摘要：应用近红外漫反射光谱技术,采用偏最小二乘法,针对118份完整花椒颗粒定标样品集,研究了扫描分辨率为4、8、16cm^-1,扫描次数为32、64、128的9种扫描参数组合情况下的挥发油含量近红外光谱预测模型。扫描分辨率为16cm^-1、扫描次数为128时,建立的预测模型最优。在最优参数组合情况下,定标集样品的内部验证决定系数R2为0.907,交互验证误差均方根为0.509,用20份样品作为预测集进行外部验证,外部验证决定系数R2为0.973,预测误差均方根为0.272,相对分析误差为6.28。结果表明,近红外光谱分析技术可以快速、无损地检测花椒颗粒中挥发油的含量。

关键词：花椒 挥发油含量 近红外光谱分析 无损检测 

单位：西南大学工程技术学院 重庆市400716 西南大学食品科学学院 中国农业大学信息与电气工程学院教授 博士生导师 北京市100083