近红外光谱快速鉴别酸奶的品种
基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量快速检测
基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量快速检测近年来，乳制品在人们的饮食中占据了重要的地位，而其中脂肪含量的准确检测对于产品质量的控制至关重要。
传统的脂肪含量检测方法耗时且精度有限，因此，寻找一种快速且准确的检测技术势在必行。
基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量快速检测成为研究的热点。
近红外光谱技术是一种通过测量物质在近红外光波段的吸收光谱来分析和鉴定其成分的方法。
这种技术在乳制品脂肪含量检测中的应用已经取得了一定的成果。
近红外光谱技术具有无损、快速、简便的特点，使得乳制品生产过程中的脂肪含量检测成为可能。
首先，近红外光谱技术利用物质对不同波长的光的吸收特性进行分析。
乳制品中的脂肪分子具有特定的吸收光谱，通过测量样品在不同波长下的反射或透射光强，可以得到样品的吸收谱。
根据吸收谱中的特征峰，结合相关的定量模型，可以准确地计算出样品中的脂肪含量。
其次，近红外光谱技术的快速检测是其优势之一。
传统的脂肪含量检测方法通常需要耗费大量的时间，包括样品的制备、提取和化学分析等步骤。
而基于近红外光谱技术的检测方法只需在样品表面扫描一次，即可获得样品的吸收谱，从而快速得到脂肪含量的结果。
这样的高效性使得生产线上的实时监测成为可能，为乳制品企业提供了更好的生产控制手段。
此外，近红外光谱技术还具有样品无损、操作简便等优点。
传统的脂肪含量检测方法可能需要对样品进行破坏性处理或化学分析，而近红外光谱技术可以在不破坏或污染样品的情况下进行检测。
样品可以直接放置在测量设备上进行检测，无需复杂的前处理步骤，操作简单方便。
然而，基于近红外光谱技术的乳制品脂肪含量检测也面临一些挑战。
首先，近红外光谱技术的应用需要建立合适的定量模型。
这需要大量的样本收集和光谱数据分析，以建立与脂肪含量相关的定量模型，并对模型进行验证和修正。
此外，样品的多样性和变异性也会对定量模型的准确性产生一定的影响，因此，针对不同类型的乳制品，需要针对性地建立定量模型，进一步提高检测精确度。
生鲜乳中还原乳的近红外光谱法鉴别
按 照 还 原 乳 浓 度 为 １ ，２ ，３ ，５ ，６ ， Ｏ Ｏ ３ Ｏ ６
８ ，１０ 的梯度 ，进行生鲜乳和还原乳的配制 ， Ｏ ０ 得到还原 乳浓度各异的实验样 品备用 。 实验共获得包 括生鲜乳 在内的不 同梯 度实验 样品 ８种 ，
每 种 １ 个 ， 品 总数 １０个 。 ５ 样 ２ １２ 近 红 外 光 谱 采 集 ．
中图分类号 ： ５ ． ０６ ７３
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ —５３ ２０ ）３０ ６ —４ ０ ００ ９ （０ ７０ —４ ５０
引 言
随着人们生活水平的提高 ， 乳制品在 国内的消费量迅速 增加 ， 饮用鲜牛乳等液态乳 已渐成 习惯。生鲜乳作 为牛乳生 产厂家的基本原料 ， 其质量控制在生产管理 中是至关重要 的
维普资讯
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光谱学 与光谱分 析
第 ２ 卷 ７
止光线直接透过样品 ，以消除样 品厚 度影 响导致 的光 谱间差 异．应保证液 面高度 大于 ４ｃ ｍ。检 测波 长 范围 ８ ３ ０ ３ ～２ ５０
ｒ 间隔 ２ｒ ｌ ｍ． ｍ，每个样品采集 ３次 ， ｌ 每次扫描 ６ 次取平均 ， ４ 数据通过相连的计算机记录吸光度值 （ｏ ／ 。每次采集光 １ｇ１Ｒ） 谱前 ， 样品在水浴锅 中恒温至 （０ ． ） 。 ４ ±０ １℃
