1．样本制备

以选购自大型超市的无公害萝卜作为实验农产品，将萝卜洗净后在清水中浸泡24h以消除萝卜表面上其他物质的影响，使用榨汁机将萝卜榨成液体状，并在33个茶色螺口小瓶中各装10g萝卜汁。

使用毒死蜱标准物质配置的萝卜样本浓度见表4-9，随机选取2号、6号、12号、18号、24号、30号作为预测样本集。

2．光谱采集

德国Bruker公司Vertex 70型傅里叶变换红外光谱仪，溴化钾(KBr)分束器(350～7800cm^-1)，DLATGS检测器(350～12000cm^-1)，单次反射水平ATR附件，ZnSe为检测晶体材料。分辨率为4cm^-1，扫描次数为16次。分析软件使用OPUS 6.5和MATLAB 7.7。

室温20℃的环境下，在600～4500cm^-1波段，取样本10uL滴在ZnS。晶体表面以30s的采样间隔进行ATR-FTIR光谱数据采集，使用石油醚清洗晶体。

3．基于峰高的定量模型建立

对特征波段范围内峰的绝对强度最高值建立浓度和峰高的对应关系模型，所建立的最优模型为三次函数，建模结果如图5-13所示。

以峰高为基础建立的ATR-FTIR萝卜农药残留量检测三次函数模型为Y=0.14847+2.4683X+1.1402×105X²+5.1406×106X³，相关系数为0.999, RMSEC=0.102，模型对预测集的预测结果见表5-9。

4．基于峰面积的定量模型建立

对采集到的ATR-FTIR光谱数据进行SNV预处理后，选择4106.1～4497.6cm^-1波段作为建模特征波段。

图5-13以峰高建立模型的内部交叉验证结果

表5-9 ATR-FTIR光谱法峰高模型预测结果

首先，建立峰面积与浓度关系的校正数学模型，建模时以零为基线，对所选特征波段范围进行积分，建立的以峰面积为依据的ATR-FTIR萝卜农药残留量检测三次函数模型结果如图5-14所示。

图5-14以峰面积建立模型的内部交叉验证结果

以峰面积为依据建立的ATR-FTIR萝卜农药残留量检测三次函数模型为Y=0.19156+0.31033X+0.66255X²+0.064323X³，相关系数为0.999, RMSEC=0.100。

模型对预测集的预测结果见表5-10。

表5-10ATR-FTIR光谱法峰面积模型预测结果

5．小结

本节以峰面积和峰高为依据，基于ATR-FTIR光谱技术对萝卜中痕量毒死蜱残留量建立了模型，其中以峰面积为建模依据建立模型的相关系数R=0.999以及RMSECV=0.100;以峰高为建模依据建立模型的相关系数R=0.999以及RMSECV=0.102，以实验证明了在5.2节中以峰面积和峰高建立的模型在ATR-FTIR光谱技术检测痕量农药残留应用中的可行性。

相关链接：基于FTIR和BP神经网络的农药溶液定量分析方法研究

文章来源：《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》

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