本發(fā)明涉及一種食品檢驗方法，尤其是一種快速檢驗魚糜中添加淀粉含量的方法。

背景技術(shù)：

魚糜制品是一種廣受消費者歡迎的食品，魚糜在生產(chǎn)過程中會添加抗凍劑、淀粉類物料、大豆蛋白等物質(zhì)。考慮到淀粉添加量在行業(yè)內(nèi)還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，市場上存在添加過量淀粉到魚糜中以次充好、謀取經(jīng)濟利益的現(xiàn)象。因此，需要建立一種快速、準(zhǔn)確檢測魚糜中淀粉含量的方法。

目前，已有的測定食品體系中淀粉的方法有以下幾種：

a、淀粉-碘顯色定性法；

b、酸水解法-高效液相色譜法；

c、酶水解法-高效液相色譜法。

上述這些方法雖然具有檢測結(jié)果比較準(zhǔn)確的特點，但是這些已有的測

定食品中淀粉的方法，首先需要水解，然后再將水解產(chǎn)物通過高效液相色譜測定，以水解產(chǎn)物的含量推測淀粉的含量。此方法需要消耗大量化學(xué)試劑和酶，因此操作繁瑣、對操作人員的要求高。而且需要大量化學(xué)試劑；顯然不適應(yīng)市場推廣使用。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的：旨在提出一種能夠快速檢驗出魚糜中添加淀粉含量的方法。

這種快速檢驗魚糜中添加淀粉含量的方法，利用中紅外光譜建立快速檢測魚糜中淀粉含量的定量模型，具體步驟如下：

1)制作含0、1％、5％…50％、100％不同比例淀粉的魚糜，取樣2g，每個濃度取8個平行樣，冷凍干燥；

2)將凍干后的魚糜碾碎成粉狀，再用傅里葉變換中紅外光譜儀進行光譜采集，附件為單點atr(衰減全反射)附件，掃描波數(shù)范圍為400-4000cm^-1，掃描次數(shù)32次；

3)對光譜進行預(yù)處理、對光譜圖進行基線校正、消除由于光譜基線漂移導(dǎo)致的數(shù)值變化，再通過光譜計算將圖譜的起始吸光度統(tǒng)一降到0；

4)用儀器自帶的軟件導(dǎo)入光譜圖，歸一化法采用多元散射校正，選取的波段為1163-1100cm^-1，2951-2861cm^-1和3443-2975cm^-1，每組樣品按照3：1的比例分為校正集和驗證集，其中的校正集用于建立預(yù)測模型，驗證集用于驗證模型效果；用偏最小二乘法進行擬合；

5)建立魚糜中淀粉含量的定量檢測模型；依據(jù)朗伯比爾定律a＝εbc進行紅外光譜對物質(zhì)某些成分的定量分析，式中：a為吸光度，ε為摩爾吸光系數(shù)，b為樣品厚度，c為樣品濃度；所以，物質(zhì)的含量與其在某個波長或波段處的吸光度具有c＝b0+b1a的線性關(guān)系，其中：c為樣品濃度，b0和b1為固定的值。

根據(jù)以上技術(shù)方案提出這種快速檢測魚糜中添加的淀粉含量的方法，利用中紅外光譜建立快速檢測魚糜中淀粉含量的定量模型，無需消耗化學(xué)試劑，檢測過程快速簡便，易于推廣使用。

附圖說明

圖1為各組魚糜的中紅外光譜圖；

圖2為利用中紅外光譜建立快速檢測魚糜中淀粉含量的定量模型自檢結(jié)果示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合說明書附圖進一步闡述本發(fā)明，并給出本發(fā)明的實施例。

本發(fā)明的技術(shù)核心在于用中紅外光譜建立魚糜中淀粉含量的定量檢測模型。

這種快速檢驗魚糜中添加淀粉含量的方法，利用中紅外光譜建立快速檢測魚糜中淀粉含量的定量模型，具體步驟如下：

1)制作含0、1％、5％…50％、100％不同比例淀粉的魚糜，取樣2g，每個濃度取8個平行樣，冷凍干燥；

2)將凍干后的魚糜碾碎成粉狀，再用傅里葉變換中紅外光譜儀進行光譜采集，附件為單點atr附件，掃描波數(shù)范圍為400-4000cm^-1，掃描次數(shù)32次；

圖1給出了添加不同含量淀粉的魚糜中紅外光譜圖。

3)對光譜進行預(yù)處理、對光譜圖進行基線校正、消除由于光譜基線漂移導(dǎo)致的數(shù)值變化，再通過光譜計算將圖譜的起始吸光度統(tǒng)一降到0；

圖1為各組魚糜的紅外光譜圖，主要的峰為3280cm^-1、2927cm^-1、1637cm^-1、1514cm^-1、1452cm^-1、1389cm^-1、1149cm^-1、1076cm^-1和993cm^-1，每一個峰代表一種成分的紅外吸收基團(圖1)。從光譜圖中可以看出，隨著添加的淀粉含量增加，2927cm^-1的峰強度逐漸下降，1149cm^-1、1076cm^-1和993cm^-1的峰強度逐漸增強。這三個峰是淀粉的紅外特征峰，其強度和淀粉的含量有關(guān)，可作為下一步建立模型的特征波段。