本文主要考察 了利用近红外光谱技术鉴别生鲜乳中是否 含有还原乳的可行性 ， 分别 建立了还原 乳识别 的定性 、定 并 量两种检测模型 。
利用 ＡＮ ＴＡＲ Ｓ傅 里 叶 变 换 近 红 外 光 谱 仪 （ ｅｍｏ Ｉ Ｔｈ ｒ Ｎｉ ｌｔ 国） 结 合积分球 附件采集 了牛乳 的漫反射 光谱 。 ｃ ｅ，美 ｏ ， 每次采集 时先将样 品倒入直 径 ２ｃ ｍ，高 ５ｃ 的 圆柱 形样品 ｍ 杯中 ， 然后 ， 将样品杯置 于光斑为 ０ ９ｃ ． ｒ ｎ的积分球 上。为防
近红外光谱在乳品检测中的应用研究进展
近红外光谱在乳品检测中的应用研究进展摘要：近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术，越来越广泛地应用在物品的定性和定量检测中。
本文以奶制品质量检测为切入点，阐述了近红外光谱技术的基本原理，检测步骤，介绍了国内外近红外光谱分析技术在奶制品质量检测方面应用的最新研究进展，对目前研究存在的问题进行了分析，对今后进一步的研究进行了展望并提出了一些建议。
关键词近红外光谱技术奶制品1 引言鲜奶及奶制品作为一种与人民生活息息相关的营养品，含有蛋白质、乳糖、脂肪、维生素、矿物质等100多种人体所需的营养元素，其营养价值完善，是最接近于人奶的天然食品，已成为居民生活中不可缺少的日常食品之一。
由于鲜奶和奶制品在人们日常饮食中占据着越来越重要的地位，它的安全性直接影响到人们的身体健康。
因此，对乳制品进行有效的质量检测和控制也就至关重要。
传统的奶制品质量检测主要是使用一些化学分析方法，其结果准确，但过程耗时，费力，一般需要试剂，对样本具有破坏性。
此外，由于各种掺假现象的层出不穷，传统化学方法的应对显迟缓和繁琐。
著名的“三聚氰胺”事件，就是钻了传统的“凯氏定氮法”的空子。
对于一些成分复杂的化学添加剂，往往需要多种化学方法综合辨别。
其前处理复杂，耗时长，成本高，同时也不适用于现场及在线分析。
近红外光谱分析技术是近十多年来新兴的一种分析技术，随着近红外光谱仪器硬件技术的不断完善以及化学计量学软件的发展，近红外光谱分析的应用急剧扩展，广泛应用于农产品，饲料，饮料，药物，烟草和石油化工领域。
与传统方法相比，近红外光谱分析技术具有测量速度快，操作方便，不破坏样品，不用前处理试剂等特点，非常适合于现场分析和在线检测。
在线检测能够保证生产过程的全程质量监控，现场检测有利于及时发现质量问题，控制问题产品的扩散，对奶制品质量控制有着重大的意义。
2近红外光谱技术的基本原理及特点近红外光谱指的是波长在780~2526nm范围内的电磁波, 波数范围为3500~13000 cm- 1, 从波长上可以分为短波近红外( 780 ~1100 nm ) 和长波近红外( 1100 ~ 2526nm) 。
近红外透反射光谱用于掺假牛奶的快速识别初探
近红外透反射光谱用于掺假牛奶的快速识别初探
郭美兰;孙正鹏;张超;倪力军;张立国
【期刊名称】《化学世界》
【年(卷),期】2010(51)5
【摘要】为快速识别掺加违禁物质的假牛奶,在市售纯奶基础上按不同比例添加水+糊精、水+糊精+三聚氰胺(硝酸铵、尿素)的溶液,配制掺假牛奶,测试真、假牛奶样品的近红外透反射光谱,分别采用PLS-DA、KNN、LDA、改进与简化的
KNN(IS-KNN)模式识别方法和不同光谱预处理方法进行真、假牛奶的识别。
各模式识别方法在不同预处理光谱下对真、假两类牛奶的识别正确率最高为95.12%和96.34%并且在最高正确率下对所有掺假牛奶均能正确识别。
表明采取适宜的近红外光谱预处理方法和模式识别方法,可以良好地对纯奶和掺假牛奶进行区分。
【总页数】4页(P270-273)
【关键词】牛奶;掺假奶;近红外透反射光谱;快速识别
【作者】郭美兰;孙正鹏;张超;倪力军;张立国
