專(zhuān)利名稱(chēng)：快速檢測(cè)橄欖油摻偽的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種橄欖油摻雜的檢測(cè)方法，尤其涉及一種采用近紅外光譜法結(jié)合主 成分分析-徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行橄欖油摻偽檢測(cè)的方法。
背景技術(shù)：
食品安全問(wèn)題成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)，食品安全事件波及面廣，造成的社會(huì)影響和 經(jīng)濟(jì)損失巨大，也對(duì)人類(lèi)生活環(huán)境安全構(gòu)成越來(lái)越嚴(yán)重的威脅。引起這些情況的原因無(wú)疑 是多方面的，其中一個(gè)主要原因是檢測(cè)技術(shù)落后，缺乏可在現(xiàn)場(chǎng)使用的快速篩查檢測(cè)技術(shù) 手段，不能對(duì)其危害物質(zhì)殘留及摻假實(shí)施準(zhǔn)確、可靠的監(jiān)測(cè)與控制。對(duì)上述這些食品摻假進(jìn) 行及時(shí)、準(zhǔn)確、便捷的檢測(cè)，是保護(hù)人類(lèi)健康及生命安全、維護(hù)社會(huì)安定的關(guān)鍵之一。眾所周知，油脂在人們?nèi)粘Ｉ詈突瘜W(xué)工業(yè)上都占有十分重要的地位，而且隨著 食用油脂生產(chǎn)及加工技術(shù)的不斷進(jìn)步，油脂的應(yīng)用范圍已越來(lái)越廣泛。目前市場(chǎng)上銷(xiāo)售的 食用油種類(lèi)繁多，主要有大豆油、葵花籽油、芝麻油以及各種調(diào)和油，其中橄欖油兼有食用 和保健作用，是醫(yī)學(xué)界公認(rèn)為最有益健康的食用油之一，并且橄欖油在市場(chǎng)上長(zhǎng)期以來(lái)價(jià) 格都高于其它的食用油。目前，橄欖油中以劣充好的現(xiàn)象十分普遍，雖然國(guó)家已發(fā)布了食用 油市場(chǎng)準(zhǔn)入制度和食用油標(biāo)準(zhǔn)，但目前對(duì)食用油的摻偽判別還缺乏快速、方便、準(zhǔn)確的檢測(cè) 手段。油脂摻偽檢驗(yàn)十分復(fù)雜，一直是油脂安全監(jiān)控領(lǐng)域的一項(xiàng)技術(shù)性難題。常采用氣 相色譜(GC、GC-MS)和液相色譜(HPLC-DAD、HPLC-MS)技術(shù)分析植物油中脂肪酸、留醇、甘油 三酯、碳水化合物和揮發(fā)性物質(zhì)等成分，對(duì)植物油進(jìn)行分類(lèi)和質(zhì)量鑒別。但這些方法往往費(fèi) 時(shí)、操作繁瑣、費(fèi)用高。已獲得公認(rèn)可被采用的檢測(cè)方法較少，而且也很不完善。近紅外(NIRS)光是指介于可見(jiàn)光與中紅外之間的電磁波，其波長(zhǎng)范圍為 780-2526nm。分子在近紅外區(qū)的吸收主要由C_H、0_H、N_H、C-O等基團(tuán)的合頻吸收與倍頻 吸收組成，可得到有機(jī)物的大量信息，適合復(fù)雜的天然產(chǎn)物的分析。隨著計(jì)量化學(xué)的進(jìn)展以 及儀器硬件和計(jì)算機(jī)硬件的快速發(fā)展，近紅外光譜技術(shù)迅速發(fā)展成一門(mén)獨(dú)立的分析技術(shù)。在橄欖油檢測(cè)方面，Gisele G.等人采用X_ray和主成分分析法在不使用任何 試劑的情況下對(duì)特級(jí)初榨橄欖油、其他植物油以及摻假的橄欖油的鑒別結(jié)果令人滿(mǎn)意。 Francesca Guimet也采用熒光分析和模式識(shí)別法對(duì)摻橄欖果渣油的特級(jí)初榨橄欖油進(jìn)行 了鑒別，三種方法的鑒別正確率均高于97%。也有專(zhuān)利采用拉曼光譜特征峰信號(hào)強(qiáng)度比值的 橄欖油快速檢測(cè)方法，效果令人滿(mǎn)意。但是這些方法有的耗時(shí)長(zhǎng)，有些操作繁瑣。在研究進(jìn) 程中，曾用PCA-BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合近紅外光譜方法鑒別橄欖油，雖然該技術(shù)鑒別耗時(shí)短，但是BP 網(wǎng)絡(luò)用于函數(shù)逼近時(shí)，權(quán)值的調(diào)整是用梯度下降法，存在局部極小和收斂速度慢等缺點(diǎn)。而 RBF網(wǎng)絡(luò)在逼近能力、分類(lèi)能力和學(xué)習(xí)速度等方面都優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明采用近紅外光譜 法結(jié)合PCA-RBF網(wǎng)絡(luò)，充分利用油品的近紅外光譜的全譜信息，結(jié)果更加準(zhǔn)確，適于現(xiàn)場(chǎng)檢 測(cè)。近紅外光譜具有分析過(guò)程不產(chǎn)生污染、不消耗其它材料、不破壞樣品，分析重現(xiàn)性好、成本低等特點(diǎn)，尤其是在復(fù)雜物、天然物的無(wú)損、微損分析、在線分析、原位分析、瞬間分 析等領(lǐng)域具有常規(guī)分析無(wú)法比擬的優(yōu)點(diǎn)，可用作橄欖油的摻偽鑒別。目前，對(duì)橄欖油真?zhèn)舞b 別如何實(shí)現(xiàn)無(wú)損、低成本、操作簡(jiǎn)便、能進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)、快速檢測(cè)、易于普及推廣，從而達(dá)到對(duì)橄 欖油摻偽問(wèn)題及時(shí)發(fā)現(xiàn)和監(jiān)控管理，是急需解決的技術(shù)問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有橄欖油摻雜分析時(shí)存在的成本高、周期長(zhǎng)等問(wèn)題， 提供一種簡(jiǎn)便易行，快速方便，能有效快速檢測(cè)橄欖油摻雜的方法。本發(fā)明的技術(shù)方案如下快速檢測(cè)橄欖油摻偽的方法，包括以下步驟
