一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法，包括以下步骤：1)采集波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率；2)将各反射率分别代入多元线性回归方程：y＝-274.199λ1+273.699λ2-278.758λ3+23.241λ4+43.588，计算得到油菜籽中粗蛋白含量；方程中y为油菜籽中粗蛋白的含量；λ1～λ4分别为波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率。本发明主要用于通过特征波长快速准确检测油菜籽粗蛋白含量，检测快速准确，大大缩短了检测的时间，减少了环境污染，降低了检测成本。

权利要求

1.一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法，包括以下步骤：

(1)采集波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率；

(2)将各反射率分别代入多元线性回归方程：y＝-274.199λ1+273.699λ2-278.758λ3+23.241λ4+43.588，计算得到油菜籽中粗蛋白含量；

方程中y为油菜籽中粗蛋白的含量；λ1～λ4分别为波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率。

2.一种快速检测油菜籽粗蛋白含量的系统，其特征在于，包括：样品池(1)：用于盛装油菜籽，底面为透明的光学窗片(11)；

光谱采集装置(2)：设于光学窗片(11)的正下方，用于采集波长461nm、676nm、598nm、

837nm光波所对应的油菜籽的反射率；

处理模块(3)：接收各反射率并代入方程：y＝-274.199λ1+273.699λ2-278.758λ3+2

3.241λ4+43.588，计算得到油菜籽中粗蛋白含量；

方程中y为油菜籽中粗蛋白的含量；λ1～λ4分别为波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述的光谱采集装置(2)由处于同一平面内的光源(21)和4个光敏组件(22)组成，光源(21)与光学窗片(11)的中心处于同一竖直直线上；所有光敏组件(22)以光源为中心均匀分布，它们所在的平面与光学窗片(11)平行。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述的光敏组件(22)由顶部的滤波片(221)和底部的光敏传感器(222)组成。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：包括为光谱采集装置(2)和处理模块(3)供电的电源装置。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述的样品池(1)上设有手柄(4)。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：所述的光谱采集装置(2)通过设于手柄(4)内部的USB接口数据线与处理模块(3)连接。

说明书

一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及油菜检测领域，尤其涉及一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法及系统。

背景技术

[0002] 油菜是我国主要的油料作物和蜜源作物之一，油菜籽是制浸油脂原料主要品种之一，菜籽饼也是很好的饲料原料。油菜的种植面积占全国油料作物总面积的40％以上，产量占全国食用植物油总产量的60％以上，居世界首位。油菜籽品质指标的快速评价和检测对油菜种植和生产具有重要意义。油菜籽中的粗蛋白含量是菜籽饼饲料原料的重要品质指标。由此，对油菜籽中粗蛋白含量进行快速、精确测定，区分油菜籽的品质和菜籽饼饲料原料的品质具有重要意义。

[0003] 传统的粗蛋白含量检测方法有凯氏定氮法和托马斯燃烧法等，这些方法需要对油菜籽样本进行前期预处理，所需耗材价格昂贵，还会造成一定的环境污染。可见/近红外光谱可以反映物质内部的有机成分，特别是C-H、O-H、N-H等基团的倍频和合频吸收，可用于定量测定物质有机物质的含量。光谱技术已广泛应用于农业、食品、石油化工、制药、饲料等行业。

发明内容

[0004] 本发明提供了一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法，解决了现有检测方法需对油菜籽样品预处理，操作复杂的问题。

[0005] 一种油菜籽粗蛋白含量快速检测方法，包括以下步骤：

[0006] 1)采集波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率；

[0007] 2)将各反射率分别代入多元线性回归方程：y＝-274.199λ1+273.699λ2-278.758λ3+23.241λ4+43.588，计算得到油菜籽中粗蛋白含量，粗蛋白单位为％；

[0008] 方程中y为油菜籽中粗蛋白的含量；λ1～λ4分别为波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率。

[0009] 因为油菜籽是非透明介质，当光波照射在其表面时，除部分被吸收外，其余均发生反射，而光波吸收的多少(或者反射率)是跟油菜籽内部化学物质含量是相关的，而针对粗蛋白这类具体物质的含量仅仅跟少数某些特征波长光波的反射率相关。

[0010] 应用连续投影算法在350～1100nm波长范围内进行特征波长的选取，得到这些特征波长分别为461nm、676nm、598nm、837nm。以上述波长的油菜籽反射率值作为输入变量，以测量的油菜籽粗蛋白含量为输出变量作多元线性回归，得到上述模型方程。

[0011] 本发明还提供了一种快速检测油菜籽粗蛋白含量的系统，包括：

[0012] 样品池：用于盛装油菜籽，底面为透明的光学窗片(11)；

[0013] 光谱采集装置：设于光学窗片的正下方，用于采集波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率；

[0014] 处理模块：接收各反射率并代入方程：y＝-274.199λ1+273.699λ2-278.758λ3+23.241λ4+43.588，计算得到油菜籽中粗蛋白含量；

[0015] 方程中y为油菜籽中粗蛋白的含量；λ1～λ4分别为波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率。

