具体实施方式

具体操作过程通过具体实施例进行详细阐述，但本发明并不限于以下实施例：所述方法如无特别说明均为常规方法，所述原材料如无特别说明均能从公开商业途径获得：

所用色差检测器为CR-400型色差仪(日本KONICA)，称量设备为JA31002型电子天平(上海精天电子仪器有限公司)，液相色谱系统采用Agilent 1260infintiy(美国安捷伦科技公司)，所用的试验原料(朝天椒)来自四川省农业科学院试验基地。

所用的试验原料(鲜辣椒果实，朝天椒)采收于四川省农业科学院试验基地，大小均匀，成熟度一致，无残、病、次果。

实施例1

一种用鲜辣椒果实表面颜色快速检测其辣椒素类物质含量的方法，步骤如下：

(1)准备待检样品：选取着色一致的成熟新鲜辣椒果实作为待检样品；

(2)检测待测新鲜辣椒果实表面的色差值L*，a*；检测装置为色彩色差计。

测量类型：反射测量，测量口径：8mm，照明口径：11mm，观察光源：D65光源。标准观察者：2°标准观察者。

其中L*值为CIE L*a*b*色空间系统中的明暗度坐标；a*为CIE L*a*b*色空间系统中红-绿轴的色度坐标。

测量环境温度0或40℃，环境湿度≤85％。

(3)测定辣椒素类物质含量：将步骤(2)中色差值L*，a*代入检测模型中，即得待测辣椒样品的整果平均辣椒素类物质含量，所述检测模型为Y(辣椒素类物质含量)＝-90.583+11.083a*-4.542L*。

检测模型应用于检测色差值L*范围为34.49-44.41，色差值a*范围为28.53-48.02。

实施例2

其它步骤如实施例1，其测量环境温度25℃，环境湿度≤85％。每个材料取着色均匀的新鲜辣椒用色彩色差计测定其色差值L*、a*，每个辣椒在其表面随机测定3个部位的色差值，取其平均值。

实施例3

一种建立采用鲜辣椒果实表面颜色快速检测其辣椒素类物质含量模型的方法，步骤如下：

(1)选取新鲜辣椒果实，测定其色差值L*、a*；

(2)准备辣椒标准品和对照品，用液相色谱系统测定其中的辣椒素类物质含量，即辣椒素及二氢辣椒素之和；

(3)建立回归检测模型：以辣椒的色差值L*、a*与辣椒素类物质含量建立回归方程，Y(辣椒素类物质)＝-90.583+11.083a*-4.542L*；

(4)测定各产品色差值L*、a*，代入检测模型中计算，即得辣椒素类物质含量。具体的操作步骤如下：

辣椒色差值的测定

定标集选用17个材料的新鲜辣椒，预测集采用随机选择的50个新鲜辣椒。

每个材料取着色均匀的新鲜辣椒用色彩色差计测定其色差值L*、a*，每个辣椒在其表面随机测定3个部位的色差值，取其平均值。

辣椒素类物质含量的测定：

用液相色谱系统检测，称取1g鲜样粉末(液氮处理后的冻干)在离心管中，加入6mL甲醇，60℃超声提取40min。样品冷却后8000rpm离心10min，取上清液用0.45μm有机过滤头过滤到色谱瓶中。液相色谱系统检测条件：色谱柱：Zorbax SB-C18 4.6mm*250mm，流动相：70％甲醇，流速：0.8mL/min，紫外检测波长：280nm，柱温：两端均30℃，进样量：10μL。液相色谱系统检测可分别获得辣椒素和二氢辣椒素含量，辣椒素类物质含量为辣椒素及二氢辣椒素之和。

标准曲线的建立：

将辣椒素和二氢辣椒素的标准品制备系列浓度(范围为0.5μg/ml-200μg/ml，设置了8个浓度梯度)的对照品溶液，按照以上辣椒素含量的测定条件测定，分别以辣椒素和二氢辣椒素峰面积为纵坐标，以标准品浓度为横坐标，绘制标准曲线，得到辣椒素、二氢辣椒素的回归方程分别为y＝7.4164x+3.2496(R²＝0.9999)、y＝6.0948x+1.2983(R²＝0.9999)，线性范围均为0.5μg/ml-200μg/ml，结果表明辣椒素和二氢辣椒素在线性范围内呈良好的线性关系。

数据分析

试验数据采用IBM SPSS Statistics 22软件进行处理。

本实施例中首先对17个辣椒品种的色差值L*、a*和辣椒素含量进行了测定，结果见下表1：

表1.辣椒色差值及辣椒素类物质含量表

以辣椒的色差值L*、a*与辣椒素类物质含量建立回归方程：

以辣椒的辣椒素类物质含量作为因变量，色差值a*作为自变量，得到模型1；以辣椒的辣椒素类物质含量作为因变量，色差值L*、a*作为自变量，得到模型2，回归分析结果见表2、表3。

表2以色差值L*、a*作为自变量与辣椒素类物质含量回归分析结果

表3模型回归系数表

回归结果分析：

从表2可看出，当色差值a*作为自变量时，辣椒素类物质含量有94.9％收到色差值a*的影响；当色差值L*、a*作为自变量时，辣椒素类物质含量有97.5％收到色差值L*和色差值a*的共同影响。模型1和模型2验证回归式显著性的F值分别是277.312、271.582，Sig.均为0.000＜0.01，为“极显著”，表明组成回归式统计上均是极显著的。

从表3得出，模型1回归方程是Y(辣椒素类物质含量)＝-186.033+9.224a*(色差值a*)，各回归系数P值(Sig.)均为小于0.01，呈极显著；模型2回归方程为Y(辣椒素类物质含量)＝-90.583+11.083a*(色差值a*)-4.542L*(色差值L*)，各回归系数P值(Sig.)均为小于0.01，呈极显著。

方法验证

为体现本发明的准确性和稳定性，随机选取50个朝天椒品种进行验证，其中预测值是根据本发明中检测模型测定，实际测量值是根据液相质谱系统测定。结果见下表4：

表4 50个预测集样品及检测结果一览表

利用本发明的预测值与实际测量的辣椒素类物质含量，建立回归模型，选择逐步回归方法，设定本发明辣椒素类物质含量预测值为X变量，利用液相色谱系统检测测量的辣椒素类物质含量为Y变量，建立回归方程为Y＝4.656+0.981X(Y表示利用液相色谱系统检测测量的辣椒素类物质含量，X表示本发明的预测值)，其决定系数(r²)为0.985(p＜0.0001)，二者差值的绝对值最大为11.44，最小为0.20。可见，本发明预测值检测结果与标准值接近，检测结果准确度高，可以用于预测朝天椒辣椒素类物质含量。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征以及本发明的优点，上述实施例和说明书所描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都将落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。