本發(fā)明屬于蔗糖含量檢測方法，尤其涉及一種基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法。

背景技術(shù)：

目前，糖廠對甘蔗蔗糖含量分析的方法主要有旋光法、壓榨蒸煮法、蔗汁蔗糖分和蔗渣蔗糖含量分析法等。壓榨蒸煮法是將甘蔗壓榨后，蔗汁和蔗渣分離，分別測定蔗汁和蔗渣中的糖分，然后求和得出甘蔗的蔗糖分含量；該方法需要較長的蒸煮時間，影響因素較多，測定結(jié)果的準(zhǔn)確性和重現(xiàn)性較差。蔗汁中糖分的分析采用旋光法，其所轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)光度測定較復(fù)雜，除熟練準(zhǔn)確配制轉(zhuǎn)化劑濃度外，還要控制好轉(zhuǎn)化時間和溫度，不同的轉(zhuǎn)化時間和溫度對蔗汁轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)光度測定有影響，最終對測定結(jié)果的準(zhǔn)確性造成較大影響?？梢姡瑐鹘y(tǒng)蔗糖工業(yè)分析方法存在著影響因素較多、誤差范圍較大、操作繁瑣費時等缺點，不僅無法滿足當(dāng)前甘蔗收購“按質(zhì)論價”的需要，而且無法應(yīng)用于蔗糖企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的快速檢測。

近紅外光譜分析技術(shù)是利用物質(zhì)含氫基團振動的合頻和倍頻吸收信息，進行物質(zhì)的定性和定量分析。蔗汁及其制品的主要成分如水分、蔗糖、還原糖、氨基酸、果膠等都含有在近紅外區(qū)域具有特征吸收的含氫基團，因此，可用近紅外光譜技術(shù)進行對其進行成分及性質(zhì)分析。近年來，有關(guān)近紅外光譜技術(shù)分析蔗汁中蔗糖含量等指標(biāo)的研究有所報道，這大大提高了分析速度，有利于蔗糖企業(yè)生產(chǎn)過程的產(chǎn)品監(jiān)測。然而，各種不同類型和型號的近紅外分析儀均因體積大、價格昂貴、不便攜帶、普通商業(yè)用戶難以承受等原因以至于無法大面積推廣。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種操作簡單、省時省力、準(zhǔn)確高效的基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，使用便攜式的MEMS近紅外光譜儀檢測甘蔗渣糖汁的近紅外光譜，利用甘蔗渣糖汁中蔗糖含量差異在近紅外光譜中反應(yīng)的特征信息，采用偏最小二乘算法將采集到的近紅外光譜信息轉(zhuǎn)換為待測甘蔗渣中蔗糖含量的參數(shù)，再利用其近紅外光譜與對應(yīng)甘蔗渣蔗糖含量參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型對甘蔗渣中蔗糖含量進行測定。

數(shù)學(xué)模型依據(jù)偏最小二乘算法按以下步驟建立：

S1：采集建模的檢測樣品三組，第一組用于建立近紅外校正模型，第二組用于建立綜合校正模型；第三組用于驗證近紅外校正模型和綜合校正模型的準(zhǔn)確性；

S2：采用標(biāo)準(zhǔn)或認(rèn)可的參考方法測定甘蔗渣糖汁中蔗糖的含量；

S3：利用便攜式的MEMS近紅外光譜儀采集所收集樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)；

S4：近紅外光譜的預(yù)處理；

S5：將第一組甘蔗渣糖汁中每個樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)與用標(biāo)準(zhǔn)方法測定的甘蔗渣蔗糖值相關(guān)聯(lián)，利用化學(xué)計量學(xué)軟件建立近紅外校正模型；

S6：第三組甘蔗渣糖汁樣品對近紅外校正模型進行外部驗證；

S7：將第二組甘蔗渣糖汁樣品采用標(biāo)準(zhǔn)參考方法測定的蔗糖值，與利用近紅外校正模型得到的預(yù)測值相關(guān)聯(lián)，用化學(xué)計量學(xué)軟件建立綜合校正模型；

