522實驗樣品
實驗用玉米澱粉和馬鈴薯澱粉均是從超市購買不同品牌或同一品牌不同批次的澱粉，在馬鈴薯澱粉中隨機摻入濃度為0～100％的玉米澱粉，共製備43個摻雜樣本，並以摻雜後馬鈴薯澱粉的濃度作為樣本的真值，43個摻雜樣本中37個樣本用於定量建模，6個用於模型驗證。
523光譜采集
將上述澱粉樣品放置在漫反射樣品台的樣品杯中,然後進行近紅外光譜采集。波數範圍12000～4000cm-1,波長間隔8cm-1,掃描64次取平均，環境溫度23～25℃。
53實驗結果與分析
531定量分析
一、樣本的近紅外光譜
43個摻雜樣本的近紅外漫反射光譜圖如圖51所示。利用化學計量學方法將原光譜進行數學預處理，采用OPUS65軟件分析光譜數據。通過選擇信息較豐富的光譜譜段及對數據進行預處理,實現對原始光譜數據進行優化,建立精度較高的預測模型。回歸統計方法采用偏最小二乘方法（partial least squares,PLS）。偏最小二乘法利用主成分分析將吸光度矩陣和濃度矩陣先分別分解為特征向量和載荷向量，然後用偏最小二乘法在這些穩變量之間建立相互關係，從而得到吸光度矩陣與濃度矩陣之間的數學校正模型。
圖5143個摻雜澱粉樣本的近紅外漫反射光譜圖
532定量分析模型的建立
將43個樣本應用於近紅外定量分析，確定校正集37個樣本，6個樣本用於模型驗證。通過OPUS65軟件的分析和優化，選擇最優處理算法，通過比較建立摻雜澱粉的偏最小二乘模型的優劣,尋找澱粉的吸收光譜較豐富的波段,分析表明澱粉對光譜信息貢獻量最大的譜區範圍是75021～68001cm-1和50528～45977cm-1，維數為5。圖52為摻雜澱粉近紅外光譜圖交叉驗證後馬鈴薯澱粉含量的預測值與真值。
圖52近紅外光譜交叉驗證預測值與真值
交互驗證結果表明預測值和化學值之間具有顯著的相關性，校正樣品均勻地分布在回歸線的兩側，且交互驗證得到的校正相關係數R2為09891，交叉驗證均方差RMSECV為0397,偏差為000793。
533定量分析模型的驗證
為了驗證定量模型的預測精度，實驗用檢驗集的6個樣本進行預測，預測結果如圖53所示。預測RMSEP為0265，偏差為017，相關因子為0999，詳細分析結果值見表1。
圖53驗證集樣品的近紅外光譜交叉驗證NIRS預測值與化學值
表1驗證集樣本的近紅外預測值
文件名真值預測值偏差單位5141139710129mg1112312435-0135mg1810210309-0109mg267881788-03788mg345454462-00462mg403640786-04786mg
54小結
初步研究結果表明，利用近紅外漫反射光譜分析技術，能夠準確、快速地檢測馬鈴薯澱粉的品質。由於受條件所限，本研究仍然存在一些不足之處，如采用的樣品數量還不夠大。目前，我們正向定標樣本擴充更多的澱粉品種，提高定標預測的穩定性。利用近紅外光譜分析技術快速檢測澱粉摻雜隻是建立快速檢測機製的一個開始，今後我們還將陸續開展測量澱粉中的含水量等指標工作，為今後快速、無損檢測澱粉品質提供最新最全的數據支持。