基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方法。制備在不同地區(qū)種植的不同品種的多年份整粒棉籽樣本，采集整粒棉籽樣本的全光譜數(shù)據(jù)；采用多種預(yù)處理方法對全光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用高效離子色譜法精確測定樣本植酸含量，采用全交叉驗證法結(jié)合多元校正回歸方法在全光譜范圍內(nèi)建立多個校正模型，確定最優(yōu)近紅外光譜校正模型，用該校正模型檢測待測整粒棉籽樣本，得到其植酸含量。本發(fā)明采集整粒棉籽的光譜圖，測定速度快，準(zhǔn)確性高，無需化學(xué)試劑，是一種無損分析整粒棉籽中植酸含量的方法，對于培育低植酸棉花品種和促進(jìn)棉副產(chǎn)品的加工利用具有重要意義。
【專利說明】
基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明公開了一種農(nóng)副產(chǎn)品含量的測定方法。具體涉及到了一種基于近紅外光譜 的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方法，采用近紅外光譜技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)方法對整粒棉 籽中植酸含量進(jìn)行無損分析。
【背景技術(shù)】
[0002] 棉籽是棉花的主要副產(chǎn)品，全國每年產(chǎn)量達(dá)1000萬噸以上，年產(chǎn)棉籽餅達(dá)600萬噸 以上，分布廣泛，資源量全球第一。棉籽中富含大量的蛋白質(zhì)（27.83~45.60%)和脂肪 (28.24~44.05 % )，去殼后經(jīng)壓榨得到棉籽油和棉籽餅，棉籽油可食用，棉籽餅可作為家禽 和家畜飼料。棉籽餅中的蛋白質(zhì)含量僅次于豆柏，同大米和小麥相比，蛋白質(zhì)含量高出5~8 倍。棉籽餅水解后可以得到17種氨基酸，從必須氨基酸來看，棉籽蛋白與大豆蛋白接近;從 維生素和礦物質(zhì)方面看，棉籽餅含有豐富的B和E族維生素，磷含量高達(dá)0.83~1.04%。因此 棉籽餅可作為畜禽和水產(chǎn)動物的飼料蛋白源，不僅可緩解我國蛋白質(zhì)資源缺乏的現(xiàn)狀，而 且還可降低飼料成本，提高經(jīng)濟效益。但是，由于棉籽中抗?fàn)I養(yǎng)因子植酸的存在，棉籽營養(yǎng) 物質(zhì)未能被充分利用，特別是影響了棉籽餅作為動物飼料的營養(yǎng)價值。因此，準(zhǔn)確測定棉籽 中的植酸含量對于培育低植酸棉花品種和促進(jìn)棉副產(chǎn)品的加工利用具有重要意義。
[0003] 目前測定棉籽中植酸含量以常規(guī)的化學(xué)方法為主，如沉淀法、分光光度法、滴定 法、離子交換法、高效液相色譜法、高效離子色譜法、毛細(xì)管電泳法以及核磁共振法等。但這 些傳統(tǒng)方法存在樣品準(zhǔn)備繁瑣、試劑毒性較大、分析時間長、靈敏度低、檢測成本高等問題。 近紅外光譜技術(shù)(Near Infrared Spectroscopy，NIRS)是指波長在780~2526nm范圍內(nèi)有 機化合物中C-H，N-H，0-H和S-Η等基團的倍頻和合頻振動所產(chǎn)生的吸收光譜。20世紀(jì)90年代 以來，隨著近紅外光譜技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)的快速發(fā)展，近紅外光譜技術(shù)已成功應(yīng)用于食品、 醫(yī)藥、煙草、飼料以及石油化工等諸多行業(yè)產(chǎn)品的分析測定。特別是在農(nóng)副產(chǎn)品的品質(zhì)分析 上，因其快速、無須前處理、非破壞性以及多組分同時定量分析測試等優(yōu)勢而得到更為廣泛 的應(yīng)用。
[0004] 棉籽中植酸含量是影響棉籽綜合利用的一個重要指標(biāo)，按照常規(guī)化學(xué)方法測定植 酸含量分析時間長，檢測成本高，并消耗大量有毒的化學(xué)試劑，污染環(huán)境，安全性低，給棉籽 中營養(yǎng)物質(zhì)的綜合評價增加了難度。更重要的是通過傳統(tǒng)化學(xué)方法分析棉籽中的植酸含 量，需對棉籽進(jìn)行剝殼、磨粉，不僅會消耗試驗樣本，使試驗樣本無法回歸利用，且耗費大量 時間，還會影響植酸含量測定的準(zhǔn)確性，阻礙其在棉籽中的綜合利用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有化學(xué)分析技術(shù)中存在的不足，提供了一種基于近紅外光 譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方法。該方法采用近紅外光譜技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)方法 對整粒棉籽中植酸含量進(jìn)行無損測定，有效地解決了上述問題，既克服了傳統(tǒng)化學(xué)方法的 弊端，又不損耗育種過程中寶貴的棉籽材料，為整粒棉籽中植酸含量的檢測提供了一種快 速、高效的分析方法，具有無損、綠色、準(zhǔn)確等優(yōu)點。
