运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对赣南脐橙橙汁进行了快速绿色鉴别。实验分别测定了健康和黄龙病脐橙果汁的糖度及Ca、K、Zn元素含量,并分析了糖度及元素含量差异。采集了脐橙果汁的LIBS光谱数据,运用九点平滑(9SM)法并结合多元散射校正(MSC)对数据进行了预处理,最后运用主成分分析(PCA)法并结合多层感知器(MLP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络模型对健康和黄龙病脐橙进行了快速判别。结果表明,PCA-MLP模型对健康和黄龙病脐橙的判别效果优于PCA-RBF模型,其训练集对健康脐橙和黄龙病脐橙的判别准确率分别为93.8%和93.4%,预测集对健康脐橙和黄龙病脐橙的判别准确率分别为93.9%和94.8%。LIBS检测结果证明了黄龙病导致脐橙果肉品质发生了变化;进一步利用光谱预处理方法和分类模型,从品质上区分了黄龙病脐橙果汁和健康脐橙果汁,提高了出厂橙汁的产品合格率。

为满足白酒品牌判别领域快速检测的迫切需求, 提出了一种以紫外光谱为输入, 移动窗口相关系数法为手段的白酒品牌快速判别新方法。 研究以海之蓝酒作为对象品牌, 实验结果显示各批次海之蓝酒在实验波长区间存在较高的吻合一致性, 基于紫外光谱原始谱图的相关系数值和基于移动窗口光谱计算所得的相关系数值均达到0.99以上。 由于其他洋河系列白酒与海之蓝酒均属于洋河酒厂生产, 原料来源、 生产制备工艺等存在较高的相似性, 此时若仅使用紫外光谱原始谱图数据结合相似度算法进行品牌判别, 则定量化的判别区分存在一定困难。 移动窗口法可有效提高谱图细节差异, 突出光谱在特征谱段的形状、 强度、 变化趋势差异, 提高实验谱图在细节结构差异辨认分析能力。 经过研究筛选, 发现以移动窗口相关系数结合紫外光谱特征谱段(270～295 nm)可提高洋河系列酒间的谱图差异, 实现这种有较高相似性白酒品牌的判别区分。 此外, 市售六种其他品牌白酒及乙醇作为对照组, 进一步论证了该方案的可行性。 该研究的创新之处在于提出了一种移动窗口相关系数光谱法进行白酒品牌快速判别分析的新思路, 该方法同时具备速度快, 操作简便等优点, 具有较高的实际应用潜在价值, 并可为其他食品的质量安全判别分析研究提供借鉴。