[发明专利]基于近红外光谱技术快速检测食用油脂中反式脂肪酸含量

摘要

本发明公开了一种基于近红外光谱技术快速检测食用油脂中反式脂肪酸含量的方法。选择近红外光谱分析技术对食用油脂中反式脂肪酸含量进行检测，是为了解决在实际生产中，传统的气相色谱法(GC)检测油脂需要甲酯化，色谱分离所需时间长，定性定量分析所需的标准品数量多且价格昂贵等问题。用近红外光谱分析技术检测油脂中反式脂肪酸含量通过以下步骤来实现：一、校正集样本光谱的建立；二、光谱数据的预处理；三、基础数据的测定；四、校正模型的建立；五、校正模型的验证；六、待测样本的分析。用本发明方法对食用油脂中反式脂肪酸含量进行检测，可有效缩短检测周期，且整个过程在计算机的控制下，实现数据的采集、存储、显示和处理功能。

主权项

1、一种基于近红外光谱技术快速检测食用油脂中反式脂肪酸含量的方法，其特征在于用近红外光谱分析技术测定食用油脂中反式脂肪酸含量通过以下步骤实现：1)校正集样本光谱的建立：首先要针对不同品质、不同生产工艺、有代表性的食用油脂产品选择校正样本集；然后利用近红外光谱仪扫描得到校正样本集标准光谱；同一样品需多次重复测量，以平均光谱近似作为该样品标准光谱；2)校正集光谱的预处理：获得样本光谱后需对样本集光谱进行预处理，这里采用平滑、微分、求导或小波去噪等方法，以抵消背景干扰，提高光谱的分辨率；3)基础数据的测定：采用气相色谱法对校正集样本的反式脂肪酸含量进行测定；4)校正模型建立：对预处理后的光谱数据和校正样品集的标准反式脂肪酸含量测定值通过多元回归算法建立校正模型，多元回归算法包括多元线性回归算法和多元非线性回归算法，两者使用的场合不同，可根据需要选择适合的方法；同时，选择特征波段很重要，常用逐步回归法寻找特征波段；5)校正模型的验证：取已知TFA含量的油脂作为验证集，在相同条件下用光谱仪扫描得到光谱，根据已建立的模型计算TFA含量，经验证每个验证集样本误差均小于10％后，可确定该校正模型适用；若某些验证样本误差大于10％，则对校正参数重新进行回归运算，如此反复，直至得到满意的定量模型；6)待测样品的分析：用光谱仪扫描得到待分析油脂的光谱，进行预处理后将光谱数据输入模型即可测定出油脂中反式脂肪酸含量(待测样品的扫描过程和预处理条件应同校正样本集保持一致，以消除误差)。