Область применения Настоящий стандарт определяет метод спектроскопического определения в ближнем инфракрасном диапазоне влажности, твердости, растворимых твердых веществ и общей кислоты в ароматных грушах. Настоящий стандарт распространяется на принципы, инструменты, методы измерения, обработку и представление результатов, подтверждение и обработку аномальных образцов, точность и прецизионность, неразрушающее быстрое определение качества груш (влажность, твердость, растворимые твердые вещества и общее содержание кислоты), испытания отчет. 2 Нормативные ссылки Следующие документы необходимы для применения настоящего документа. Для датированных ссылок к настоящему документу применяется только датированное издание. Для недатированных ссылочных документов к настоящему стандарту применяется последнее издание ссылочного документа (включая все поправки). GB/T 5009.3-2016 Национальный стандарт безопасности пищевых продуктов. Определение влажности в пищевых продуктах. NY/T 2009-2011. Определение твердости фруктов. NY/T 2637-2014. Определение содержания растворимых твердых веществ во фруктах и овощах. Метод рефрактометра. GB/T12456-2008 в определении пищевых продуктов. общего содержания кислот 3 Термины и определения 3.1 Калибровочная модель Калибровочная модель представляет собой математическую модель связи между ближним инфракрасным спектром пробы и соответствующим значением химического стандарта, установленную с помощью хемометрических методов. 3.2 Набор образцов Набор образцов, который является репрезентативным и в основном охватывает диапазон содержания соответствующих компонентов. 3.3 Набор калибровочных образцов Калибровочный набор используется для создания калибровочной модели. Это репрезентативный набор образцов, который в основном охватывает диапазон содержания соответствующих компонентов калибровочной модели. Обычно количество калибровочных образцов составляет около 60% от общего количества образцов. набор. 3.4 Набор выборок для проверки Набор для проверки используется для создания калибровочной модели и внутренней перекрестной проверки прогнозируемого эффекта калибровочной модели. Содержание каждого компонента в проверочном наборе должно входить в диапазон содержания каждого компонента в образце калибровочного набора, а его количество составляет около 20% от всего набора образцов. 3.5 Набор прогнозов Набор прогнозов представляет собой набор образцов, используемый для внешней проверки точности и повторяемости модели калибровки ближнего инфракрасного диапазона. Содержание каждого компонента в наборе прогнозируемых образцов должно быть включено в соответствующий диапазон содержания компонентов образцов калибровочного набора. и его численность составляет всего около 20% выборки. 3.6 Валидация калибровочной модели Валидация калибровочной модели – это процесс использования прогнозируемого набора образцов для внешней проверки точности и повторяемости калибровочной модели. 3.7 Выбросы — это измеренные значения выборки, которые находятся далеко от других измеренных значений, что указывает на то, что образец может значительно отличаться от образца, используемого в калибровочной модели. 3.8 Стандартный метод относится к национальному, отраслевому или международному стандартному методу тестирования, используемому для определения стандартного значения содержания компонентов пробы. 3.9 Валидация калибровочной модели Валидация калибровочной модели – это процесс использования набора проверочных образцов для проверки точности и повторяемости калибровочной модели. 3.10 Стандартная ошибка калибровки (SEC) представляет собой стандартное отклонение остаточной ошибки между значениями, измеренными методом ближней инфракрасной спектроскопии набора калибровочных образцов, и значениями, измеренными стандартным методом физико-химического анализа. 3.11 Стандартная ошибка прогнозирования (SEP) Стандартное отклонение между измеренным значением прогнозируемого компонента пробы в ближнем инфракрасном диапазоне и его стандартным значением после вычета отклонения системы, указывающее точность калибровочной модели после корректировки. После вычета отклонения системы анализатор ближнего инфракрасного диапазона прогнозирует стандартное отклонение между измеренным значением компонента пробы и его измеренным значением с помощью стандартного метода физического и химического анализа, что представляет собой точность после корректировки калибровки. 3.12 Коэффициент детерминации (R^2 или r^2) квадрат коэффициента корреляции Квадрат коэффициента корреляции между значениями, измеренными методом ближней инфракрасной спектроскопии, и значениями, измеренными стандартными методами физического и химического анализа. Калибровочный набор. представлен R^2, набор проверки представлен r^2 express. 3.13 Расстояние Махаланобиса: Расстояние Махаланобиса представляет собой ковариационное расстояние данных и метод расчета сходства двух неизвестных наборов выборок, обычно обозначаемых буквой H. 3.14 Порог расстояния Махаланобиса: Значение ограничения расстояния Махаланобиса (H_L). 3.15 Аномальные образцы/калибровочные образцы. Образцы с выбросами, то есть: расстояние Махаланобиса (H) образца превышает пороговое значение расстояния Махаланобиса (H_L). Образцы, которые превысили аналитическое значение. возможности калибровочной модели. 3.16 Повторяемость: Повторяемость (S_r): В одной и той же лаборатории один и тот же оператор использует один и тот же прибор и один и тот же метод испытаний для получения согласованности результатов путем повторного тестирования одного и того же испытуемого образца несколько раз за короткий период времени, чтобы гарантировать соответствие Стандарту. расчет отклонения, выраженный как S_r. 4 Принцип Принцип неразрушающего анализа влажности, твердости, растворимых твердых веществ и общей кислоты в ароматных грушах с использованием спектроскопии отражения ближнего инфракрасного диапазона (NIRS) заключается в использовании обертонов CH, NH, OH, CO и других химических связей в молекуле. Характеристики поглощения ближнего инфракрасного света из-за вибрации или вращения получаются посредством диффузного отражения. Спектр поглощения в ближней инфракрасной области получается с помощью современных хемометрических методов, таких как пошаговая множественная линейная регрессия, регрессия главных компонент и частичные наименьшие квадраты. методы установления характеристического спектра вещества. Линейная или нелинейная модель с содержанием измеряемого компонента, позволяющая быстро определить компоненты целевого образца с использованием информации о ближнем инфракрасном спектре материала. 5 Прибор Анализатор спектра ближнего инфракрасного диапазона: диапазон сканирования составляет 1000 нм ~ 2500 нм, точность длины волны прибора лучше 0,2 нм, а воспроизводимость длины волны лучше 0,02 нм. Программное обеспечение, включенное в комплект спектрометра ближнего инфракрасного диапазона, имеет эту функцию; сбора и обработки данных в ближнем инфракрасном диапазоне и может создавать надежные калибровочные модели. 6 Метод определения 6.......
T/AFFI 052-2024 История
2024T/AFFI 052-2024 Быстрое определение качества груш методом ближнего инфракрасного излучения