基于红外特征光谱的初榨椰子油掺假检测技术研究王挥+宋菲+曹飞宇+赵松林摘要根据不同油脂的红外光谱特性，建立偏最小二乘法（PLS）和反向传递神经网络（BP-ANN）判别分析模型，进行初榨椰子油中大豆油、玉米油、葵花籽油的掺假检测分析。结果发现，PLS和BP-ANN模型均具有较好的掺假检测分析能力，其中BP-ANN模型的分析效果最佳，其对初榨椰子油中大豆油、玉米油、葵花籽油进行掺假检测的准确率均达到了99.67%以上，该方法可用来进行初榨椰子油的掺假分析，具有分辨率高、快速、简便等特点。关键词初榨椰子油；红外光谱；掺假；油脂TS225.1ADoi：10.12008/j.issn.1009-2196.2017.05.013AdulterationDetectionofVirginCoconutOilBasedonCharacteristicsofInfraredSpectraWANGHuiSONGFeiCAOFeiyuZHAOSonglin（CoconutResearchInstitute，CATAS/EngineeringandTechnologyResearchCenterforCoconutDeepProcessofHainanProvince，Wenchang，Hainan571339）AbstractAccordingtotheinfraredspectralcharacteristicsofdifferentoils，apartialleastsquares（PLS）andabackpropagationartificialneuralnetwork（BP-ANN）discriminantanalysismodelwereestablishedtoanalyzetheadulterationofsoybeanoil，cornoilandsunfloweroilinvirgincoconutoil.TheresultsshowedthatbothPLSandBP-ANNmodelshadagoodabilityofquantitativedetection，andtheadulterationanalysiswasbetterintheBP-ANNmodelthaninthePLSmodel.AccordingtotheanalysisoftheBP-0ANNmodel，theadulterationdetectionaccuracyforvirgincoconutoilmixedwithsoybeanoil，cornoilandsunfloweroilweremorethan99.7%.Thismethodcouldbeusedforadulterationquantitativedetectionofvirgincoconutoil，anditwasofhighresolution，fastandeasytooperate.Keywordsvirgincoconutoil；infraredspectra；adulteration；oilsandfats紅外光谱是由分子中基团原子间振动跃迁时吸收红外光所产生的，有机化合物的各种化学基团在红外区域都会出现相应的特征吸收峰，因此可以通过对红外区域吸收峰的位置、强度和形状进行分析，进而对被检测物的结构和官能团进行判别[1]。红外光谱分析因其具有灵敏度高、分辨率高、分析速度快、消耗样品少、不破坏样品等优点[2-4]，近年来，在食品品质的快速或在线检测分析中具有广泛的应用[5-7]，在食品真伪和产地的快速鉴别中尤其引人关注[8]。本研究以傅里叶红外光谱分析技术为切入点，对比分析初榨椰子油、葵花籽油、玉米油和大豆油的红外光谱特性。在此基础上，进一步构建偏最小二乘法（PLS）和反向传递神经网络（BP-ANN）判别分析模型，对初榨椰子油中葵花籽油、玉米油和大豆油的掺假监测分析研究，以期通过模型的筛选与优化，筛选出一种基于红外光谱的初榨椰子油掺假检测分析方法。1材料和方法1.1材料初榨椰子油，中国热带农业科学院椰子研究所提供；大豆油、葵花籽油、玉米油购于海口市某超市。1.2方法1.2.1掺假油样的制备分别将大豆油、玉米油和葵花籽油掺入初榨椰子油，制备初榨椰子油掺大豆油、初榨椰子油掺玉米油和初榨椰子油掺葵花籽油的掺假油样。掺假浓度为1%～30%（g/g），共30个浓度梯度（以1%为间隔），设3次重复，每个掺假类别共有90个油样。超声波振荡30min后，锡箔纸包裹，4℃冰箱中储放待测。1.2.2红外光谱采集仪器设备：傅里叶红外仪；型号：Spectrum100；品牌：PerkinElmer；技术参数[9]：扫描波数范围400～4000cm-1，扫描次数32次，分辨率4cm-1，以空气为背景图，采用涂膜法进样，统一进样量为13μL。1.3数据分析采用Unscrambler9.7、Neuroshell2、Matlab、Origin等软件进行数据预处理和化学计量模型建立。采用平滑法（Smoothing）、归一化（Normalization）法、多元散射校正（MSC）、标准归一化（SNV）、导数（Derivatives）进行光谱的预处理。2结果与分析2.1初榨椰子油、葵花籽油、玉米油、大豆油红外光谱分析初榨椰子油、大豆油、玉米油、葵花籽油的红外光谱见图1。由图1可知，在0～4000cm-1波数范围内，初榨椰子油与葵花籽油、玉米油和大豆油的红外光谱特性具有较高的相似度，随着扫描波...