近红外光谱法快速检测牛奶中蛋白质与脂肪含量.pdf

中南大学硕士学位论文摘要摘要在牛奶营养成分中，蛋白质与脂肪含量是衡量牛奶质量的核心指 标。目前，在奶粉与液态奶成分检测中，仍以传统化学分析方法为主 导，该法检测速度慢，成本高且破坏样品，不能及时对产品实施质量 监控。与常规方法相比，近红外光谱法具有检测速度快，无需样品预 处理，可实现无损测量等优点。本文尝试采用傅立叶变换近红外光谱 法检测奶粉与液态奶中蛋白质和脂肪的含量。以奶粉与液态奶中蛋白 质和脂肪的含量为检测指标，结合化学计量学方法开展了近红外光谱 分析技术定量分析的研究，旨在为奶粉与液态奶品质的快速、无损检 测提供新参考。主要研究工作与结论如下：1.建立了奶粉中蛋白质与脂肪含量分析模型。本研究共收集11 个生产厂家29种不同配方的奶粉样本101个，分别采用凯氏定氮法(GB/T5413.11997)与罗兹一哥特里法(GB/T5009.462003)检测 其中的蛋白质与脂肪这两个主要营养成分含量的化学值;采用Antaris II傅立叶变换近红外光谱分析仪扫描每个样本的近红外光谱；通过 选择合适的光谱预处理方法提高校正模型的预测能力。在此基础上，通过基于蒙特卡罗采样(Monte-Carlo Sampling)方法剔除奇异样本，CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法优选变量，最终 采用偏最小二乘法(PLS)得到蛋白质与脂肪含量的近红外光谱分析 模型,其相关系数(R2)分别为0.9966、0.9959,交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.2320、0.3931,预测误差均方根(RMSEP)分别 为0.1513、0.2780o内部交互检验和外部验证均证明近红外定量分析 有较高的准确度，满足奶粉中蛋白质与脂肪含量的检测精度要求。2.建立了液态奶中蛋白质与脂肪含量分析模型。共收集蒙牛、伊 利、光明、雀巢四种常见品牌的液态奶样本98个，分别采用凯氏定 氮法(GB/T5413.11997)与罗兹一哥特里法(GB/T5009.462003)检测其中的蛋白质与脂肪这两个主要营养成分的化学值;应用不同光 谱测量方法采集了 98个液态奶样本的近红外光谱图，对每种采集方 式所得光谱经过光谱预处理，采用偏最小二乘法建立校正模型，并且 应用蒙特卡罗采样MCS方法与CARS方法进行模型优化，以定标集 的相关系数(R2)及交互验证均方残差(RMSECV)评价模型质量,最终得出蛋白质采用漫反射方式采集加热到40后又冷却到室温的 中南大学硕士学位论文 摘要液态奶样本建模结果最佳；脂肪则采用漫反射方式采集未经加热的液 态奶样本效果最佳；其蛋白质与脂肪校正模型的相关系数分别为 0.9750、0.9951,交互验证均方残差(RMSECV)分别为0.1948、0.1363,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.1133、0.1401o结果表明：采用CARS方法结合PLS进行建模，所得结果明显 优于全谱建模结果，可见CARS法用于变量筛选，可以有效提高模型 质量，表明近红外光谱结合化学计量学方法能够实现对奶粉和液态奶 蛋白质和脂肪含量的快速、无损检测。检测过程较常规化学方法简单,操作性强，为今后奶粉与液态奶中蛋白质与脂肪含量快速无损检测提 供了新方法。关键词近红外光谱，牛奶，偏最小二乘法，CARS变量筛选法中南大学硕士学位论文ABSTRACTABSTRACTThe content of protein and fat in milk is the key quality index,but most of work on the milk composition measurement are placed emphasis on the traditional analytical methods which are time consuming,expensive,destructive and can not meet the on-line control.Near-infrared spectroscopy(NIR)presents several advantages such as rapidity,precision,no need of sample preparation,and nondestructive