[发明专利]基于近红外光谱技术的芝麻油品质检测方法

摘要

本发明公布了一种芝麻油品质的检测方法，对待测芝麻油样品进行近红外光谱检测，得到待测芝麻油样品的近红外光谱；将得到的近红外光谱进行预处理，得到待测芝麻油样品的预处理数谱图；利用得到的待测芝麻油样品的预处理数谱图采用偏最小二乘法方法建立定量模型，得到芝麻油样品中各组分的含量，实现准确地定量预测芝麻油的酸值和过氧化值；再通过采用预设的定性模型掺伪样本检测，准确区分纯正芝麻油和掺伪芝麻油，正确率为90％以上，提高结果预测性，适用于定性分析芝麻油掺伪。

主权项

一种芝麻油品质的检测方法，对待测芝麻油样品进行近红外光谱检测，得到待测芝麻油样品的近红外光谱；将得到的近红外光谱进行预处理，得到待测芝麻油样品的预处理数谱图；利用得到的待测芝麻油样品的预处理数谱图建立定量模型，得到芝麻油样品中各组分的含量，实现定量预测芝麻油的酸值和过氧化值；再通过采用预设的定性模型掺伪样本检测，准确区分纯正芝麻油和掺伪芝麻油，提高结果预测性；具体包括以下步骤：a)对待测芝麻油样品进行近红外光谱扫描检测，得到待测芝麻油样品的近红外光谱；b)将步骤a)得到的近红外光谱分别进行光谱预处理，得到待测样品的预处理数谱图；c)预设定量模型真值，预设的定量真值包括芝麻油样本的酸值和过氧化值，采用偏最小二乘法方法建立定量模型，得到样品中各组分的含量；所述建立定量模型包括如下步骤：第一步，按照式1与式2分解光谱矩阵X和浓度矩阵Y：X＝TP+E   (式1)Y＝UQ+F   (式2)其中，T和U分别为X和Y的得分矩阵；P和Q分别为X和Y的载荷矩阵；E和F分别为X和Y的PLS的拟合残差矩阵；第二步，按照式3和式4进行T和U矩阵的线性回归:U＝TB   (式3)B＝(TTT)‑1TTY   (式4)在对预测样本作定量分析时，根据式1中矩阵P求出待测样本的光谱矩阵Y未知的得分矩阵T未知，从而根据公式5得到组分浓度的预测值:Y未知＝T未知BQ   (式5)由此实现定量预测芝麻油的酸值和过氧化值；d)通过采用预设的定性模型掺伪样本检测来区分纯正芝麻油和掺伪芝麻油；具体包括以下步骤：d1)将芝麻油中分别掺入大豆油和菜籽油的样品作为待测样品，对待测样品进行近红外光谱的检测，得到待测样品的近红外光谱，进一步得到待测样品的数谱图；d2)将步骤d1)得到的待测样品的数谱图转为光谱数据表；再通过极限学习机算法分别针对芝麻油掺入大豆油和芝麻油掺入菜籽油建立定性模型；d3)采用芝麻油掺入大豆油定性模型或芝麻油掺入菜籽油定性模型，对待区分的样品进行区分检测，得到区分结果为是纯正芝麻油或者是掺伪芝麻油。