表1列出了魚糜中主要紅外吸收峰及其出峰物質(zhì)。

表1魚糜中主要紅外吸收峰及其出峰物質(zhì)

4)用儀器自帶的軟件(omnictqanalytical)導(dǎo)入光譜圖，歸一化法采用多元散射校正(msc)，選取的波段為1163-1100cm^-1，2951-2861cm^-1和3443-2975cm^-1，每組樣品按照3：1的比例分為校正集和驗證集，其中校正集用于建立預(yù)測模型，驗證集用于驗證模型效果；用偏最小二乘法進行擬合；

5)建立魚糜中淀粉含量的定量檢測模型并保存模型；依據(jù)朗伯比爾定律a＝εbc進行紅外光譜對物質(zhì)某些成分的定量分析，式中：a為吸光度，ε為摩爾吸光系數(shù)，b為樣品厚度，c為樣品濃度；所以，物質(zhì)的含量與其在某個波長或波段處的吸光度具有c＝b0+b1a的線性關(guān)系，其中：c為樣品濃度，b0和b1為均為某固定常數(shù)。

理論上講，只需要有兩個待測成分含量已知的樣本即可知道b0和b1的值，但由于測量誤差的存在，實際當(dāng)中需要測量n個已知樣本的峰強度，即配制一系列待測物含量已知的樣品,可用矩陣表示為：

即y＝xb(5-1)

其中，y1,y2…yn為n個樣本中待測物的含量，x1,x2…xn為待測物特征峰的強度(吸光度、透過率、峰高等)，b0和b1為系數(shù)。

參數(shù)向量b用廣義逆矩陣進行估計：

其中代表系數(shù)估計值。

將(5-2)代入(5-1)，則得到

為待測物含量估算值，e為單位矩陣向量。這說明真實值和模型預(yù)測值之間存在一定的偏差，一般使用方差分析來評價校正模型效果的好壞。

所有樣本真實值與模型擬合值之間的總方差定義為：

真實值與模型擬合值之間的回歸方差定義為：

真實值與模型擬合值之間的剩余方差定義為：

其中為待測物含量平均值。

三者的關(guān)系為:

v＝u+s(5-7)

當(dāng)模型的校正效果越好，真實值與估計值之間的偏差也應(yīng)該越小，即剩余方差s應(yīng)該越小。校正模型的決定系數(shù)r²被定義為：

r²＝u/v＝(v-s)/v＝1-s/v(5-8)

決定系數(shù)r²越接近于1，說明真實值與估計值偏離越小。

圖2為采用中紅外光譜檢測魚糜中淀粉的定量模型所表示的檢驗結(jié)果示意圖，預(yù)測相關(guān)系數(shù)r為0.9856＞0.9800，預(yù)測的均方根誤差1.140，能很好的預(yù)測魚糜中淀粉的含量。

為了上述檢測方法的準(zhǔn)確性，本發(fā)明人做了外部驗證。其具體方法為：

分別取含淀粉3％，8％和15％的魚糜，每個樣品4個平行，并將其冷凍干燥，再碾碎成粉狀，在上述相同條件下采集每個樣本的中紅外光譜圖。最后，在定量模型軟件里將已建立的模型調(diào)出，導(dǎo)入光譜圖得出每個樣品的淀粉含量預(yù)測值；外部檢測的結(jié)果見下表。

外部檢驗的結(jié)果見表2：

表2紅外光譜檢測淀粉含量的模型外部檢驗結(jié)果

從表2中可以看出：a、b、c組的預(yù)測平均值分別為3.22％，7.16％和14.97％，與真實值3.00％，8.00％和15.00％很接近，預(yù)測的實際效果良好。每個預(yù)測值與真實值之間存在的差異可能與淀粉和魚糜沒有高度混勻有關(guān)，從而導(dǎo)致每個平行樣預(yù)測值的波動性。

此外，為了檢驗每組的預(yù)測值和真實值之間是否存在顯著性差異，對其進行單樣本t檢驗。t檢驗是用t分布理論來推論差異發(fā)生的概率，從而比較兩個平均數(shù)的差異是否顯著。結(jié)果如下表：

表3紅外光譜檢測淀粉模型的t檢驗

從表3中可以看出：a、b、c三組的t值分別為0.271，-1.364和-0.075，標(biāo)準(zhǔn)差為1.5847,1.2392和0.8724，顯著性值分別為0.804,0.266和0.945，均大于0.05，說明三組樣品的預(yù)測值和真實值之間沒有顯著性差異。因此，t檢驗驗證了預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。

利用該方法建立模型測定魚糜中添加的淀粉的含量，其準(zhǔn)確性經(jīng)驗證比較可靠。與傳統(tǒng)方法相比，只需要采集樣品的中紅外光譜圖，無需用到其他化學(xué)試劑，不破壞環(huán)境。模型建立之后，檢測過程操作簡單，所需的樣品量非常小，只要1-2g,對樣品的損害極小，有利于推廣使用。

以上是本申請人依據(jù)基本創(chuàng)意給出的本發(fā)明的實施例，并不代表本創(chuàng)意的全部，任何依據(jù)本發(fā)明的上述基本創(chuàng)意做出的一般性改進，均應(yīng)應(yīng)屬于本發(fā)明保護的范疇。