安徽农业科学2016,Vol.44Issue(15) :17-19.

基于近红外光谱法快速检测藜麦纤维含量

Rapid Detection on Quinoa Fiber Based on the Near Infrared Spectroscopy

曹晓宁 田翔 王君杰 刘思辰 穆志新 陆平 陶梅 乔治军
安徽农业科学2016,Vol.44Issue(15) :17-19.

基于近红外光谱法快速检测藜麦纤维含量

Rapid Detection on Quinoa Fiber Based on the Near Infrared Spectroscopy

曹晓宁 1田翔 1王君杰 1刘思辰 1穆志新 1陆平 2陶梅 2乔治军1
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作者信息

  • 1. 山西省农业科学院农作物品种资源研究所,山西太原030031; 农业部黄土高原作物基因资源与种质创制重点实验室,山西太原030031; 杂粮种质资源发掘与遗传改良山西省重点实验室,山西太原030031
  • 2. 中国农业科学院作物科学研究所,北京100081
  • 折叠

摘要

[目的]探索一种快速测定完整藜麦籽粒纤维含量的方法。[方法]采集100个藜麦样品的近红外光谱,运用近红外光谱分析技术建立数学模型并进行预测。[结果]在10000~4000 cm -1波长范围内,运用一阶导数+矢量归一化光谱方法进行预处理,结合化学方法所得数据建立藜麦粗纤维近红外定量模型,校正和预测效果最佳,所得的粗纤维近红外定量模型的交叉验证决定系数为0.8848,外部验证决定系数为0.8761。[结论]以完整藜麦籽粒为样品所建立的纤维NITS模型可用于藜麦纤维含量的快速检测。

Abstract

[Objective] To explore a rapid determination method for fiber content in grains of quinoa .[Method] Near infrared spectra of 100quinoa samples were collected. The predicted models for quantitative analysis of fiber contents in the grains was built using near infrared transmittancespectroscopy (NITS).[Result] In the wavelength range of 10 000 -4 000 cm -1 , we set up near infrared quantitative model of quinoacrude fiber via first derivative +vector normalization preprocessing and combining with the data from chemical methods.Meanwhile, calibrationand prediction effect were the best, and then the cross validation decision coefficient (R2 cv) and external validation decision coefficient(R2 val) of fiber by near infrared quantitative model were 0.884 8 and 0.876 1, respectively.[Conclusion] The model of NITS aboutcomplete grains quinoa fiber can be available for fast detecting quinoa fiber content.

关键词

藜麦/纤维/近红外光谱技术

Key words

Chenopodium quinoa Willd./Fiber/Near infrared spectroscopy

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基金项目

山西省农作物种质资源收集与整理(2016zzcx-17)

农业部作物种质资源保护与利用专项(2015NWB 030-07)

科技部、财政部国家科技基础条件平台课题(NICGR2015-026)

出版年

2016
安徽农业科学
安徽省农业科学院

安徽农业科学

影响因子:0.413
ISSN:0517-6611
被引量5
参考文献量3
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