申请/专利权人：吉林省农业科学院

申请日：2020-06-09

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN111665217A

主分类号：G01N21/359(20140101)

分类号：G01N21/359(20140101);G01N21/33(20060101);G01N1/28(20060101);G01N1/34(20060101);G06F17/18(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态：2023.12.15#发明专利申请公布后的视为撤回;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要：本发明涉及一种大豆种子蔗糖含量的近红外光谱检测方法，特征在于：先将天然和人工添加蔗糖的大豆样品结合起来作为定标样品集，然后利用近红外光谱分析仪采集光谱数据，再通过酶比色法化学值测定、光谱数据预处理以及偏最小二乘回归统计方法，构建大豆种子蔗糖含量的近红外光谱定量分析预测模型，并利用上述近红外光谱数学模型检测未知大豆种子样品的蔗糖含量。其所建立近红外光谱检测方法的预测能力较强、适用性较好，能够有效应用于大豆种子蔗糖含量的准确测量，可以为快速测定原料大豆的蔗糖指标，及时调整豆制品生产工艺参数或原料配比提供数据支撑，还可满足快速准确鉴定高蔗糖大豆育种新品系的需要。

主权项：1.一种大豆种子蔗糖含量的近红外光谱检测方法，其特征在于具体步骤如下：1）收集具有代表性的大豆样品并测定其蔗糖含量化学值：将300份不同的大豆样品种植于田间，收获后每份样品取200克种子在室温下干燥3周，使其含水量降至8%，随后每份样品取15克的大豆种子磨碎，采用酶比色法对所收集大豆样品的蔗糖含量进行化学值测定；2）确定定标样品集：称量纯度为99.8%的蔗糖粉，定量添加到步骤1）的大豆样品中，将大豆和蔗糖粉混合物在研磨机中充分均质化，制备获得人工添加蔗糖的大豆样品；将人工添加蔗糖的大豆样品和步骤1）中的天然大豆样品组合在一起作为定标样品集；3）利用近红外光谱仪采集大豆样品的光谱数据：借助近红外光谱仪，对步骤2）所得的定标样品集进行近红外光谱的扫描收集，获得定标样品集内的各个样品的近红外光谱数据，其中定标样品集是由多个样品组成的集合；4）预处理近红外光谱数据，建立定量分析预测模型：近红外定量分析需要一个待测成分已知的定标样品集，根据定标样品集的近红外光谱，运用化学计量学方法建立光谱特征值即吸光度与待测成分之间的数学关系，简称数学模型；当测定未知样品时，只需测定该样品的近红外光谱吸光度值，然后用已建好的数学模型预测出待测成分的含量；将步骤3）获知的定标样品集的近红外光谱值和步骤2）获知的蔗糖含量化学测定值相关联，借助近红外光谱数据分析软件，对采集到的原始光谱数据进行预处理，建立大豆蔗糖含量的近红外光谱定量分析数学模型；5）测定未知大豆样品的蔗糖含量：将未知样品放入近红外光谱仪中，所获得的吸光度值代入步骤4）通过求解光谱特征值矩阵与待测成分的浓度矩阵所建立的数学模型，进行蔗糖组分的定量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林省农业科学院 一种大豆种子蔗糖含量的近红外光谱检测方法

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