应用近红外光谱技术快速检测黑加仑浆果的主要营养成分

为了快速检测黑加仑浆果中的营养成分,用近红外光谱分析仪测量了黑加仑果浆样品近红外光谱(波长918～1045nm)吸收值,并用多元线性回归(MLR)、主成分回归分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)建立了同时测定黑加仑果浆中总酸、维生素C、总糖、花青素含量的数学模型,并对以上三种回归方法进行统计分析。结果表明,用多元线性回归建立的数学模型更适合预测总酸、维生素C、总糖含量,用主成回归分析建立的数学模型更适合预测花青素含量,对浓度范围分别在1.95%～6.06%,68.6～255.6mg·100g-1,3.13%～8.66%,283.1～669.6mg·100g-1的总酸、维生素C、总糖、花青素含量的预测模型的决定系数(R2)分别为0.9097、0.8826、0.9662、0.9804,校正标准差(RMSEC)分别为0.3324、13.4896、0.1923、14.1208,预测标准差分别为0.1129、2.5210、0.1307、8.4196。结果表明,方法对同时定量分析黑加仑多组分含量是可行的。