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当社のソリューションは、食品および医薬品加工における迅速な品質評価に近赤外分析を応用しています。.
近赤外線 ASTMでは、光を780～2526nmの波長を持つ電磁波と定義している。近赤外分光法は、主に有機分子中の水素含有基の周波数倍増と周波数結合によって引き起こされる。異なる基にはそれぞれ特徴的な吸収ピークがあり、その強さは試料組成の含有量によって異なるため、近赤外分析の定性・定量分析の基礎となる。.
近赤外分光法は近年、最も高速で説得力のある分光分析技術となっている。分析速度が速く、前処理が不要で効率が高いため、広く利用されている。近赤外分光法は農業分野で始まった。現在、飼料、穀物、石油産業の大企業はこの技術を使って、原料から製品までのすべての品質管理リンクを管理し、企業にかなりの経済的利益をもたらすことができる。本論文では、SupNIR-2700近赤外分析装置を用いて、大豆と大豆粕の品質における近赤外技術の応用を研究し、大豆粕のアミノ酸分析曲線を確立した。.
実験のために集められた415の大豆サンプルは、世界中から集められた。すべてのサンプルは洗浄され、プラスチック製の密封ポケットに詰められ、4℃の凍結乾燥機に保管された。大豆ミールは大豆を粉砕し、油分を除去して得られた。すべてのサンプルは、水分、粗タンパク質、粗脂肪、アミノ酸含量を国家標準分析法で分析し、近赤外分析の基準値とした。試料の近赤外スペクトルは、対応する特性と相関している。モデルは部分最小二乗法（PLS）により確立される。80%サンプルはモデルを確立するためのキャリブレーションセットを形成し、残りの20%サンプルは最終結果を決定するためにモデルをテストするためのテストセットを形成します。.
表1は、水分、粗タンパク質、粗脂肪、アミノ酸含量など、大豆と大豆ミールのいくつかの特性に関するモデル結果を示している。図1と図2は、大豆と大豆ミールの基準値と近赤外予測値の関連曲線を示す。.
表.1 大豆と大豆ミールのNIRモデルパラメータ
図.1 大豆の水分（A）、粗タンパク質（B）、粗脂肪（C）の基準値とNIR予測値の関連曲線
図2 大豆粕の水分（A）、粗タンパク質（B）、粗脂肪（C）、リジン（D）、メチオニン（E）の基準値とNIR予測値の関連曲線
表1、図1および図2から、近赤外分析によって得られた検査値は、国家標準分析法の基準値と良好な相関があると結論づけることができる。表1から分かるように、近赤外線で検出された水分指数の精度の標準偏差は約0.25%、粗タンパク質の検出精度の標準偏差は約0.45%、粗脂肪の検出精度の標準偏差は約0.35%である。.
表2は、いくつかの試験試料の近赤外予測値と基準値の絶対誤差分析結果である。ほとんどの試験サンプルの水分の絶対誤差は0.2%未満、粗タンパク質の絶対誤差は0.4%未満、粗脂肪の絶対誤差はほとんどが0.3%未満であることがわかる。以上の結果から、SupNIR-2700 NIR分析装置は精度が高いことがわかります。.
表.2 NIR分析による大豆と大豆ミールの予測値
体系的なアプローチが成功を導く
大豆サンプルの多様性と品質パラメータを評価し、主要な分析ニーズを特定する。.
SupNIR-2700を水分、タンパク質、脂肪、アミノ酸用に設定し、サンプルセットに合わせたPLSモデリングを行います。.
ラボのオペレーターのトレーニングや初期スペクトルの取得を含め、2～4週間で分析装置を設置し、校正する。.
年中無休のリモート・サポート、モデル・アップデート、2年保証で精度を維持。.
FPIは、SupNIR-2700の迅速でグリーンな品質管理技術により、大豆NIR分析のパイオニアとなる。.
その他の指標NIR分析における15年以上の実績、94%の顧客満足度、世界200以上の食品ラボの設備、カスタムアミノ酸モデル用PLSソフトウェア。.
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