研究目的
开发三个选择性近红外光谱预测模型，用于检测和测定自动洗碗过程中洗碗液中燕麦片、蛋黄和乳脂的浓度，同时考虑均质化状态的变量，并测试这些模型在实际洗碗条件下的适用性。
研究成果
近红外光谱法是实时检测洗碗液中污垢浓度的有效方法，具有较高的决定系数（R2>0.92）。该模型成功整合了均质化状态，适用于实际洗碗过程，显示出通过适应污垢类型来优化洗碗的潜力。需要进一步研究以实现在线监测，并将模型推广至其他污垢类型和条件。
研究不足
预测模型仅适用于所使用的三种土壤（燕麦奶、蛋黄酱、黄油脂肪），不可迁移至其他土壤类型。实验采用恒定洗涤剂浓度；若洗涤剂或其成分发生变化，可能影响结果。模型对均质化状态敏感，绝对浓度预测可能不够精确，但可追踪浓度变化。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用近红外光谱技术结合偏最小二乘回归和交叉验证法建立土壤浓度预测模型。采样于洗碗周期中进行以考虑均质化状态。
2：样本选择与数据来源：
测试标准为燕麦片、蛋黄、乳脂、水和洗涤剂的乳液，浓度随机变化。使用76个标准样本（每个含7份样品），均在主洗涤过程特定时段采集。
3：实验设备与材料清单：
设备包括傅里叶变换近红外光谱仪（布鲁克光学MPA系统）、激光衍射仪（堀场LA-950 V2）、改装西门子SN54M582EU/92洗碗机、匀浆用Ultraturrax及软件（OPUS光谱软件）。材料包含土壤（彼得·科尔恩公司燕麦片、Sanovo蛋粉公司蛋黄粉、DFF精细食品公司乳脂）、洗涤剂D及水。
4：2）、改装西门子SN54M582EU/92洗碗机、匀浆用Ultraturrax及软件（OPUS光谱软件）。材料包含土壤（彼得·科尔恩公司燕麦片、Sanovo蛋粉公司蛋黄粉、DFF精细食品公司乳脂）、洗涤剂D及水。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：模型开发阶段制备乳液加入洗碗机，在5/10/20/30/40/50/60分钟取样搅拌后透射模式测量；适用性测试使用脏污餐具，在相同时段中断流程取样预测浓度。
5：数据分析方法：
光谱经预处理（一阶导数、SNV、MSC），采用偏最小二乘回归交叉验证建模，重量分析法作为参比方法。
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FT-NIR spectrometer
MPA-System
Bruker Optics GmbH
Used to obtain transmittance spectra of dishwashing liquor samples for NIR analysis.
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Laser diffractometer
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HORIBA
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Siemens
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Software
OPUS spectroscopy software
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