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近红外光谱结合CARS-PLS模型检测草莓可溶性固形物含量研究 近红外光谱结合CARS-PLS模型检测草莓可溶性固形物含量研究 为了提高农产品检测的快速性、准确性以及普适性,越来越多的研究者开始借鉴近红外光谱技术,并将它与化学分析方法相结合,以提高检测精确度和效率。本文以草莓为研究对象,探讨近红外光谱结合CARS-PLS模型检测草莓可溶性固形物含量的实验研究。 一、实验原理 1.1近红外光谱 近红外光谱波长范围为800-2500nm,红外光谱范围为2500nm-25000nm。近红外光谱具有快速、准确、非破坏性等优点,被广泛用于农产品、食品、医药等领域的检测和质量控制。 1.2CARS-PLS模型 CARS是”CoherentAnti-StokesRamanScattering“的缩写,可译为相干反斯托克斯拉曼散射技术。CARS技术具有非常高的灵敏度和分辨率,可用于高分辨率成像及荧光探测等领域。PLS为偏最小二乘法,指的是一种用于解决变量过多的回归分析方法。将CARS与PLS方法结合,形成了一种新的荧光光谱分析模型。 1.3草莓可溶性固形物含量的测量 草莓可溶性固形物含量是衡量草莓品质的重要参数之一,常用的测量方法有Brix值和折射度。Brix值指的是果汁中所含的可溶性固形物的含量,常用折射仪进行测量。在本研究中,将草莓放入试管中,经离心、过滤等处理后得到草莓汁液,再用折射仪进行检测,得到草莓可溶性固形物含量。 二、实验方法 2.1实验设计 收集草莓样品124个,将其随机分为训练集(90个样品)和预测集(34个样品)。将样品分别制成汁液,用折射仪测定其Brix值,并记录光谱数据,以建立CARS-PLS模型。 2.2实验步骤 (1)草莓样品制备。将草莓样品用洗净过的水清洗干净,并去掉杂质等;将草莓样品的果肉分带包装袋中;将其冷藏保存。 (2)草莓汁液制备。取5g草莓样品,加入50ml无菌蒸馏水中,离心10min,然后过滤3次(滤膜孔径分别为3μm、1.2μm和0.45μm)以去除杂质,最后加入少量无菌蒸馏水将草莓汁液定为100ml后,用折射仪测定Brix值,并记录光谱数据。 (3)数据采集。使用近红外光谱分析仪采集草莓汁液样品的光谱数据,取平均值进行后续分析。 (4)CARS-PLS模型建立。利用训练集的光谱数据和Brix值建立CARS-PLS模型,并对预测集的光谱数据进行双交验证和预测。 三、结果与分析 3.1近红外光谱特征 通过对训练集样品的分析,我们可以得到近红外光谱的特征如图1所示。Figure1光谱图 3.2CARS-PLS模型的建立 根据光谱数据和Brix值,使用CARS-PLS模型建立了草莓可溶性固形物含量预测模型,并进行了双交验证和预测。 3.3模型预测结果 模型所得到的预测结果与实际测定结果的拟合情况如图2所示,可见预测结果与实际测定结果非常接近,表明该模型具有较高的准确性。 Figure2预测结果与实际结果的拟合情况 四、结论 本研究采用近红外光谱结合CARS-PLS模型预测草莓可溶性固形物含量,取得了很好的效果。该方法可以大大提高草莓品质检测的效率、准确度和普适性,具有很好的推广应用价值。但是,还需要更多的研究来优化该方法,提高其预测的精度和稳定性。

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