aspect.In this paper,the author uses Fourier Transform Near-Infrared Spectroscopy to detect the content of protein and fiat in milk powder and liquid milk,for searching after the fast measure technique of milk powder and liquid milk.Main research work and conclusions are as follows:(I)The measurement of milk powder protein and fat content with Fourier transform near-infrared spectroscopy(FT-NIR)was studied.101 milk powder samples of 11 manufacturers and 29 different brands were collected for this study,the contents of protein and fat,which the two main nutrition ingredients of milk powder were selected as detecting indexes.The chemical values,which were determined by Kjeldahl method(GB/T 5413.1-1997)and the Rhodes-Gete Li method(GB/T5009.46-2003)respectively,were taken as the reference data for quantity prediction matrix.The near-infrared spectrum of milk powder samples were scanned by Antaris II Fourier transform near-infrared spectrometer.Monte-Carlo Sampling(MCS)method was employed to detect the outlier before preprocessing the spectroscopy by appropriate pretreatment methods.Competitive adaptive reweighted sampling(CARS)method was employed to select variables which closely related to the nature of the samples.The partial least squares(PLS)calibration models were established by the optimal conditions to predict the content of protein and fat.The best models showed satisfactory predictions as measured by the R2,RMSECV and RMSEP values:protein,0.9966,0.2320 and 0.1513;fat,0.9959,0.3931 and 0.2780,respectively.Internal and external cross-certification test have shown that near-infrared quantitative analysis m中南大学硕士学位论文ABSTRACThas high accuracy and could meet the accuracy needs of prediction of protein and fat content of milk powde匚(II)The measurement of liquid milk protein and fat content with Fourier transform near-infrared spectroscopy(FT-NIR)was studied.98 liquid