[0006] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
[0007] 1)制備在不同地區(qū)種植的不同品種的多年份整粒棉籽樣本；
[0008] 2)利用近紅外光譜儀采集整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)；
[0009] 3)根據(jù)步驟2)中采集的整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)，采用15種預(yù)處理方法對光譜數(shù) 據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)；
[0010] 4)通過高效離子色譜法(HPIC)測得整粒棉籽樣本的植酸含量，結(jié)合步驟3)中15種 預(yù)處理方法獲得的預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)，采用全交叉驗證法和多元校正回歸方法在全光譜 范圍內(nèi)建立整粒棉籽植酸含量的多個近紅外校正模型；
[0011] 5)從中選擇預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R2)值和剩余預(yù)測偏差(RPD)值最大且預(yù)測均方根誤差 (RMSEP)值和交叉驗證均方根誤差(RMSECV)值最小的模型作為最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近 紅外校正模型；
[0012] 6)采用步驟1)和2)所述相同方法采集待測整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)，用上述步驟 5)所構(gòu)建的最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近紅外校正模型檢測待測整粒棉籽樣本，得到其植酸 含量。
[0013] 所述步驟2)利用近紅外光譜儀采集整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)具體步驟為:將每份 樣本分6次裝樣掃描后獲取光譜數(shù)據(jù)，計算每份樣本的6次光譜數(shù)據(jù)的平均光譜值，并將反 射強度(R)轉(zhuǎn)化為l〇g(l/R)，得到整粒棉籽樣本的近紅外吸收光譜;近紅外光譜儀的采集波 長范圍為4000-lOOOOcnf 1，每隔4CHT1采集反射強度(R)，共計1501個光譜點，重復(fù)掃描64次 后取平均值;每次裝樣掃描的上樣量為2.5g左右，樣品池為直徑lcm、高度5cm的圓柱，每次 裝樣掃描均是在25±0.5°C溫度條件下進(jìn)行。
[0014] 所述步驟3)中的15種預(yù)處理方法分別為Savitzky-Golay平滑法、一階微分法、二 階微分法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、多元散射校正法、歸一化法、光譜轉(zhuǎn)換法、變換基線法、 Savitzky-Golay平滑+-階微分法、Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、Savitzky-Golay 平滑+多 元散射校正法 、一 階微分+ 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法 、一 階微分+多元散射校正法、 Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分法、Savitzky-Golay平滑+多元散射校正+ 一階微分法。
[0015]所述步驟4)中的多元校正回歸方法具體包括線性偏最小二乘(PLS)法、非線性最 小二乘支持向量機(LS-SVM)法、非線性加權(quán)最小二乘支持向量機(WLS-SVM)法和非線性迭 代加權(quán)最小二乘支持向量機(RWLS-SVM)法。
