收稿日期：2010-11-08; 修回日期：2010-12-06 基金项目：国家 863 项目(2009AA04Z129) 作者简介：张学锋(1976—), 男，浙江人，硕士，工程师，E-mail: xuefeng_zhang@fpi-inc.com. 联系人：叶华俊(1979—)，男，江苏人，高工，E-mail: huajun_ye@fpi-inc.com.

第 27 卷 第 12 期 2010 年 12 月 28 日

计算机与应用化学 Computers and Applied Chemistry

Vol.27, No.12December, 2010

新型国产近红外分析仪的菜籽菜粕快速检测技术研究

张学锋，周新奇，陈智锋，叶华俊*，杨伟伟

(聚光科技(杭州)股份有限公司，浙江，杭州，310052)

摘要：近红外光谱分析作为 1 种快速无损的绿色分析技术，可应用于检测油料原料和油脂产品品质，为粮油企业带来巨大经济

效益。本文采用一款新型国产化的近红外漫反射光谱分析仪对菜籽和菜粕进行了检测分析，分别对菜籽的水分、蛋白、含油量、

脂肪酸、硫苷含量和菜粕水分、蛋白和含油量指标建立模型并验证，结果显示近红外检测结果与国标参考方法检测结果相关性

好、准确度高，表明新型国产化的近红外分析仪可满足油脂企业对菜籽和菜粕产品的质量控制要求。

关键词：近红外分析仪；油脂；品质控制；快速分析

中图分类号：O6-39；TQ015.9; TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1001-4160(2010)12-1625-1628

1 引言

现代近红外光谱分析技术最早始于农业领域[1-2]，也

是近年来发展最快最引人注目的光谱分析技术，该技术

具有分析速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好，

以及效率高等优势，得到了较广泛的应用[3-4]。近红外光

谱分析作为 1 种高效节能绿色分析技术，不仅使用方便

简单，可应用于从原料到产品各个品质控制环节(如表 1所示)，而且可提高企业生产效率，增加可观的经济效益。

表 1 近红外快速检测方法在以菜籽为原料的粮油加工企业的应用 Table 1 The application of rapid NIR method in rapeseed oil mill.

应用点 检测对象 检测指标 作用

原料 收购 油菜籽

水分、蛋白、含油

量、6 种脂肪酸、

硫苷

快速检测菜籽原料品质，严

格控制原料质量，节约采购

费用

预榨菜饼 含油量 实时监测预榨菜饼的残油含

量，以此调整工艺参数，减

少浪费，提高效率

浸出菜粕 含油量 实时监测浸出菜粕的残油含

量，以此调整轧胚和浸出参

数，减少浪费，提高效率

加工 过程

成品菜粕 水分、蛋白、含油

量、灰分、粗纤维、

蛋白溶出度

根据客户和相关标准要求，

调整加料配方，生产质量合

格满足客户要求的产品

出厂 检验 菜粕

水分、蛋白、含油

量、灰分、粗纤维、

蛋白溶出度

快速获得出厂产品参数，按

质定价，调整出货，避免纠

纷

油菜是我国重要的油料作物，又是优质的蛋白饲料

作物，同时还是潜在的理想生物柴油原料[5]。作为 1 种大

宗商品，在油菜品质育种、贸易加工等领域需要快速准

确测定有关的品质参数，目前已有采用近红外技术检测

油菜籽各品质参数的报道[6]，但都是基于进口 NIR 分析

仪。本文采用国产近红外分析仪对菜籽和菜粕品质检测

进行应用研究。

2 材料和方法

2.1 实验样品 收集了包括湖北、湖南、四川、浙江、江苏、新疆、

福建等 7 个省份和加拿大 Canola 样品共 742 份油菜籽和

558 份菜粕用于实验，其中绝大多数为国内样品，少部

分来自国外。所有样品均去杂清理后采用塑料封口袋包

装保存于 4 摄氏度冰柜。 2.2 实验仪器

采用聚光科技自主研发的 1 款新型国产化分析仪

SupNIR-2700(如图 1 所示)对实验样品进行光谱分析。

Fig.1 The analyzer of near infrared spectrum.

