菜籽油有著其豐富的營養(yǎng)價(jià)值，但由于相對高的價(jià)格使之成為摻假的目標(biāo)焙格。無論是出于經(jīng)濟(jì)原因還是食品安全范疇图毕，需要相關(guān)實(shí)驗(yàn)室和食品工廠能快速準(zhǔn)確地判斷食用油中是否摻雜入棕櫚油。鑒于傳統(tǒng)的傳統(tǒng)的相色譜（GC）和高效液相色譜（HPLC）法成本高并且檢測時(shí)間長眷唉，近紅外光譜＋多元分析法就成為油品鑒定的不錯(cuò)選擇予颤。同時(shí)由于ARCoptix傅里葉紅外光譜儀體積小、重量輕冬阳、可定制化的優(yōu)點(diǎn)，可以被方便地帶到現(xiàn)場或者實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行快速準(zhǔn)確的檢測和鑒定肝陪。R軟件的搭載同樣使得數(shù)據(jù)分析更加準(zhǔn)確驳庭、簡單、高效氯窍。
作為許多食品中的主要成分饲常，食用油摻假的檢測對消費(fèi)者、食品加工商和食品行業(yè)至關(guān)重要狼讨。在某些地區(qū)贝淤，菜籽油由于其價(jià)格高、營養(yǎng)價(jià)值全政供，往往成為被摻假的對象。盡管傳統(tǒng)的相色譜（GC）和高效液相色譜（HPLC）法可靠性高鲫骗，但成本高并且檢測時(shí)間長犬耻。因此，有必要找到一種快速有效的方法來檢測此類摻假执泰。利用ARCoptix傅里葉紅外光譜和多元分析可快速判斷出菜籽油中是否摻有棕櫚油枕磁。
近紅外光譜+多元分析法有著快速準(zhǔn)確的特點(diǎn)。ARCoptix傅里葉紅外光譜儀由于尺寸小术吝、光譜分辨率高的優(yōu)點(diǎn)计济，使其可以被方便地帶到現(xiàn)場進(jìn)行快速準(zhǔn)確的檢測。
實(shí)驗(yàn)室內(nèi)排苍，首先獲取純棕櫚油沦寂、純芥花籽油和摻有棕櫚油的芥花油的近紅外光譜數(shù)據(jù)。使用開源R軟件對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行多元分析以進(jìn)行分類传藏。20℃室溫下將菜籽油內(nèi)摻雜入不同比例的棕櫚油并進(jìn)行標(biāo)記，棕櫚油濃度范圍為 3.23 ～38.78 % (v/v)。
使用配備有 InGaAs 光電二極管檢測器的 Arcoptix FT-NIR 光譜儀毯侦，通過透射技術(shù)在 900 nm-2500 nm 范圍內(nèi)對所有樣品進(jìn)行NIR 測量哭靖。 Arcoptix FT-NIR光譜儀光譜分辨率為1.76 nm，每次測量都給出了 900 nm ～2500 nm 之間 909 個(gè)波長的強(qiáng)度侈离。20℃室溫下將空氣和比色皿光譜的背景光譜作為基準(zhǔn)光譜试幽。 每次掃描樣品都需要校準(zhǔn)，所有光譜都記錄為相對于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的背景光譜的吸光度值卦碾。 每個(gè)光譜通過平均 10 次掃描獲得铺坞。 每次測量前使用磁力攪拌器攪拌混合樣品約一分鐘，以確保均勻性济榨。多變量分析工具R 軟件，對于分類宾濒，已使用線性判別分析 (LDA)腿短。 LDA 由 R 包中的 Ida 函數(shù)提供，稱為“MASS”庫绘梦，它是基本 R 發(fā)行版的一部分橘忱。 所得線性判別模型的預(yù)測能力進(jìn)一步用于預(yù)測預(yù)測樣本卸奉。
圖 1: 所有樣品在 900 nm ～ 2500 nm 區(qū)域的近紅外光譜
