Способ измерения количественных показателей растительного материала Советский патент 1993 года по МПК A23K1/00 

у

fe

Изобретение относится к сельскому хозяйству и может быть использовано для ана- лиза качества сельскохозяйственной продукции, например кормов, а также продукции перерабатывающей промышленности. Цель изобретения - повышение точности измерения. Пробу образца размельчают и регистрируют спектр отражения от образца в диапазоне длин волн 1300- 2400 мкм. По составляющим величин отраженных потоков в ряде спектральных линий определяют количественные показатели образца. 6 табл.

Изобретение относится к сельскому хозяйству и может быть использовано для анализа качества сельскохозяйственной продукции, например, кормов, а также продукции перерабатывающей промышленности.

Целью изобретения является повышение точности измерения.

При реализации способа проводят измерение путем комбинированной функциональной трансформации спектральных данных на аналитических длинах волн, одновременно участвующих в определении показателя (показателей) качества кормов при решении регрессионного уравнения. При этом используется, например, комбинированная функциональная трансформация спектральных данных в математике

log

11

-5- и Д log . Для сена злакового изме- RК

рения проводят на следующих аналитических длинах волн с комбинированной

функциональной трансформацией спектральных данных

1734-log

J R

1778

2310-log 4- к

2180 rAlog-i- 2270-log -±2348

2100

/-Alog-R2336 - log

VJ

О

о

00

ю со

Способ иллюстрируется следующими примерами:

Пример 1. Проведена градуировка ИК-анализатора Инфрапид-61 по протеину и клетчатке (см.табл.1 и 2).

Использована аттестованная химическими методами шкала по сену злаковому урожая 1985 г. Центрального региона в количестве 38 образцов с распределением, представленным на гистограмме. Аттестация по протеину проводилась методом Кьельдаля. ГОСТ по клетчатке методом Ген- неберга и Штомана ГОСТ 13496.2-84.

В качестве базовых использованы аналитические длины волн из стандартной серии (подчеркнутые): 1680,1772, 1734. 1759, 1778. 1818, 1940, 1982, 2100. 2139, 2180. 2190, 2208, 2230, 227Д , 2336. 2348.

Результаты градуировки с использованием математической обработки в виде

log- , и комбинированной обR

R

11 работки, (log - ; A log -) приведены в

КК табл.3.

П р и м е р 2. Проведена градуировка Инфрапид-61 по протеину и клетчатке с использованием шкалы по злаковому сену Латвийской ССР в количестве 50 образцов, урожаев 1987 и 1988, также аттестованной указанными химическими методами.

В качестве аналитических использовались длины волн из отмеченной выше стандартной серии; для сравнения те же, что и в примере 1.

Результаты градуировки с использованием функциональной трансформации спектральных данных в виде 1

и комбинированной функцио- К

нальной трансформации (log -; A log -)

кк

приведены в табл.4-6.

Таким образом, видно (см.табл.З и 4), что при использовании комбинированной функциональной трансформации по предложенному способу стандартная ошибка градуировки существенно снижается, что в свою очередь повышает точность измерения образцов с неизвестным составом при одной и той же градуировочной шкале. Это обусловлено тем, что комбинированная функциональная трансформация спектральных данных позволяет дифференцирование рассматривать и обрабатывать каждый участок спектра с выявлением всех его особенностей, что также позволяет снизить шумовые эффекты от неопределяемых компонентов состава.

Формула изобретения

Способ измерения количественных показателей растительного материала, включающий отбор и измельчение заданного числа образцов, определение химического состава этих образцов, последующее освещение каждого образца в диапазоне 1300- 2400 мкм, непрерывную регистрацию

спектра отражения и функциональное преобразование этого спектра, задание ряда аналитических длин волн и сопоставление каждой упомянутой длины волны соответствующей величины преобразованного значения спектра, определение посредством решения системы уравнений регрессии

N Я

Yp bo+ е bij/.. IJ

усредненных значений коэффициентов , где Я- длина аналитической волны, j - число отобранных образцов; YJ - процентный состав образцов, ...N, , последующий отбор произвольной части

растительного материала с неизвестным химическим составом с последующим освещением его в указанном диапазоне с непрерывной регистрацией спектра отражения и функциональным преобразованием этого спектра во всем указанном диапазоне и определение посредством зависимости,

y bl bo+ 2 bifi ,

i

где b0,...bi, fi - величины исследуемых показателей данного образца растительного материала, отличающийся тем, что, с целью повышения точности измерения,

указанную спектральную область разбивают на диапазоны, число которых соответствует числу аналитических длин волн,причем соответствующее значение длины аналитической волны располагают в соответствующем диапазоне, при этом в каждом диапазоне задают вид функционального преобразования спектра отражения от образцов и произвольно выбранной части растительного материала.

Таблица 1

Плотность распределения градуировочного набора образцов (шкалы) сена злакового по протеину Центрального региона, урожая 1985 года

Таблица 2

Плотность распределения градуировочного набора образцов (шкалы) сена злакового по клетчатке Центрального региона, урожая 1985 года

Таблица 3

Таблица 4

Таблица 5

Плотность распределения градуировочного набора образцов (шкалы) сена злакового по протеину Латвийской ССР, урожаев 1987-88 гг.

Таблица б

Плотность распределения градуировочного набора образцов (шкалы) сена злакового по клетчатке Латвийской ССР, урожаев 1987-88 гг.