[0016] 優(yōu)選地，所述預(yù)處理方法采用Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分預(yù) 處理方法。
[0017]優(yōu)選地，所述多元校正回歸方法采用非線性加權(quán)最小二乘支持向量機(WLS-SVM) 法。
[0018]所述步驟5)中最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近紅外校正模型采用通過Savitzky-Golay 平滑 + 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法 +-階微分預(yù)處理方法獲得的非線性加權(quán)最小二乘支持向量機 (WLS-SVM)模型；Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分預(yù)處理方法具體是先通 過Savitzky-Golay平滑法消除高頻噪音對光譜的影響，再利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法減小顆粒大 小不均勻和粒子表面非特異性散射對光譜的影響，最后采用一階微分法消除光譜基線和背 景干擾，提高光譜的分辨率和靈敏度。
[0019] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0020] 1.本發(fā)明利用Biichi NIR Flex-N500傅立葉變換近紅外光譜儀(瑞士步琦公司）采 集整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)，研究了整粒棉籽中植酸含量的建模及應(yīng)用方法。與現(xiàn)有的近 紅外光譜儀相比其分辨率(4CHT1)更高，采集的光譜點數(shù)（1501)更多，能更好地獲取整粒棉 籽樣本在近紅外光譜區(qū)域的光譜特征，其光譜數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。
[0021] 2.本發(fā)明利用整粒棉籽作為試驗樣本進(jìn)行校正模型的構(gòu)建?，F(xiàn)有植酸含量測定方 法沒有直接采用整粒棉籽進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集，其是因為在掃描整粒棉籽近紅外光譜過程 中，整粒棉籽的大小、形狀和成熟度等不確定因素給光譜數(shù)據(jù)引入了大量的噪音和背景信 息;且樣品池中整粒棉籽間存在間隙，也給光譜數(shù)據(jù)帶來了很多不相關(guān)信息。以上因素都降 低了光譜信噪比，加大近紅外校正模型構(gòu)建的難度。本發(fā)明構(gòu)建的校正模型應(yīng)用于整粒棉 籽試驗樣本，解決了上述整粒棉籽測定處理的技術(shù)問題，并且無須剝殼、磨粉等費時費力的 體力勞動，不僅可以保護(hù)試驗樣本的完整性，使試驗樣本正?；貧w利用，且測定速度快，準(zhǔn) 確性高，無污染，是一種無損、綠色、高效的測定方法，對于培育低植酸棉花品種和促進(jìn)棉副 產(chǎn)品的加工利用具有重要意義和價值。
【附圖說明】
[0022] 圖1是本發(fā)明實施例中整粒棉籽樣本植酸含量分布圖。
[0023] 圖2是本發(fā)明實施例中整粒棉籽樣本近紅外原始光譜圖。
[0024]圖3是本發(fā)明實施例中整粒棉籽樣本最優(yōu)預(yù)處理后近紅外光譜圖。
[0025]圖4是本發(fā)明實施例中整粒棉籽樣本校正模型的最佳潛變量選擇圖。
[0026]圖5是本發(fā)明實施例中最優(yōu)整粒棉籽植酸含量近紅外校正模型的參數(shù)優(yōu)化過程 圖。
[0027] 圖6是本發(fā)明實施例中整粒棉籽樣本植酸化學(xué)測定值與近紅外光譜預(yù)測值之間的 相關(guān)性圖。
【具體實施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
[0029]本發(fā)明的具體實施例如下：
[0030] 1)樣本的選取
[0031] 樣本為取自2014和2015年全國11個不同生態(tài)區(qū)種植的不同品種的整粒棉籽，包括 湖南武陵、湖南澧縣、浙江江山、湖北黃閃、安徽合肥、江蘇鹽城、湖南岳陽、安徽蕪湖、江西 九江、江蘇南京、浙江金華等不同生態(tài)種植區(qū)，共456個整粒棉籽樣本。
[0032] 2)樣本光譜采集
