1. 研究目的与意义
大米是世界上最重要的谷物粮食作物之一,不仅是中国人的传统主食,更是世界一半以上人口的主食[1]。因品种、产地、生长条件的不同,大米的营养成分含量存在很大的差别。近年来,由于人们对大米的营养价值和口感品质的追求不断提高,市场上出现了非优质大米冒充优质大米、以次充好、品牌冒充、产地冒充等现象,严重损害了消费者利益。中国大米种植区域广泛、品种繁多,因此市场监管困难。传统的鉴别方法主要包括感官检测和化学检测,主观性强且费时费力,不能满足市场监管中快速判别的需求。 拉曼光谱作为一种物质结构鉴定分析测试手段,具有灵敏度高、检测速度快的优点,不仅能够满足无损、痕量检测的需求,而且可以适应不同的工作坏境。在生物化学、法医学、制药、食品等领域得到了广泛应用。目前拉曼光谱在谷物领域的应用报道较少,主要应用在成分结构分析[2]、安全质量控制[3-4]、谷物产地检[5]等定性检测方面，以及成分含量的定量检测[6]等少数几个方面。作为一种快速、无损、简便的分析检测手段,拉曼光谱技术为大米种类、品种、产地的快速判别以及市场的有序监控提供了可能。
目前科研人员采用拉曼光谱技术采集大米谱图时，大多是对大米直接进行测试，而大米的内外成分不均一[7]，且大米的加工工艺如抛光等会导致大米表面的差异，因此，仅采集大米表面的拉曼光谱不足以反映大米的整体成分信息。仅有极少数文献先对大米进行粉碎然后采集粉碎后米粉的拉曼光谱[8]，如赵迎等人在建立新陈大米拉曼光谱判别模型时将大米研磨成颗粒度均匀的米粉，但粉碎后米粉的粒度等信息不详，仍旧不能确定粉碎后米粉的均匀性，无法确保所采集拉曼光谱的可靠性和代表性，研究不够深入。因此，本文对大米进行粉碎及筛分处理，制成不同粉碎粒度的米粉，探究粉碎粒度对拉曼光谱的影响，间接考察每种粉碎粒度下米粉的均匀性，旨在探究大米的粉碎粒度对地理来源鉴别模型准确度的影响，为下一步建立大米产地鉴别模型提供稳定、可靠的数据源。
2. 研究内容和预期目标
1 研究内容
对三个生产批次的五常、延边和盘锦地理标志大米分别进行粉碎、筛分操作，得四种不同粒度（lt; 0.6 mm、100目-0.6 mm、100-140目、lt; 140 目）的米粉，采用拉曼光谱仪采集不同粒度米粉的拉曼光谱，每种粒度样品在五个测量点各采集数据，基于MATLAB 2016a平台利用wden小波函数对拉曼光谱数据进行小波去噪，随后进行数据归一化处理，采用相对标准偏差和层次聚类分析两种方法进行数据分析最后结合SVM模型检验准确率。
2 拟解决的关键问题
3. 国内外研究现状
大米食用国主要为亚洲地区，因此对大米的研究集中在亚洲，而大米产地造假，优质大米掺假在中国是重灾区，例如五常大米的假冒现象便引起了当地政府的注意[10]，因此我国对大米溯源的研究较为集中。
现有的大米质量鉴别技术主要包括感官鉴定、生物学鉴别、化学鉴别等。
感官鉴定是指检验人员以自身感官为基础，再辅以科学实验和统计方法来评价产品质量的检验方法。检验人员通过观察感受大米的形状、香气或颜色辨别大米的好坏，但鉴别结果具有主观性且准确度不高。此外，消费者可通过观察优质大米的外包装是否符合国家标准来鉴别真假。2015 年12 月28 日五常臻米网开通，消费者可以使用手机扫描外包装上的条码，获取大米的相关信息，如是否为五常大米、来自哪块稻田、品种信息、质检结果等，但外包装鉴定法不能确保结果的真实性，包装过程仍存在造假的可能性。也有研究人员通过测量、计算大米外观特征的方法鉴别大米的品质，但外观的不完整会严重影响鉴别结果[11]。
4. 计划与进度安排
(1) 2022年11月14日—2022年1月15日：搜集并阅读资料确定选题，撰写开题报告；
(2) 2022年1月16日—2022年3月26日：初稿写作；
(3) 2022年3月27日—2022年4月9日：中期检查；
5. 参考文献
[1] 夏立娅，申世刚，刘峥颢，等.基于近红外光谱和模式识别技术鉴别大米产地的研究[J].光谱学与光谱分析，2013, 33(1):102- 105.
[2] 黄卫宁，张君慧，Hoseney R C.FT-R aman光谱与谷物化学研究的最新进展[J].食品科学，2004, 25(11): 411-414.
[3] Feng Xin- wei, Zhang Qing hua, Cong Pei-sheng, et al. Preliminary study on classification of rice and detection of paraffin in the adulterated samples by Raman spectroscopy combined with multivariate analysis[J]. Talanta, 2013(115): 548-555.
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