基于电子鼻的茶油掺伪定性和定量检测

目的:实现对茶油中掺入菜籽油、大豆油、玉米油的掺伪检测。方法:采用电子鼻检测平台对茶油中分别掺入不同比例菜籽油、大豆油、玉米油进行掺伪检测,运用线性判别分析(LDA)和支持向量机(SVM)进行茶油掺伪定性鉴别分析,并使用多层感知器(MLP)和偏最小二乘回归(PLSR)建立茶油掺伪定量预测模型。结果:最佳输入参数下的SVM对茶油掺伪鉴别准确率高于LDA,其平均精确率、平均召回率、平均F-分数分别为94.85%,96.11%,95.34%,比LDA的提高了5.17%,4.44%,5.29%;MLP对茶油掺伪比例预测结果优于PLSR,对于掺入菜籽油、大豆油、玉米油的茶油,MLP预测的决定系数分别为0.98,0.99,0.98,均方根误差分别为4.02%,1.45%,3.74%。结论:基于电子鼻平台建立的SVM茶油掺伪鉴别模型和MLP茶油掺伪比例预测模型可有效实现茶油的鉴伪。     

基于电子鼻技术对羊奶粉中掺假牛奶粉的快速检测

利用电子鼻技术结合多种化学计量学方法,对羊奶粉掺假牛奶粉进行了快速定性判别和定量分析。将牛奶粉按不同比例掺入到羊奶粉中,并按掺假羊奶粉与水为1∶7.2的比例配成溶液,进行电子鼻检测。通过电子鼻采集不同比例掺假奶挥发性成分的响应值,然后利用主成分分析(PCA)、Fisher线性判别分析(FLDA)以及线性回归拟合分析进行定性判别和定量分析,建立基于电子鼻技术检测羊奶粉掺假的方法。结果表明,FLDA及PCA都能够区分出不同比例的掺假奶,且FLDA区分效果优于PCA;线性回归拟合分析的相关系数为94.8%,预测值与实际掺假值呈现一定的线性关系,表明该模型具有较好的泛化能力。因此利用电子鼻实现羊奶粉掺假的快速定性判别和定量分析是可行的。     

基于中红外光谱技术的芝麻油掺伪检测

目前市场上芝麻油掺伪的现象日趋严重,急需建立一种快速的检测方法,准确地区分纯正芝麻油和掺伪芝麻油。利用中红外光谱技术,对纯芝麻油、掺入大豆油的芝麻油和掺入菜籽油的芝麻油进行分析,通过不同的预处理方法建立最优定性模型,应用最优模型进行预测,预测结果准确率达100%。结果表明,中红外光谱技术在芝麻油掺伪检测方面是可行的。通过分析实验,对下一步工作重点也做出了规划。     

仿生电子鼻在芝麻油掺伪检测中的应用研究

研究并设计了一套电子鼻系统,并将基于生物嗅觉的模糊神经网络作为其模式识别算法。将该仿生电子鼻系统应用于芝麻油掺伪的检测中。实验结果显示,该系统在预测精度、收敛速度及运行时间上都取得了较好的效果,可为芝麻油以及其他农产品的在线动态监测及保真提供快速、有效的手段。     

基于电子鼻检测虾壳粉调味料配方工艺的优化

为优化虾壳粉调味料的配方工艺,以100目虾壳粉为原料,结合感官评分值及电子鼻检测为评价指标,通过单因素实验及响应面优化分析,探讨食盐、白砂糖、麦芽糊精、柠檬酸的添加量对虾壳粉调味料风味的影响。结果表明:虾壳粉调味料的最佳配方(占调味料的百分比)为25%食盐、10%白砂糖、8%麦芽糊精以及4%柠檬酸。     

掺伪芝麻油快速检测方法的研究

通过单因素及正交试验确定了掺伪芝麻油快速检测的最佳试验条件并制出标准比色卡。结果显示,在盐酸浓度为37%,用量450μL,显色剂用量350μL,反应时间30 s条件下,对待测样品进行检测,颜色鲜艳,梯度明显,可以快速对芝麻油的纯度进行判断。该方法试验操作较为简单,携带方便,适合广泛应用。     

基于电子鼻技术快速检测带鱼新鲜度的研究

气味是判断水产品品质的重要指标之一。利用电子鼻技术检测不同贮藏条件下的带鱼气味成分,并与pH和挥发性盐基氮(TVBN)等指标进行对比分析,建立了一种基于电子鼻技术的带鱼新鲜度快速检测方法。结果表明,4℃和0℃两个温度下,随着贮藏时间的延长,带鱼气味成分发生显著变化,氮氧化合物、硫化物、有机硫化物及芳香成分等是带鱼品质恶化的主要来源;采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)均可以区分不同新鲜度的带鱼;利用电子鼻技术得到带鱼的贮藏品质区分结果与TVBN分析结果基本一致,电子鼻技术可用于带鱼新鲜度的快速有效判定。     