[0033]將每份樣本分6次裝樣掃描后獲取光譜數(shù)據(jù)，計算每份樣本的6次光譜數(shù)據(jù)的平均 光譜值，并將反射強度(R)轉(zhuǎn)化為l〇g(l/R)，得到整粒棉籽樣本的近紅外吸收光譜。整粒棉 籽樣本近紅外原始光譜如圖2所示，在整個光譜范圍內(nèi)，光譜吸收峰的數(shù)目和位置一致，光 譜曲線較為均勻平滑，但是在光譜中仍可以看出一定的基線漂移和偏移。
[0034] 近紅外光譜采集條件:利用Biichi NIR Flex_N500傅立葉變換近紅外光譜儀(瑞士 步琦公司）采集整粒棉籽的光譜圖，近紅外光譜儀的采集波長范圍為4000-lOOOOcnf1，每隔 4CHT1采集反射強度(R)，共計1501個光譜點，重復(fù)掃描64次后取平均值;每次裝樣掃描的上 樣量為2.5g左右，樣品池為直徑為lcm的圓柱，圓柱高度為5cm;每次裝樣掃描均是在25土 0.5°C溫度條件下進(jìn)行，采用Unscrambler V9.7和mat lab R2011a軟件對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分 析。
[0035] 3)光譜預(yù)處理
[0036]利用Savi tzky-Go lay平滑法、一階微分法、二階微分法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、多元散 射校正法、歸一化法、光譜轉(zhuǎn)換法、變換基線法、Savitzky-Golay平滑+-階微分法、 Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、Savitzky-Golay平滑+多元散射校正法、一階微分+ 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、一階微分+多元散射校正法、Savi tzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階 微分法、Savitzky-Golay平滑+多元散射校正+-階微分法等15種處理方法分別對原始光譜 進(jìn)行預(yù)處理。
[0037] 4)高效離子色譜法(HPIC)測定整粒棉籽中植酸含量
[0038]整粒棉籽經(jīng)脫絨、烘干、剝殼和再烘干后，用磨樣機將棉仁磨成粉末，過60目篩，得 到棉仁粉樣本。
[0039]先用無水乙醇對棉仁粉樣本進(jìn)行水浴脫脂處理，再用鹽酸經(jīng)水浴、冷卻和離心提 取棉仁粉樣本中的植酸，然后依次通過兩個Cleanert 1C離子色譜前處理柱和水系濾膜純 化，進(jìn)行HPIC檢測其含量;色譜條件為:采用DI0NEX ICS-3000離子色譜儀、AG16-HC Guaed (4 X 50mm)保護(hù)住和AS16-HC Analytical (4 X 250mm)分離柱、淋洗液為Κ0Η、流動相流速為 1.0ml/min、進(jìn)樣量為100yL的條件檢測。測定的植酸含量用百分含量表示。
[0040] 本實施例主要提供的456份整粒棉籽樣本中植酸百分含量的HPIC分析結(jié)果見圖1; 因為樣本源于不同年份、不同地區(qū)和不同品種，植酸的含量有較大差異，見表1，其中樣本材 料植酸含量跨幅大(0.2260~3.2880% )，具有很好的代表性，為建立近紅外校正模型提供 了條件。
[0041] 表1整粒棉籽中植酸含量分布差異
[0043] 5)校正集和預(yù)測集樣本的選取
[0044] 利用近紅外光譜儀采集上述樣本的光譜數(shù)據(jù)，使用Kennard-Stone算法將整粒棉 籽樣本按照3:1的比例分成校正集樣本和預(yù)測集樣本，即對456份樣本進(jìn)行分集，得到校正 集樣本342份，預(yù)測集樣本114份，其中校正集用來建立近紅外模型，預(yù)測集用來進(jìn)行模型評 價。建立所述近紅外模型，校正集和預(yù)測集樣本分布如表2。
[0045] 表2校正集和預(yù)測集樣本中植酸含量分布
[0047]從表2可以看出，校正集樣本植酸含量范圍（0.2260~3.2880% )廣，包含預(yù)測集樣 本植酸含量范圍（ο .4527~2.7188% )，表明二者都能夠代表原始樣本的數(shù)據(jù)分布情況，適 合近紅外校正模型的構(gòu)建。
[0048] 6)預(yù)處理方法的選擇和PLS模型的構(gòu)建
