基于可见-近红外光谱技术对红辣椒番茄红素含量与抗氧化能力的无损快速检测研究

《Scientific Reports》：Phytochemical-based quality control of cayenne pepper using spectroscopic monitoring of lycopene content and antioxidant capacity

　　

摘要

红辣椒果实的品质控制对于保持产品一致性至关重要。本研究旨在评估番茄红素含量和抗氧化能力作为红辣椒质量的主要指标。可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术是一项新兴技术，能够非破坏性、准确地快速预测番茄红素含量和抗氧化能力。光谱数据（381–1065 nm）使用支持向量机回归进行分析，以建立校准模型。番茄红素和抗氧化能力的参考数据采用分光光度法测定。结果显示光谱与参考数据之间存在稳健的关联。番茄红素含量和抗氧化能力的校准模型在准确性方面表现良好。对于这两个参数，模型的关联系数（R）≥ 0.85，校准均方根误差（RMSEC）≥ 17.61，交叉验证均方根误差（RMSECV）≥ 42.01，预测偏差比（RPD）≥ 1.95。基于这些结果，进一步证实了Vis-NIR技术能够非破坏性地评估番茄红素含量和抗氧化能力。在食品和采后处理行业中，该方法在快速质量筛选、自动化分级和实时监测方面展现出良好的应用前景。此外，Vis-NIR光谱技术的快速性和非破坏性使其可扩展至工业应用，特别是在精准农业和现代质量控制系统中。这些研究结果支持了非破坏性技术作为农业和食品行业中红辣椒质量控制系统的替代方案的潜力。