基于FT-NIR光谱技术检测酿酒葡萄中可溶性固形物含量

应用傅里叶变换近红外光谱技术,定量分析49种酿酒葡萄的可溶性固形物含量。采用偏最小二乘回归法建立校正模型和预测模型,评价模型的预测能力和实用性。在11 987.7～3 999.5 cm-1范围,通过KennardStone算法划分样品校正集与预测集,比较10种光谱预处理方法对模型检测结果的影响。结果表明,光谱经一阶导数法处理,在11 987.7～7 498.1 cm-1和6 101.8～4 597.6 cm-1范围建模,所得定量分析模型效果最佳,分析结果精度较高,其校正相关系数(Rca)、交互验证相关系数(Rcv)、主因子数、相对标准差(RSD)和相对分析误差(RPD)分别为0.972,0.951,7,2.76%和4.03。模型经预测集检验,预测相关系数Rp达到0.961,说明建立的模型可靠,预测效果好,能满足酿酒葡萄快速、无损检测的要求。