為了方便觀察光譜钝诚，對光譜進(jìn)行選擇。 如圖1示榄棵，獲得的光譜在 1666 nm ~ 1818 nm 區(qū)域之間顯示出高峰值。 所有油類的整個(gè)光譜范圍用肉眼看起來非常相似疹鳄。 這是由于就脂肪酸組成而言拧略，油的化學(xué)組成相似。 油的成分主要是三羥基醇的甘油酯瘪弓，即甘油垫蛆。甘油三酯是油中的主要成分，它主導(dǎo)著油的光譜腺怯。光譜的Z高峰位表示C-H 鍵的拉伸導(dǎo)致的吸收峰。 在 NIR 區(qū)域觀察到的大多數(shù)吸收帶是由于涉及 C-H呛占、O-H虑乖、N-H 以及可能的 S-H 和 C=O 鍵的振動(dòng)。 我們選擇使用整個(gè)光譜進(jìn)行多變量分析晾虑，而不是使用特定區(qū)域或部分光譜疹味，因?yàn)檫@可以通過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理產(chǎn)生更好的結(jié)果仅叫。
對于吸收光譜數(shù)據(jù)，利用R軟件中“MASS”包中的“Ida”函數(shù)建立了對菜籽油佛猛、棕櫚油和摻假油光譜進(jìn)行分類的線性判別校準(zhǔn)模型惑芭。 散點(diǎn)圖是一種可視化分類結(jié)果的有用方法坠狡。 具有第①和第②判別函數(shù)的函數(shù)如圖2所示继找。由圖2 ，我們可以看到菜籽油 (C)婴渡、棕櫚油 (P) 和摻假樣品 (A) 明顯分離。對于第①和第②判別函數(shù)凯亮，記錄的跡線比例分別為 0.8304 和 0.1696边臼。
圖 2: 散點(diǎn)圖
“p”代表“棕櫚”樣本，“c”代表“油菜”樣本假消，而“a”代表“摻有油菜的棕櫚”樣本柠并。
純樣品和摻假樣品的判別函數(shù)值的堆疊直方圖用于顯示 LDA 的結(jié)果。 R 軟件中的函數(shù)“l(fā)dahist()”用于制作第①個(gè)判別函數(shù)值的堆疊直方圖富拗。通過使用“l(fā)dahist()”函數(shù)臼予，堆疊直方圖如圖 4 所示。我們可以從直方圖中看出啃沪，組 A、C 和 P 分離良好创千，因?yàn)?A 的值介于 -5 和 1 之間缰雇，而 C 和 P 的值分別介于 -2 和 -5 以及 8 和 12 之間沒有重疊。因此追驴，我們可以看到械哟，這兩個(gè)判別函數(shù)已經(jīng)成功地將這三個(gè)組分開了。通過顯示混淆表方便查看分類結(jié)果殿雪。通過將訓(xùn)練數(shù)據(jù)幀與來自校準(zhǔn)模型的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較暇咆，告訴 R 顯示混淆表：-
我們可以看到所有樣本都被正確分類到他們的組中。 顯示正確分類的概率給出：-
正確分類摻假樣本的概率明顯為 1.0 或 100%冠摄。
一旦獲得了分類模型糯崎，就可以預(yù)測未知對象與已定義類之一的成員資格河泳。 測試樣品由 19 個(gè)純棕櫚油 (P)沃呢、19 個(gè)純菜籽油 (C) 和 19 個(gè)摻假樣品組成，濃度范圍為 3.23～38.78 % (v/v)拆挥。 由于包括摻假率低至 3.23% 的樣品在內(nèi)的正確分類率為 100%某抓，因此可以說所獲得的校準(zhǔn)模型可用于對Z低摻假率低至 3.23% 的菜籽油樣品進(jìn)行安全分類。
如前所述惰瓜，隨著近紅外光譜儀越來越便攜否副，使用多變量分析能使數(shù)據(jù)處理更為簡單高效。 近紅外光譜與基于 R 開源的多變量分析軟件相結(jié)合是檢測菜籽油中棕櫚油摻假的有用工具崎坊。 R 軟件中現(xiàn)成的線性判別分析包可用于對摻假低至 3.23% 的棕櫚油的菜籽油進(jìn)行完美分類备禀。
ARCoptix公司的傅里葉紅外光譜儀非常緊湊，集成度非常高曲尸。具有體積小、性能強(qiáng)男翰、可方便整合進(jìn)各類分析設(shè)備中的獨(dú)特優(yōu)勢揭朝。大小可以參考下圖:
FT-IR Rocket傅里葉紅外光譜儀具有高靈敏度条霜、高分辨率葱她∽卜矗可選光譜范圍有2-6μm，1.5-8.5μm鹏倘，2-12μm。更多詳細(xì)信息可詢：http://www.wjjzl.com/details-979.html
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