【作者单位】华东理工大学化学与分子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】S132
【相关文献】
1.基于可见光与近红外反射光谱的牛奶光谱特性识别研究 [J], 谢春光;李宇航;夏惠婕;李棒棒
D短波近红外光谱快速检测牛奶中掺假物质的研究 [J], 王右军;朱大洲;屠振华;庆兆珅n;籍保平
3.近红外光谱模式识别三聚氰胺掺假牛奶 [J], 魏玉娟;李琳;杨笑亚;黎丹薇;付海燕;杨天鸣
4.近红外漫反射光谱云芝提取物快速掺假识别研究 [J], 涂红艳;唐敏;何晋浙;邵平
5.近红外光谱结合非线性模式识别方法进行牛奶中掺假物质的判别 [J], 倪力军;钟霖;张鑫;张立国;黄士新
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近红外透反射光谱用于掺假牛奶的快速识别初探_郭美兰
近红外透反射光谱用于掺假牛奶的快速识别初探郭美兰, 孙正鹏, 张 超, 倪力军＊, 张立国(华东理工大学化学与分子工程学院,上海200237)摘 要:为快速识别掺加违禁物质的假牛奶,在市售纯奶基础上按不同比例添加水+糊精、水+糊精+三聚氰胺(硝酸铵、尿素)的溶液,配制掺假牛奶,测试真、假牛奶样品的近红外透反射光谱,分别采用PLS -DA 、KNN 、LDA 、改进与简化的KNN (IS -KNN )模式识别方法和不同光谱预处理方法进行真、假牛奶的识别。
各模式识别方法在不同预处理光谱下对真、假两类牛奶的识别正确率最高为95.12%和96.34%并且在最高正确率下对所有掺假牛奶均能正确识别。
表明采取适宜的近红外光谱预处理方法和模式识别方法,可以良好地对纯奶和掺假牛奶进行区分。
关键词:牛奶;掺假奶;近红外透反射光谱;快速识别中图分类号:S 132 文献标志码:A 文章编号:0367-6358(2010)05-0270-04Primary Study on Rapid Identification of Counterfeit M ilk Based onN ear Infrared T ransmission Spectro scopyGUO M ei -lan , SUN Zheng -peng , ZH ANG Chao , NI Li -jun ＊, ZHANG Li -Guo(Chemistr y an d Molecula r Eng ineering S choo l ,E ast China University o f S cience &Techno logy ,Sh angha i200237,China )A bstract :To rapidly identify counterfeit milk co ntaining some prohibited substances ,such as melamine ,we prepa red so me counterfeit milk by adding dex trin w ater solutio n ,dex trin wa ter solutio n and m elamine (ammo nium nitrate ,urea )in diffe rent mix propor tions to finished pure milk .The transmission near -infrared (NIR )spectra o f the pure and adulterate milk samples w ere collected .PLS -DA ,KNN ,LDA and improved and simplified KNN (IS -KNN )metho ds based o n different pretreated NIR spectra we re applied to discriminate milk sample .The hig hest prediction accuracy of the models built by these pattern recog nition methods is 95.12%and 96.34%,re spectively ,and almost all the adulterated milk samples could beco rrectly discriminated .The result indicates tha t if appropriate spectrum pretreatment metho d and pattern recog nition method we re used ,pure and counterfeit milk could be well discriminated .Key words :pure milk ;counterfeit milk ;near infrared spectro scopy ;rapid identification收稿日期:2010-01-25;修回日期:2010-04-22基金项目:上海市大学生创新实验计划项目(S 0811)作者简介:郭美兰(1983～),女,山东菏泽人,硕士生,主要从事分析化学学科的数学和科研。
快速检测牛奶成分的近红外光谱测量方法及系统研究
四、结论
本次演示通过对近红外光谱技术在牛奶成分测量方面的应用进行研究，提出 了一种快速、无损、准确的牛奶成分测量方法及系统。该方法及系统通过光谱解 析和模型建立实现对牛奶成分的预测，具有快速、无损、环保等优点。该方法及 系统的应用可以实现对牛奶生产过程的实时监测，提高生产效率和产品质量。作 为一种重要的食品检测技术，近红外光谱技术在食品安全领域具有广泛的应用前 景。
研究方法：本研究选取了60种中药及中成药作为研究对象，采用近红外光谱 仪采集样品的近红外光谱数据。在数据采集过程中，采用了漫反射和透射两种方 式，并对数据进行预处理，以消除噪声和基线漂移等干扰因素。同时，运用化学 计量学方法，建立了近红外光谱与中药及中成药品质指标之间的模型，从而实现 了对中药及中成药品质的快速、无损检测。
4、牛奶中的抗生素残留是一个备受的问题。抗生素残留对人体健康有一定 危害，因此需要对其进行检测和监控。NIRS可以通过测量牛奶的透射光谱来预测 抗生素残留量。通过建立数学模型，可以将测量得到的光谱数据与标准化学方法 测定的抗生素含量进行比较，从而得到抗生素残留量的准确值。
三、结论
近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中具有广泛的应用前景，可以快速 准确地检测牛奶及其制品中的营养成分和化学成分，实现对产品质量的快速非破 坏性检测。未来随着技术的不断发展和完善，NIRS在牛奶及其制品品质检测中的 应用将更加广泛和深入。
实验结果与讨论：通过对比实验结果，我们发现近红外光谱法能够有效地对 中药及中成药的品质进行评估。在所选取的60种中药及中成药中，预测结果的准 确率达到了95%以上，具有较高的可靠性。同时，该方法具有快速、无损、无需 前处理等优点，为中药及中成药品质检测带来了新的思路和方法。
在深入讨论实验结果的过程中，我们发现近红外光谱法的预测结果受到多种 因素的影响，如样品形态、采集部位、采集时间等。因此，为了更好地应用近红 外光谱法，需要严格控制实验条件和样品处理过程，以提高模型的准确性和稳定 性。此外，我们发现不同种类的中药及中成药的近红外光谱特征也有所差异，这 为分类和鉴别提供了可能。
基于可见光与近红外反射光谱的牛奶光谱特性识别研究
基于可见光与近红外反射光谱的牛奶光谱特性识别研究作者：谢春光李宇航夏惠婕李棒棒来源：《中国科技纵横》2017年第21期摘要：食品安全是对人身体健康产生极大影响的因素，受到了国家，人民和社会的广大的关注，成为我国主要问题之一。
