申请/专利权人：华南农业大学

申请日：2021-08-13

公开（公告）日：2021-11-19

公开（公告）号：CN113670840A

主分类号：G01N21/31(20060101)

分类号：G01N21/31(20060101);G01N5/04(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态：2023.08.04#发明专利申请公布后的驳回;2021.12.07#实质审查的生效;2021.11.19#公开

摘要：本发明提供一种鲜切笋中不溶性膳食纤维含量的快速无损检测方法，本发明以麻竹笋鲜切笋为研究对象，通过采集试验样品的高光谱数据，测定鲜切笋不溶性膳食纤维含量，结合化学计量学建立高光谱数据和理化指标之间的相关性，构建鲜切笋不溶性膳食纤维含量预测模型；建立一种基于高光谱的麻竹笋鲜切笋不溶性膳食纤维含量快速无损检测方法。本发明快速简便、效率高、不破坏样品，不使用任何化学试剂，测定结果准确，可以实现麻竹笋鲜切笋不溶性膳食纤维含量的快速无损检测。本发明基于高光谱技术的麻竹笋鲜切笋中不溶性膳食纤维含量的快速无损检测方法，为实现麻竹笋质量分级和加工标准化提供可行手段。

主权项：1.鲜切笋中不溶性膳食纤维含量的快速无损检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A、将麻竹笋制备成鲜切笋，采集鲜切笋样品在400-1600nm范围内的高光谱数据；鲜切笋的制备方法包括：将麻竹笋去除外壳、杂屑及笋尖部分，然后切割成单块笋节，去除嫩绿色及以下的硬笋节；B、采用化学法测定鲜切笋样品的不溶性膳食纤维含量；C、将采集的光谱数据分为训练集和测试集，以训练集光谱数据作为自变量，不溶性膳食纤维含量作为因变量，同时结合光谱数据预处理和光谱数据降维处理，建立数学模型，并采用测试集对所建模型进行验证；D、对步骤C所建模型进行评价，判定模型的有效性，获得有效数学模型；E、在相同实验条件下，采集待测鲜切笋样品的高光谱数据，利用步骤D获得的有效数学模型，计算出待测鲜切笋样品的不溶性膳食纤维含量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南农业大学 鲜切笋中不溶性膳食纤维含量的快速无损检测方法

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