水分和脂肪是重要的控制参数在生产的零食,如玉米片,因为它们产生重大影响的生产成本以及最终产品的质量。
测量这些参数,近红外反射率(NIR)技术特别适合,但在过去,限制某些仪器阻止用户获得近红外光谱的全部好处。特定的样品制备的要求,如磨或特殊杯子,导致费力,费时,且容易出错的分析。
图片来源:PerkinElmer食品安全和质量
二极管阵列7200
达7200是一个先进的全方位近红外光谱仪器用于食品行业的发展。使用创新的二极管阵列技术,进行多组分的分析在短短6秒不需要样品研磨或样品制备。
在这短的时间窗口,大约300全光谱是收购和平均。样品评估在一个开放的菜,这些问题相应的样品杯规避和用户对结果的影响可以忽略不计。
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实验
从近100的样本获得的光谱数据是玉米片由美国一家大型玉米片制造商:数据收集使用达7200。每个样本评估两个重复,两个重新打包生成一个直径5”露面的样本。
样品收到了,他们立即分析没有样品制备,如研磨或其他手段。参考客户提供的分析。
校准由Perten仪器设计使用偏最小二乘(PLS)回归。乘法散射校正(MSC)采用数据预处理提高校正模型。
结果与讨论
的达7200结果非常准确的结果相比,参考方法。各自的参数统计数据展示在下面的表中,和图表显示在下面。
之间的差异达7200的参考方法的顺序相同标准之间的差异观察到两个不同的参考实验室。7200 DA比标准的参考方法更精确,这意味着复制分析更可重复和代表。
表1。来源:PerkinElmer食品安全和质量
| 参数 |
范围 |
样品 |
R2 |
SECV * |
| 水分 |
1.2 - -6.9 |
98年 |
0.98 |
0.22 |
| 脂肪 |
17.4 - -25.5 |
95年 |
0.86 |
0.63 |
* SECV是近红外光谱之间的标准差和实验室数据计算的方式描述了未来的性能校准。
总结,可以得出的结论是,二极管阵列7200可以评估玉米片前面提到的成分。应该注意的是,这些结果对芯片——即完成。前分手,没有研磨或分析。
水分:样品评估涵盖相当广泛。分析精度异常,与参考方法本身的错误。这种性能,达7200年将是玉米片质量控制的有力工具。
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脂肪:和水分一样,达7200可以准确地预测脂肪精度接近参考方法。范围相当狭窄在这项研究中,但在更大范围内误差近似保持不变。
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这些信息已经采购,审核并改编自PerkinElmer食品安全和质量提供的材料。亚博网站下载
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