milk samples of four different brands such as Mengniu,Yili,Guangmng and Nestle were collected for this study,the contents of protein and fat,which the two main nutrition ingredients of liquid milk were selected as detecting indexes.The chemical values,which were determined by Kjeldahl method and the Rhodes-Gete Li method respectively,were taken as the reference data for quantity prediction matrix.98 liquid milk samples spectroscopy were collected by four different measure techniques.Monte-Carlo Sampling(MCS)method was employed to detect the outlier before preprocessing the spectroscopy by appropriate pretreatment methods,Competitive adaptive reweighted sampling(CARS)method was employed to select variables which closely related to the nature of the samples,The partial least squares(PLS)calibration models were established by the optimal conditions to predict the content of protein and fat fbr every measure technique.Correlation coefficient(R2)and root-mean-square enor of cross-validation(RMSECV)were used to evaluate the quality of the model.The best measure technique fbr protein and fot were using diffuse reflectance mode collect the samples heated to 40 then cooled to room temperature,and collect the samples without heat respectively.The correlation coefficient(R2)of the model were 0.9750 0.9951,root-mean-square error of cross-validation(RMSECV)were 0.1948、0.1363 and root-mean-square error of prediction(RMSEP)were 0.1133、0.1401 oThe results show that the prediction results by CARS combined with PLS were much better than full spectrum;therefore,CARS method can improve the quality of the model effectively.It is indicate that near-infrared spectroscopy with chemometrics method could detect the content of protein and fat in milk powder and liquid milk fast and non-destructively,and the testing process is simple and easy to control than traditional chemical method,which provide