[0049]對于342份的校正集樣本，在全光譜范圍內(nèi)采用全交叉驗證建立PLS模型，分別考 察15種不同光譜預(yù)處理方法對PLS模型的影響，15種預(yù)處理方法分別為Savitzky-Golay平 滑法、一階微分法、二階微分法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、多元散射校正法、歸一化法、光譜轉(zhuǎn)換法、 變換基線法、Savitzky-Golay平滑+-階微分法、Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、 Savitzky-Golay平滑+多元散射校正法、一階微分+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、一階微分+多元散射校 正法、Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分法、Savitzky-Golay平滑+多元散射 校正+-階微分法。
[0050]然后均以預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R2)值和剩余預(yù)測偏差(RPD)值最大且預(yù)測均方根誤差 (RMSEP)值和交叉驗證均方根誤差(RMSECV)值最小來選取最優(yōu)的預(yù)處理方法作為建模的預(yù) 處理方法，本發(fā)明中最優(yōu)預(yù)處理方法為Savi tzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分 法。圖3為原始光譜經(jīng)過最優(yōu)預(yù)處理方法處理后的光譜圖，經(jīng)Savitzky-Golay平滑、標(biāo)準(zhǔn)正 態(tài)變量法和一階微分方法處理后，光譜大部分吸收值都接近于〇,基本消除了基線、重疊峰、 噪音、表面散射、光程變化和固體顆粒大小對光譜的影響，顯著增強了光譜的吸收特性。15 種預(yù)處理方法建立的PLS模型參考指標(biāo)評價見表3。
[0051 ]表3 15種預(yù)處理方法建立的PLS模型參數(shù)評價指標(biāo)
[0053]
[0054] 表3中：Control表示無預(yù)處理；SG表示Savitzky-Golay平滑；ID表示一階微分；SNV 表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量;MSC表示多元散射校正;N表示歸一化法;ST表示光譜轉(zhuǎn)換法;BL表示變 換基線法;RMSECV表示交叉驗證均方根誤差(數(shù)值越小效果越好）；RMSEP表示預(yù)測均方根誤 差(數(shù)值越小效果越好）；R 2表示預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R2>0.9表示可完全替代傳統(tǒng)測定方法）；RPD 表示剩余預(yù)測偏差(RPD>2.5表示模型的穩(wěn)健性好）。
[0055] 7)近紅外校正模型的建立和優(yōu)化
[0056]將預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入matlab軟件中，首先根據(jù)press值的變化確定最佳的 潛變量，如圖4,隨著潛變量數(shù)目的增加，其press值隨之下降，當(dāng)潛變量數(shù)目為12時下降至 最低，且這一趨勢逐漸平緩保持基本不變，確定最佳潛變量數(shù)目為12。
[0057] 然后利用化學(xué)計量學(xué)方法和多元校正回歸方法建立模型，其中多元校正回歸方法 具體包括線性偏最小二乘(PLS)法、非線性最小二乘支持向量機(LS-SVM)法、非線性加權(quán)最 小二乘支持向量機(WLS-SVM)法和非線性迭代加權(quán)最小二乘支持向量機(RWLS-SVM)法。
[0058] 本發(fā)明最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近紅外校正模型采用通過Savitzky-Golay平滑+ 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分預(yù)處理方法獲得的非線性加權(quán)最小二乘支持向量機(WLS-SVM) 模型，該模型R 2 = 〇. 9768值和RPD = 6.5902值最高且RMSECV = 0.0851值和RMSEP = 0.0717值 最低，具有較好的預(yù)測效果和較高的測定準(zhǔn)確性。模型評價參數(shù)見表4。
[0059] 表4四種植酸含量近紅外模型參數(shù)評價指標(biāo)
[0061 ] 表4中：PLS表示偏最小二乘法;LS-SVM表示最小二乘支持向量機;WLS-SVM表示加 權(quán)最小二乘支持向量機;RWLS-SVM表示迭代加權(quán)最小二乘支持向量機;RMSECV表示交叉驗 證均方根誤差(數(shù)值越小效果越好）；RMSEP表示預(yù)測均方根誤差(數(shù)值越小效果越好）；R2表 示預(yù)測相關(guān)系數(shù)(R 2>0.9表示可完全替代傳統(tǒng)測定方法）；RH)表示剩余預(yù)測偏差(RPD>2.5 表示模型的穩(wěn)健性好）。
