采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对大豆油中的铁(Fe)含量进行定量检测。 实验中用一系列不同Fe浓度的大豆油样品, 采用二通道高精度光谱仪采集其LIBS光谱信号。 根据样品LIBS谱线图, 确定了Fe的两个特征谱线404.58和406.36 nm, 并应用不同的一元回归方法对两个特征谱线分别建立一元指数回归定量分析模型、 一元线性回归定量分析模型和一元二次回归定量分析模型。 研究结果表明, Fe Ⅰ 404.58及Fe Ⅰ 406.36的一元指数、 一元线性及一元二次回归模型的预测平均相对误差分别为29.49%, 8.93%, 8.70%和28.95%, 8.63%, 8.44%。 Fe Ⅰ 406.36建立的回归模型预测结果优于Fe Ⅰ 404.58, 三个回归模型中一元二次回归模型性能最优。 由此可见, LIBS技术检测大豆油中的Fe元素具有一定的可行性, 一元二次回归定量分析模型可以有效提高Fe元素预测浓度的精度。