王 偉,張 玉?,王 楠,王君虹,朱作藝,李 雪
(1.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究所,浙江杭州 310021;2.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室省部共建培育基地,浙江杭州 310021;3.浙江樹人大學(xué)生物與環(huán)境工程學(xué)院,浙江杭州 310015)
基于傅里葉變換近紅外光譜的奶粉品質(zhì)優(yōu)劣鑒別
王 偉1,2,張 玉1,2?,王 楠3,王君虹1,朱作藝1,李 雪1
(1.浙江省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)研究所,浙江杭州 310021;2.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室省部共建培育基地,浙江杭州 310021;3.浙江樹人大學(xué)生物與環(huán)境工程學(xué)院,浙江杭州 310015)
為快速準(zhǔn)確地定性判別奶粉品質(zhì)的優(yōu)劣,本研究以市售的20種奶粉為試驗(yàn)樣品,分別添加4個(gè)含量梯度的大豆蛋白粉和市售淀粉,共形成160個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣本。在12 500~4 000 cm-1波數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行光譜掃描,在11 870~6 030 cm-1波數(shù)范圍進(jìn)行建模,結(jié)果顯示,所建判別模型在摻假物含量1%以上的條件下,對預(yù)測集的正確判別率為100%。表明通過近紅外光譜法可提供一種快速鑒別奶粉品質(zhì)優(yōu)劣的方法。
傅里葉變換;近紅外;奶粉;品質(zhì)優(yōu)劣
奶粉的質(zhì)量安全既是重大民生問題,也是重大的經(jīng)濟(jì)社會(huì)問題。提升奶粉尤其是嬰幼兒奶粉的質(zhì)量安全水平,關(guān)系到億萬家庭的幸福和國家民族的未來?,F(xiàn)在消費(fèi)者對配方奶粉是否會(huì)以次充好存在潛在顧慮。奶粉中可能摻假的物質(zhì)多種多樣。利用傳統(tǒng)檢測方法,既耗時(shí)費(fèi)力,同時(shí)又可能因奶粉成分復(fù)雜、檢測參數(shù)覆蓋不全面而不能保證真假鑒別的準(zhǔn)確。近紅外光譜分析技術(shù)以其快速、多組分和無破壞性的特點(diǎn)在我國農(nóng)牧業(yè)、食品工業(yè)、石油化工等許多領(lǐng)域的應(yīng)用得到迅速發(fā)展,尤其是在快速檢測方面具有深遠(yuǎn)的發(fā)展?jié)摿蛻?yīng)用空間[1-3]。
有報(bào)道關(guān)于利用近紅外光譜分析技術(shù)來檢測奶制品品質(zhì)的研究[4-8]。在檢測摻假物質(zhì)方面,王右軍等[9]對鮮奶中摻入水解植物蛋白、乳清粉和植脂末進(jìn)行建模分析表明,對于鮮奶中摻入水解植物蛋白的定量檢測模型的相關(guān)系數(shù)為0.969,預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差為0.456 g·kg-1;但對鮮奶中摻入乳清粉和植脂末則難以準(zhǔn)確預(yù)測。唐玉蓮等[10]應(yīng)用近紅外光譜法進(jìn)行不同年齡段消費(fèi)者食用奶粉品種的快速鑒別。已有研究報(bào)道多集中于鮮奶質(zhì)量檢測,對市售成品奶粉是否摻假和快速鑒別的研究尚未見報(bào)道。本研究擬通過近紅外光譜檢測技術(shù),建立一種能夠快速鑒別出市售奶粉是否存在摻假行為的模型,旨在為快速識別和評價(jià)特定奶粉的品質(zhì)優(yōu)劣提供幫助。
1.1 儀器與設(shè)備
布魯克Matrix?F型傅里葉變換近紅外光譜儀,配置可外部觸發(fā)的固體光纖探頭。
1.2 樣品制備
選購市售奶粉20種(包括不同廠家的孕婦奶粉、嬰幼兒不同階段奶粉、中老年奶粉、學(xué)生奶粉等)。20種奶粉分別稱樣20 g,添加不同比例的市售大豆蛋白粉1%,2.5%,5%和10%,形成80個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣品。另外,20種奶粉分別稱樣20 g,添加不同比例的市售淀粉1%,2.5%,5%和10%,形成80個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣品。
所有樣品置于透明自封袋中,將紅外光纖探頭直接插入樣品袋中進(jìn)行檢測。參數(shù)設(shè)置為掃描次數(shù)32次,分辨率4 cm-1,光譜掃描范圍12 500~4 000 cm-1。
1.3 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)采集和處理都采用具備定性和定量等多種功能的布魯克OPUS軟件。光譜預(yù)處理方法采用二階導(dǎo)數(shù)轉(zhuǎn)化,以歐氏距離法基于5點(diǎn)平滑進(jìn)行模型構(gòu)建,建模范圍11 870~6 030 cm-1。
