斜率截距校正算法在食用油酸值和过氧化值上的近红外光谱模型转移的研究

良好的食用油近红外光谱分析模型以及不同仪器间的模型共享,能够提高模型利用率,可以满足食用油行业的发展需要。针对食用油酸值和过氧化值两个指标的模型转移问题,主要采用斜率截距校正算法,结合主仪器上建立的偏最小二乘法校正模型,针对从仪器上的食用油酸值和过氧化值的近红外光谱模型,进行了模型转移研究。研究表明,斜率截距校正算法在同为光纤探头扫描的实验仪器VERTEX 70和AntarisⅡ(光纤探头部件)间有较好线性度与效果,其酸值和过氧化值的预测均方差从54.675 6和1 912.219 4,分别下降到了0.441 9和6.752。斜率截距校正算法在食用油酸值和过氧化值指标上对相同原理的仪器转移效果较好,并且食用油酸值的校正效果好于过氧化值校正效果。该研究结果对于食用油品质的快速分析模型的广泛应用具有重要意义。     

基于近红外光谱的大豆油质量快速检测技术应用研究

利用近红外光谱快速检测大豆油脂的过氧化值和酸值,分析发现大豆油脂的过氧化值和酸值在近红外光谱区域有特征吸收峰,通过对比分析,优选出大豆油脂过氧化值特征波段为4500~9000 cm^-1,大豆油脂酸值的特征波段为4500~5000 cm^-1,采用小波变换对光谱去噪并利用PLS建立了预测模型,大豆油脂过氧化值和酸值模型的相对标准偏差RSD分别为3.513%和3.629%,准确度与化学方法相近,说明利用近红外光谱分析技术快速检测大豆油脂主要指标是可行的。     

基于傅里叶近红外光谱的食用油过氧化值间接检测研究

为了建立食用油过氧化值的快速测定方法,以食用油为材料,基于氢过氧化物与三苯基磷(TPP)快速反应生成三苯基氧磷(TPPO),利用TPP和TPPO在近红外光谱的吸收差异性。在光谱范围为4 650~4 500 cm-1以一阶求导及Norris平滑(NF)后采用PLS建立食用油过氧化值近红外测定模型,通过校正样品及盲样对模型进行验证,并与国标碘量法进行比较分析。结果表明:校正集预测相关系数为0.999 4,校正均方根误差为0.143 9,验证预测相关系数为0.992 6,预测均方根误差为0.555 6,盲样预测相关系数为0.997 1,标准偏差为0.400 1,所建方法与国标法测定过氧化值结果非常接近。表明傅里叶近红外光谱间接测定食用油过氧化值是可行的。     

近红外光谱法测定金华火腿生产过程中的品质参数

以金华火腿为研究对象,采用傅里叶近红外光谱分析技术检测火腿生产过程中的品质参数.火腿样品经万能机粉碎,在AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪上扫描,获得其近红外光谱.参照国标法测定对应样本的过氧化值和水分含量,用Norris导数平滑滤波及一阶导数对光谱预处理,建立火腿过氧化值和水分含量的偏最小二秉(PLS)回归模型.其中过氧化值模型中样品预测值与实测值的相关系数r2=0.99091,预测均方差(RMSEP)0.436,平均相对标准偏差0.34％,与化学测定值无显著差异.水分含量模型中样品的预测值与实测值的相关系数r2= 0.93537,RMSEP为0.0184.本实验结果表明近红外光谱技术可快速检测金华火腿生产过程中的品质参数.     

基于极限学习机自编码算法的近红外光谱模型传递的研究

目的 针对食用油的酸值和过氧化值进行分析,探究极限学习机自编码算法(transfer via extreme learning machine auto-encoder algorithm,TEAM)在近红外光谱上的模型传递。方法 使用MATRIX-F和VERTEX-70两种红外光谱仪采集食用油近红外光谱数据,利用多元散射校正方法对光谱数据进行预处理。然后基于TEAM建立传递模型,并与直接标准化、分段直接标准化和斜率偏差校正算法的建模效果进行了对比。结果 经TEAM算法模型传递后提高了模型的精确度,食用油酸值模型中,决定系数(R2)从-1.3984升高到0.8553,预测集均方根误差从0.6130mg/g降低到0.2578mg/g,食用油过氧化值模型中,R2从0.6170升高到0.8987,预测集均方根误差从16.1530 mmol/kg降低到10.4150 mmol/kg。结论 极限学习机自编码算法使从机数据更好适应主机模型,提高了模型的稳定性和准确性。     