a new approach fbr rv中南大学硕士学位论文 ABSTRACTdetecting the content of protein and fat in milk powder and liquid milk.KEY WORDS near-infrared spectrum,milk,pls,competitive adaptive reweighted sampling中南大学硕士学位论文目录目录摘要.1ABSTRACT.Ill第一章绪论.11.1 乳制品质量检测的目的与意义.11.2 乳制品中蛋白质和脂肪主要检测方法及应用现状.21.2.1 乳制品中蛋白质和脂肪主要检测方法.21.22常规检测方法的应用现状.51.3近红外光谱分析技术简介.61.3.1 近红外光谱技术的特点.613.2近红外光谱分析技术的发展历程.71.4本论文主要工作.71.4.1 本课题的研究内容.71.4.2 课题研究难点.81.4.3 课题研究创新点.8第二章近红外光谱概述.102.1 近红外光谱技术的原理.102.2 近红外光谱的采集方法.1223近红外光谱的定量分析步骤.132.4 近红外光谱分析中的化学计量学算法.142.4.1 光谱数据预处理方法.14242奇异样本剔除.162.4.3 变量区间筛选.172.4.4 定量多元校正算法.182.4.5 模型评价指标.212.5近红外光谱技术用于乳制品质量检测的研究进展.22第三章化学方法测定奶粉与液态奶中蛋白质与脂肪含量.253.1 样本的采集.253.1.1 奶粉样本的采集.253.1.2 液态奶样本的采集.253.2 化学方法测定奶粉和液态奶的主要指标.25321蛋白质含量测定.26中南大学硕士学位论文 目录322脂肪含量测定.283.3 化学测定结果.29第四章近红外光谱快速检测奶粉中蛋白质与脂肪含量.314.1 近红外光谱的采集.314.2 近红外光谱的预处理.314.3 模型的建立与优化.324.4 结果与分析.324.4.1 蛋白质结果分析.324.4.2 脂肪结果分析.374.5 小结.42第五章近红外光谱快速检测液态奶中蛋白质与脂肪含量.435.1 近红外光谱的采集.435.2 全波段定量校正模型的建立.455.2.1 蛋白质模型的建立.45522脂肪模型的建立.455.3 最佳光谱测量方式的选择.465.4 模型的优化.485.4.1 剔除异常值对近红外光谱模型的优化.48542波长优选对近红外光谱模型的优化.495.5 最终PLS模型的建立.505.5.1 蛋白质模型的建立.51552脂肪模型的建立.525.6 小结.52第六章结果与讨论.536.1 主要结论.536.2 讨论.54参考文献.55致 谢.62攻读学位期间研究成果.63中南大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论牛奶作为一种与人们生活息息相关的食品，因富含蛋白质、氨基酸、各种维 生素、矿物质和钙，被誉为“白色血液”，具有极高的营养价值，是增强国民体质 最直接的食品，1L牛奶中大部分营养成分含量都能够满足人体的需要。在牛奶营养成分中，脂肪和蛋白质含量是衡量牛奶质量的核心指标。与其它 脂肪不同，牛奶中的脂肪是具有独特生物学属性的自然脂肪，它含有易吸收利用 的短链和中链脂肪酸，熔点极低，加之脂肪球颗粒极小并呈高度分散的乳融状,因此极易消化吸收,是一种营养价值较高的脂肪,而且含有大量的脂溶性维生素;牛乳中的蛋白质主要是酪蛋白、白蛋白、球蛋白、乳蛋白等，具有很高的生物效 价，且含有人体生长发育的一切必需氨基酸，消化率高达98%以上，因而是一种 完全蛋白质。因此本研究针对这两个指标进行检测。L1乳制品质量检测的目的与意义牛奶及其制品具有很高的营养价值，随着人们健康意识的增加，具有丰富营 养成分的乳制品在人们R常生活中的地位越来越重要。世界卫生组织已将人口平 均乳品消费量列为衡量一个国家人民生活水平的主要指标之一，我国农业部于 2003年发布的优势农产品区域布局规划(2003-2007)，也将牛奶列为了重点 发展的优势产品。大力发展乳品业，是新时期我国农业和农村经济结构进行战 略性调整的重要举措。在牛奶营养成分中，脂肪和蛋白质的含量是衡量牛奶质量的核心指标。各个 国家对牛奶的理化指标，包括脂肪、蛋白质等含量都有明确规定。从乳业生产 角度来看，牛奶中脂肪、蛋白质及乳糖等主要成分的含量可为奶厂管理决策提供 重要信息，如根据牛奶中脂肪含量能够科学调控粗饲料和精饲料配比，蛋白质含 量能够反映食物中提供的能量是否充足，根据牛奶中乳糖含量能够确定乳牛是否 有乳腺炎。