[0062]建立非線性模型時，需要尋找最佳的模型參數(shù)，即懲罰參數(shù)（γ )和核函數(shù)參數(shù) (σ2)，最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近紅外校正模型的參數(shù)優(yōu)化過程如圖5,經(jīng)過20個世代后， 其最佳適應(yīng)度和平均適應(yīng)度都趨于平緩，且在20到50個世代之間保持最低水平。
[0063]由此可見，本發(fā)明方法，其中樣本材料植酸含量跨幅大(0.2260~3.2880 % )，具有 很好的代表性，適合近紅外光譜建模;通過比較不同預(yù)處理方法，得到最優(yōu)的預(yù)處理方法為 Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量+-階微分法;采用此預(yù)處理方法建立不同的植酸校正 模型，確定最優(yōu)的整粒棉籽樣本植酸含量近紅外校正模型是加權(quán)最小二乘支持向量機 (WLS-SVM)模型，該模型R 2值和RPD值最高且RMSECV值和RMSEP值最低，分別為0.9768、 6.5902、0.0851和0.0717，能夠準(zhǔn)確的測定整粒棉籽中的植酸含量。其植酸化學(xué)測定值與近 紅外光譜預(yù)測值之間的相關(guān)性圖，如圖6所示，其中對角線表示最理想的預(yù)測結(jié)果(預(yù)測值 =化學(xué)值），樣本點越接近對角線，說明模型的效果越好，反之亦然。
[0064] 8)制備待測整粒棉籽樣本，在相同條件下采集待測整粒棉籽樣本的近紅外光譜數(shù) 據(jù)，用上述步驟所構(gòu)建的最優(yōu)近紅外光譜校正模型檢測待測整粒棉籽樣本，得到其植酸含 量。
[0065]本發(fā)明的創(chuàng)新之處在于：
[0066] 1.本發(fā)明利用Biichi NIR Flex_N500傅立葉變換近紅外光譜儀(瑞士步琦公司）采 集整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)，研究了整粒棉籽中植酸含量的建模及應(yīng)用方法。與現(xiàn)有的近 紅外光譜儀相比其分辨率(4CHT1)更高，采集的光譜點數(shù)（1501)更多，能更好地獲取整粒棉 籽樣本在近紅外光譜區(qū)域的光譜特征，其光譜數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。
[0067] 2.本發(fā)明利用整粒棉籽作為試驗樣本進(jìn)行校正模型的構(gòu)建?，F(xiàn)有植酸含量測定方 法沒有直接采用整粒棉籽進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)采集，其是因為在掃描整粒棉籽近紅外光譜過程 中，整粒棉籽的大小、形狀和成熟度等不確定因素給光譜數(shù)據(jù)引入了大量的噪音和背景信 息;且樣品池中整粒棉籽間存在間隙，也給光譜數(shù)據(jù)帶來了很多不相關(guān)信息。以上因素都降 低了光譜信噪比，加大近紅外校正模型構(gòu)建的難度。本發(fā)明構(gòu)建的校正模型應(yīng)用于整粒棉 籽試驗樣本，解決了上述整粒棉籽測定處理的技術(shù)問題，只要采集整粒棉籽的光譜數(shù)據(jù)，按 照最優(yōu)的預(yù)處理方法處理光譜數(shù)據(jù)，利用上述最優(yōu)校正模型，就能快速測定整粒棉籽中植 酸的含量，并且無須剝殼、磨粉等費時費力的體力勞動，不僅可以保護(hù)試驗樣本的完整性， 使試驗樣本正?；貧w利用，且測定速度快，準(zhǔn)確性高，無污染，是一種無損、綠色、高效的測 定方法，對于培育低植酸棉花品種和促進(jìn)棉副產(chǎn)品的加工利用具有重要意義和價值。
【主權(quán)項】
