眼前有四种植物粉
分别是白面粉、小麦粉、杏仁粉和木薯粉
到底哪两种面粉里有面筋呢？
让我们来做个实验——
测试系统描述
AvaSpec-NIR256-1.7-EVO和AvaSpec-NIR512-1.7-EVO提供高灵敏度光学工作台，并采用下一代电子电路。
这两种光谱仪都提供了相同的优异性能，例如采样速度仅为0.53 ms/扫描，积分时间最快为10µs。
对于分辨率至关重要的应用，或需要更多数据点进行建模的应用，512像素探测器将是最佳选择。测试中使用的光谱仪配置有slit-50和OSF-850。
本测试中使用的卤素光源是AvaLight-HAL-S-Mini。从可见光到近红外，AvaLight-HAL-s-Mini均具有较好的性能。
这是一种紧凑、稳定的卤素光源，具有可调节的光纤聚焦连接，可在所需波长下最大化输出功率。
该光源还具有可调节的输出功率，以提供额外的功率或更长的灯泡寿命。
光源通过SMA接口直接连接到反射探头的照明端。反射探头固定在反射台上，用于照亮和测量样品。反射探头的光谱仪端通过SMA接口连接到AvaSpec-NIR256-1.7-EVO。
对于高达1.7µm的近红外测量，Avantes提供了一系列非制冷光谱仪配置。
具体实验配置
使用以上系统测量四种不同类型面粉的吸光度和反射光谱：白面粉、小麦粉、杏仁粉和木薯粉。白面粉和小麦面粉都含有麸质，而杏仁和木薯粉则不含麸质。WS-2反射标准板用作参考。
实验数据和结果
下面显示的是从四个谷物样品中采集的近红外吸收和反射光谱。
采集参数：
积分时间：10毫秒
平均值：50
四个样品的吸收光谱：
模型的方差，表明只需要第二个因素模型。
测试分析
虽然每个面粉样品在最初观察光谱时看起来彼此相似，例如共享相同的峰谷，但可以看到每个样品都有自己独特的光谱指纹。
缩放y轴后，可以清楚地看到，每种面粉都有一个独特的光谱。白面粉和小麦粉样品都含有面筋，而杏仁粉和木薯粉则不含面筋。
在接下来的步骤中，可以建立一个化学计量学模型来确定烘焙食品面粉中的面筋水平，并对其特性进行表征。
Avantes经常与Labocognition及其软件Panorama合作，用于这些类型的近红外吸收和反射应用。
测试结论
总之，Avantes-NIRLine光谱仪为测量多种类型的食品样品及其成分提供了可靠和有效的方法。
NIRLine的准确性在开发可靠的化学计量学模型和收集可靠的数据方面具有强大的优势。
此外，从漫反射面粉样品的10 ms积分时间采样率可以明显看出，NIRline仪器适合在过程控制环境中使用。
Avantes 光谱仪还通过工业通信协议（以太网）、车载数据处理能力和数字/模拟输入/输出促进过程控制。
结合Panorama或其它多变量数据建模工具的强大功能，可以开发一个能够预测烘焙食品中面筋水平的高精度模型。
来源：Avantes官方