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申请/专利权人：贵阳倍隆生物科技有限公司

摘要：本发明涉及一种近红外快速检测植物中单宁含量的方法，首先采用紫外分光光度计测量法测定植物样品中单宁的组分含量；采用近红外光谱测定仪扫描植物样品的吸收光谱数据；然后选择单宁的光谱预处理方法；利用扫描的吸收光谱数据，建立植物品种鉴别模型；并结合紫外分光光度计测量法的检测值和光谱预处理方法获得的光谱数据建立光谱分析模型；选取其他样品对光谱分析模型进行校正；最后利用校正后光谱分析模型获得的初步预测值与实际测量值建立定量模型，并利用鉴别模型预测植物品种以及定量模型预测待测植物中单宁的含量。快速、高效的检测植物中单宁含量。

主权项：1.五倍子类植物中五倍子单宁的一种快速检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1采用紫外分光光度计测定五倍子、塔拉样品中单宁的组分含量；采用紫外分光光度计对单宁含量测定至少重复进行三次；2采用近红外光谱测定仪扫描样品五倍子、塔拉的吸收光谱数据；对五倍子、塔拉粉末吸收光谱的扫描至少重复进行三次；近红外光谱图的采集方法为：称取五倍子、塔拉样品，粉碎后过300目筛，所得样品粉末使用积分球采集近红外谱图，近红外光谱仪参数设置：光谱采集范围10000～4000cm-1，分辨率为8cm-1，扫描次数64次，温度25℃，每个样品采集3次，求取平均光谱；3选择单宁的光谱预处理方法；选择使光谱分析模型的决定系数和分辨度最大、校正标准差和相对标准差最小的原始光谱数据预处理方法；4建立五倍子、塔拉品种判别模型；利用TQAnalyst近红外光谱分析软件，对五倍子、塔拉品种与光谱预处理后的吸收光谱数据的平均值一一对应进行判别分析，并采用马氏距离进行建模，挑选待测对象；5利用扫描的吸收光谱数据，结合紫外分光光度计的检测值和光谱预处理方法获得的光谱数据，通过联合区间偏最小二乘法si-PLS建立光谱分析模型；所述步骤5是利用单宁的含量测定值的平均值和多次扫描的吸收光谱数据的平均值建立近红外光谱分析模型；所述步骤5建立光谱分析模型的过程如下：利用TQAnalyst近红外光谱分析软件，对样品五倍子、塔拉粉末中单宁含量实际测量值和光谱预处理后的吸收光谱数据的平均值一一对应进行线性拟合，并采用si-PLS进行建模；所述步骤5si-PLS的过程如下：利用matlab软件，通过Model函数，进行近红外光谱的波段选择，从而对模型进行优化，特征谱区的吸收峰值为5200～4600cm-1和7600～7000cm-1；6选取验证五倍子、塔拉粉末对光谱分析模型进行校正；使校正集的光谱数据预测值分布标准差最小；7利用校正后光谱分析模型获得的初步预测值与紫外分光光度计实际测量值建立定量模型，并利用定量模型预测待测五倍子、塔拉粉末中单宁的含量；所述步骤7利用定量模型预测待测五倍子、塔拉中单宁的含量，是将近红外光谱测定仪采集的待测五倍子、塔拉粉的吸收光谱数据平均值输入至光谱分析模型，经过光谱数据预处理、光谱分析模型计算得到光谱数据预测值，再将该光谱数据预测值输入至定量模型，通过定量模型计算即可得到待测五倍子中单宁的含量预测值；所述五倍子、塔拉粉末单宁采用多元信号修正、导数、滤噪和基线校正进行光谱预处理数据验证；所述利用校正后光谱分析模型获得的光谱数据预测值与实际测量值建立定量模型；其中，以五倍子、塔拉中单宁的光谱数据预测值为纵坐标；以五倍子、塔拉中单宁的实际测量值为横坐标，模型预测单宁含量范围为25.00％-85.00％。

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