因此，乳品中脂肪、蛋白质、乳糖等主要成分的含量测定备受关注,尤其是大量，快速的检测方法。目前，牛奶成分含量的快速检测是我国乳品工业 最薄弱的环节，没有适合我国国情和价位的可以广泛使用的检测仪器已成为制约 我国乳品行业发展、提高乳品质量的瓶颈。在此背景下，研究一种快速检测牛奶 主要成分含量的检测方法，开发适合中国国情的牛奶成分快速检测仪器是提高乳 中南大学硕士学位论文第一章绪论品质量、改变我国乳业行业落后面貌、赶超世界先进水平的必经之路。目前，在乳制品成分检验方面，传统的化学分析方法仍占主导地位。作为常 规检验方法，化学分析法技术成熟，准确度也较高，但往往需取样化验，过程复 杂，涉及专用仪器及分析设备、检测时间长、测试成本高且破坏样品，检测速度 常常制约生产及科研效率。其中检测时间过长和实时监控产品质量的矛盾尤为突 出。因此，传统的化学分析方法很难适应短时间内获取大量样品成分含量的工作 需要。以光的吸收、衍射、散射、折射、偏振等性质为基础的光谱分析法在牛奶质 量检测中极具优势。现代光谱检测技术的发展为牛奶质量的检测提供了新的手 段,其中红外光谱法具有能同时测定多种成分的优点因而在牛奶成分的检测中应 用最为广泛田町按照波长可分为中红外光谱法和近红外光谱法。中红外光谱检 测技术曾被誉为牛奶质量检测方法的一次革命，但由于光在中红外波段的穿透能 力有限，通常用于牛奶测量的光程仅为2050叩）叫一般借助衰减全反射（ATR）技术川实现中红外检测技术在牛奶质量检测中的应用，因而样品池的成本较 高。此外，由于光程使样品的状态对测量结果有很大影响，同时受中外技术的限 制，利用该原理研制的仪器设备价格昂贵，维护费用高，限制了中红外技术在牛 奶质量检测领域的应用推广。近红外光谱分析方法是光谱测量技术和化学计量学的有机结合，与传统分析 技术相比，近红外光谱分析法检测速度快，无需样品预处理，可实现多个指标的 无破坏性测量；另外，该法无需化学试剂，对样品或者环境不会造成污染。由于 近红外光谱分析技术具有高效、快速、成本低和绿色环保等特点，将其用于乳制 品质量监测具有常规分析方法不可比拟的优点。因此，采用近红外光谱分析技术 快速无损检测牛奶成分对提高乳品品质、改善乳品现行检测方法、实现乳品质量 的动态监控有着十分重要的现实意义。1.2乳制品中蛋白质和脂肪主要检测方法及应用现状1.2.1 乳制品中蛋白质和脂肪主要检测方法蛋白质与脂肪含量是评价乳品质量的两个重要指标，也是国家要求企业必须 提供的分析值，目前测定乳品中蛋白质含量的方法有5种口2-网：凯氏（Kjeldahl）定氮法、双缩臊法（Biuret法）、Folin酚试剂法（Lowry法）、紫外吸收法和考马斯 亮蓝法（Bradford法）。测定脂肪含量的常用方法有3种1：罗兹哥特里法、盖 勃氏法、巴布考克法。2中南大学硕士学位论文第一章绪论L2.1.1蛋白质含量测定方法凯氏（Kjeldahl）定氮法凯氏定氮法是测定总有机氮量较为准确、操作较为简单的方法之一，可用于 所有动、植物食品及各种加工食品的分析，可同时测定多个样品，故国内外应用 较为普遍，是测定蛋白质含量的经典分析方法。该法分为样品消化、蒸储、吸收 和滴定四个过程。在催化剂作用下，试样用浓硫酸消煮破坏有机物，使其中的蛋 白质氮及其他有机氮转化为氨，然后与硫酸结合生成硫酸铉，加入强碱进行蒸储 使氨逸出，用硼酸吸收后再用盐酸滴定，测出含氮量，将结果乘以换算系数，计 算出粗蛋白质含量。该法分为常量凯氏定氮法、微量凯氏定氮法及改良凯氏定氮 法叫催化剂中增加TiS）。该法研究过程所需时间较长，操作复杂，且样品与浓硫酸共热，有一定的危 险性。全自动凯氏定氮仪的出现，克服了分析时间长、操作复杂的缺点，可同时 分析多个样本，并在8分钟内自动完成蒸馈、滴定、结果计算及存储，提高了分 析的准确度。双缩服法双缩版（NH3coNHCON%）是两个分子版经180c左右加热，放出一分子氨 而得到的产物。原理：在强碱性溶液中，双缩腺与CuSO4形成紫色络合物，称 为双缩服反应。凡具有两个酰胺基或两个直接连接的肽键，或间隔一个碳原子相 连的肽键结构的化合物都有双缩麻反应。紫色络合物颜色的深浅与蛋白质浓度成 正比，而与蛋白质分子量及氨基酸成分无关，故可用来测定蛋白质含量。测定范 围为110mg蛋白质。此法的主要缺点：灵敏度差，有干扰物质（主要有三羟甲基氨基甲烷和一些 氨基酸、EDTA等）。