粮油食品科技

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近红外光谱分析技术在泡芙水分测定中的研究
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Research on Moisture Content Determination of Puffs using Near Infrared Spectroscopy Technology
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    摘要:

    水分含量快速测定是保证泡芙制作品质的重要需求。利用IAS Online-S100型在线近红外光谱分析仪,采集了130个建模集样品和30个验证样品的近红外光谱,结合光谱预处理和偏最小二乘法建立泡芙水分定量分析模型。研究结果表明,采用移动窗口平滑(平滑点数为11)+SNV法进行光谱预处理,主因子数为9的条件下,模型的决定系数R2、校正集均方根误差(RMSEC)、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.88、0.49%、0.55%、0.57%。模型的预测误差在±1.3以内,精度满足工厂的使用需求。

    Abstract:

    Rapid determination of moisture content is an important requirement to ensure the production quality of puffs. In this paper, the NIR spectra of 130 modeling samples and 30 validation samples were collected, using IAS Online-S100 Near Infrared Spectroscopy Analyzer. The moisture analysis model of puff was established using spectral pretreatment and partial least square method. The results showed that determination coefficient R2, root mean square error of correction set (RMSEC), root mean square error of interactive verification (RMSECV) and root mean square error of prediction set (RMSEP) of the model are 0.88, 0.49%, 0.55% and 0.57% respectively, when using moving window smoothing method & SNV as spectral pretreatment method and the best principal factors was 9. The prediction error of the model is within ±1.3, and the accuracy meets the needs of the factory.

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徐富成,周剑丽,余晓斌,唐 果*.近红外光谱分析技术在泡芙水分测定中的研究[J].粮油食品科技,2022,30(3):186-190.

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  • 在线发布日期: 2022-05-27
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