目的

在日常生活中我們經(jīng)常會接觸到不同種類的食用油，比如大豆油、玉米油、橄欖油等等。食用油的主要成分是脂肪酸，而脂肪酸又分為飽和脂肪酸、單不飽和脂肪酸、多不飽和脂肪酸三種。不同種類的食用油，最大的區(qū)別在于各脂肪酸含量的不同。在日常飲食中，為了身體健康，往往需要均衡攝入三種脂肪酸。各大食用油廠家也都推出了不同比例的調(diào)和油，以滿足人們的需求。

常見油中脂肪酸組成圖

在這種情況下，如何確定調(diào)和油中各種食用油的比例是否與宣傳相符成為了一個新的問題。例如，是否存在使用低價大豆油來代替高價橄欖油或芝麻油的行為？傳統(tǒng)的化學(xué)計量學(xué)方法費時費力，不能達(dá)到快速檢測的要求。通過光譜信息判斷調(diào)和油中各種油品的比例能大大縮短檢測時間，簡化操作流程。

SG1700微型光譜儀 （左圖）       調(diào)和油光譜（右圖）

 方法

通過巨哥科技生產(chǎn)的SG1700微型光譜儀，對大豆油、玉米油、花生油、葵花籽油、芝麻油等五種常見植物油進(jìn)行900~1700nm光譜采集和建模。

具體步驟：

01、使用市場上常見品牌的五種食用油，按不同比例混合，采集光譜數(shù)據(jù)300多個，從中選取100個數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，其他用于模型驗證。

02、對光譜進(jìn)行平滑、歸一化等預(yù)處理。

03、使用后向偏最小二乘法（biPLS）、連續(xù)投影法（SPA）等方法，選取合適特征波段，排除噪聲。

04、分別使用偏最小二乘法（PLS）和支持向量機回歸（SVR）兩種方法進(jìn)行回歸。

特征波段選取

結(jié)果

分別使用PLS和SVR兩種方法對五種油進(jìn)行建模，均取得了較好的預(yù)測結(jié)果。下圖中各散點為五種食用油成分的模型預(yù)測值，離實際值（直線）的距離為誤差，對于花生油和芝麻油的成分預(yù)測誤差在±0.05以內(nèi)。

五種油SVR模型預(yù)測結(jié)果  （左圖）   五種油PLS模型預(yù)測結(jié)果   （右圖）

花生油模型預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度高（左圖） 

大豆油模型預(yù)測結(jié)果，受成分相近的玉米油和葵花油干擾 （右圖）

由于大豆油、玉米油、葵花籽油三種油的成分相近，都屬于高亞油酸油，單獨區(qū)分相對困難，因此誤差略大。將這三種油的濃度合并視為一種油后進(jìn)行建模，也達(dá)到±0.05以內(nèi)的準(zhǔn)確度。

花生油、芝麻油、“合并”油SVR（左圖）、PLS  (右圖）模型預(yù)測 

結(jié)論

巨哥科技SG1700微型光譜儀具有優(yōu)異的穩(wěn)定性和一致性，靈敏度高，掃描速度快，可用于快速實時的定量成分分析。在本實驗中，使用巨哥科技的SG1700微型光譜儀可快速獲得調(diào)和食用油的光譜信息，模型準(zhǔn)確性高，用于確定調(diào)和食用油各成分的精度好于5%。