尤其是奶制品，像牛奶这样营养价值高，又性价比有很高的产品，更容易掺假谋取利益。
现有的主流分析方法较为复杂，需要时间长，不仅不能快速效率的分析，还会浪费很多资源。
因此更迅速有效的分析方法，是帮助高效辨别的必要条件。
一但确定可快速分辨的技术手段，对于质检，即时的商品抽测等多方面的测量和检验有很大贡献和意义。
要实现快速分辨，首先要识别出特定的牛奶，而牛奶具有特定的光谱，本课题讲述以光谱特征来识别牛奶表面，进而对于牛奶的特定识别与牛奶种类间的区分有重要帮助。
关键词：牛奶；光谱；食品安全中图分类号：O433.4 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）21-0217-031 引言现代检测技术主要为利用具有不同性质的传感器进行测量，用于较为常见的待测参数，而且对于没有适合传感器的参数的测量较为困难。
其应用领域主要用于复杂设备或过程等多方面参数的测量，多依赖于传感技术。
其较为复杂，需要大量设备，检测周期长，而且需要繁琐的检测技术与方法，还会产生误差较大的现象，而光谱检测技术有着快捷，方便并且对食品样本无损伤的特点，在一定限度内具有有效检查的优势。
对于检测食品添加剂和变质过期食品的检测上，此技术可以在更高经济效益的层面上，对食品内有害物质含量进行检测，还有对于不容易看出来的食品掺假现象进行有效检测和打压，是或不可缺的技术并且还拥有很大发展空间，而且近几年来，光谱特征技术被特别用于识别食品，并且在国外已有部分概念产品问世。
2 牛奶表面测定本次实验采用USB2000光纤光谱仪，光谱量程在 390nm--1100nm的范围之间，分辨率为1.5nm。
实验光源选取钨灯。
本次实验选择从正规渠道购买的新鲜的同一品牌（某品牌牛奶）不同的三个含脂级别的牛奶为实验材料，将部分新鲜牛奶经过特殊处理作为实验中的变质样本进行实验。
使用中红外光谱快速判别牛奶中是否掺假的方法
使用中红外光谱快速判别牛奶中是否掺假的方法随着科技的不断进步，人们对于食品安全的关注也越来越高。
特别是在牛奶领域，由于掺假、添加劣质原料等问题频发，导致了消费者对于牛奶的质量产生了疑虑。
因此，如何快速、准确地判别牛奶中是否掺假成为了一个亟待解决的问题。
本文旨在介绍一种使用中红外光谱的方法来快速判别牛奶中是否掺假的方法。
一、中红外光谱的原理及应用中红外光谱是指在波长区间为2.5~25μm的红外光谱范围，其原理是通过物质对于红外光的吸收特性来分析物质组分。
中红外光谱具有快速、非破坏性、无污染等优点，广泛应用于食品、药品、化工等领域的质量控制和研究工作。
二、牛奶掺假常见方法及特点1. 脂肪、蛋白质含量调整：生产商可能会通过调整脂肪含量和蛋白质含量来掺假，以提高成本效益。
这种方法的特点是较为隐蔽，不易被消费者察觉。
2. 劣质原料添加：生产商可能会添加劣质原料，如淀粉、植物油等，以掺杂进牛奶中。
这种方法的特点是成本低，但质量较差。
3. 控制酸度：生产商可能通过在牛奶中控制酸度，来延长其保质期。
这种方法的特点是易于操作，但会对牛奶的口感和营养价值造成影响。
三、中红外光谱在牛奶掺假鉴别中的应用1. 数据采集：首先，使用中红外光谱仪器对于纯净牛奶样品、不同掺假比例的牛奶样品进行扫描，获取样品的红外光谱数据。
同时，还需采集控制组和参照组的数据，用于进行对比分析。
2. 数据分析：通过对采集的红外光谱数据进行预处理，如去除噪声、标准化等，然后使用统计学方法进行数据分析，如主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)等。
3. 特征提取：通过数据分析，提取出牛奶样品中的特征指标，如蛋白质含量、脂肪含量等。
4. 构建模型：将特征指标作为输入，控制组和参照组的数据作为训练样本，使用机器学习算法构建模型。