因此该法适用于快速，但并不要求十分精确的蛋白质测定。Folin 酚试剂法Folin酚试剂法在双缩胭试剂的基础上增加了一种增强显色的试剂磷钥 酸和磷锯酸的混合液，它们被蛋白质中酪氨酸残基的酚羟基还原产生深蓝色，以 增加显色量，从而提高了蛋白质检测的灵敏度。缺点是费时，要精确控制操作时间，且标准曲线不是严格的直线形式，专一 性较差，干扰物质多。由于各种蛋白质含有不同量的酪氨酸，显色深浅往往随不 同的蛋白质而变化。因而该法通常只适用于测定蛋白质的相对浓度。紫外吸收法蛋白质分子中的酪氨酸、苯丙氨酸和色氨酸残基在280nm处具有紫外吸收,其吸光度与蛋白质含量成正比。此外，蛋白质溶液在238nm的光吸收值与肽键 含量成正比。利用一定波长下蛋白质溶液的光吸收值与蛋白质浓度的正比关系可 3中南大学硕士学位论文 第一章绪论以测定蛋白质含量。优点：简便、灵敏、快速，不消耗样品，测定后能回收。低浓度的盐和大多 数缓冲液不干扰测定。特别适用于柱层析洗脱液的快速连续检测。缺点：当测定与标准蛋白质中酪氨酸和色氨酸含量差异较大的蛋白质时，有一定的误差。对于有色样品，需进行预处理，排除颜色干扰后才适用。核 酸在紫外区也有强吸收，需通过校正消除。考马斯亮蓝法该法根据考马斯亮蓝G-250染料在酸性溶液中与蛋白质的碱性氨基酸(特别 是精氨酸)及芳香族氨基酸残基相结合，使染料最大吸收峰的波长由465nm变为 595nm,溶液颜色由棕黑色变为蓝色的原理设计的【回。在595nm下测定的吸光 度值与蛋白质浓度成正比。这一方法是目前灵敏度最高的蛋白质测定法，因而得 到广泛的应用。优点：灵敏度高，测定快速简便，干扰物质少。缺点：由于各种蛋白质中的精氨酸和芳香族氨基酸的含量不同，因此用于 不同蛋白质测定时有较大的偏差。主要的干扰物质有：去污剂、TritonX-100、十二烷基硫酸钠(SDS)和O.lmol/L的NaOH。标准曲线有轻微的非线性，因此 不能用Beer定律进行计算，只能用标准曲线来测定。1.2.1.2脂肪含量检测方法(1)罗兹一哥特里法哥特里一罗紫法是目前国标方法中使用范围较广、稳定性较好的方法。该法 又称乙酸提取法，是乳品中脂肪测定的公认标准法【卬叫原理：先加入浓氨水，使酪蛋白钙盐溶解，并降低其吸附力，使脂肪球与乙醛结合；再加乙醛除去醇溶 物，使溶解于氨水的蛋白质沉淀析出，并使有些卵磷脂等物质溶于乙醇，避免被 乙醛吸入；然后加入乙醛提取试样中的脂肪，加入石油酸，可使乙醛不与水互溶,只提取脂肪和类脂物质，达到分层清晰的目的；最后将醒层转移到脂肪烧瓶中，蒸去乙醛，烘干至恒重，称量计算脂肪百分含量。该法适用于牛乳、奶油、奶粉中脂肪含量的测定。其优点有准确度高，是一种基准方法。操作过程中，分层清晰，易于读数。操作较为简便，可以 满足批量样品的检测需要。盖勃氏法原理：利用硫酸破坏乳品中的非脂成分，使脂肪游离出来；加异戊醇促使脂 肪析出形成脂肪层，离心，使脂肪层与溶液分离1，根据乳脂计中脂肪柱读数,计算出乳品中脂肪含量。缺点：操作要求高，易炭化结块。离心手续繁杂，水浴时间长。界面4中南大学硕士学位论文第一章绪论不很清楚，读数误差大。巴布考克法原理：样品在巴布考克乳脂瓶中与冰醋酸、硫酸混匀，破坏乳品中的蛋白质 等组织，使脂肪游离出来；再在巴氏离心机中离心，使脂肪与水溶液分层回，上浮于乳脂瓶颈部；最后读取脂肪柱所占刻度数，计算脂肪百分含量。缺点：该法用到专用的乳脂瓶与离心机，以及危险性药品硫酸，且操作繁琐，应用不及以上两种方法广泛。1.2.2常规检测方法的应用现状凯氏定氮法是目前食品领域测定蛋白质含量最常用的国标方法，王丹红等四 采用模块式消化、全自动凯氏定氮仪测定了纯牛奶、皮蛋等食品的蛋白质含量，结果表明采用模块式消化系统大大缩短消化时间，节约酸的用量，操作简便，与 经典法比较，大大提高了分析速度。胡思刚等叫用凯氏定氮法测定脱脂奶粉中 蛋白质含量，同一样品的两次平行测定结果之差不超过平均值的1.5%。王宗乾 等网采用凯氏定氮法分析牛奶蛋白纤维中的含氮量，尝试以含氮量变化来表征 因染整加工引起的纤维中蛋白质组分的变化。研究表明，该法具有消化时间短、测试准确、操作方便等优点，可用于分析牛奶纤维中蛋白质组分的变化并指导生 产。陈智慧等用全量凯氏定氮法、微量凯氏定氮法和自动凯氏定氮仪测定纯 牛奶、豆腐乳等常见食物的蛋白质含量，结果表明自动凯氏定氮仪的误差较传统 的凯氏定氮法小，精确度最高，全量凯氏定氮法的准确度和精密度比微量凯氏定 氮法高。