技术特征：
1.一种基于拉曼光谱检测小米类胡萝卜素的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、称取原料：从同一批量的小米中称取两份相同数量的原料，一份为拉曼光谱组，另一份为测量组，对拉曼光谱组和测量组中的小米样品进行一一对应的编号标记，拉曼光谱组和测量组均包括168个小米样品；步骤二、确定类胡萝卜素的检测值：利用高效液相测定测量组中小米样品的叶黄素和玉米黄质的浓度含量，以叶黄素和玉米黄质的浓度含量之和作为类胡萝卜素的检测值；步骤三、确定原始拉曼光谱：将拉曼光谱组中的每个样品置于光学检测平台上，每个样品选取10个不同的位置各采集一条光谱，用10个光谱的平均值做为每个样品的原始拉曼光谱；步骤四、对拉曼光谱组中的168个小米样品以3:1的比例进行建模集和预测集划分：将拉曼光谱组中的小米样品按照与其同一编号的测量组中的小米样品的类胡萝卜素的检测值从小到大排列，每8个拉曼光谱组中的小米样品为一组，从每组中选择第2和7个小米样品作为预测集，剩下的小米样品作为建模集，得到126个建模集样品和42个预测集样品；步骤五、采用小波变换法对原始拉曼光谱进行预处理；步骤六、采用连续投影算法提取17个预处理后的拉曼光谱全波段中的特征波数，进而对应地提取出17个预处理后的拉曼光谱强度，以提取出的预处理后的拉曼光谱强度为自变量，以对应的类胡萝卜素的检测值为因变量，建立pls模型，pls模型公式为：其中y为预测的小米类胡萝卜素含量(μg/g)，xi为在波数为i时预处理后的拉曼光谱强度。2.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱检测小米类胡萝卜素的方法，其特征在于：拉曼光谱采集过程中，扫描次数350次，扫描波段200
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3400cm
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1，激发波长532nm，暴露时间0.04s，物镜的放大倍数为10倍。3.根据权利要求2所述的基于拉曼光谱检测小米类胡萝卜素的方法，其特征在于：以原始光谱和预处理后的拉曼光谱为自变量，以与每条光谱对应的类胡萝卜素的检测值为因变量，分别采取平滑去噪、归一化、多元散射校正、基线校正和小波变换五种预处理方法对原始拉曼光谱进行预处理，建立预处理模型，采用全交互验证方法对预处理模型建立pls建模定量预测结果，通过预测集的决定系数(r2p)和均方根误差(rmsep)为主要的评判标准，建模集的决定系数(r2c)和均方根误差(rmsec)为辅助评判标准，挑选出最优的拉曼光谱数据预处理方法。4.根据权利要求3所述的基于拉曼光谱检测小米类胡萝卜素的方法，其特征在于：17个
特征波数分别945，1000，1131，1160，1144，1171，1184，1357，1500，1515，1520，1525，1821，2622，2314，2845，3062cm
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1。
技术总结
本发明公开了一种基于拉曼光谱检测小米类胡萝卜素的方法，包括如下步骤：步骤一、称取原料；步骤二、确定类胡萝卜素的检测值；步骤三、确定原始拉曼光谱；步骤四、对拉曼光谱组中的168个小米样品以3:1的比例进行建模集和预测集划分；步骤五、采用小波变换法对原始拉曼光谱进行预处理；步骤六、建立PLS模型。本发明采用上述结构的基于拉曼光谱检测小米类胡萝卜素的方法，检测步骤简单，并有效降低了检测过程中对类胡萝卜素的破坏性。过程中对类胡萝卜素的破坏性。过程中对类胡萝卜素的破坏性。
技术研发人员：梁克红 赵欣
受保护的技术使用者：农业农村部食物与营养发展研究所
技术研发日：2021.07.01
技术公布日：2021/10/7