1.一種基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，其特征在于使用便攜式的MEMS近紅外光譜儀檢測(cè)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(cè)甘蔗渣中蔗糖含量的參數(shù)，再利用其近紅外光譜與對(duì)應(yīng)甘蔗渣蔗糖含量參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型對(duì)甘蔗渣中蔗糖含量進(jìn)行測(cè)定。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，其特征在于所述數(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(cè)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(yàn)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(cè)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(gè)樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)與用標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定的甘蔗渣蔗糖值相關(guān)聯(lián)，利用化學(xué)計(jì)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(duì)近紅外校正模型進(jìn)行外部驗(yàn)證；
S7：將第二組甘蔗渣糖汁樣品采用標(biāo)準(zhǔn)參考方法測(cè)定的蔗糖值，與利用近紅外校正模型得到的預(yù)測(cè)值相關(guān)聯(lián)，用化學(xué)計(jì)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(duì)綜合校正模型進(jìn)行外部驗(yàn)證。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，其特征在于所述偏最小二乘算法按以下驟進(jìn)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(cè)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(duì)應(yīng)甘蔗渣糖汁蔗糖含量參數(shù)的值由化學(xué)計(jì)量方法確定，計(jì)算yi采用經(jīng)典的偏最小二乘法軟件。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外技術(shù)的甘蔗渣蔗糖含量快檢方法，其特征在于：所述近紅外光譜在800-2500nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)。