2008年，田志梅附采用紫外分光光度法快速测定液体奶与奶粉中蛋白 质含量，表明该法适用于测定01LOmg/mL含量的蛋白质溶液。考马斯亮蓝 除可以用于乳品蛋白质检测，还可检测谷物、豆制品、肉制品等食品的蛋白质含 量。1970年，美国的UDY公司研制出基于该方法的蛋白质测定仪，核心是传统 的光电比色计，其测定的蛋白质结果与凯氏定氮法的相关性达到了 99%2%另 外类似于考马斯亮蓝的染料结合法已经成为美国的谷物化学协会(AACC)和国际 公职分析化学家联合会(AOAC)推荐的食品蛋白质分析方法12”国内吉林大学的 曹彦波等闽研制了一种基于比色法的新型奶粉和液体奶蛋白质速测仪，检测时 间只需10分钟，且检测结果与国标方法无显著性差异。马君闽等用具塞量筒代替抽脂瓶测定全脂乳粉中的脂肪，操作简便，经济 实用，结果准确。赵佩珍【切采用盖勃氏法和伊尼霍克氏碱法测定了牛奶中的脂 肪，结果表明后者操作简便，不需专用的乳脂离心机和繁杂的离心程序，水浴时 间短，结果准确。罗晓红、刘俊红阈研究了利用伊尼霍夫碱法快速检测牛乳脂 肪，认为该法比罗兹一哥特里法所用的检测时间短、操作简便、设备要求低、适 5中南大学硕士学位论文 第一章绪论用范围广，但后者精度更高。1.3 近红外光谱分析技术简介1.3.1 近红外光谱技术的特点近红外光谱技术之所以能在短短10多年内在众多领域得到应用，在数据处 理及仪器制造方面有如此迅速的发展,主要因为它在分析测定中有以下独特的优 越性叫。既可用于样品的定性，也可得到准确度很高的定量结果。定性分析采用 模式识别程序，先取得一组已知样品的吸光度建立模型，再测得待定性 样品在不同波长下的吸光度,用聚类原理确定样品是否属于该组样品的 一类。定量分析可采用多元校正方法及一组已知性质或组分的样品所建 立的定量模型。分析速度快、产出多。近红外光谱的采集时间约为2s,随后的数据处理 及统计分析都由计算机进行。因此在日常分析中，包含样品准备等工作 时间，在5min内即可得到数据。近红外光谱分析技术的另一个特点是通 过样品的一张光谱，即可测得各种性质或组成。因此人们称近红外光谱 为高产出的分析手段。(3)不破坏样品、不污染环境。近红外光谱的取得可以采用透射方式，也可 以是漫反射方式。因此样品可以是气、液、固的任一种形态，不必做形 态的改变。试样经分析后，仍可送回生产线，分析过程不产生任何污染。(4)投资少，操作技术要求低。近红外光的波长较紫外光长，较中红外光短,所用光学材料为石英或玻璃，仪器价格较低。同时光谱采集所需光程适 中，因而有可能采用不同形状的测量探头，采集光谱更便捷。光导纤维的应用使近红外光谱分析技术扩展到过程分析及有毒材料或恶 劣环境的远程分析，同时也使光谱仪的设计更小型化。当然伴随着以上优点，近红外光谱分析技术也存在着以下的局限性：近红外光谱分析必须用相似的样品先建立一个稳健的模型才能快速得到 分析结果，而模型的建立需要投入一定的人力、财力和时间。对于经常 性的质量控制是十分经济且快速，但并不适用于偶然的分析工作。物质一般在近红外区的吸收系数较小，因此其检测限常在100 x10 一 般对痕量分析并不适用。6中南大学硕士学位论文第一章绪论1.3.2 近红外光谱分析技术的发展历程近红外区域按ASTM定义是指波长在780-2526mn范围内的电磁波，是人们 最早发现的非可见光区域，距今已有近二百年历史。20世纪初，人们采用摄谱 法首次获得了有机化合物的近红外光谱，并对有关基团的光谱特征进行了解释，预示着近红外光谱有可能作为分析技术的一种手段得到应用。由于缺乏仪器基 础，20世纪50年代以前，近红外光谱的研究只限于为数不多的几个实验室，且 没有得到实际应用。50年代中后期,随着简易型近红外光谱仪器的出现,及Norris 等在近红外光谱漫反射技术上所做的大量工作，掀起了近红外光谱应用的一个小 高潮，近红外光谱在测定农副产品（包括谷物、饲料、水果、蔬菜肉）的品质 方面得到广泛应用。这些应用都基于传统的光谱定量方法，当样品的背景、颗粒 度、基体等发生变化时，测量结果往往产生较大的误差。进入60年代中后期，随着（中）红外光谱技术的发展及其在化合物结构表征中所起的巨大作用，使人 们淡漠了近红外光谱在分析测试中的应用。此后约20年的时间里，除在农副产 品领域的传统应用外，近红外光谱技术几乎处于徘徊不前的状态，以致被人们称 为光谱技术的沉睡者【川。进入20世纪80年代后期，近红外光谱才真正被人们所注意，这在很大程度 上归功于化学计量学方法的应用，再加上过去中红外光谱技术的经验积累，使近 红外光谱分析技术得到迅速推广，成为一门独立的分析技术，有关近红外光谱的 研究及应用文献几乎呈指数增长【刈。