食用油酸值与过氧化值两项指标在检测过程中常用来衡量食用油的品质，本研究在单一种类食用油(芝麻油)的酸值光谱检测基础上，结合PLS法建立多种类食用油的酸值、过氧化值定量分析模型，并综合采用近红外、中红外和拉曼光谱方法建立的定量分析模型结果进行比较分析。

9.5.1实验材料与光谱采集

实验样本：与北京古船油脂有限公司合作，共采集了食用油样本351个，包括176个大豆油样本，18个花生油样本、16个葵花籽油样本、29个玉米油样本、10个橄榄油样本、81个芝麻油样本、21个调和油样本，同时记录了经国标滴定法检测得到的酸值和过氧化值作为实验的基准值。

综合考虑，从总样本中选取175个指标值齐全且浓度范围合适的食用油样本进行酸值和过氧化值的定量预测分析，其中大豆油样本85个、花生油样本10个、葵花籽油样本10个、橄榄油样本10个、玉米油样本15个、芝麻油样本45个。

9.5.2光谱模型比较分析

本研究分别将近红外、中红外和拉曼光谱与PLS法结合建立食用油的酸值、过氧化值定量分析模型。模型结果见表9-21。结果表明，近红外光谱和拉曼光谱法建立的模型结果比中红外光谱法的模型预测结果要好。其中拉曼光谱(780nm)的酸值预测模型决定系数R²达到了0.99519，过氧化值模型的决定系数R²为0.9773，但是两个模型的RMSEP都没有近红外光谱法的精度好。综合比较，近红外光谱法的定量建模结果是最佳的。

表9-21 采用PLS法建立食用油酸值、过氧化值指标的定量模型结果

芝麻油拉曼光谱的荧光效应对采用3种光谱方法采集的芝麻油光谱进行了单独定量建模分析。比较3种光谱方法建立的酸值和过氧化值的模型结果，见表9-22，同样得出采用近红外光谱法建立的酸值和过氧化值的定量分析模型的预测结果最佳，与其他食用油类别的建模分析结果一致。同时还发现，由于芝麻油参与建模的样本数量相对其他食用油的样本数量少，因此模型的结果没有其他种类食用油的模型预测结果好。这表明样本数量也会影响模型的可靠性，选取海量的具有特征性强的样本建立的定量模型质量会更高。

表9-22 采用PLS法建立芝麻油酸值、过氧化值指标的定量模型结果

综上所述，近红外光谱法、中红外光谱法和拉曼光谱法都可以应用于食用油酸值和过氧化值的定量检测分析中，但是近红外光谱法的模型预测结果最佳，中红外和拉曼光谱分析法的模型预测能力有待加强。

相关链接：基于多光谱技术的芝麻油酸值检测方法研究（二）

文章来源：《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》

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