基于三维荧光光谱的花生油掺伪快速检测研究

建立一种基于三维荧光光谱的花生油掺伪检测方法。以纯花生油和掺伪4种常见植物油的花生油为研究对象,将三维荧光光谱图处理转化为灰度图,利用Zernike图像矩直接提取三维荧光光谱灰度图的特征信息,得到的特征信息数据通过Xgboost算法和广义回归神经网络（GRNN）算法分别建立定性和定量掺伪判别模型并对其进行验证。结果表明：Xgboost算法可以有效地对掺伪的花生油进行鉴别,并准确解析其掺伪具体成分;GRNN算法可定量预测花生油掺伪含量,各检出限分别为掺伪大豆油0.2%、掺伪菜籽油1.5%、掺伪玉米油1.0%、掺伪葵花籽油0.5%。因此,该方法可对花生油掺伪进行定性和定量分析,具有快速、简便、灵敏度高等优点。     

茶油掺伪检测技术研究进展

茶油是我国特有的高端木本食用植物油。本文分析了茶油品质特点与茶油的主要掺伪方式,总结现有相关标准中对茶油真实性的要求。从茶油及其他异质油的理化特性与特征成分出发,重点总结了基于理化参数的分析技术、色谱与质谱技术以及光谱学技术3个用于茶油掺伪检测技术的特点与局限性。说明了基于多个理化参数集合并结合算法模型、筛选茶油特异性成分、扩大样品的光谱数据库对茶油掺伪检测方法构建的重要性,并提出采用多指标逐步判别分析是实现茶油掺伪实际检测的重要途径。     

电子舌快速检测食用植物油掺伪

目的应用法国Alpha M.O.S公司生产的传感器型味觉电子舌系统对3组不同程度掺伪的食用植物油进行掺伪检测。方法选取6种不同类型植物油,用20%的乙醇浸泡后超声,静置隔夜,将油脂中的味觉信息提取出来,由电子舌自动进样系统采集原始数据,所得样品数据用主成分分析法、判别因子法进行分析。结果 2种方法均能较好地检测区分不同的食用植物油样品,大部分的指纹分辨指数高于95分。此方法可以区分不同榨取工艺或不同产地的同种类油脂,可鉴别的掺伪检测限为0.1%。结论本实验鉴别精确度远大于常规的油脂检测方法,且具有较高的灵敏度,能够快速有效地鉴别不同种类食用植物油并区分不同掺杂比例的油脂样品。     

电子鼻对驼乳中牛乳掺假的快速检测

为了迅速准确地鉴别掺假骆驼乳的气味特征,本研究以阿拉善双峰骆驼乳为研究对象,驼乳按照不同掺假浓度分为0.1％、1％、3％、5％、10％、15％、20％和100％的牛乳梯度进行制备.根据掺假驼乳的气味特征,通过电子鼻10个传感器和多变量结合分析更快速、准确的评价掺假驼乳.最后,对验证集中的掺假驼乳样品数据进行验证.结果表...     

食用油脂掺伪的检测技术

介绍了目前食用油脂及其制品的掺伪现状及掺伪涉及的食品安全问题;概述了目前应用的食用油检测方法,主要是理化检测方法和仪器分析方法,并进行了对比,最后对现有的检测方法和我国的食品安全问题进行了展望。     

食用油脂掺伪的检测技术

介绍了目前食用油脂及其制品的掺伪现状及掺伪涉及的食品安全问题;概述了目前应用的食用油检测方法,主要是理化检测方法和仪器分析方法,并进行了对比,最后对现有的检测方法和我国的食品安全问题进行了展望。      

牛乳掺伪的现场快速鉴别检测方法

牛乳掺伪的现场快速鉴别检测方法李欣目前，鲜牛乳掺假的现象越来越严重，这不但影响产品的质量，使乳品厂陷入困境，也严重侵害了消费者的利益。为此，很多乳品厂都加强了鲜奶收购的管理与监督。在此，本文刊用物理、化学等方法详细介绍了牛乳中掺水、掺碱、淀粉类、豆浆...     

