一种快速无损鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油的方法

摘要

本发明公开了一种快速无损鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油的方法，其步骤包括：A、扫描初榨橄榄油、油橄榄果渣油及二者的混合油的近红外光谱图：B、光谱预处理：一阶导数处理，平滑点数为17；C、建立鉴别模型：建立合格性测试定性鉴别模型、Fisher’s定性判别模型或者最小二乘回归法定量预测模型；D、扫描未知样本的近红外光谱图；E、未知样本的光谱预处理：一阶导数处理，平滑点数17；F、定性或定量判断：利用步骤C中建立的合格性测试定性鉴别模型、Fisher’s定性判别模型或者最小二乘回归法定量预测模型对未知样品进行定性或定量测定。本发明能够快速、无损、准确的鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油，以及初榨橄榄油中是否掺入油橄榄果渣油。

主权项

一种快速无损鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油的方法，其特征步骤包括：A、扫描初榨橄榄油、油橄榄果渣油及二者的混合油的近红外光谱图：将油橄榄果渣油掺入初榨橄榄油中制备样液，掺入的质量分数分别为2%、4%、6%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%、60%、65%、70%、75%、80%、85%、90%、95%；将初榨橄榄油、油橄榄果渣油及混合油分别装入样品杯中，排除样品杯内气泡，以仪器的内置背景作为参比，在15℃‑16℃室温下，利用傅里叶近红外光谱仪采集12500㎝^‑1‑4000㎝^‑1范围内光谱信息，扫描分辨率为8㎝^‑1；每个样品扫描多次后取平均值；B、光谱预处理：此步骤采用的预处理方法为一阶导数处理，平滑点数为17；C、建立鉴别模型：建立合格性测试定性鉴别模型、Fisher’s定性判别模型或者最小二乘回归法定量预测模型；所述建立“合格性测试定性鉴别模型”的具体方法为：初榨橄榄油作为“参考产品”，混合油及油橄榄果渣油作为“测试样品”；首先，在预处理后的光谱范围4000cm^‑1‑12500 cm^‑1内，计算“参考产品”和“测试样品”在每个波长点i上的吸收值的平均值A和标准偏差σ，根据公式CI = (A_参考,i ‑ A_测试,i)/ σ_参考,i计算置信系数CI，确定判别标准；D、扫描未知样本的近红外光谱图：将未知样本装入样品杯中，排除样品杯内气泡，以仪器的内置背景作为参比，在15℃‑16℃室温下，利用傅里叶近红外光谱仪采集12500㎝^‑1‑4000㎝^‑1范围内光谱信息，扫描分辨率为8㎝^‑1；每个样品扫描多次后取平均值；E、未知样本的光谱预处理：将未知样本近红外光谱图平均谱图经过一阶导数处理，平滑点数17；F、定性或定量判断：利用步骤C中建立的合格性测试定性鉴别模型、Fisher’s定性判别模型或者最小二乘回归法定量预测模型对未知样品进行定性或定量测定。