[发明专利]一种用于鉴别煎炸油质量的NIR光谱分析模型及方法

摘要

本发明公开了一种用于鉴别煎炸油质量的NIR光谱分析模型及方法，该分析模型的建立包括：样本选取及其合格煎炸油的判定、样本光谱数据的采集、样本光谱数据的处理、初步分析模型的确立、初步分析模型的验证与评价等步骤，确定出用于判定煎炸油质量是否合格的NIR光谱分析模型。还包括采用该NIR光谱分析模型鉴别煎炸油质量是否合格的方法。本发明采集煎炸油样本的近红外光谱，结合偏最小二乘判别分析法，建立基于近红外光谱技术和化学计量学方法的煎炸油质量是否合格的NIR分析模型，其准确率达到97.3％以上，具有操作简单、检测迅速、安全环保、检测精度高等优势。

主权项

1.一种用于鉴别煎炸油质量的NIR光谱分析模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）样本选取及其合格煎炸油的判定：随机选择足够数量的不同煎炸油样本，并采用《GB/T 5009.37‑2003食用植物油卫生标准的分析方法》中比色法与滴定法测定所选择的每个煎炸油样本中羰基价与酸价，根据《GB7102.1‑2003食用植物油煎炸过程中卫生标准》中羰基价与酸价限量，确定羰基价为最灵敏指标；将羰基价合格的煎炸油样本的判定值设为‑1，羰基价超标的煎炸油样本的判定值设为1；（2）样本光谱数据的采集：采用近红外光谱法分别对选择的每个煎炸油样本进行光谱采集，并将采集到的煎炸油样本的标准光谱数据随机分为训练集和预测集两部分；（3）样本光谱数据的处理：对步骤（2）中采集到的训练集的标准光谱数据进行数据处理，以抵消斜坡背景干扰，提高近红外光谱信噪比；所述数据处理的方法为：对所述训练集的标准光谱数据先进行平滑处理，对平滑处理后的标准光谱数据再进行一阶导数处理，对一阶导数处理后的标准光谱数据再进行中心化处理；（4）初步分析模型的确立：以上述步骤（3）中处理过的训练集的标准光谱数据作为选择来源对象，并结合步骤（1）中测定的所述训练集中对应煎炸油样本的判定值，建立初步分析模型；（5）初步分析模型的验证：将上述步骤（2）中预测集的标准光谱数据进行上述步骤（3）的数据处理，并结合所述步骤（4）的初步分析模型进行验证，完成鉴别煎炸油质量是否合格的NIR光谱定性分析模型的建立。