利用GC-MS指纹图谱技术快速检测掺伪大豆油的橄榄油

利用气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）建立橄榄油、大豆油和掺入大豆油的橄榄油的GC-MS指纹图谱,并分别匹配特征峰,通过特征峰比时,快速辨识橄榄油与掺伪橄榄油。结果表明：橄榄油指纹图谱匹配了7个共有峰,掺伪橄榄油指纹图谱共匹配了9个共有峰,利用共有峰差异可快速筛选掺伪橄榄油。经过质谱数据库分析,掺伪橄榄油中增加的色谱峰为C18：3不饱和脂肪酸和C34：0饱和脂肪酸。该方法简便、可靠,可用于橄榄油掺伪的快速检测。     

基于电子鼻快速检测罗非鱼新鲜度研究

气味是判断水产品质量的重要指标,利用电子鼻检测4℃下不同贮藏时间的罗非鱼的气味,并对实验数据进行主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA),再结合挥发性盐基氮,用最小二乘法将罗非鱼新鲜度与电子鼻数据建立对应关系。结果表明:主成分分析与判别因子分析均能在二维平面内将不同新鲜度的罗非鱼区分开,贡献率分别达到99.787%和95.745%。TVB-N与电子鼻检测罗非鱼气味的数据经最小二乘回归分析(PLS)有着高度的相关性,决定系数(R2)为0.9907。     

基于图像纹理分析技术检测食用植物油中动物油的掺伪

采用纹理频谱法、分形维数、改进的Hu不变矩和小波共生矩阵技术提取图像纹理特征,通过最小二乘法对图像纹理特征参数和混合油中胆固醇含量进行分析并建立多元线性回归方程。研究结果表明两者之间显著相关,相关系数R2大于0.95。图像纹理分析技术可以检测出掺入猪油含量为8.5%以上的大豆油,该方法计算的胆固醇含量与国标方法(GB/T 15206—1994)测定值之间的最大相对误差为5.75%。说明在误差允许范围内图像纹理分析技术可用于检测植物油掺伪。     

拉曼光谱法快速检测猪肉脯中的掺伪鸡肉

目的 建立拉曼光谱法快速、准确、无损地检测猪肉脯样品中掺假鸡肉的方法。方法 制备33份猪肉中掺入不同比例鸡肉的肉脯样品,采集拉曼光谱数据,分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数等5种不同预处理方法,对原始光谱数据进行预处理,采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法及随机蛙跳算法对光谱数据进行特征波长筛选,建立偏最小二乘法(partial least squares,PLS)模型对猪肉脯进行定性定量判别。结果 拉曼光谱数据经过多元散射校正处理的效果最佳,竞争性自适应重加权算法竞筛选效果更佳,构建猪肉脯中猪肉含量的PLS定量模型,其预测集决定系数和预测均方根误差分别为0.9762、7.2998。建立的PLS判别模型的校正集和预测集总判别正确率分别为100.00%和98.33%。结论 拉曼光谱分析技术可有效用于定性鉴别猪肉脯是否掺伪及定量分析猪肉肉脯中掺入鸡肉的比例,为肉脯掺假的快速无破坏性检测的应用提供支持。     

食用植物油掺伪检测技术研究进展

食用植物油是人们日常饮食中不可或缺的部分,它不仅为人体提供每日必需的能量,还提供必需脂肪酸、维生素等营养成分,因此其品质与安全性关系到人们的健康。然而当前我国食用植物油质量安全问题频发,其中最主要的问题就是食用植物油的掺伪。从食用植物油中的成分出发,重点分析了其中的脂肪酸、甘油三酯、植物甾醇、维生素E、挥发性物质等成分在食用植物油掺伪检测技术中的最新研究进展,并分析目前所存在的问题,为今后食用植物油的掺伪检测提供一定的方法。     

梨汁中外源性有机酸掺伪检测

柠檬酸和L-苹果酸是梨汁中2种主要有机酸。研究了利用高效液相色谱法分离测定梨汁中柠檬酸、L-苹果酸和D-苹果酸的条件,同时对来源于不同产地和品种梨汁中的柠檬酸和L-苹果酸的含量进行了测定。研究结果表明,不同品种梨汁中柠檬酸与L-苹果酸的含量和比例差别较大,同品种梨汁中这两种有机酸的比例差别不大。但是,在所有梨汁中柠檬酸的含量均小于苹果酸的含量,即,柠檬酸和L-苹果酸含量之比小于100%。因此,当梨汁中这两种有机酸的比例出现剧烈变化时,即可判定添加了外源有机酸。该方法解决了外源有机酸难以鉴别检测的难题,为生产企业及监管部门开展梨汁的掺伪鉴别提供了依据。