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[發(fā)明專利]基于近紅外光譜的芝麻油摻偽檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810120414.6 申請日: 2018-02-07
公開(公告)號: CN108051394B 公開(公告)日: 2020-10-02
發(fā)明(設(shè)計)人: 鄭曉;俞雅茹;王杰 申請(專利權(quán))人: 武漢輕工大學(xué)
主分類號: G01N21/3577 分類號: G01N21/3577;G01N21/359
代理公司: 常州市權(quán)航專利代理有限公司 32280 代理人: 袁興隆
地址: 430023 湖北省武漢市*** 國省代碼: 湖北;42
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 紅外 光譜 芝麻油 檢測 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于近紅外光譜的芝麻油摻偽檢測方法,包括:向芝麻油樣中摻入一定量的大豆油,得到摻偽油樣,并采用近紅外光譜儀采集所述摻偽油樣的近紅外光譜圖;對所述摻偽油樣的近紅外光譜圖進行預(yù)處理,得到摻偽油樣的預(yù)處理光譜圖;采用連續(xù)投影算法對所述摻偽油樣的預(yù)處理光譜圖進行一次特征變量提取,得到摻偽油樣的一次光譜圖特征變量;采用稀疏字典學(xué)習(xí)對所述摻偽油樣的一次光譜圖特征變量進行二次特征變量提取,得到摻偽油樣的光譜圖特征變量;根據(jù)所述摻偽油樣的光譜圖特征變量,采用摻偽定量模型預(yù)測所述摻偽油樣的摻偽量。該基于近紅外光譜的芝麻油摻偽檢測方法,安全快速、檢測便捷,鑒別準確率高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及油脂快速檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于近紅外光譜的芝麻油摻偽檢測方法。

背景技術(shù)

食用油是人們?nèi)粘I钪械闹匾{(diào)味品,是人們膳食結(jié)構(gòu)中必不可少的重要組成部分。芝麻油作為一款日常生活中常用油,其不僅不含對人體有害的成分,而且還含有特別豐富的維生素E和比較豐富的亞油酸,芝麻油是食用品質(zhì)好,營養(yǎng)價值高的優(yōu)良食用油。但是,近幾年各種形式和各地監(jiān)督檢查情況發(fā)現(xiàn):在芝麻油中摻入其他植物油或從廢棄油渣中提取殘油以及部分店家都是用食用香精勾兌其他食用油以次充好來謀取高潤利益,嚴重影響消費者權(quán)益。因此,尋求一種快速、有效的芝麻油摻偽其它低廉食用油脂的檢測方法具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述技術(shù)中存在的不足之處,本發(fā)明提供了一種安全快速、檢測便捷,鑒別準確率高的基于近紅外光譜的芝麻油摻偽檢測方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:基于近紅外光譜的芝麻油摻偽檢測方法,包括:步驟一、光譜采集:向芝麻油樣中摻入一定量的大豆油,得到摻偽油樣,并采用近紅外光譜儀采集所述摻偽油樣的近紅外光譜圖;步驟二、光譜預(yù)處理:對所述摻偽油樣的近紅外光譜圖進行預(yù)處理,得到摻偽油樣的預(yù)處理光譜圖;步驟三、一次特征變量提取:采用連續(xù)投影算法對所述摻偽油樣的預(yù)處理光譜圖進行一次特征變量提取,得到摻偽油樣的一次光譜圖特征變量;步驟四、二次特征變量提取:采用稀疏字典學(xué)習(xí)對所述摻偽油樣的一次光譜圖特征變量進行二次特征變量提取,得到摻偽油樣的光譜圖特征變量;步驟五、摻偽量預(yù)測:根據(jù)所述摻偽油樣的光譜圖特征變量,采用摻偽定量模型預(yù)測所述摻偽油樣的摻偽量。

優(yōu)選的,所述步驟一中大豆油向芝麻油樣中的摻入質(zhì)量比范圍為0%~100%。

優(yōu)選的,所述步驟一中光譜采集的過程如下:將待采集的摻偽油樣置于樣品池中,設(shè)置近紅外光譜儀的測定范圍為1350~1800nm,第一階段,設(shè)置近紅外光譜儀的掃描次數(shù)為32次,分辨率為3.5cm-1,采用光程為5mm的光程插片置于樣品池中,并將摻偽油樣加熱至溫度為20℃,采集得到第一近紅外光譜圖;第二階段,設(shè)置近紅外光譜儀的掃描次數(shù)為64次,分辨率為3cm-1,采用光程為15mm的光程插片置于樣品池中,并將摻偽油樣加熱至溫度為40℃,采集得到第二近紅外光譜圖;第三階段,設(shè)置近紅外光譜儀的掃描次數(shù)為16次,分辨率為4cm-1,采用光程為10mm的光程插片置于樣品池中,并將摻偽油樣加熱至溫度為60℃,采集得到第三近紅外光譜圖;最終將所述第一近紅外光譜圖、第二近紅外光譜圖與第三近紅外光譜圖的平均值作為所述摻偽油樣的近紅外光譜圖。

優(yōu)選的,所述步驟二中光譜預(yù)處理的過程如下:對所述摻偽油樣的近紅外光譜圖進行移動平均11點平滑法消除光譜噪聲,并采用自適應(yīng)迭代重加權(quán)懲罰最小二乘算法進行基線校正,得到摻偽油樣的預(yù)處理光譜圖。

優(yōu)選的,所述樣品池包括殼體、開設(shè)于所述殼體內(nèi)的殼腔、及置于所述殼腔內(nèi)的光程插片,所述殼體上對應(yīng)通光方向的前后部分別開設(shè)有入射通光口和出射通光口,所述光程插片上開設(shè)有與所述入射通光口和出射通光口同軸等徑的光程通光口;所述殼腔的內(nèi)表面均設(shè)置為涂有反射材料的平面鏡,且相對兩塊平面鏡之間的距離均設(shè)置為nλ/2,其中,n為整數(shù),入為波長。

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