图 1 近红外光谱分析仪

该分析仪采用新一代全息扫描技术，由 TEC 致冷

InGaAs 传感器检测样品在各个波长的光吸收信号。分析

仪波长范围(1000～1800) nm，分辨率为 10 nm，波长准

确性小于 0.2 nm，波长重复性小于 0.05 nm，噪声水平<50 microAU(RMS)，性能指标达到国际同类仪器水平。

样品水分采用 GW-IAT 型电热鼓风干燥箱进行烘

干；蛋白采用 KDN-04A 半自动凯氏定氮仪进行分析；含

油采用索氏提取器进行抽提；脂肪酸含量采用气相色谱

分析仪进行检测；电子天平型号为 FA2104S。

计算机与应用化学 2010, 27(12) 1626

2.3 实验方法 2.3.1 光谱分析

将菜籽和菜粕样品从冰柜取出自然回温到室温，然

后采用 SupNIR-2700 分析仪进行光谱分析。每一个样品

混合均匀后采集近红外吸收光谱。所采集的菜籽和菜粕

漫反射近红外光谱分别如图 2 和图 3 所示。

Fig.2 The NIR spectrum of rapeseeds.

图 2 菜籽的漫反射吸收光谱

Fig.3 The NIR spectrum of rapeseed meal.

图 3 菜粕的漫反射吸收光谱

2.3.2 样品参考值测定 水分测定参照《GB/T 14489.1 2008 油料水分及挥发

物含量测定》进行检测；菜籽蛋白测定参照《GB/T 14489.2 2008 粮油检测植物油料粗蛋白质的测定》进行

检测；菜籽含油量测定参照《GB/T 14488.1 2008 植物油

料含油量测定》进行检测；菜粕含油量测定参照《GB/T 10359 2008 油料饼粕含油量的测定 第 1 部分：己烷(或石油醚)提取法》进行检测。菜籽的硫苷和芥酸含量测定

参照《GB/T 23890 2009 油菜籽中芥酸硫苷的测定 分光

光度法》进行检测。

2.3.3 模型建立

将分析样品的光谱和国标检测所得到的参考值一一

对应，建立数据库。为了消除基线漂移和样品颗粒度等

的影响，每个样品光谱均采用 7 点 2 次 Savitzky-Golay平滑、7 点 2 次 Savitzky-Golay 一阶导数和多元散射校正

(MSC)进行预处理。将预处理后的样品光谱与其对应的

性质参数进行关联，采用偏最小二乘(PLS)方法建立模

型，采用 80%样品组成校正集建立模型，在建模过程中

采用 K-fold 交互检验[7]方式选取最佳主因子个数创建模

型。同时将剩余 20%的样品组成检验集对模型进行测试，

判断模型分析结果。

3 结果与讨论

3.1 校正模型结果 本文以模型的校正相关系数(R)、校正标准差(SEC)

和相对分析误差(RPD，RPD =SD/SEC)值对建模效果进

行评价，其原则为：如果 RPD≥3，说明模型效果良好,可用于定量分析和质量控制；如果 2.5<RPD<3，说明利

用近红外光谱分析法对该指标定量分析可行；如果

RPD<2.5，则说明该指标不适合利用近红外光谱分析[8]。

表 2 油菜籽和菜粕产品近红外校正模型参数 Table 2 The parameters of NIR calibration models for rapeseed and

rapeseed meal.

