论文部分内容阅读
农药残留是威胁农产品安全的最重要因素之一,传统的农药残留检测方法都是具有破坏性的,并且存在检测周期长、成本费用高、污染周围环境、实时性不好等缺点。近红外光谱技术作为一种快速的、无损的“绿色检测”技术,近年来在农产品检测中备受关注。生姜作为一种块茎类蔬菜,既是人们日常必备的调味品,又是一种重要的药材,同时还是我国不少蔬菜出口地区的重要种类之一。为了获取更高的经济利益,生产者在生姜的生长过程中使用大量的农药来防治病虫害,这些常用的农药中以有机磷农药居多。本文为探究用近红外对块茎类蔬菜中有机磷农药的残留量进行无损检测的可行性,以块茎类蔬菜生姜为研究对象,常用的敌敌畏和甲胺磷两种有机磷农药为代表,运用近红外光谱技术进行了无损检测研究。本论文研究的主要内容有：1、应用近红外光谱技术检测生姜中敌敌畏的农药残留量。运用近红外光谱仪采集波段380-1800nm的样本光谱,采用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)四种预处理方法进行光谱预处理,去除光谱噪声较多的波段380-529nm,在波段范围530-1800nm运用偏最小二乘法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分别建立生姜中敌敌畏含量的近红外光谱的定量分析模型。经模型预测得出,四种预处理方法中采用一阶导数预处理方法时,运用最小二乘支持向量机建立的生姜中敌敌畏含量的定量分析模型最优,校正集的相关系数r和RMSECV分别为0.8879、1.7731,预测集的相关系数r和RMSEP为分别为0.8862、2.2314。研究结果表明可以利用近红外光谱技术检测生姜中敌敌畏农药残留。2、基于近红外光谱技术的生姜中甲胺磷残留量的无损检测。对光谱数据进行标准正交变量变换(SNV)预处理后,运用全光谱PLS、iPLS和siPLS分别建立了的定量分析模型,比较所建立的三种模型,利用联合区间偏最小二乘法将光谱区域划分为21个,主成分数为8,联合的子区间分别为6、7、8和13时,建立的生姜中甲胺磷含量的定量分析模型最优,其校正集相关系数r和RMSECV分别为0.8436和1.5062,预测模型的相关系数r和RMSEP分别为0.8146、1.7295。研究结果表明iPLS和siPLS两种光谱区间筛选方法都能在减少模型计算量的同时有效的提高模型的精度,相比之下联合区间偏最小二乘法的效果更优。该研究表明利用近红外光谱技术对生姜中甲胺磷农药的含量进行无损检测是可行的。