基于近红外光谱的大米加工精度等级快速判定

将30个粳稻3、6个籼稻品种糙米碾削20～95 s,得到不同糙出白率的白米。分别采用称重法和染色法测出每个样本的糙出白率和加工精度等级,用FT-NIR近红外光谱仪采集每个样本的近红外光谱,以偏最小二乘法建立稻谷糙出白率的定标模型并对模型进行验证,得到最小预测误差(RMSEP)为0.032 4%,相应的决定系数(R2)为0.999 5;对稻米加工精度等级与糙出白率关系进行统计分析,发现随着稻米加工精度等级的提高,糙出白率呈对数关系降低。基于预测得到的糙出白率,建立稻米加工精度等级判定模型,结果显示,对数模型的预测精度为82.5%,采用马氏距离判别法建立的模型预测精度可达98.33%。