组分 component

含量范围range of content

含量标准

差 SD 校正相关

系数 R

校正标

准偏差SEC

RPD

油菜籽 rapeseed

moisture 4.79～13.27 1.34 0.98 0.25 5.36

protein 19.08～31.61 2.81 0.98 0.35 8.03

fat 27.50～52.06 3.95 0.96 0.35 11.29

glucosinolate 10.82～112.1 18.1 0.95 5.92 3.06

erucic acid 0.20～57.00 15.28 0.98 1.88 8.13

oleic acid 13.61～75.50 20.63 0.88 4.15 4.97

linoleic acid 8.16～22.45 3.66 0.96 0.99 3.70

菜粕 rapeseed meal

moisture 8.10～16.20 1.56 0.96 0.21 7.43

protein 34.88～40.30 1.33 0.94 0.41 3.24

fat 0.82～3.80 0.75 0.93 0.23 3.26

Ash 5.82～10.12 1.27 0.92 0.45 2.82

PS 25.84～63.08 8.48 0.9 3.37 2.52

表 2 给出了菜籽检测参数指标如水分、蛋白、含油

量、脂肪酸含量和硫苷等的模型结果，同时给出了菜粕

检测参数如水分、蛋白、含油量等含量的模型结果。图

4 给出了油菜籽脂肪和菜粕蛋白参数模型校正集的国标

检测值与近红外预测值的相关曲线图。从表 2 可知菜籽

和菜粕近红外校正模型的相关系数一般在 0.9 以上，表

明校正样品集的 NIR 方法计算结果与国标检测参考值具

有较好的相关性。近红外检测菜籽水分指标准确性标准

偏差约为 0.25%；检测蛋白准确性标准偏差约为 0.35%；

检测含油量的准确性标准偏差约为 0.35%；检测硫苷的

准确性标准偏差约为 6 μmol/g；检测芥酸的准确性标准

偏差约为 1.9%。油菜籽各分析模型的 RPD 值均>3，表

明分析模型检测准确性良好，可用于准确定量分析。菜

粕的水分、蛋白和脂肪模型 RPD 值均>3，表明上述几个

指标的分析模型可用于准确定量；菜粕灰分(Ash)和蛋白

溶出度(PS)分析模型的 RPD 值>2.5，仍可用于定量分析，

但分析的准确度有所下降。

2010, 27(12) 张学锋, 等: 新型国产近红外分析仪的菜籽菜粕快速检测技术研究 1627

Fig.4 The correlation graph of calibration data between reference

value and NIR predicted value for rapeseed fat(A1) and rapeseed meal protein(A2).

图 4 菜籽含油(A1)和菜粕蛋白(A2)模型校正集的国标方法参考值

与 NIR 检测值相关曲线图

3.2 模型检验结果

表 3 给出了菜籽和菜粕的模型检验集参数结果。图

5 分别给出了油菜籽含油量和菜粕蛋白检验集参的国标

检测值与近红外预测值的相关曲线图。从表 3 和图 5 结

果可知：菜籽和菜粕检验集的相关系数一般在 0.9 附近，

表明检验集的 NIR 方法计算结果与国标检测参考值具有

较好的相关性。一般认为 SEP/SEC 小于 1.2[9]，则表明分

析模型具有良好的适用性，由表 3 可知：菜籽和菜粕的

检验集的 SEP 值与分析模型的 SEC 值相近，SEP/SEC 均

小于 1.2，故表明所建立的校正模型具有良好的适应性。

检验集各组分的 RPD 值与校正集的 RPD 值相近，菜籽

检验集的 RPD 均>3，菜粕检验集的 RPD 均>2.5 表明模

型具有较好的准确性，可应用于生产检测和质量控制。 3.3 近红外盲样分析

采用已经建立的模型，利用文中所描述的近红外分

析仪分别对数个菜籽和菜粕样品进行盲样检测，检测完

成后分别采用国标法对盲样进行平行测试，获得近红外

分析结果的评价，所得结果如表 4 所示。从表中可知，

近红外检测结果与国标检测结果的绝对误差较小，完全

能满足国标检测对结果准确性的要求。

表 3 油菜籽和菜粕产品近红外模型检验参数 Table 3 The validation parameters of NIR models for rapeseed and

rapeseed meal.