S8：第三組甘蔗渣糖汁樣品對綜合校正模型進行外部驗證。

偏最小二乘算法按以下步驟進行：模型函數(shù)為：yi＝x(UiX)’BiQi，其中yi為所述甘蔗渣糖汁的蔗糖含量參數(shù)，向量x為待測甘蔗渣糖汁汁的近紅外光譜，Ui為所述甘蔗渣糖汁的蔗糖含量參數(shù)濃度特征因子矩陣，X為選取的建模樣品的近紅外光譜矩陣，Bi為所述蔗糖含量參數(shù)吸光度特征因子矩陣，Qi為濃度載荷矩陣，其中Ui、Bi、Qi根據(jù)所述建模樣品的近紅外光譜矩陣及對應(yīng)甘蔗渣糖汁蔗糖含量參數(shù)的值由化學(xué)計量方法確定，計算yi采用經(jīng)典的偏最小二乘法軟件。

近紅外光譜在800-2500nm波長范圍內(nèi)。

針對甘蔗渣中蔗糖含量檢測的傳統(tǒng)化學(xué)方法操作復(fù)雜、費時費力、誤差較大以及采用普通近紅外光譜儀檢測帶來的儀器價格昂貴、體積大、不便攜帶、成本較高等缺點，發(fā)明人建立了一種基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，使用便攜式的MEMS近紅外光譜儀檢測甘蔗渣糖汁的近紅外光譜，利用甘蔗渣糖汁中蔗糖含量差異在近紅外光譜中反應(yīng)的特征信息，采用偏最小二乘算法將采集到的近紅外光譜信息轉(zhuǎn)換為待測甘蔗渣中蔗糖含量的參數(shù)，再利用其近紅外光譜與對應(yīng)甘蔗渣蔗糖含量參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型對甘蔗渣中蔗糖含量進行測定。由于甘蔗渣蔗糖含量的多少不僅能反映出甘蔗蔗糖含量的抽出率，而且能間接監(jiān)測制糖工業(yè)中間產(chǎn)物的品質(zhì)特征。而本發(fā)明操作簡單、省時省力、準(zhǔn)確高效，可實現(xiàn)低成本、高效率的檢測甘蔗渣蔗糖含量，對于甘蔗制糖工藝在線監(jiān)測制糖中間產(chǎn)物，提高糖廠企業(yè)的經(jīng)濟利益具有重要意義。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的突出優(yōu)點具體在于：

1.快速簡單——便攜式的MEMS近紅外光譜儀的光譜采集操作非常簡單，采集速度非?？欤Ｐ陀嬎愕臅r間基本可以忽略。

2.便攜式的MEMS近紅外光譜儀具有低功耗、低成本、體積小、方便用戶攜帶等特點，光譜儀測量一旦完成建模正式投入使用，將不采用其它輔助儀器及試劑，故無其它原輔資源投入，也不造成其它損壞或污染。

3.本發(fā)明檢測方法采用無損取樣，直接檢測，無需樣品的前處理，操作簡單，綠色環(huán)保；無相關(guān)耗材和維修成本，與傳統(tǒng)方法相比，減少檢測工作量80％，縮短檢測時間90％。

附圖說明

圖1是本發(fā)明應(yīng)用的基于微干涉平臺的近紅外甘蔗蔗糖無損檢測裝置的原理示意圖。

圖中：1光源，2樣品池，3收集到的樣品光，4光學(xué)準(zhǔn)直器，5分光鏡，6固定鏡，7MEMS微鏡，8樣品光光電探測器，9數(shù)據(jù)采集及信號處理控制模塊，10光譜信號圖。

具體實施方式

一、基本方法

基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，使用便攜式的MEMS近紅外光譜儀檢測甘蔗渣糖汁的近紅外光譜，利用甘蔗渣糖汁中蔗糖含量差異在近紅外光譜中反應(yīng)的特征信息，采用偏最小二乘算法將采集到的近紅外光譜信息轉(zhuǎn)換為待測甘蔗渣中蔗糖含量的參數(shù)，再利用其近紅外光譜與對應(yīng)甘蔗渣蔗糖含量參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型對甘蔗渣中蔗糖含量進行測定。其中，

