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稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究

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毕业论文范文题目：稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究，论文范文关键词：稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究
稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：水稻是我国粮食的主要支柱之一,稻谷品质的好坏直接关系到我国广大人民的生活品质。近年来,陈化粮流入市场的事件屡见不鲜。虽然国家对食品安全标准的制定不断完善,相关部门不断加大打击力度,但此类事件并没有得到很好的控制。主要原因之一就是目前稻谷品质检测方法较繁琐、耗时、对检测人员的专业性要求高,不利于普及。近红外光谱技术是近年来发展较快的分析手段,具有高效、快速、无损、环保且对操作人员专业性要（文章此处忽略..）求不高等特点,成本相对较低易于普及,因此近年来该技术被广泛地应用用于农产品品质控制。可以说将近红外光谱技术应用于稻谷品质控制有很大的现实意义。本文以湖南、江西、福建、广西、安徽、浙江与黑龙江的30种不同品种陈化时间的稻谷为研究对象,研究了不同品种稻谷在自然陈化条件下的品质变化；同时采用近红外光谱技术与化学计量学结合的方法建立了稻谷品质指标及储藏时间的近红外预测模型。研究发现稻谷在储藏期间,（文章此处忽略..）蛋白质含量、直链淀粉含量是下降的而脂肪酸含量是升高的。另外,不同产地不同品种的稻谷在储藏期间脂肪酸值的变化差异较显著(包括数值差异及变化形式差异),所以若按传统方法以脂肪酸值来确定稻谷的新陈度是不可行的。不仅如此,不同产地品系稻谷的蛋白质与直链淀粉因本身含量差异较大,储藏期间的变化趋势也不尽相同,所以对稻谷的新陈度进行判断应该综合品种、储藏环境及各种化学品质指标等。通过对光谱波段范围及光谱（本文此处忽略..）预处理方法进行优化后,将稻谷水分含量和直链淀粉的化学检测结果与近红外光扫描结果结合,并利用偏最小二乘法建立了稻谷这两种指标的近红外模型,得到较好的结果。确定了水分定量的模型的相关系数为0.9931,r2为0.9863,RMSEP为0.0125；直链淀粉定量模型的相关系数为0.9330,r2为0.8706,RMSEP为0.4250；对光谱波段范围及光谱预处理方法进行优化后,分别建立了稻谷新陈度的近红外数学模型,其中稻谷储藏时间短期储藏模型的相关系数为（此处忽略..）0.9226,r2为0.8547,RMSEP为18.01；长期储藏模型的相关系数为0.9739,r2为0.9506,RMSEP为67.39。对模型的预测结果与储藏时间进行配对T检验后结果显示二者预测结果与真实值差异不显著(P0.05)。可以看出,利用近红外光谱技术与化学计量学结合的方法对稻谷品质进行控制是可行的。

以上为本篇毕业论文范文稻谷新陈度近红外快速无损检测的研究的介绍部分。

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