我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，但1995年以来已受到多方 面的关注，并在仪器研制、软件研究、基础研究和应用等方面取得可喜的成果，尤其在农产品、饲料、饮料、药物、石油化工领域中的应用已积累了很多实践经 验。1.4 本论文主要工作1.4.1 本课题的研究内容收集奶粉与液态奶样本并测定化学值采集一定数量具有代表性的样本，分别采用凯氏定氮法与罗兹哥特里 法测定样本中蛋白质与脂肪含量,将测量结果作为建立预测模型的参比化学 值；采集样本的近红外光谱中南大学硕士学位论文 第一章绪论采用ANTAR1S II傅立叶变换近红外光谱仪采集奶粉样本光谱，用四种 光谱测量方式采集液态奶样本的近红外光谱；优化近红外光谱数据，对液态奶而言，选择最佳光谱测量方式由于近红外光谱所含信息微弱，为排除测量中的仪器噪声以及其他非测 量因素的干扰，对所得光谱进行各种优化，包括样本奇异点的剔除，光谱的 预处理（如求导，微分，多元散射校正及中心化处理等）及最佳波长的筛选 等，通过对PLS模型结果的探讨，选出最佳光谱测量方式；（4）采用偏最小二乘法建立数学模型采用偏最小二乘法建立数学模型，并探索光谱预处理方法、奇异样本点 和波长筛选对模型的影响，最终建立最优模型。1.4.2 课题研究难点（1）近红外光谱自身特点带来的难题近红外光谱是样本化学信息的载体，如何尽可能多的从有效信息率低的谱中 提取与待测性质相关的信息是一个难题。乳制品成分及其复杂且状态各异，如牛 奶是一种十分复杂的反散体系，得到的信号虽然包含了丰富的信息，但各种干扰 也非常严重，如何采取有效的方法避免复杂的背景干扰，提取有效的信息仍然值 得研究。模型建立的困难近红外光谱分析的关键是建立预测能力优秀的数学模型。数学模型预测样品 的效果决定于建模所用数据，以及对建模数据信息的充分提取。近红外光谱与分 析方法都具有统计学性质，在分析过程中需不断掌握、处理近红外分析一些统计 变量的尺度，简称为“度”，如对奇异点的判断等，这一系列对“度”的掌握目前主 要靠操作人员的经验，也需要理论指导，这些工作是近红外光谱分析研究的重点 与难点划。1.4.3 课题研究创新点（1）首次采用四种不同光谱测量方式采集98个液态奶样本的近红外光谱图，并采用PLS分别建立数学模型，通过模型评价参数选择出最佳测量方式，为以 后研究提供科学指导。液态奶是一种极其特殊的分散体系，既有溶液状态物质，又有胶体状态物质，还有一些悬浮物质，这就增加了体系的复杂性与不稳定性，因此采用单一的测量方式很难准确反应样本信息。本研究对于NIRS预测液态奶 营养成分的研究具有实际应用价值。8中南大学硕士学位论文第一章绪论(2)首次采用近红外光谱结合CARS(Competitive ad叩tive reweighted sampling)变量选择方法用于奶粉和液态奶样本的蛋白质与脂肪含量检测，达到了 满意的预测精度。中南大学硕士学位论文第二章近红外光谱分析方法第二章近红外光谱分析方法近红外光（Near Infrared,NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波（如图21）,美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为 波长7802526nm的光谱区因），该范围内的电磁波是人们认识最早的非可见光 区域。习惯上又将近红外区细分为短波近红外区（SW-NIR：780llOOnm）和 长波近红外区（LW-NIR：11002526nm）。其光谱信息来源于分子内部振动的 倍频与合频，并且主要反映分子中CH,NH与0H基团的倍频与合频振动吸 收。与其他常规分析技术不同，现代近红外光谱技术是一种间接分析技术，需通 过校正模型的建立实现对未知样本的定性或定量分析。现代近红外光谱是90年 代以来发展最快、最引人瞩目的光谱分析技术，是光谱测量技术与化学计量学学 科的有机结合，被誉为分析的巨人卬）。紫外可见光谱区 近缈卜光湾区中红外光谱区近红外短波区 近红外长波区电子光谱 分子振动光谱倍频及合频吸收分子振动光谱 基频吸收图21近红外光波长范围Figure 2-1 The wavelength range ofNIR2.1 近红外光谱技术的原理近红外光是电磁波，具有光的属性，即同时具有“波”及“粒”的二重性，因此,对光的能量可以用