取橄欖油或者摻雜了其它食用油的橄欖油約2ml，放入5mm的檢測(cè)池，采用近紅外光譜 儀器透射光譜法進(jìn)行光譜采集，掃描范圍STOCTUOOOcnT1，掃描次數(shù)32次，每個(gè)樣品重復(fù)測(cè) 定5次后取平均值，實(shí)驗(yàn)溫度為25°C，空氣濕度為70%。得到油品的近紅外圖譜后，對(duì)光譜譜段進(jìn)行選擇，由于系統(tǒng)樣本光譜曲線在尾部 有較大的噪聲，所以選用12000 5390cm-1波段的光譜用于分析。采集的光譜樣本受到高 頻隨機(jī)噪聲、基線漂移、樣本不均勻、光散射等影響，需要采用基線校正，向量標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行光 譜預(yù)處理來(lái)消除噪聲。將所得各成分近紅外圖譜建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型一PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(是現(xiàn)有的 一種數(shù)學(xué)模型，例如安徽工程科技學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)> 2007年1期 > 基于PCA的 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法研究)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建模的數(shù)據(jù)量比較大，而在近紅外分析中 所處理的光譜數(shù)據(jù)往往又是含有大量重疊信號(hào)的高維多變量信息。因此，在利用人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模之前，首先采用主成分分析法對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和降維，得到的主 成分作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入。本發(fā)明采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，也稱(chēng)為RBF (Radius Basis Function Network)算法。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分3層，即輸入層、隱含層和輸出 層，采用radbas函數(shù)(高斯函數(shù))，可以達(dá)到零誤差。將主成分分析法提取出來(lái)主成分?jǐn)?shù)作 為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來(lái)建立一個(gè)三層的網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)的輸出為2，純的橄欖油的代碼為W 1]，摻雜的橄欖油的代碼為[1 0]。對(duì)需要進(jìn)行檢測(cè)的油品按上述的光譜采集方法進(jìn)行檢測(cè)，將檢測(cè)得到的橄欖油或 者摻雜有食用油的橄欖油的近紅外光譜通過(guò)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而確定橄欖油的質(zhì)量。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明采用近紅外光譜儀在不將樣品進(jìn)行任何的提取分 離的情況下，按要求進(jìn)行采樣，得到各種樣品的近紅外光譜圖，然后利用采集得到的光譜信 息，建立數(shù)學(xué)模型，存入存儲(chǔ)器中。在現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)時(shí)，直接利用近紅外光譜儀按采樣規(guī)則采樣 后，通過(guò)存儲(chǔ)器中的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，即可確定所測(cè)定的油品的質(zhì)量。本發(fā)明檢測(cè)手段快 速、簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確，為橄欖油的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)提供了一種新的可行的判別分析方法。


圖1為采集得到的橄欖油與摻雜了其它食用油的橄欖油樣品。圖中1 摻雜的初榨橄欖油；2 純的初榨橄欖油。圖2為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合殘差圖。
具體實(shí)施例方式為進(jìn)一步闡述采用近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)橄欖油的方法，下面結(jié)合實(shí)施例作更 詳盡的說(shuō)明。本方法主要是采用近紅外光譜法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相結(jié)合對(duì)真?zhèn)伍蠙煊瓦M(jìn)行快 速無(wú)損的鑒定，具體步驟如下
