杭州顶园食品有限公司近红外检测实验报告

杭州顶园食品有限公司近红外检测实验报告

　　实验时间：2014年05月19日---2014年05月21日

　　实验地点：杭州顶园食品有限公司实验室

　　实验仪器：海能Unity近红外光谱仪SpectraStar2500XL1

　　实验样品：成品：饼干、蛋卷、蛋糕;原料：面粉

　　检测指标：饼干、蛋卷、蛋糕：水分、酸价、过氧化值;

　　          面粉：水分、灰分、面筋

　　检测方法：样品由顶园食品公司提供。

　　          建立定标模型数据：饼干样品61个、蛋卷样品68个、蛋糕样品63个，面粉样品26个。采用顶窗旋转杯漫反射检测，每个样品扫描2张光谱。

　　          验证数据：每类样品随机抽取10个(面粉8个)作为盲测样品，盲测样品扫描3张光谱(为了观察数据重复性)，盲测结果与实验室数据做对比。

　　定标模型方法：光谱进行一阶微分平滑等数学预处理，将光谱与实验数据一一对应，使用PLS算法建立定量模型。

　　分析结果：将近红外的检测结果与实验室数据进行比对，以验证仪器的准确性。

　　表1. 蛋卷的实验室数据与NIR检测结果对比

　　从上表可以看出，蛋卷各指标预测偏差较小，水分、酸价、过氧化值预测偏差分别为-0.01、 0.01、0.0000。完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好，准确性更高。

　　表2. 蛋糕的实验室数据与NIR检测结果对比

　　从上表可以看出，蛋糕各指标预测偏差较小，水分、酸价、过氧化值预测偏差分别为0.05、0.01、0.0000。完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好。

　　表3. 饼干的实验室数据与NIR检测结果对比

　　　　从上表可以看出，饼干各指标预测偏差较小。水分、酸价、过氧化值预测偏差分别为0.01、0.00、-0.0002。完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好，准确性更高。

　　表4. 面粉的实验室数据与NIR检测结果对比

　　　从上表可以看出，面粉各指标预测偏差较小。水分、灰分、面筋预测偏差分别为0.02、0.03、0.08。完全能够符合实验室检测要求，通过后期模型的维护和样品添加，使得模型适应性更好，准确性更高。

　　验证结论：

　　通过上述实验数据可见，说明蛋卷、蛋糕、饼干和面粉的各指标含量和近红外光谱之间有很好的相关性，海能Unity近红外光谱仪分析技术应用于蛋卷、蛋糕、饼干和面粉的快速定量分析是可行的。

　　从样品数据来看，模型数量较少，样品梯度不够完善，缺乏足够的代表性，后期应该按实际生产情况增加建模样品数量，其含量形成一定梯度，将能建立一个更稳健的数学模型。

　　杭州顶园食品有限公司

　　庄伟 黎燕 刘怀佩

　　海能仪器股份有限公司

　　冀忠瑞 姜尧尧

　　2014年5月23日