基于NIR高光谱成像技术的滩羊肉内部品质无损检测

利用近红外高光谱成像技术对滩羊肉蛋白质和脂肪含量、pH值进行无损检测研究。通过高光谱系统(900~1700 nm)采集69个羊肉样本信息,先对全波段下的原始光谱和预处理后光谱建立偏最小二乘回归(PLSR)模型,对比优选出最佳预处理算法,后采用PLSR的加权β系数法提取特征波长,建立特征波长下各品质参数的PLSR模型,分析预测效果。结果表明:羊肉蛋白质、脂肪含量、pH值最佳预处理方法为基线校准(Baseline)、多元散射校正与S-G卷积平滑结合算法(MSC+SG)和原始光谱;利用特征波长建立预测模型,决定系数(RP2)分别为0.83、0.86和0.72,预测均方根误差(RMSEP)为0.57、0.09和0.12,可替代全波段建模。利用近红外高光谱成像技术对羊肉内部品质进行快速无损检测是可行的。     

4种食用油煎炒过程中品质变化研究

为探讨食用油在中式传统煎炒过程中的品质变化,以菜籽油、大豆油、花生油、亚麻籽油4种常见食用油为原料,通过煎豆腐、炒土豆丝两种菜品烹饪过程,分析食用油在煎炒过程中酸值、过氧化值、脂肪酸组成及傅里叶变换红外(FITR)光谱的变化。结果表明:菜籽油在煎制过程中过氧化值变化最大;大豆油在炒制过程中过氧化值变化最小;花生油在煎炒过程中酸值变化最大,在煎制过程中过氧化值变化最小;亚麻籽油在煎炒过程中酸值变化最小,在炒制过程中过氧化值变化最大; 4种食用油在煎炒过程中各脂肪酸含量均无明显变化,但FTIR光谱显示有少量反式脂肪酸产生。食用油在煎炒过程中各理化指标均无显著性变化,均符合食用油国家安全标准。     

近红外光谱技术快速检测腊肉酸价和过氧化值

探讨应用傅里叶近红外光谱技术快速定量检测腊肉酸价和过氧化值的方法。腊肉样品经粉碎、混匀后在AntarisⅡ傅里叶近红外光谱分析仪上扫描,获得其近红外光谱与国标法测定的酸价和过氧化值含量数据进行关联,用傅里叶变换近红外光谱技术结合偏最小二乘法建立近红外光谱与腊肉酸价和过氧化值含量的数学模型并进行预测。结果表明：酸价模型中,校正决定系数和交叉验证决定系数分别是0.99582和0.98687,校正均方差和交叉验证均方差分别是0.1370和0.1900;过氧化值模型中,校正决定系数和交叉验证决定系数分别是0.99999和0.99926,校正均方差和交叉验证均方差分别是0.756×10-4和0.684×10-3。用该模型对验证集样本进行预测并统计分析,表明预测值与测定值无显著差异,傅里叶近红外光谱技术快速定量检测腊肉酸价和过氧化值是可行的。     

盐池滩羊肉脂肪含量的高光谱预测模型构建

本文利用可见-近红外高光谱成像技术预测冷鲜滩羊肉脂肪含量,优选最佳预测模型。测定90个滩羊背最长肌的脂肪含量并采集其光谱图像,对原始光谱进行不同种预处理后,构建了全波段下的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)的光谱预测模型。为减少模型运算次数,在预处理效果最优的全波段模型上采用连续投影算法(SPA)、应用竞争性自适应重加权(CARS)、变量组合集群分析(VCPA)和波长空间迭代收缩(IVISSA)方法提取特征波长,构建脂肪含量的光谱预测模型。结果表明:采用归一化(Normlize)预处理后光谱构建的PLSR全波段模型效果最好,校正集模型相关系数(Rc)达到0.921;采用多元散射校正(MSC)预处理后光谱构建的PCR全波段模型效果最好,其校正集模型相关系数(Rc)达到0.850;在4种提取特征波长过程中,IVISSA算法所提取特征波长的交互验证均方根误差(RMSECV)最低,为0.0072;Normlize-IVISSA-PLSR模型较其他3种算法所构建的PLSR模型效果最优,其校正集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)值分别为0.931和0.754,表明利用高光谱技术对盐池滩羊肉脂肪含量进行预测是可行的。研究成果为冷鲜滩羊肉品质在线光谱快速无损检测系统开发提供理论依据。     

近红外光谱技术对圆枣产地的判别分析

采用近红外高光谱成像系统对3类不同产地的圆枣进行判别分析,快速鉴别圆枣产地。应用近红外高光谱获取3类圆枣样本的光谱数据,对光谱采用标准正则变换(SNV)方法预处理,从原始光谱数据中提取特征波长,并建立全波段与特征波段下的线性判别模型来判别3类圆枣的产地。结果表明,近红外光谱结合线性判别法对圆枣产地鉴别的特征波段模型可有效替代全波段模型,模型准确率均大于99%,为实现农产品产地鉴别和自动分类提供理论依据。     

