期比较流行的仅仅适用于测定不溶性膳食纤维含量的方法，该方法关键是在于选择适当洗涤剂，这些洗涤剂能够很好地除去淀粉、蛋白质及半纤维素等。此方法因为它操作起来又快又方便，有一些中小型的实验室仍会使用该法。
5.酶-重量法通过使用各类相应的酶使蛋白质和可消化淀粉发生酶解反应而被分解，然后用乙醇进行沉淀，将沉淀物抽滤，分别用乙醇和丙酮多次洗涤，直至洗涤完全，将沉淀物干燥称重，即为总膳食纤维残渣。同样地，另取试样进行酶解反应，直接抽滤，并用热水洗涤多次，沉淀物干燥称重，即得不溶性膳食纤维残渣；而滤液则用4倍体积的乙醇进行沉淀，再将沉淀物抽滤，残渣干燥称重，得可溶性膳食纤维残渣。减去各类膳食纤维残渣中相应的蛋白质、灰度和试剂空白含量，就能够计算出试样中总的、不可溶、可溶性膳食纤维含量。
6.酶-化学法以化学分析为切入点，通过检测样品的组成得出膳食纤维的总量。在样品完成一系列的反应和处理之后，根据具体情况，依赖比色、气相色谱或高效液相色谱法测定其相应的成分，从而得出膳食纤维的含量。该类方法有很多优点的，依赖不同的检测手段使得该方法有更多的选择性和不同的倾向性。
7.目前已有的膳食纤维检测技术无论是酶-重量法还是酶-化学法，都有一定的局限性，检测过程中需要复杂的处理、繁琐的操作，会对样品进行破坏，不能保证样品原始性，而且需要花费较长时间，不能实现实时在线检测。


技术实现要素：

8.鉴于上述问题，本发明的目的是提出一种基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法，采用近红外光谱技术，通过近红外光谱仪对菊粉产品进行扫描采集近红外光谱并对光谱数据进行预处理操作，利用标准光谱库对产品近红外光谱特征波段进行主成
分分析识别分类实现成分组成检测，同时利用基于近红外反射光谱强度与其含量之间的线性关系建立的定量分析模型获得产品可溶性膳食纤维含量进行测定，实现菊粉中可溶性膳食纤维简便、快速的定性检测及定量分析。
9.为实现上述目的，本发明采用以下具体技术方案：
10.本发明提供的一种基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法，包括以下步骤：
11.s1、对标准样品和待测样品分别进行光谱采集；
12.s2、对采集的光谱数据进行预处理，得到压缩后的光谱数据；
13.s3、根据标准样品的光谱数据建立标准光谱库和定量分析模型；
14.s4、将待测样品的光谱数据输入标准光谱库和定量分析模型，得到待测样品的可溶性膳食纤维种类和每种可溶性膳食纤维的含量。
15.优选地，步骤s2通过平滑处理方法、求导方法、数据归一化方法或多元散射校正方法去除光谱数据中的噪声、背景，并对光谱数据进行压缩。
16.优选地，步骤s2还包括通过f检验法对光谱数据的异常值进行剔除；
[0017][0018]
res(i)＝y
r-yi[0019]
其中，j＝1，2，3，
…
j；j为测试样本的数量，i＝1，2，3，
…
n；n为测量的次数；
[0020]
res(i)为绝对误差，res(j)为组间误差；
[0021]
yr为实验值，yi为光谱预测值；
[0022]
若f值大于概率阈值时，判定实验值yr异常并将其剔除。
[0023]
优选地，标准样品为同一种可溶性膳食纤维种类下不同可溶性膳食纤维浓度的样品。
[0024]
优选地，步骤s3中标准光谱库的建立过程为：
[0025]
通过主成分分析算法对预处理后的光谱数据进行降维，识别出不同可溶性膳食纤维对应的特征波段范围，利用可溶性膳食纤维近红外特征波段的光谱数据建立标准光谱库。
[0026]
优选地，步骤s3中定量分析模型的建立过程为：
[0027]
根据标准样品的含量和标准样品对应的光谱数据通过多元线性回归法拟合得到定量分析模型。
[0028]
优选地，通过近红外光谱仪对标准样品和待测样品进行光谱数据的采集。
[0029]
优选地，近红外光谱仪的扫描范围为：900nm-1700nm和6000cm-1-11000cm-1
。
[0030]
与现有的技术相比，本发明采用近红外光谱技术，通过近红外光谱仪对菊粉产品进行扫描采集近红外光谱并对光谱数据进行预处理操作，利用标准光谱库对产品近红外光谱特征波段进行主成分分析识别分类实现成分组成检测，同时利用基于近红外反射光谱强度与其含量之间的线性关系建立的定量分析模型获得产品膳食纤维含量进行测定，实现菊粉中膳食纤维简便、快速的定性检测及定量分析。
附图说明
[0031]
图1是根据本发明实施例提供的基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法的流程图。
具体实施方式
[0032]
在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在下面的描述中，相同的模块使用相同的附图标记表示。在相同的附图标记的情况下，它们的名称和功能也相同。因此，将不重复其详细描述。