1、樣品的制備
橄欖油樣品為不同品牌的橄欖油，計(jì)28個(gè)樣品；芝麻油、大豆油和葵花籽油均購(gòu)于各 大超市，計(jì)3個(gè)樣品，以上樣品的詳細(xì)樣品見(jiàn)表一。將1種芝麻油摻雜到10種橄欖油中，按 質(zhì)量比(w/V)59T50%摻雜油樣品，計(jì)26個(gè)樣品；將1種大豆油摻雜到10種橄欖油中，按質(zhì) 量比(W/W)59T50%摻雜油樣品，計(jì)45個(gè)樣品；將1種葵花籽油摻雜到10種橄欖油中，按質(zhì) 量比(W/W)59T50%摻雜油樣品，計(jì)48個(gè)樣品。將1種大豆油和1種芝麻油摻雜到5種橄欖 油中，按質(zhì)量比(w/V) 59Γ30%摻雜油樣品，計(jì)5個(gè)樣品。故本實(shí)驗(yàn)樣品共155個(gè)樣品。表1分析樣品信息表
權(quán)利要求
快速檢測(cè)橄欖油摻偽的方法，其特征是所述方法包括以下步驟取待測(cè)橄欖油品于檢測(cè)池中，用近紅外透射光譜法進(jìn)行光譜采集，光譜采集選用掃描范圍12000cm 1~3700cm 1，獲得橄欖油品的近紅外光譜；對(duì)于獲得橄欖油品的近紅外光譜選用12000～5390cm 1波段的光譜用于分析；對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)用主成分分析法進(jìn)行壓縮和降維，得到的主成分作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入；將所得主成分近紅外圖譜建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型—PCA RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法；對(duì)需要進(jìn)行檢測(cè)的橄欖油品按上述的光譜采集方法進(jìn)行檢測(cè)，將檢測(cè)得到的橄欖油或者摻雜有食用油的橄欖油的近紅外光譜通過(guò)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而確定橄欖油的質(zhì)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速檢測(cè)橄欖油摻偽的方法，其特征是掃描分辨率4cm—1，掃 描次數(shù)32次，每個(gè)樣品重復(fù)測(cè)定5次后取平均值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的快速檢測(cè)橄欖油摻偽的方法，其特征是對(duì)光譜采集到原始光 譜進(jìn)行基線校正、向量標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的快速檢測(cè)橄欖油摻偽的方法，其特征是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分3層， 即輸入層、隱含層和輸出層，采用高斯函數(shù)將主成分分析法提取出來(lái)主成分?jǐn)?shù)作為神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的輸入來(lái)建立一個(gè)三層的網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)的輸出為2，純的橄欖油的代碼為W 1]，摻雜 的橄欖油的代碼為[1 0]。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種橄欖油摻雜的檢測(cè)方法，尤其涉及一種采用近紅外光譜法結(jié)合主成分分析-徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行橄欖油摻偽檢測(cè)的方法。主要解決現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外沒(méi)有合適的檢測(cè)方法及存在的檢測(cè)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)且繁瑣的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明檢測(cè)步驟取樣品于5mm的檢測(cè)池中，用近紅外透射光譜法進(jìn)行光譜采集；掃描范圍12000cm-1~3700cm-1，分辨率4cm-1，掃描次數(shù)32次，每個(gè)樣品重復(fù)測(cè)定5次后取平均值；選擇光譜波段12000~5390cm-1，對(duì)原始光譜進(jìn)行基線校正、向量標(biāo)準(zhǔn)化的預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)用主成分分析法進(jìn)行主成分提??；提取主成分后進(jìn)行RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建立；采集待測(cè)樣品的近紅外光譜，并且用建立好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明可直觀的區(qū)別橄欖油與摻假橄欖油。
文檔編號(hào)G01N21/35GK101995392SQ20101054427
公開(kāi)日2011年3月30日 申請(qǐng)日期2010年11月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月15日
發(fā)明者倪昕路, 李波, 王傳現(xiàn), 翁欣欣, 褚慶華, 陸峰, 韓麗 申請(qǐng)人:中華人民共和國(guó)上海出入境檢驗(yàn)檢疫局