[0016] 优选的，所述光谱采集装置由处于同一平面内的光源和与4个光敏组件组成，光源与光学窗片的中心处于同一竖直直线上；所有光敏组件以光源为中心均匀分布，它们所在的平面与光学窗片平行，该结构简单，制造方便。

[0017] 所述的光敏组件优选由顶部的滤波片和底部的光敏传感器组成，结构简单，制造方便。

[0018] 优选的，上述系统包括用于对光谱采集装置和处理模块进行供电的电源装置，便于携带。

[0019] 优选的，所述的样品池上设有手柄，便于操作使用和集成。

[0020] 优选的，所述的光谱采集装置通过设于手柄内部的USB接口数据线与处理模块连接，外形美观，组装方便。

[0021] 本发明具有的有益效果是：

[0022] (1)实现了油菜籽中粗蛋白含量的快速准确检测，具有实时性，快速、简便的特点；

[0023] (2)采用少数特征波长进行多元线性回归分析，检测快速，抗干扰能力强；

[0024] (3)该检测装置采用非接触式分析技术，不需经过化学处理等过程，检测过程不产生任何污染，且对被测油菜籽不会有任何损害和影响。

[0025] 本发明主要用于通过特征波长快速准确检测油菜籽粗蛋白含量，检测快速准确，大大缩短了检测的时间，减少了环境污染，降低了检测成本。

附图说明

[0026] 图1为本发明系统的结构示意图；

[0027] 图2为图1所示系统的俯视图；

[0028] 图3为图1所示系统中光敏组件的结构示意图；

[0029] 图4为本发明建模集样本预测结果散点分布图；

[0030] 图5为本发明预测集样本预测结果散点分布图。

具体实施方式

[0031] 如图1、2和3所示，一种快速检测油菜籽粗蛋白含量的系统，包括样品池1、光谱采集装置2以及处理模块3，其中样品池1的底面为透明的光学窗片11，保证其不吸光，不影响反射率检测。

[0032] 样品池1上还设有手柄4，便于使用，同时光谱采集装置2通过手柄4内的USB接口数据线与处理模块3连接。处理模块3固定在手柄4上。它以单片机为核心，还包括存储器、显示器等。为了达到便携使用的目的，在手柄4上还固定由蓄电池和稳压器组成的电源装置，为光谱采集装置2和处理模块供电。

[0033] 光谱采集装置2位于光学窗片11的正下方，它由处于同一平面的光源21和4个光敏组件22组成，光源能发出波长350～1100nm范围的光强恒定连续光，它与光学窗片11的中心处于同一竖直直线上。光敏组件22由顶层的滤波片221和底部的光敏传感器222组成，所有光敏组件22以光源21为中心均匀分布。

[0034] 光敏传感器222和滤波片221主要用于采集特征波长的光波的反射率，所谓特征波长的光波是指其反射率与油菜籽内部粗蛋白含量相关的那些光波，这些光波可通过连续投影算法得到，本发明特征波长分别为461nm、676nm、598nm、837nm，而4个光敏组件分别接收该4种波长的光波。

[0035] 本发明先测定225份油菜籽样本在波长461nm、676nm、598nm、837nm处的反射率值，然后随机选择150份样本作为建模集样本，其余75份作为预测集样本，同时利用传统方法检测225份油菜籽的粗蛋白含量，以建模集样本的反射率值作为输入变量，以实测值作为输出变量，通过多元线性回归方法(Multiple linear regression，MLR)得到如下多元线性回归方程：

[0036] y＝-274.199λ1+273.699λ2-278.758λ3+23.241λ4+43.588。

[0037] 方程中y为油菜籽中粗蛋白的含量；λ1～λ4分别为波长461nm、676nm、598nm、837nm光波所对应的油菜籽的反射率。

[0038] 然后利用上述多元线性回归方程对建模集样本和预测集样本的粗蛋白含量进行预测，并对预测结果进行评价。评价指标中相关系数和斜率越接近于1，均方根误差、偏差的绝对值和截距的绝对值越小，说明模型预测性能越好。预测结果如下表所示：

[0039]相关系数 均方根误差 偏差 斜率 截距
建模 0.9656 0.6208 2.5×10-7 0.9324 2.5650
预测 0.9632 0.6526 -0.0394 0.9159 3.1565

[0040] 对建模集和预测集进行预测，油菜籽粗蛋白含量的预测值与真实化学方法测量值之间的相关系数均大于0.95，获得了满意的预测精度。对建模集和预测集样本预测结果的散点分布图如图4和图5所示，图中样本靠近分布于回归直线两侧，具有很好的线性预测结果。上述结果说明应用本发明的方法能够快速准确地实现油菜籽粗蛋白含量的检测。

[0041] 上述装置检测油菜籽粗蛋白含量方法如下：

[0042] 将油菜籽放置于样品池1中，然后打开光源21垂直照射光学窗片11，光敏传感器222通过滤波片221只接收特定波长的反射光，光敏传感器221根据光源21的原始光强以及反射光的光强换算得到特征波长的光波反射率，单片机通过数据线接收到这些反射率数值，代入线性回归方程中，计算得到油菜籽粗蛋白含量。