[0033]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。
[0034]
近红外光谱是利用样品的一些含氢键基团x-h(x为c、o、n、s等)对不同频率近红外光的选择性吸收，近红外光频率与基团相同时，会产生共振，光能量通过分子偶极矩变化传递，使通过的近红外光在某些波长处变弱，而透射/反射过的光线则携带了样品组分的结构信息，通过检测器分析光密度，即可获得该组分的含量信息。而且近红外光谱技术可以在短时间内完成目标样品的多项指标(化学指标和/或物理指标)测定，测量分析过程无需化学试剂，不会产生污染，样品无需前处理，近红外光谱的分析重现性好、成本低、通用性高，可以用于不同状态的样品测定，在工业上可以做到实时监控。
[0035]
本发明的目的是针对现有可溶性膳食纤维检测技术的局限性，提出一种基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维定性、定量检测分析的方法，
[0036]
图1示出了根据本发明实施例提供的基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法流程。
[0037]
如图1所示，发明实施例提供的基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法包括以下步骤：
[0038]
s1、对标准样品和待测样品进行光谱采集。
[0039]
对于不同种类可溶性膳食纤维(如可溶性膳食纤维中果胶、藻胶类等)，每种标准可溶性膳食纤维配制20个不同浓度梯度的样品，利用近红外光谱仪(900-1700nm；6000-11000cm-1
)对样品进行反射光谱采集，为保证光谱具有代表性，每个样品适当摇晃均匀后平行扫描5次，求取平均光谱。
[0040]
s2、对采集的光谱数据进行预处理。
[0041]
样本中异常值的剔除对定量分析模型的建立起重要作用，因此本方法采用实验值绝对误差(residual)的f检验法对实验值的异常进行判别。实验值异常通常是用被检验样本的实验值绝对误差res(i)的方差与全部样品的绝对误差方差的平均值的f检验法来判别，即：
[0042][0043]
其中实验值绝对误差res(i)＝y
r-yi；yr代表实验值；yi代表近红外光谱预测值。对j组测试样本各进行等精度独立测量n次，i、j用于计数，res表示绝对误差等于实验值与真
值(一般用平均值替代)的差，res(i)为绝对误差，res(j)为组间误差。
[0044]
本实验的f值的概率阈值设为0.99，若判断结果大于该阈值则可定为实验值异常，应给予剔除。
[0045]
将标准样品的近红外光谱数据经过平滑处理、求导、数据归一化、多元散射校正等预处理方法，去除光谱中的噪声、背景，对数据进行压缩。
[0046]
s3、根据标准样品的光谱数据建立标准光谱库和定量分析模型。
[0047]
标准光谱库的建立过程为：根据采集到的近红外光谱图，通过主成分分析算法对预处理操作后的光谱进行降维，识别出每种可溶性膳食纤维对应的特征波段范围。由于水是近红外分析的主要干扰因素，需要为每种可溶性膳食纤维样品选择不受水及其他成分吸收峰干扰的特征波段范围进行研究。利用可溶性膳食纤维近红外特征波段光谱数据建立标准光谱数据库，用于后期对产品检测时定性识别。
[0048]
由近红外光谱原理可知，吸收光谱强度与物质的含量存在线性关系，通过配制的不同浓度样品溶液与对应光谱曲线强度匹配利用多元线性回归拟合得到光谱强度与浓度的线性定量分析模型。
[0049]
定量分析模型的建立过程为：针对不同种类的可溶性膳食纤维，将不同可溶性膳食纤维浓度样品含量与其近红外反射光谱强度利用多元线性回归法拟合得到每种可溶性膳食纤维对应的定量分析模型，用于后期对菊粉产品中可溶性膳食纤维含量进行检测分析。
[0050]
s4、将待测样品的光谱数据分别输入标准光谱库和定量分析模型，得到待测样品的可溶性膳食纤维种类和含量。
[0051]
配制10个含有不同浓度可溶性膳食纤维的样品，利用酶-化学法与本发明提供的基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法同时进行检测，将实验值与实际值进行比较，计算两值之间的相关系数(r2)与均方根误差(rmse)作为本发明提供的基于近红外光谱技术的可溶性膳食纤维快速检测方法的检测精度。
[0052]
表1：实验数据
[0053]
[0054][0055]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
[0056]
以上本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。