作者单位
摘要
1 上海体育学院运动科学学院, 上海 200438
2 上海海关动植物与食品检验检疫技术中心, 上海 200135
3 上海大学环境与化学工程学院, 上海 200444
4 南京海关动植物与食品检测中心, 江苏 南京 210001
5 上海如海光电科技有限公司, 上海 201201
6 中国检验检疫科学研究院, 北京 100176
橄榄油因其高营养等特点, 成为植物油中日常消费量逐渐增大的主要品类。 橄榄油按照加工工艺分为初榨、 精炼和混合等不同质量等级。 由于不同等级橄榄油价格差异较大, 导致橄榄油市场存在以次充好等问题。 同时, 涉及等级鉴定的指标繁杂, 对应的理化检测方法大部分涉及大型实验室设备, 检测成本高、 效率低且工作量繁重。 我国是橄榄油的主要进口国, 采用产品标准中逐项指标确认后判定的模式, 无法满足目前急速增长的进口产品快速通关要求。 该研究聚焦进口橄榄油在口岸监管现场的快速质量评价需求, 开发了多光谱信息同时采集和降维融合成像的方法, 将紫外-可见光谱与拉曼光谱进行特征数据融合, 构建拉曼-紫外可见2D谱图, 通过二维成像进行指纹特征判断, 构建特级初榨橄榄油、 精炼橄榄油以及果渣油的标准2D融合成像源图, 作为等级区分标准对照二维谱, 进行橄榄油等级可视化判定; 结合空间角度值转化算法对橄榄油进行等级定性评判, 通过角度值计算得到特级初榨橄榄油与精炼橄榄油的夹角范围在0.794 7~1.094 7之间, 与油橄榄果渣油其值在1.157 0~1.319 8之间, 而特级初榨橄榄油之间角度值均小于0.1, 由此可进行不同橄榄油的等级判定; 采用角度决策模型进行橄榄油掺杂样品定量分析。 制备不同等级橄榄油的混合样本计算得到特级初榨混合精炼橄榄油、 果渣油的模型相关系数r分别为0.994 2和0.991 0, 代入不同样本进行验证, 相对误差在-4.48%~2.58%之间。 采用拉曼-紫外可见融合光谱结合化学计量学建立二维标准谱图对橄榄油等级可视化判定, 并建立初榨橄榄油掺伪检测模型进行橄榄油含量的定量分析, 实现口岸食品质量和安全风险信息的多维度、 高精度和高准确度直观展示。 通过采用进口橄榄油质量等级的快速筛查方法, 能有效提高口岸关注风险的监测效率, 提高进口食品监管的精准度, 为口岸食品风险监测方式模式的智慧转换提供技术支撑。
融合光谱 可视化 定量分析 橄榄油 质量等级鉴定 Fusion spectrum Visualization Quantitative analysis Olive oil Quality grade identification 
光谱学与光谱分析
2023, 43(4): 1117
作者单位
摘要
1 上海海关动植物与食品检验检疫技术中心, 上海 200135
2 上海大学生命科学学院, 上海 200444
3 上海如海光电科技有限公司, 上海 201201
4 中国检验检疫科学研究院, 北京 100176
随着食品全球产业链的整合和大众生活水平提高, 进口植物油在日常饮食中占比逐步增加, 具有丰富营养价值的橄榄油在植物油产品中备受关注。 在进口散装橄榄油的跨境运输和通关过程中, 由于环境、 温度和时间等因素的影响, 分仓储运的橄榄油中不饱和脂肪酸可能发生氧化, 以及初榨橄榄油中果肉碎渣沉淀在多次换仓时进行累积, 导致橄榄油不同分仓和同一仓位不同位置的植物油品质出现较大差异, 给橄榄油口岸现场的抽样监管和质量评价带来较大困扰。 针对散装橄榄油现场快速品质评价的需求, 在偏最小二乘法的基础上, 将拉曼响应强度转换为向量空间角度值, 建立橄榄油品质指标分析预测模型, 针对不同抽样点样本进行橄榄油品质的快速现场预判, 确保散装橄榄油在进出口环节的精准监管。 首先采用传统方法分别测定经过220, 240和260 ℃温度下, 加热不同时长的橄榄油的酸价、 过氧化值和亚麻酸的实测值, 同时采用便携式拉曼光谱仪检测对应油样的拉曼光谱, 通过平滑滤波求导等手段对光谱数据进行预处理, 采用偏最小二乘法及角度度量法, 对橄榄油的酸价、 过氧化值、 亚麻酸三种指标进行建模分析, 两种方法建立的指标模型相关系数均达到0.99以上, 其中角度度量法的相对误差范围不超过-5.43%。 在进口散装橄榄油中随机抽取七个不同的样品进行验证, 角度度量法建立的三种模型预测结果均方根误差分别为0.025 8, 0.222 8和17.064 1, 相对误差范围在-4.71%~5.98%之间, 结果显示角度度量法建立的模型更准确, 具有更好的预测性及稳定性。 该方法可应用于进口散装橄榄油品质的现场快速品质鉴别, 提升口岸现场监管环节质量评价的精准性, 为进出口散装橄榄油质量综合评价提供技术保障。
便携式拉曼 现场无损检测 橄榄油 品质指标 Portable Raman spectrometer On-site non-destructive testing Olive oil Quality index 
光谱学与光谱分析
2021, 41(9): 2789

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