Các ứng dụng chính của quang phổ hồng ngoại gần trong phân tích ngũ cốc

1, Phân tích định lượng thành phần ngũ cốc

• Xác định hàm lượng nước: Phổ hồng ngoại gần nhạy cảm với rung liên kết O-H, có thể xác định chính xác hàm lượng nước trong ngũ cốc (như lúa mì, ngô, gạo), phạm vi lỗi thường trong vòng ± 0,2%

• Phân tích hàm lượng protein: Dựa trên sự hấp thụ đặc trưng của liên kết N-H để phát hiện nhanh hàm lượng protein của lúa mì, đậu nành và các loại cây trồng khác

• Xác định hàm lượng chất béo: Đặc biệt thích hợp để phân tích hàm lượng chất béo của cây trồng có dầu (ví dụ: hạt cải dầu, đậu nành)

• Tỷ lệ tinh bột và amyloseĐánh giá chất lượng thực phẩm của các loại cây trồng như gạo, ngô......

• Cellulose và hàm lượng tro: Đánh giá giá trị dinh dưỡng và đặc tính chế biến ngũ cốc

2, Đánh giá chất lượng ngũ cốc

• Dự đoán chất lượng thực phẩm: Dự đoán giá trị hương vị gạo, chất lượng bánh mì, vv bằng cách thiết lập mô hình PLS hoặc ANN

• Phát hiện nấm mốc và độc tốXác định ô nhiễm nấm mốc và hàm lượng độc tố (như aflatoxin) trong ngũ cốc

• Đánh giá tiềm năng nảy mầm: Dự đoán sức sống và tỷ lệ nảy mầm của hạt ngũ cốc

• Đánh giá mức độ lão hóa: Phân biệt lương thực mới và lương thực cũ, đảm bảo chất lượng dự trữ lương thực

B5-03=giá trị thông số Ki, (cài 3)

• Dựa trên phân tích thành phần chính (PCA) hoặc phân tích phân biệt (DA) thuật toán để đạt được sự phân biệt nhanh chóng của các giống lúa mì khác nhau, gạo, vv

• Kết hợp các phương pháp hóa học và đo lường, truy tìm nguồn gốc địa lý của ngũ cốc để đảm bảo tính xác thực của sản phẩm

4. Giám sát quá trình chế biến

• Giám sát trực tuyến các chỉ số như protein, độ ẩm trong quá trình chế biến bột

• Kiểm soát chất lượng nguyên liệu công nghiệp sản xuất bia (lúa mạch, lúa miến)

• Tối ưu hóa công thức và kiểm soát chất lượng trong sản xuất thức ăn chăn nuôi

• 
  

• 
  

• 
  

5 Kết luận

Công nghệ quang phổ hồng ngoại gần đã trở thành phân tích ngũ cốc hiện đạiQuan trọngCông cụ đóng vai trò quan trọng trong các khâu thu mua, lưu trữ, chế biến và thương mại lương thực. Khi hiệu suất của thiết bị được cải thiện và những tiến bộ trong phương pháp phân tích dữ liệu, công nghệ này sẽ cho thấy tiềm năng ứng dụng lớn hơn trong nông nghiệp thông minh và giám sát an toàn chất lượng thực phẩm. Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào khả năng truyền tải mô hình, quy trình vận hành được tiêu chuẩn hóa và phát triển thiết bị chi phí thấp để thúc đẩy ứng dụng rộng rãi hơn của công nghệ này trong chuỗi ngành ngũ cốc.