數(shù)學(xué)模型建立了近紅外光譜與甘蔗渣糖汁中蔗糖含量參數(shù)實測值之間的函數(shù)關(guān)系，從而可以利用采集的近紅外光譜轉(zhuǎn)換為甘蔗渣中相對應(yīng)的蔗糖含量參數(shù)。數(shù)學(xué)模型按以下步驟建立：

S1：采集建模的檢測樣品三組，第一組用于建立近紅外校正模型，第二組用于建立綜合校正模型；第三組用于驗證近紅外校正模型和綜合校正模型的準(zhǔn)確性；

S2：采用標(biāo)準(zhǔn)或認(rèn)可的參考方法測定甘蔗渣糖汁中蔗糖的含量；可采用《制糖生產(chǎn)過程中間制品蔗糖分含量檢測液相色譜法》(DB45/T 1153-2015)測定；

S3：利用便攜式的MEMS近紅外光譜儀采集所收集樣品的近紅外光譜(800-2500nm)數(shù)據(jù)；

S4：近紅外光譜的預(yù)處理；背景去除、校正、去噪聲和特征數(shù)據(jù)點選擇的一種或多種。

S5：將第一組甘蔗渣糖汁中每個樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)與用標(biāo)準(zhǔn)方法測定的甘蔗渣蔗糖值相關(guān)聯(lián)，利用化學(xué)計量學(xué)軟件建立近紅外校正模型；

S6：第三組甘蔗渣糖汁樣品對近紅外校正模型進行外部驗證；

S7：將第二組甘蔗渣糖汁樣品采用標(biāo)準(zhǔn)參考方法測定的蔗糖值，與利用近紅外校正模型得到的預(yù)測值相關(guān)聯(lián)，用化學(xué)計量學(xué)軟件建立綜合校正模型；

S8：第三組甘蔗渣糖汁樣品對綜合校正模型進行外部驗證。

偏最小二乘算法按以下步驟進行：模型函數(shù)為：yi＝x(UiX)’BiQi，其中yi為所述甘蔗渣糖汁的蔗糖含量參數(shù)，向量x為待測甘蔗渣糖汁汁的近紅外光譜，Ui為所述甘蔗渣糖汁的蔗糖含量參數(shù)濃度特征因子矩陣，X為選取的建模樣品的近紅外光譜矩陣，Bi為所述蔗糖含量參數(shù)吸光度特征因子矩陣，Qi為濃度載荷矩陣，其中Ui、Bi、Qi根據(jù)所述建模樣品的近紅外光譜矩陣及對應(yīng)甘蔗渣糖汁蔗糖含量參數(shù)的值由化學(xué)計量方法確定，計算yi采用經(jīng)典的偏最小二乘法軟件。

二、操作應(yīng)用

1、儀器設(shè)備

本發(fā)明使用的便攜式的MEMS近紅外光譜儀來自于以下檢測裝置，具體如下

1.1、基本結(jié)構(gòu)

如圖1所示，該檢測裝置是一種基于微干涉平臺的近紅外甘蔗蔗糖無損檢測裝置，包括光源1、微干涉平臺、樣品光光電探測器8、數(shù)據(jù)采集及信號處理控制模塊9；微干涉平臺主要由分光鏡5、光學(xué)準(zhǔn)直器4、固定鏡6、MEMS微鏡7組成，光學(xué)準(zhǔn)直器、固定鏡、MEMS微鏡、樣品光光電探測器以分光鏡為中心分別位于分光鏡的四周；光源后設(shè)置樣品池2，樣品池連接光學(xué)準(zhǔn)直器，樣品光光電探測器后連接數(shù)據(jù)采集及信號處理控制模塊。

1.2、工作原理

根據(jù)樣品的不同特性，產(chǎn)品具有透射和漫反射兩種光譜采集方式，激發(fā)光通過樣品池部分被吸收或通過照射在樣品上產(chǎn)生的漫反射光進入干涉系統(tǒng)；探測器將干涉光信號轉(zhuǎn)換為電信號，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集和算法處理后生成光譜。其中，

微干涉平臺的核心是基于光學(xué)MEMS微鏡開發(fā)的邁克爾遜干涉儀；光學(xué)MEMS微鏡采用了一種獨特的電熱式雙S型Bimorph(雙層材料梁)驅(qū)動結(jié)構(gòu)，具有大位移、低功耗、低成本、體積小、集成度高等顯著優(yōu)勢，從而大幅度地降低了產(chǎn)品的成本及體積，方便用戶攜帶，可實現(xiàn)在現(xiàn)場對甘蔗糖汁樣品進行快速準(zhǔn)確的檢測和分析。

