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基于太赫兹技术的小麦粉品质快速检测研究
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  • 英文篇名:Rapid detection of wheat flour quality based on terahertz technique
  • 作者:刘冬阳 ; 孙晓荣 ; 刘翠 ; 杜馨 ; 李雅鑫
  • 英文作者:LIU Dongyang;SUN Xiaorong;LIU Cuiling;DU Xin;LI Yaxin;Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University;
  • 关键词:太赫兹光谱 ; 无损检测 ; 距离匹配 ; 偏最小二乘法 ; 定性分析 ; 定量分析
  • 英文关键词:terahertz spectroscopy;;nondestructive detection;;distance matching;;partial least squares method;;qualitative analysis;;quantitative analysis
  • 中文刊名:ZNGZ
  • 英文刊名:China Brewing
  • 机构:北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室;
  • 出版日期:2019-01-25
  • 出版单位:中国酿造
  • 年:2019
  • 期:v.38;No.323
  • 基金:北京市教委科技计划一般项目(KM201810011006);; 北京市自然科学基金项目(4182017);; 全国大学生科学研究与创业行动计划(201810011090)
  • 语种:中文;
  • 页:ZNGZ201901037
  • 页数:5
  • CN:01
  • ISSN:11-1818/TS
  • 分类号:181-185
摘要
该研究针对目前小麦粉品质方面检测方法存在的问题,提出利用太赫兹光谱技术对小麦粉进行快速无损品质检测研究。使用光谱仪与成像仪,采集了不同种类小麦粉样本的太赫兹光谱,使用TQ Analyst软件结合距离匹配法对小麦粉的太赫兹扫描光谱进行定性分析研究,富强粉和麦芯粉成功分类,模型性能指数达到88.9%,预测准确率达100%。使用OPUS软件结合偏最小二乘法(PLS)和一阶导数+矢量归一化(SNV)进行定量分析研究,水分定量模型R~2为91.18%,交叉验证均方根为0.182;灰分定量模型R~2为83.37%,交叉验证均方根为0.064,最终通过实验结果分析得出太赫兹技术在食品品质检测方面的可行性。
        In order to solve the problems existing in the detection methods of wheat flour quality, the method using terahertz spectroscopy to study the rapid and nondestructive detection of wheat flour quality was proposed. The terahertz spectra of different kinds of wheat flour samples were studied and collected by spectrometer and imager, and the terahertz scanning spectrum of wheat flour was qualitatively analyzed by the TQ Analyst software combined with distance matching. The strong flour and wheat core powder were successfully classified, the model performance index reached 88.9%,and the prediction accuracy reached 100%. Qualitative analysis studies were performed using OPUS software combined with partial least squares(PLS) and first derivative + vector normalization(SNV). The water quantitative model R~2 was 91.18%, the cross-validation root mean square was0.182; the ash quantitative model R~2 was 83.37%, and the cross-validation root mean square was 0.064. Finally, the feasibility of terahertz technology in food quality detection was obtained through the analysis of experimental results.
引文
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