2.1 奶粉和摻假奶粉的近紅外光譜分析
對原奶粉及添加大豆蛋白粉和淀粉的樣品奶粉的近紅外原始光譜分析(圖1和2)顯示,光譜圖中無法看出存在明顯區(qū)別,須借助歐氏距離法進(jìn)行定性分析,才能完成鑒別分析。
圖1 2維因子化得分圖
圖2 3維因子化得分圖
2.2 摻假奶粉品質(zhì)優(yōu)劣定性鑒別模型的建立
對20個(gè)原奶粉的每個(gè)樣品掃描3次,刪除7個(gè)異常光譜,得到53個(gè)原奶粉的近紅外光譜數(shù)據(jù)。光譜采用二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理法,5點(diǎn)平滑,建模波數(shù)范圍為11 870~6 030 cm-1。
20個(gè)奶粉添加不同比例的市售大豆蛋白粉和淀粉,各隨機(jī)選取39個(gè)樣品作為建模數(shù)據(jù)集,剔除部分異常光譜,其余樣品中隨機(jī)選擇包括3個(gè)添加梯度的19個(gè)加大豆蛋白粉的偽劣奶粉樣品和18個(gè)添加淀粉的偽劣奶粉作為模型驗(yàn)證集。
2.3 摻假奶粉品質(zhì)優(yōu)劣定性鑒別模型的檢驗(yàn)
由2.2節(jié)模型建立時(shí)的建模數(shù)據(jù)集之外的19個(gè)加大豆蛋白粉的偽劣奶粉樣品和18個(gè)添加淀粉的偽劣奶粉作為模型驗(yàn)證集,利用2.2節(jié)所建立的模型對上述37個(gè)樣品進(jìn)行真?zhèn)蝺?yōu)劣的區(qū)分驗(yàn)證,結(jié)果顯示,所有加入淀粉和大豆蛋白粉的驗(yàn)證集樣品從5%~10%均得到準(zhǔn)確識別,正確率100%,說明添加低值物質(zhì)模擬鑒別偽劣奶粉的近紅外檢測方法可行。
2.4 摻假奶粉品質(zhì)優(yōu)劣定性鑒別模型最低檢出能力的確定
為了驗(yàn)證模型對奶粉偽劣物質(zhì)添加比例的最低檢出能力,將原奶粉中分別添加大豆蛋白粉和淀粉的樣品加入到上述模型中,得到24個(gè)加入大豆蛋白粉的模擬樣品和23個(gè)加入淀粉的模擬樣品,以2.2節(jié)建立起的模型為依據(jù),以此樣品為待測樣品。預(yù)測結(jié)果為:模型能準(zhǔn)確區(qū)分出22個(gè)加入大豆蛋白粉的樣品,預(yù)測準(zhǔn)確率為92%,模型能區(qū)分出18個(gè)加入淀粉的樣品,預(yù)測準(zhǔn)確率為78%(圖3),模型對加入0.25%摻偽樣品的區(qū)分率較圖2有所下降,預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)疊加。
預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率有所下降,但仍有大部分樣品可被正確鑒別,證明0.25%是此模型檢測邊緣以外的。為此,以提高邊界值4倍作為該模型的最低檢測限,即該模型在添加1%偽劣物質(zhì)時(shí),可對偽劣奶粉做出準(zhǔn)確鑒別和區(qū)分。
通過對20個(gè)市售奶粉分別添加大豆蛋白粉和市售淀粉形成的160個(gè)劣質(zhì)奶粉模擬樣本進(jìn)行近紅外數(shù)據(jù)采集,在12 500~4 000 cm-1波數(shù)進(jìn)行光譜掃描,在11 870~6 030 cm-1波數(shù)范圍進(jìn)行建模。所建立模型在摻假物含量達(dá)到1%時(shí),摻假鑒別的正確辨別率達(dá)到100%。表明通過近紅外光譜法可以提供一種快速鑒別奶粉品質(zhì)優(yōu)劣的方法。
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(責(zé)任編輯:張瑞麟)
圖3 2維因子化得分圖
TS 252.7
A
0528?9017(2015)11?1794?02
文獻(xiàn)著錄格式:王偉,張玉,王楠,等.基于傅里葉變換近紅外光譜的奶粉品質(zhì)優(yōu)劣鑒別[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,56(11):1794-1795,1804.
DOI 10.16178/j.issn.0528?9017.20151128
2015?09?01
浙江省自然科學(xué)基金(LY13C200015,LY15C200010,LQ13C200005);國家自然科學(xué)基金(31401500);農(nóng)業(yè)部農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)因子質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)評估項(xiàng)目(GJFP201500203);浙江省創(chuàng)意農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心(2013E10037)
王 偉(1979-),男,內(nèi)蒙古赤峰人,副研究員,博士,從事食品質(zhì)量與安全研究工作。E?mail:wangwei5228345@126.com。
張 玉。E?mail:zhyu7711@gmail.com。