第35卷，第8期 2015年8月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂生奶
于射，杨仁杰，吕爱君，谭愿忠
1.北京石油化工学院数理系，北京102617 2.天津农学院工程技术学院，天津300384
Vol. 35,No.8 -pp2099-2102
August,2015
(NPLS-DA)相结合，建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先，准备并配置纯牛奶和浓度范围为 0.01～1多·L一掺杂淀粉牛奶样品各36个，并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着，计算了所有样品在4200～4800和900～1700cm-范围的同步二维NIR-IR相关谱，研究广其二维相关谱特性，并指出重然该技术可提供更多的信息，但由于接杂物微量，仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂，需要借助模式识别的方法进行判别。最后，将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型，该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外，为了比较，分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA 模型，两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明：采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息，为检测掺杂食品提供了一个新的方法。
关键词二维近红外-红外相关谱；多维偏最小二乘判别；掺杂牛奶；淀粉
中图分类号：0657.33文献标识码：A
引言
DOI: 10, 3964/j. issn. 1000-0593(2015 )08-2099-04
技术对牛奶中掺杂物的特征信息进行了提取，并在此基础上对掺杂牛奶进行了定性、定量分析，取得较好的实验结果1-2.-10。但异谱相关与同谱相关比，可进一步放大掺杂牛
牛奶是营养丰富的食品，它包含了人体生命必需元素，
因此深受大部分消费者欢迎。但是，由于牛奶奶源分散和牛奶成分复杂或商品流通等原因，奶制品中添加了一些本不属于牛奶的“外来物质”，比如：淀粉、尿素甚至三聚置腰等。这些“外来物质能使不合格的奶表面上变成所谓合格奶，进而进入消费市场。因此寻求快捷、廉价、精确、简便的牛奶质量检测方法已成为当今乳品工业急需解决的重大向题之二叫
光谱技术作为一种快速的、无损的检测技术已经被广泛用于乳制品品质、掺杂等检测中。但牛奶是一种复杂的生物体系，对光具有较强的散射，同时掺杂物的多样化、微量化以及掺杂物特征吸收峰与牛奶特征吸收峰相互覆盖、重叠等因素的影响，导致常规一维光谱很难从变动、复杂、重叠的掺杂牛奶光谱中提取微弱的掺杂物特征信息2]。与常规一维光谱方法相比，二维相关谱将传统光谱在第二维上展开，提高了谱图的分辨率，特别适合于那些常规光谱方法难以区分的相似样品的鉴别分析[3-5]。杨仁杰等采用同谱二维相关
收稿日期：2014-12-11，修订日期：2015-03-25
奶与纯牛奶的差异性，能提供更丰富的接杂物特征信息。因此，本文提出将异谱二维NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别法相结合实现掺杂淀粉牛奶和纯牛奶的判别，并与同谱
二维NIR、二维IR相关谱的判别结果进行了对比分析。 1实验部分
1.1仪器与分析条件
采用美国PerkinElmer公司生产的傅里叶变换红外光谱仪。对于近红外，它配备有InGaAs检测器和石英分束器，1 mm的石英池，采集光谱范围：4000~10000cm-；对于中红外：它配置DTGS检测器和溴化钾分束器，衰减全反射附件（ATR），采集光谱范围：700～1700cm-1。在中红外和近红外波段，光谱分辨率均为4cm-1，为提高信噪比，扫描16 次求平均值
从当地超市购买伊利纯牛奶，准备72个纯牛奶样品，在其中36个纯牛奶样品中添加不同质量的分析纯可溶性淀粉
基金项目：国家自然科学基金项目（31201359)和天津市自然科学基金项目（14JCYBJC30400)资助
作者简介：于射，1962年生，北京石油化工学院数理系教授
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