常用的算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。
5. 模型验证：使用构建好的模型对未知样品进行验证，判断其是否为纯净牛奶或掺假牛奶。
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近红外光谱快速鉴别酸奶的品种
提出了一种用近红外光谱技术快速鉴别酸奶品种的新方法。
首先应用光谱仪获得5种典型酸奶品种的光谱曲线,用主成分分析法对5种酸奶品种进行聚类分析,建立模型后进行品种鉴别。
主成分分析表明,主成分1和主成分2的累积可信度已达98.986%,前7个主成分的累积可信度达到99.197%。
本实验选择前7个主成分的输入,建立模型。
每个品种各27个样本,5个品种共135个样本用来建立模型,余下每个品种各5个共25个用于预测。
建模品种的拟合率和预测品种的识别率均为100%。
说明该方法能快速无损的检测酸奶品种,为酸奶的品种鉴别提供了一种新方法。
酸奶所含有的蛋白质经一定程度的分解后易于被人体消化吸收,有较高的营养价值和口味,也具有健美和减肥等功效,深受广大的消费群体(儿童、青少年、中青年女性等)喜爱。
近年来我国一批大中型乳品企业在市场竞争中奇迹般地崛起,市场超市中的酸奶品种也五花八门,但市场中也不乏各种假冒产品。
一些学者利用近红外光谱技术在牛奶的脂肪、蛋白质和乳糖等含量方面做了一些研究,但是对于酸奶品种鉴别方面的研究还做得很少,主要是在实验室进行。
随着市场上酸奶品种的加速发展,品种鉴别将越来越凸现出它的必要性,所以研究一种简单、快速、无损的酸奶品种鉴别方法很有必要。
由于近红外光谱分析技术具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好、测试方便等特点,已经被越来越多地应用于食品工业、石油化工、制药工业等领域。
但进行光谱测试后如何从大量的信息中获取有效信息是研究的一个热点。
主成分分析是多元统计中的一种数据挖掘技术。
在不丢失主要光谱信息的前提下选择为数较少的新变量来代替原来较多的变量,解决了由于谱带的重叠而无法分析的困难。
我们选用主成分分析(PCA)建立不同品种酸奶品种的近红外光谱鉴别模型。
一．仪器条件：
仪器为近红外光谱仪，主要部件包括：单色仪、集成电脑、电源适配器，置顶旋转测样系统。
采集处理软件，建模软件。
测样方式：漫反射方式；检测方法：置顶旋转测样系统；实验所用的参数设置为：波长范围：1400nm~2500nm，波长步长：1.0nm，平均次数：60次。
二．实验方法：
从超市买来生产日期为同一天的三种原味酸奶,分别是蒙牛(内蒙古)、光明(上海)、伊利(内蒙古),每种酸奶各取30样本,共计90个样本。
为减少实验过程中的操作误差,酸奶装样容器均采用直径为4cm，高度为,4cm的样品杯,装好的酸奶的样品杯放置于光谱仪置上方,通过样品杯的旋转，对每个样品扫描60次,取平均值。
为了消除外界环境的影响,提高光谱数据的有效信息量,我们对光谱数据采用平均平滑法进行预处理,选用平滑窗口大小为9,此时能很好地滤除各种因素产生的高频噪声。
将光谱数据导入建模软件，采用PCA分析方法，分别建立三种原味酸奶的PCA模型。
图1.三种酸奶的吸收光谱
通过建立三种原味酸奶的PCA模型后，对三种厂家未知的酸奶作定性判别，拟合率和预测品种的识别率均为100%。
三．结论：
提出了一种应用光谱技术并结合主成分分析技术对酸奶品种进行快速无损检测的新方法,该方法使用方便,准确度高。
试验表明对三种酸奶品种的识别率达到100%。
说明运用近红外光谱技术可以快速、准确、无损的对酸奶品种进行鉴别。
提出的基于主成分分析的光谱数据分析方法可大大地减少计算量,加快了分析和识别速度,同时得出的酸奶品种的主成分变量为快速鉴别酸奶种类和开发酸奶快速识别仪器提供了依据,也为其他液体食品品种的鉴别提供了有效的方法。