【应用】利用近红外光谱技术实现冰淇淋品质的快速检测

简介

夏季到了，随着高温天气愈演愈烈,冰淇淋的消费热度不断攀升，冰淇淋是以饮用水、牛奶、奶粉、奶油（或植物油脂）、食糖等为主要原料，加入适量食品添加剂，经混合、灭菌、均质、老化、凝冻、硬化等工艺制成的体积膨胀的冷冻食品。不同人群对冰淇淋产品有着不同偏好，不同的配方会影响冰淇淋的口感以及营养价值，冰激凌富含优质蛋白质、乳糖、钙、磷、钾、钠、氨基酸、维生素等多种营养成分以及其他对人极为有益的生物活性物质，具有调节生理功能、平衡人体渗透压和酸碱度的功能，因此，冰淇淋在生产过程中也需要保证食品安全和配方标准。通过近红外光谱法测定冰淇淋的理化标准，可以快速判断产品的品质状况，在极短的时间内给出检测结果，为企业生产保驾护航。

应用设备及附件

使用步琦 N-500 近红外光谱仪和液体测量池，搭配耐摔杯，将样品温浴至 40℃ 后将样品混合均匀，然后再将样品冷却至 20℃，通过样品的前处理之后，将样品放置检测窗口测量，得到稳定的检测光谱。生产技术人员能立即获得生产产品的各项参数指标，及时调整生产条件，从而有效地保证了产品的生产质量，同时也节约了生产的时间与费用的支出。

N-500 是一款傅里叶变化近红外，仪器具备较高的分辨率，同时配备各种检测附件，满足各类型样品的检测，在不到 20s 的时间内即可完成样品的扫描，同时给出干物质，蛋白质，脂肪等多个参数的含量。检测软件 NIRWare 软件界面友好、简洁，对普通操作人员的专业知识要求低，无需打开各种各样的菜单就可以进行光谱采集可出结果。定标软件 NIRCal5.0 具有多种定性和定量算法，功能强大。无论是软件还是硬件，都能够满足冰淇淋的快速检测需求。

采集样品，建立相关参数的定标模型

随机选取酸奶样品并扫描样品，得到样品近红外吸收光谱，并建立相关理化指标的定标模型其中脂肪，蛋白质，干物质，脂肪，蛋白质的实际测量值和预测值具有较高的相关性，相关系数 R² 都达到 0.95 以上，三个指标的偏差值 SEC 分别为 0.59,0.30,0.11。

结论

通过近红外光谱法能够同时测定冰淇淋干物质，脂肪，蛋白质等多个指标，各项指标近红外光谱与原始化学测试的含量之间都具有较好的相关性，模型误差也满足日常的检测标准，更好的服务于您的日常工作，通过实时检测方式为工艺优化提供科学的依据，降低生产成本，提高生产效率。

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