NIRS技术在白砂糖检测中的应用

对于以白砂糖为主的甜味调味品来说，糖度、色泽等参数直接决定产品品质，是生产过程中必须严格把控的核心指标。传统检测方式虽能保证精度，但往往耗时较长，难以适配现代化生产的实时监控需求。而近红外光谱技术（NIRS）的出现，为白砂糖质量快速检测提供了全新解决方案。

研究显示，通过在线采集传送带上白砂糖的近红外漫反射光谱，结合主成分回归分析（PCR）、偏最小二乘法（PLS）、人工神经网络（ANN）三种建模方法，可实现白砂糖色值的在线监测。其中，人工神经网络（ANN）模型表现最优，其校正集相关系数（RC）达到0.9215，校正均方根误差（RMSEC）低至5.1984。此外，采用不同建模方法对白砂糖中的二氧化硫含量和粒度进行在线监测，同样取得了良好效果，充分证明该技术可应用于白砂糖厂生产过程的实时检测。

为进一步提升检测精度，相关研究还对光谱预处理和建模方法进行了优化。针对某糖厂白砂糖，研究人员运用主成分分析（PCA）、标准正常化（SNV）和去偏差技术（detrend）对光谱数据进行预处理，再通过改进的偏最小二乘法（MPLS）建立白砂糖色度定量分析模型。结果显示，该模型的校正均方根误差（RMSEC）仅为4.1838，显著提高了白砂糖色值检测的精确度，完全能够满足糖厂生产过程中的质量控制需求，为NIRS技术在制糖行业的在线应用提供了坚实技术支撑，具备广阔的推广前景。