基于近红外光谱的大米加工精度等级快速判定.pdf

2011年3月
中国粮油学报
ol.26.No.3
第26卷第3期
Journal of the Chinese Cereals and Oils Association
Mar.2011
基于近红外光谱的大米加工精度等级快速判定
陈坤杰龚红菊李毅念
(南京农业大学工学院,南京210031)
摘要将30个粳稻、36个籼稻品种糙米碾蒯20~958,得到不同糙出白率的白米。分别采用称重法和
染色法测出每个样本的糙出白率和加工精度等级,用FT-NR近红外光语仪采集每个样本的近红外光语,以
偏最小二乘法建立稻谷糙出白率的定标模型并对模型进行验证,得到最小预测误差( RMSEP)为0.0324%,相
应的决定系数(R)为0.9995;对稻米加工精度等级与糙出白率关系进行统计分析,发现随着稻米加工精度等
级的提高,糙出白率呈对数关系降低。基于预测得到的糙出白率,建立稻米加工精度等级判定模型,结果显
示,对数模型的预测精度为82.5%,采用马氏距离判别法建立的模型预测精度可达98.33%。
关键词近红外光谱糙出白率大米等级
中图分类号:TNS212.7文献标识码:A文章编号:1003-0174(2011)03-0105-0
稻谷经清理、砻谷、碾米等工序后制成大米。大石油化工等各个行业获得广泛应用"H。在大米
米品质,除与品种、产地、生长气候等因素有关外,还品质检测方面,近红外光谱分析被用于蛋白质、氨基
与加工精度密切相关。市场上销售的大米,一般都酸及脂肪等成分含量的定量分析以及大米白度、蒸
按照大米表面糠粉的碾削程度,即大米的加工精度煮特性检测等方面的研究43-?,是一种既可以用
分成不同等级后销售。美国农业部根据大米碾削程于定量分析又可以用于定性分析的现代检测技术。
度,将大米分成4个等级。根据大米粒面和背沟本研究利用近红外光谱对稻米糙出白率进行测定,
的留皮程度将大米分成特级、标一、标二和标三4个探讨糙出白率与大米加工精度等级之间的关系,建
等级2。通常,大米表面残留的糖粉越少,其精度等立基于糙出白率的大米加工精度判别模型,实现对
级就越高,外观品质也就越好,越受消费者欢迎。大大米加工精度等级的快速测定。
米精度等级是影响大米感观质量、淀粉糊化温度、大
米出品率以及销售价格的一个重要指标。目前,1材料与方法
中国对大米精度等级的测定,主要采用基于人类视
觉的直接比较法和品红石碳酸溶液染色比较法比较1.1材料与设备
法9-?,前者是将试样与标准样品放在一起,通过观
采用湖南省湘潭市兴农种子有限责任公司提供
察、对比试样与标准样品的留皮程度来决定试样的的具有代表性的早、中、晚共66个品种的稻谷为试
等级;后者则是在大米品质检验中,用特定的染色液验样本,其中30个粳稻品种,35个籼稻品种。
将待测样品染色,使试样的表征、属性等凸现出来,
JC4.5型检验砻谷机:浙江省台州市粮仪厂
然后再与标准样品进行比较从而确定等级。这两种NM3型检验碾米机:浙断江省台州市粮仪厂;Ve
方法都是基于人类的视党感官进行大米精度等级的m2AN型傳里叶变换近红外光谱分析仪:德国
判定,主观性强、缺乏定量标准、准确性较差且耗时
Bruker公司。
长,已不能满足大米加工企业对大米精度检测的快2样本的准备
速、准确、方便等要求。
首先用人工方法去除粳稻、籼稻样品中的未成
近红外光谱分析是一种无损检测技术,具有快熟粒、碎米和病虫害粒,用砻谷机对样品进行砻谷,
速、方便、绿色等优点,过去二十年已在农业、食品
得到糙米,然后用两种方法分别对糙米进行張削加
基金项目:江苏省农机局和南京农业大学工学院合作基金(gx
工。一种是从每一品种的糙米中取2份试样,每份
09007)
样品约200g加入碾米机,从预先设定的15、25、30、
收稿日期:2010-04-28
作者简介:陈坤杰,男,1963年出生,教授,博上生导师,农产品质35、40、45、50、55、60、65、70、75、80、85、90和95s共
量检测
计15个碾削时间段中,随机抽取2个时间段进行碾
万方数据
中国粮油学报
2011年第3期
削,制备成132份具有不同糙出白率的样本组成定
d2(X,C)=(X-)'X-'(X-a)
标集(训练集);另一种方法是从每一品种的糙米中
根据国家标准,大米的加工精度分为特级(1)
取1份约200g加入碾米机,从预先设定的30、35、标一(2)、标二(3)、标三(4)4个等级,将达不到上述
40、45、50、556065、70、75、80、85和90s共计11个4个等级的大米定为标外(5),以这5级大米加工精
碾削时间段中随机抽取1个时间段进行碾削,制成度作为5个不同的总体G1、G2、G3、G和Gs,已知来
65份具有不同権出白率的样本组成检验集(预测自总体Gc(i=1,2…,5)的训练样本为X8=(x
集)。
,…,x°)T(=1,2…,5;t=1,2,…,n),其中
1.3糙出白率的测定
是取自G1的样本个数,总体G1的均值向量A;的估
糙出白率通常用经过碾削的出机大米质量与进计量为:
机净糙米质量的比值来表示,即
M
()_r1
∑
M
式中:C为糙出白率;M为出机大米质量;M为
出机大米质量。
总体G1的协方差矩阵2的估计为组内协方差
每个样品测量3次,取3次糙出白率的平均值作
矩阵S:,即
为测定值,保留小数点后1位。
∑(X8-X)(X8-)
1.4加工精度等级的测定
根据《GB/TS02-1985粮食、油料检验米类加
当1=2=…,=Σ时,反映分散性的协方差
工精度检验法》,采用国家标准0.1%品红石碳酸溶矩阵Σ的无偏估计为
液染色法对所有大米样品进行加工精度等级判断。
(n1-1)S1+(n2-1)S
71+っー
由3位大米精度等级评定人员组成一个评定小组
按照国家标准中描述的等级划分原则对每个样本进
对给定的待判样本X=(x1,x2,…,xn),分别计
行等级评定,取3人的平均评定等级作为评定结果,
算样本X到5个总体的马氏距离d2(x,G):
确定每一个样本的精度等级。
d'(X, G)=(X-X0)S-(X-X)=XS"x
1.5近红外光谱(NR)分析
2Y:(X)(i=1,2,…,5)
从每个准备好的样品中取约20g,放人石英样
其中Y,(X)是X的线性函数。对于给定的待判
品杯,置于近红外光谱分析仪进行近红外光谱扫描。样本X,计算其到各总体的马氏距离,只须计算Y
扫描范围40001200cm-,分辨率8cm-1,扫描(X)即可。
次数64次,取平均光谱存于计算机用于后续建模。
Y(X)=(S-ヌ。)x-号r-S-'(i=
建模前,分别采用一阶导数、二阶导数、线性补偿差
减法、直线差减法、矢量归一化、最小ー最大归一ー化、1,2,…,S)
乘法散射校正法对光谱进行预处理,然后用偏最小
则5个总体的距离判别准则为
二乘法建立稻米糙出白率的定标模型,最后以外部
X. Y(X)=min(Y(X), A, Y (X))
检验集对模型进行验证,根据预测标准差SEP和决1.7数据分析
定系数判别模型的预测能力。