咖啡豆和生长在其上的茜草科中的咖啡因植物含有约一千种不同的化学物质。释放到饮料中的这些化合物中的一些的组合赋予了这种广受赞誉和通常尊敬的饮料的特征风味。这些化合物中最强香味和最佳芳香的比例不同，是饮料类型和强度不同的根本原因。正是这些未烘焙的生咖啡豆支撑了将存在哪些化合物，因为这些成分是烘焙的风味和香气化合物的前体。 

　　

　　但是，至关重要的是水分含量。未烘焙咖啡豆的水分评估的常规方法是相当耗时的重量分析方法，该方法无法帮助您快速确定产品质量。

　　

　　清楚地了解水分含量很重要，因为水分含量高于约12.5％的生咖啡豆更容易发生微生物生长，发酵，霉菌毒素的形成以及感官特征的变化。水分含量的变化会对生咖啡豆的烘焙过程产生影响。相反，水分含量低于9％的咖啡豆可能会皱缩和收缩，从而使它们看起来质量较差。因此，生咖啡豆的水分含量受咖啡出口国和进口国的管制，因此需要一种简单，无创的分析方法进行测定。

　　

　　现在， Science of Food and Agriculture 上的一项新研究表明，完整生咖啡豆的近红外光谱（NIR）的化学计量分析可如何用于预测这一关键特征，并最终可能导致一种简单的方法用于预测其他化学特征。巴西米纳斯吉拉斯州拉夫拉斯联邦大学食品科学系（Department of Food Science at the Federal University of Lavras in Minas Gerais, Brazil,）的Leandro Levate Macedo及其同事开发了校准模型，该模型使用带有交叉验证的偏最小二乘（PLS）回归处理绿色咖啡豆的NIR光谱，并进行了测试验证集。他们报告说，这些模型“使用原始光谱进行了精心设计，并通过五种不同的数学方法进行了预处理”。分别针对确定系数，交叉验证的均方根误差（RMSECV），预测的均方根误差（RMSEP）和预测与偏差之比（RPD）进行了测试，并对咖啡的化学性质显示出不同的预测能力。  

　　

　　多元分析方法可以比较迅速地揭示所有重要的水分含量。研究人员承认他们无法从NIR光谱中预测生咖啡豆中的各种可溶性固体和糖分，但是有一天可能需要进一步研究和进一步开发可专注于合适光谱数据的模型。

　　

　　（编译：符斌 北京中实国金国际实验室能力验证研究中心研究员）

　　

　　根据evaluation of chemical properties of intact green coffee beans using near‐infrared spectroscopy编写

　　

　　Published: Dec 04, 2020

　　

　　Author: Leandro Levate Macedo