近红外光谱快速检测食用植物油中酸价

目的 建立基于近红外光谱快速测定食用植物油中酸价的分析方法。方法 采用冷溶剂指示剂滴定法检测371个食用植物油样品的酸价,并采集样品的近红外光谱。经过标准正态变换结合一阶导数对近红外光谱进行数据预处理,选用竞争性自适应重加权采样算法选取重要变量,建立食用植物油酸价的偏最小二乘回归模型。结果 蒙特卡洛交互验证结果显示,食用植物油酸价预测模型的验证集决定系数Q2为0.9983,交互检验的均方根误差(root mean square error of cross validation, RMSECV)为0.0461,模型预测的独立测试集的酸价与实测值相关系数为0.9834,预测效果良好。结论 本研究建立的食用植物油酸价近红外光谱快速检测方法能够满足检测要求,为评价或跟踪食用油品质提供快速无损的技术思路。     

食用油使用过程中存贮条件对其氧化稳定性的影响研究

研究了大豆油、菜籽油、棕榈油等几种食用油在使用过程中不同存贮条件下的氧化稳定性。将食用油启封,放置在不同的环境里,检测其过氧化值和酸值的变化。结果表明:避光存贮31 d,食用油的过氧化值均低于8 mmol/kg,酸值(KOH)达到0.26~0.35 mg/g;而在室内日光直接照射的条件下存贮31 d,各食用油的过氧化值均高于10 mmol/kg,酸值(KOH)达到0.35~0.45 mg/g。实验表明,启封后的食用油,存贮于避光处可以连续使用30 d以上,而置于室内日光直接照射条件下,其连续使用期只有3周。对比实验中,棕榈油氧化稳定性优于其他油脂。     

微波加热对食用油品质及脂肪酸成分的影响

研究微波加热对食用油品质及脂肪酸成分影响,为家庭健康烹调提供理论依据。用家用微波炉的不同加热档位,对菜籽油、大豆油等8种常用食用油加热不同时间,用滴定法测定加热后油脂的酸价和过氧化值,GC-MS测定油脂的脂肪酸成分,并以这些指标评价微波加热对食用油品质的影响。在实验所用加热条件下,8种食用油的酸价和脂肪酸成分均未发生明显改变。不同食用油的过氧化值变化曲线有所不同,菜籽油、大豆油、花生油、芝麻油、调和油的过氧化值随着微波功率和时间增加而上升,玉米油、橄榄油和葵花籽油的过氧化值随着微波功率和时间增加先上升后下降。微波加热虽然改变了食用油的过氧化值,但酸价尚未发生改变,认为油脂尚未发生酸败,微波加热也没有破坏食用油原有的脂肪酸组成。从微波加热对食用油的品质和脂肪酸成分影响的结果看,可以认为微波加热是日常生活中安全和健康的加热方式。     

茶油掺伪定性鉴别模型的对比分析

为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题,本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标,设置高/低两种不同掺伪梯度,运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量预测的效果。研究表明,PLSR模型对掺伪茶油的定量预测效果不理想,高掺伪梯度下PLSR模型的平均RMSE值高达1.99,低掺伪梯度下PLSR模型的平均R²值(0.8888)较低,平均RMSE值(0.906 6)较高。除了对棕榈油掺伪量的定量预测效果较差外,在高/低掺伪梯度下MLR模型定量预测能力较强,平均R²值达到了0.999 873/0.993 572,平均RMSE值为0.146/0.136。结果表明MLR模型可用于不同掺伪质量分数和梯度下茶油掺伪不同食用植物油的掺伪量定量预测问题,效果较好。     

基于傅里叶变换红外光谱的食用油质量安全检测技术研究进展

为了进一步拓展傅里叶变换红外（Fourier transform infrared,FTIR）光谱技术在食用油分析和检测中的应 用范围,本文综述了近年来FTIR光谱技术在食用油品质分析和安全检测方面的研究进展。其中品质分析包括理化 指标（过氧化值、反式脂肪酸含量、游离脂肪酸含量、水分体积分数、碘值、羰基值及多指标分析和检测）和氧化 稳定性;安全检测即食用油真伪鉴别。通过对光谱采集、光谱范围选择、数据处理及基底效应消除等方面进行分析 和探讨,以期为FTIR光谱技术在食用油质量安全检测方面的进一步应用提供参考。     

食用油脂过氧化值分析检测方法研究进展

该文简要介绍食用油脂氧化过程、机理与产物,系统综述目前食用油脂过氧化值测定技术与方法,如:化学法、物理法及电分析法等研究现状、优势与存在问题;最后简述食用油过氧化值测定技术与方法发展趋势。     

基于近红外透射光谱的食用油氧化定性分析

为建立食用油氧化的快速鉴别方法,以食用油为材料,根据国家标准对酸价和过氧化值的限量规定将不同氧化程度的样品分为未氧化油和已氧化油两类,通过近红外光谱透射技术结合距离判别分析,建立未氧化油和已氧化油的定性判别模型。结果表明：在波数范围为5450～4650cm-1,采用多元散射校正、一阶求导和Norris导数平滑光谱处理,校正集模型识别率为99%,验证集模型识别率为97.8%,模型预测效果良好,利用近红外透射光谱食用油氧化定性分析可行。