[发明专利]基于近红外光谱快速检测块根/茎类作物营养品质的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于近红外光谱技术快速检测地下块根/茎类作物营养品质的方法，属地下块根/茎类作物营养品质组分的检测技术领域。能够快速、无污染检测甘薯、木薯、马铃薯、山药、芋头等地下块根/茎类作物中营养品质组分。

背景技术

甘薯、木薯、马铃薯、山药、芋头等作为典型的地下块根/茎类淀粉作物，都是我国乃至世界上重要的粮食、饲料和工业原料。每年，我国这类地下块根/茎类淀粉作物在育种、栽培、资源筛选与保存以及加工利用等方面有大量样品需品质分析与鉴定。实验室常规化学检测仪器分析营养成分需要化学试剂的浸提或反应、检测等多个步骤，样品的制备、预处理以及分析过程存在耗时、费力、测定步骤繁琐等缺点，不同的指标要不同的通道进行测试，易造成环境误差和人为误差，影响分析结果的可靠性和可比性，消耗大量化学试剂，产生的废液、废气等污染物也不符合目前提倡的低碳社会要求。目前，在我国，这类地下块根/茎类淀粉作物领域尚没有快速、低耗、无污染营养品质的分析方法。

发明内容

为了实现快速、高效、无污染、同时多指标测定地下块根/茎类作物营养品质组分的含量，本发明提供一种基于近红外光谱技术快速检测地下块根/茎类作物营养品质的方法。利用本方法不需要对地下块根/茎类作物样品进行复杂的化学预处理，实现对这类地下块根/茎类作物多种成分的快速无污染检测，并节省检测时间、降低成本、增加效率、保护环境。    本发明是采用如下技术方案实现的：一种基于近红外光谱快速检测块根/茎类作物营养品质的方法，应用近红外光谱分析技术对地下块根/茎类作物营养品质组分含量进行分析检测，具体步骤如下：

1）样品的选择：每个作物筛选符合建模的组分含量梯度大、有代表性的试验样品库；

2）光谱的采集：根据样品的状态，使用近红外光谱仪采集试验样品近红外光谱数据； 

3) 试验样品化学值的分析：参照国际通用或国标方法精确分析试验样品库中营养品质组分含量； 

4) 光谱的预处理：对采集到的近红外光谱数据进行预处理；

5) 校正模型的构建与优化：选择建立数学模型的化学计量方法，采用OPUS定量分析软件中QUANT-2程序进行模型构建；

6) 模型的验证：为保证建模样品集具有很好代表性，对所建模型采用校正和内部交叉验证评价； 

7) 模型的应用：同获得标准校正样本光谱时所采用的采集条件一致，采集待测地下块根/茎类作物样品的近红外光谱数据，光谱数据预处理后用所构建的校正模型预测其营养品质。

步骤1）所述的样品的选择是从全国资源库筛选符合建模的组分含量梯度大、有代表性的校正样品集和待测样品集。

步骤5）所述的校正模型的构建与优化：包括选择建立数学模型的化学计量方法，将校正样品集的化学测量值与相应的光谱值输入到建模程序QUANT-2中，再利用OPTIMIZE程序自动优化处理，选择最佳建模条件，包括最佳光谱预处理方法、最佳谱区范围和最佳主成分维数等；建立近红外光谱与地下块根/茎类作物营养成分含量的校正模型。 

步骤3）中营养品质组分包括地下块根/茎类作物的淀粉、蛋白质、可溶性糖、还原糖、葡萄糖、果糖、蔗糖和部分矿物质元素等营养品质组分含量。

上述近红外分析技术具有样品用量少、样品无损失、分析速度快、同时多指标测定、无废物污染以及成本低、利用率高等常规法无法比拟的特点,同时也符合目前国家提出的“低碳科研”要求。可很好地应用于地下块根/茎类作物品质指标分析，其预测结果均在常规方法允许误差范围内，验证检测的结果完全能够达到实际应用的要求。因此，可以作为一种快速方法应用于地下块根/茎类作物科研和生产上。   

本发明的有益效果是，本发明分析速度快、无污染、无需样品预处理、检测精度高、重复性好，可同时分析地下块根/茎类作物中的多种营养品质成分，为地下块根/茎类作物育种和资源筛选提供了方便、快捷、高效的分析方法。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

如图1所示的流程图路线进行试验。

样品的筛选：从全国各地资源库中筛选符合建模的组分含量梯度大、有代表性的校正样品集和待测样品集。本实施是每个作物从全国各地资源库中筛选120份具有不同来源、不同肉色、不同干率以及不同生物学特性等基本信息的材料作为校正样品集和50份待预测样品集； 

样品的预处理：选择健壮、匀称材料，洗净、除皮、切片，置-50℃低温冷冻干燥72h,研磨，过60目，密封保存，备用；