數(shù)據(jù)采集及信號處理控制模塊中的光譜信號處理模塊是采用了自動噪聲去除、光譜平滑的數(shù)據(jù)處理，具有歷史光滑導(dǎo)入，以及吸收光譜、光譜能量譜、透射率譜的相互轉(zhuǎn)換等功能；數(shù)據(jù)采集模塊則實現(xiàn)光源照射參數(shù)調(diào)節(jié)和采集樣品光譜信息的功能；數(shù)據(jù)采集及信號處理控制模塊可實現(xiàn)光譜信息的讀、存、顯示、轉(zhuǎn)換，以及參數(shù)設(shè)置、甘蔗糖汁樣品糖度的預(yù)測和顯示功能，參數(shù)設(shè)置包括積分時間設(shè)置和平均數(shù)設(shè)置等。

1.3、工作過程

便攜式近紅外光譜儀光源提供光源，激發(fā)光通過樣品池，通過的透射光被光學(xué)準(zhǔn)直器獲取得到樣品光，光學(xué)準(zhǔn)直器將收集到的樣品光3送入微干涉平臺的分光鏡，樣品光經(jīng)分光到達MEMS微鏡，MEMS微鏡對光進行匯聚、衍射、干涉和反射得到干涉光，涉光被與微干涉平臺連接的樣品光光電探測器接收，光電探測器將接收的樣品干涉光信號轉(zhuǎn)換為電信號，經(jīng)過數(shù)據(jù)采集及信號處理控制模塊中的數(shù)據(jù)采集卡采集和算法處理，生成光譜信號圖10。

2、實施例

2.1校正集樣品制備：首先收集來自主要產(chǎn)糖地區(qū)廣西的不同糖廠企業(yè)的甘蔗渣樣品，采集得到的甘蔗渣樣品進一步經(jīng)過破碎、榨汁，對壓榨汁采用濾紙過濾，得到甘蔗渣相對應(yīng)的甘蔗糖汁樣品，從而建立校正樣品集。

2.2校正集樣品光譜的采集。對上述得到的校正集甘蔗渣糖汁樣品運用便攜式MEMS近紅外光譜儀進行光譜掃描得到校正樣品集的光譜，對同一樣的光譜重復(fù)采集5次，儀器設(shè)置在積分時間10mS，平均3次，平滑度為2，使用波長范圍為1000-2500nm。

2.3光譜預(yù)處理。獲得樣品光譜后進行光譜的預(yù)處理。光譜的預(yù)處理采用二階卷積導(dǎo)數(shù)，數(shù)據(jù)選用全光譜。預(yù)處理可以有效的去除和校正背景的干擾，使得光譜有效的特征信息能更好的提取。

2.4參考值的測定。在校正集樣品經(jīng)過光譜掃描后，盡快對其進行蔗糖含量指標(biāo)參考值的測定，蔗糖含量采用《制糖生產(chǎn)過程中間制品蔗糖分含量檢測液相色譜法》(DB45/T 1153-2015)測定。

2.5校正模型的建立。對預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)和經(jīng)過上述方法測定得到的甘蔗渣蔗糖含量的測定值可以通過化學(xué)計量學(xué)方法來建立校正集模型。采用的化學(xué)計量學(xué)方法采用(PLS)偏最小二乘算法。

2.6預(yù)測樣品蔗糖含量指標(biāo)的測定。首先采用上述同樣的方法對待測樣品進行破碎、榨汁、過濾，得到待測甘蔗渣相對應(yīng)的甘蔗糖汁樣品。然后用便攜式MEMS近紅外光譜儀掃描樣品獲得近紅外光譜，進行光譜掃描的條件和測量方法與校正集樣品保持一致。對預(yù)測樣品采用和校正集一致的預(yù)處理方法和參數(shù)進行光譜預(yù)處理。對預(yù)處理后的光譜送入已建立的模型中得到待測樣品的蔗糖含量。