【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于物質檢測領域，特別是涉及利用光譜檢測化學成分的方法，具體是涉及一種利用光譜法測定蘋果主要營養成分的方法。
技術介紹
隨著人們對食品安全的關注度越來越高，消費者在選擇果蔬時對其內部品質指標的要求也越來越高，蘋果作為人們最常見的水果，蘋果中包含了可溶性糖、蛋白質、膳食纖維以及維生素C等營養成分，其營養成分品質的高低通常作為選擇蘋果的主要參考指標，而目前對蘋果營養成分的測定常以破壞性化學分析或者在實驗室使用昂貴的實驗儀器分析為主，這些方法都需要將蘋果損壞，并且不能進行現場測試分析。利用光譜技術分析成為農作物成分檢測的發展方向，現代近紅外光譜分析技術分析速度快，是因為光譜測量速度很快，計算機計算結果速度也很快的原因。申請號為201410143595.6公開了一種混合K調和聚類的蘋果品種近紅外光譜分類方法，其包括以下步驟：蘋果樣本近紅外光譜采集；對蘋果樣本近紅外光譜進行降維處理；用混合K調和聚類方法進行蘋果品種的分類。該方法選用的光譜掃描波數為10000～4000cm-1，利用蘋果近紅外漫反射光譜包含蘋果內部的糖度，酸度和可溶性固形物等內部品種信息，再根據一種混合調和聚類方法將不同品種蘋果進行分類。該方法并沒有對蘋果的各種營養成分的含量進行分析，并且計算公式較復雜。目前的方法中，因為模型的建立按照圖譜的模式進行的，或者是按照局部數據進行的，或者是在化學計量的基礎上進行匹配光譜數據，這些方法都存...
【技術保護點】
一種利用光譜法測定蘋果主要營養成分的方法，該方法包括如下步驟：A.確定光譜法測定蘋果主要營養成分數量為T，1≤T≤7，營養成分分別為：糖、蛋白質、蘋果酸、果膠、維生素A、維生素C、纖維素；B.確定蘋果主要營養成分測量的光譜范圍為：800?2500nm；C.進行大于等于n個以上蘋果樣品的光譜數據收集和化學檢測數據收集，其中n大于等于50；D.利用光譜數據和化學檢測數據建立K個公式組成蘋果檢測的數據模型，數據模型嵌入數據運算服務器；E.針對待檢蘋果進行光譜數據收集，將光譜數據輸入數據運算服務器，同時選擇需要檢測的蘋果和營養成分，所述營養成分為步驟A中確定的營養成分中的一種或多種；F.運算服務器根據所需要檢測的產品名稱和營養成分匹配數據模型中的K個公式，進行運算，獲得所檢測蘋果的所選定的營養成分含量，K≥T。
【技術特征摘要】
1.一種利用光譜法測定蘋果主要營養成分的方法，該方法包括如下步驟：
A.確定光譜法測定蘋果主要營養成分數量為T，1≤T≤7，營養成分分別
為：糖、蛋白質、蘋果酸、果膠、維生素A、維生素C、纖維素；
B.確定蘋果主要營養成分測量的光譜范圍為：800-2500nm；
C.進行大于等于n個以上蘋果樣品的光譜數據收集和化學檢測數據收集，
其中n大于等于50；
D.利用光譜數據和化學檢測數據建立K個公式組成蘋果檢測的數據模型，
數據模型嵌入數據運算服務器；
E.針對待檢蘋果進行光譜數據收集，將光譜數據輸入數據運算服務器，同
時選擇需要檢測的蘋果和營養成分，所述營養成分為步驟A中確定的營養成分
中的一種或多種；
F.運算服務器根據所需要檢測的產品名稱和營養成分匹配數據模型中的K
個公式，進行運算，獲得所檢測蘋果的所選定的營養成分含量，K≥T。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于K值滿足如下關系式：
K≥Σi=1TCTi]]>T表示蘋果的營養成分數，其中C表示組合式的含義。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，T＝7，所述公式的個數為127
個。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述光譜的波長范圍為
800-1800nm，或光譜的波長范圍為1500-2500nm。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述蘋果為營養組
成成分基本相同但成分含量差異值在20％以內的同類蘋果，蘋果樣品無需預處理
或者進行切開收集斷面處理。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于n大于等于100，優選的n大
于等于200。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟D數據模型建立的
方法包括如下步驟：
步驟I：用光源發射...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅嘉駿，劉毅，譚占鰲，陳劍，朱偉根，吳宜青，韋毅可，
申請(專利權)人：深圳市芭田生態工程股份有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東;44
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