近红外光谱技术在软质与硬质玉米籽粒理化特性表征中的应用：替代传统主观物理分类方法的研究

为解决传统玉米籽粒分类方法主观性强、效率低下的问题，研究人员采用近红外光谱（NIR）技术对软质与硬质玉米的理化特性进行非破坏性表征。研究通过多变量分析揭示了籽粒缺陷水平对水分、淀粉、蛋白质等关键指标的影响，证实NIR技术可显著提升分类效率与准确性，为粮食储存、加工及工业应用提供科学依据。

　　

玉米作为全球三大主粮之一，其品质直接影响粮食安全与工业应用。然而，传统籽粒分类依赖人工目测，存在主观性强、耗时费力等问题，难以满足现代粮食产业对高效精准检测的需求。针对这一挑战，来自联邦大学圣玛丽亚分校和帕苏丰杜大学的研究团队创新性地将近红外光谱（NIR）技术引入玉米籽粒质量评估体系，相关成果发表于《Journal of Stored Products Research》。

研究团队采用NIR光谱分析结合多变量统计方法，系统评估了巴西卡舒埃拉杜苏尔和伊巴拉马地区采集的软质与硬质玉米样本。关键技术包括：基于Normative Instruction No. 60标准的手工分类建立参照组；使用NIR光谱仪测定水分、淀粉、蛋白质等6项理化指标；通过主成分分析（PCA）和Pearson相关性解析数据多维结构。

分析健康与缺陷籽粒
方差分析显示，籽粒类型（软质/硬质）与缺陷类别（霉变、虫蚀等）对理化指标存在显著交互作用（p<0.05）。例如霉变籽粒的淀粉含量较健康籽粒降低12.3%，而虫蚀籽粒的粗蛋白变异系数达8.7%。PCA进一步证实缺陷类型是导致理化特征分群的主要驱动因素。

结论
该研究证实NIR技术可实现对玉米籽粒水分、淀粉、蛋白质等指标的快速无损检测，分析耗时较传统方法缩短90%以上。多变量分析揭示了缺陷类型与理化特性的定量关联，为建立智能化分类标准提供理论依据。更重要的是，该技术可集成至收储、加工全流程，通过实时质量监测优化粮食资源配置——如将高蛋白籽粒定向用于饲料加工，而高淀粉籽粒优先用于乙醇生产。

研究团队特别指出，NIR技术的工业应用需配套开发决策支持系统。当前建立的PCA模型可解释82%的数据变异，未来通过引入机器学习算法有望进一步提升预测精度。这项研究不仅为粮食产后减损提供技术方案，其方法论框架也可拓展至小麦、大豆等农产品的品质检测领域，对推动农业数字化转型具有重要实践价值。