组分 component

含量范围 range of content

含量标

准差 SD

检验相

关系数 R

检验集

标准偏

差 SEV

RPD

油菜籽 rapeseed

moisture 4.79～12..71 1.64 0.95 0.27 6.07

protein 19.79～29.54 2.64 0.96 0.36 7.33

fat 33.90～51.00 3.2 0.96 0.36 8.89

glucosinolate 11.69～84.58 17.77 0.9 5.83 3.05

erucic acid 0.30～42.33 12.5 0.94 1.91 6.54

oleic acid 15.69～72.62 18.51 0.85 4.31 4.29

linoleic acid 8.52～20.89 3.19 0.9 1.01 3.16

菜粕 rapeseed meal

moisture 8.10～16.20 1.8 0.96 0.23 7.83

protein 34.88～40.30 1.44 0.91 0.43 3.35

fat 0.82～3.80 0.77 0.9 0.24 3.21

Ash 5.82～10.12 1.31 0.88 0.49 2.67

PS 25.84～63.08 8.99 0.85 3.54 2.54

Fig.5 The correlation graph of validation data between reference

value and NIR predicted value for rapeseed fat(A1) and rapeseed meal protein(A2).

图 5 菜籽含油(A1)和菜粕蛋白(A2)模型检验集的国标方法参考值

与 NIR 检测值相关曲线图

计算机与应用化学 2010, 27(12) 1628

表 4 菜籽和菜粕近红外盲样预测结果 Table 4 Predicted result of rapeseed and rapeseed meal based on NIR

method.

水分 moisture

sample 参考值reference

value

近红外预测值NIR predicted

value

绝对误差error

rapeseed 1 5.61 5.56 0.05 rapeseed 2 5.81 5.49 0.32 rapeseed 3 5.96 5.81 0.15 rapeseed meal 1 8.4 8.44 −0.04 rapeseed meal 2 10.1 10.25 −0.15 rapeseed meal 3 15.58 15.66 −0.08

蛋白 protein

sample 参考值reference

value

近红外预测值NIR predicted

value

绝对误差error

rapeseed 1 19.79 19.93 −0.14 rapeseed 2 19.86 19.62 0.24 rapeseed 3 20.03 20.12 −0.09 rapeseed meal 1 40.61 40.71 −0.1 rapeseed meal 2 42.47 42.02 0.45 rapeseed meal 3 45.12 45.28 −0.16

含油量 fat

sample 参考值reference

value

近红外预测值NIR predicted

value

绝对误差error

rapeseed 1 44.92 44.72 0.2 rapeseed 2 46.89 46.65 0.24 rapeseed 3 49.33 48.98 0.35 rapeseed meal 1 0.82 1.03 −0.21 rapeseed meal 2 1.5 1.35 0.15 rapeseed meal 3 2.9 2.87 0.03

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The research of rapid analysis for rapeseed and rapeseed meal based on a new type domestic near infrared analyzer

Zhang Xuefeng, Zhou Xinqi, Chen Zhifeng, Ye Huajun* and Yang Weiwei (Focused Photonics (Hangzhou), Inc., Hangzhou, 310052, Zhejiang, China)

Abstract: Near infrared technology is one of nondestructive, rapid and green analysis technologies, and can be applied to the determination of oil and grease product as well as oil seeds quality by oil factories. The technology has brought huge economical benefits with factories. A novel domestic broadband (1000～1800) nm analyzer based on near infrared reflectance spectroscopy performs well and possesses the outstanding software integrated with the functions of spectra acquisition, modeling, remote control and management. The analyzer was successfully used to determinate contents of the moisture, protein, fat and amino acids in the rapeseed and rapeseed meal. The results show that predicated values for near infrared method are correspondingly near to reference values for national standard methods and the near infrared domestic analyzer can meet the requirement of quality controls for oil and fat products as well as oil seeds.

Keywords: near infrared, oil and fat, quality control, rapid analysis

(Received: 2010-11-08; Revised: 2010-12-06)