山西老陳醋的歷史始于周朝,至今已有3000余年的歷史,是中國(guó)國(guó)家地理標(biāo)志產(chǎn)品,素有“天下第一醋的盛譽(yù)”。但近年來(lái),食醋摻假成為了社會(huì)熱議,一些廠商為了追求利益最大化,將劣質(zhì)醋當(dāng)成優(yōu)質(zhì)醋加以銷售。這樣的行為不僅傷害了消費(fèi)者的權(quán)益,對(duì)山西老陳醋的聲譽(yù)也造成嚴(yán)重的影響,導(dǎo)致山西老陳醋在全國(guó)所占有的市場(chǎng)份額逐漸減小、銷量逐年下滑、影響力也不可同日而語(yǔ)。由于傳統(tǒng)食醋檢測(cè)過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)、檢測(cè)成本高、滴定終點(diǎn)難以掌握等等原因,使食醋產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中無(wú)法實(shí)時(shí)了解食醋質(zhì)量的現(xiàn)狀。食醋企業(yè)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并處理問(wèn)題的時(shí)間成本及經(jīng)濟(jì)成本較大,缺少實(shí)時(shí)質(zhì)量的把控,減緩了企業(yè)生產(chǎn)步伐。近紅外光譜分析技術(shù)以其快速、無(wú)損和綠色等諸多優(yōu)點(diǎn)在食品安全領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,例如蜂蜜內(nèi)部葡萄糖、水分和果糖等主要成分的檢測(cè),酒的總糖、總酸、蘋果酸等主要成分的檢測(cè)以及品種、陳釀年份的鑒別。本文采取近紅外透射光譜分析技術(shù)對(duì)山西老陳醋的總酸及pH值含量做定量分析,將近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)分析技術(shù)對(duì)老陳醋的總酸和PH值進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)216個(gè)老陳醋樣本進(jìn)行馬氏距離和建模將異常樣本剔除,首先剔除異常光譜3個(gè),然后剔除PH值分析數(shù)據(jù)1個(gè)樣本...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1.緒論
    1.1 近紅外光譜分析技術(shù)
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 老陳醋的傳統(tǒng)有損檢測(cè)方法
        1.2.2 老陳醋的無(wú)損檢測(cè)新方法
    1.3 研究目的和意義
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容、設(shè)計(jì)方案
        1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 總體設(shè)計(jì)方案
        1.4.3 論文整體結(jié)構(gòu)安排
2. 近紅外光譜分析的理論基礎(chǔ)
    2.1 近紅外光譜分析技術(shù)的原理
        2.1.1 近紅外光譜分析化學(xué)基礎(chǔ)
        2.1.2 近紅外光譜分析理論依據(jù)
    2.2 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法
        2.2.1 導(dǎo)數(shù)
        2.2.2 平滑
        2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換
        2.2.4 多元散射校正
    2.3 建模方法
        2.3.1 主成分分析
        2.3.2 偏最小二乘回歸法
        2.3.3 多元線性回歸
        2.3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.3.5 支持向量機(jī)
        2.3.6 判別分析
    2.4 模型評(píng)價(jià)參數(shù)
    2.5 本章小結(jié)
3. 實(shí)驗(yàn)方案及數(shù)據(jù)分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)樣本及儀器
        3.1.1 實(shí)驗(yàn)樣本
        3.1.2 實(shí)驗(yàn)儀器
    3.2 老陳醋理化指標(biāo)的測(cè)定
    3.3 老陳醋近紅外光譜采集
        3.3.1 儀器信號(hào)能量選擇
        3.3.2 掃描分辨率選擇
        3.3.3 掃描次數(shù)選擇
    3.4 光譜處理及分析軟件
    3.5 剔除異常樣品
    3.6 本章小結(jié)
4. 在線近紅外分析模型的建立
    4.1 光譜采集
    4.2 理化分析結(jié)果
    4.3 光譜預(yù)處理
        4.3.1 微分
        4.3.2 平滑處理
        4.3.3 標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理
    4.4 異常光譜剔除
    4.5 異常樣本的剔除
    4.6 定量模型的建立與驗(yàn)證
        4.6.1 偏最小二乘回歸
        4.6.2 主成分回歸
        4.6.3 主成分回歸與偏最小二乘法模型對(duì)比
    4.7 定性模型的建立
        4.7.1 光譜分析
        4.7.2 預(yù)處理方法對(duì)結(jié)果的影響
        4.7.3 DA判別模型的建立
    4.8 本章小結(jié)
5. 在線近紅外光譜遠(yuǎn)程檢測(cè)技術(shù)開(kāi)發(fā)
    5.1 老陳醋檢測(cè)裝置硬件設(shè)計(jì)
    5.2. 數(shù)據(jù)監(jiān)控
        5.2.1 Win CC介紹
        5.2.2 登錄界面設(shè)計(jì)
        5.2.3 監(jiān)控界面
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 研究課題展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所取得的研究成果
致謝



本文編號(hào)：3850738