1. 一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方法，其特征在于包括如下 步驟： 1) 制備在不同地區(qū)種植的不同品種的多年份整粒棉籽樣本； 2) 利用近紅外光譜儀采集整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)； 3) 根據(jù)步驟2)中采集的整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)，采用預(yù)處理方法對光譜數(shù)據(jù)分別進(jìn) 行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)； 4) 通過高效離子色譜法(HPIC)測得整粒棉籽樣本的植酸含量，結(jié)合步驟3)中15種預(yù)處 理方法獲得的預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)，采用全交叉驗證法和多元校正回歸方法在全光譜范圍 內(nèi)建立整粒棉籽植酸含量的多個近紅外校正模型； 5) 從中選擇預(yù)測相關(guān)系數(shù)（R2)值和剩余預(yù)測偏差（RPD)值最大且預(yù)測均方根誤差 (RMSEP)值和交叉驗證均方根誤差(RMSECV)值最小的模型作為最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近 紅外校正模型； 6) 采用步驟1)和2)所述相同方法采集待測整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)，用上述步驟5)所 構(gòu)建的最優(yōu)的整粒棉籽植酸含量近紅外校正模型檢測待測整粒棉籽樣本，得到其植酸含 量。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方 法，其特征在于： 所述步驟2)利用近紅外光譜儀采集整粒棉籽樣本的光譜數(shù)據(jù)具體步驟為:將每份樣本 分6次裝樣掃描后獲取光譜數(shù)據(jù)，計算每份樣本的6次光譜數(shù)據(jù)的平均光譜值，并將反射強 度(R)轉(zhuǎn)化為l〇g(l/R)，得到整粒棉籽樣本的近紅外吸收光譜;近紅外光譜儀的采集波長范 圍為4000-lOOOOcnf 1，每隔4CHT1采集反射強度(R)，共計1501個光譜點，重復(fù)掃描64次后取 平均值;每次裝樣掃描的上樣量為2.5g左右，樣品池為直徑lcm、高度5cm的圓柱，每次裝樣 掃描均是在25±0.5°C溫度條件下進(jìn)行。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方 法，其特征在于:所述步驟3)中的15種預(yù)處理方法分別為Savi tzky-Golay平滑法、一階微分 法、二階微分法、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、多元散射校正法、歸一化法、光譜轉(zhuǎn)換法、變換基線法、 Savitzky-Golay平滑+-階微分法、Savitzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、Savitzky-Golay平滑+多元散射校正法、一階微分+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法、一階微分+多元散射校正法、 Savi tzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分法、Savi tzky-Golay平滑+多元散射校正+ 一階微分法。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方 法，其特征在于:所述步驟4)中的多元校正回歸方法具體包括線性偏最小二乘(PLS)法、非 線性最小二乘支持向量機(LS-SVM)法、非線性加權(quán)最小二乘支持向量機(WLS-SVM)法和非 線性迭代加權(quán)最小二乘支持向量機(RWLS-SVM)法。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方 法，其特征在于:所述預(yù)處理方法采用Savi tzky-Golay平滑+標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量法+-階微分預(yù) 處理方法。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于近紅外光譜的整粒棉籽中植酸含量的無損測定方 法，其特征在于:所述多元校正回歸方法采用非線性加權(quán)最小二乘支持向量機法。
【文檔編號】G01N21/3563GK106018335SQ201610638868
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年8月4日
【發(fā)明人】祝水金, 趙茹冰, 李 誠, 陳進(jìn)紅, 徐曉建, 趙天倫
【申請人】浙江大學(xué)