應用近紅外光譜分析判別芝麻油摻偽的研究

梁 丹

（武漢職業技術學院電信學院，武漢 430074）

·食品分析·

應用近紅外光譜分析判別芝麻油摻偽的研究

梁 丹*

（武漢職業技術學院電信學院，武漢 430074）

研究了應用近紅外光譜分析技術快速、準確判別芝麻油有無摻偽的方法。主要利用近紅外光譜和主成分分析結合BP人工神經網絡法進行了純芝麻油、純大豆油、摻有大豆油的摻偽芝麻油的判別研究。試驗結果表明，利用BP人工神經網絡法將83個校正集樣品的10個主成分數據作為BP網絡輸入變量，建立的三層BP人工神經網絡判別模型對26個測試集樣品的判別率為96.15%，表明近紅外光譜分析方法對純芝麻油、純大豆油、摻偽芝麻油具有很好的判別分類作用，該方法能有效判別芝麻油有無摻偽大豆油。

芝麻油；大豆油；摻偽芝麻油；近紅外光譜；BP人工神經網絡法

植物油因其種類不同、營養價值不同，價格差異很大。一些生產經營者為了獲取暴利，在高價植物油中摻入廉價的植物油，還有的廠家將非食用油或過期變質油品摻入合格油中以次充好。如一些廠家在芝麻油中摻入菜籽油、棉籽油、大豆油等廉價油，卻以純芝麻油的價格賣出，甚至還有一些不法生產者在食用油中摻入非食用的礦物油、桐油、大麻油等。摻偽植物油不僅影響植物油的衛生品質和營養成分，而且還嚴重危害消費者的健康。因此探索出一種能快速、準確、在線判別摻偽植物油的方法成為了當務之急。本文針對摻偽芝麻油現象，研究了利用近紅外光譜分析技術快速、準確判別摻偽芝麻油的有效方法。

近紅外光譜分析技術具有分析快速快、分析效率高、無污染、無需預處理、無樣品損傷、在線檢測等優點，利用近紅外及相關技術定量分析農產品及食品的成分、定性鑒別農產品及食品的種類、定性鑒別農產品及食品真偽和產地等的研究也已有一些成果。但應用近紅外光譜分析技術判別摻偽植物油的分析研究并不多，且由于近紅外區吸收的光譜強度弱、靈敏度較低及噪音等因素影響，要使用近紅外光譜技術對摻偽芝麻油進行準確的判別，需要選擇最優的預處理方法和相匹配最優的建模方法。因此本文采用主成分分析結合BP人工神經網絡法建立摻偽芝麻油的定性分析模型。

1 材料與方法

1.1 試驗方案及試驗材料

因市場上經常有在純芝麻油中添加低廉的大豆油的做法，所以試驗的植物油分成三大類，一類是價格較貴的純芝麻油，一類是價格相對低廉的純大豆油，還有一類就是兩者的摻混油。

試驗植物油油樣共計109個，其中純芝麻油樣品28個、純大豆油18個、芝麻油和大豆油的摻混油樣品63個（其中芝麻油和大豆油質量比為1∶3的混合油21個，質量比為1∶1的混合油21個、質量比為3∶1的混合油21個）。

1.2 試驗儀器及軟件

試驗采用Bruker VECTOR 33N型FT-NIR近紅外光譜儀，配置漫反射鍍金積分球、Pbs檢測器、樣品旋轉器、12 mm石英樣品池，OPUS軟件；MATLAB R2007a。

1.3 試驗方法

根據儀器及樣品特點，采用透反射進行樣品的光譜采集。測量時油樣放入該石英樣品杯中，然后再將此樣品杯放入樣品池中，蓋上鍍金的樣品池蓋（標準漫反射體）。為保證所有樣品光譜采集條件的一致性，測量時油樣均取2 mL，從而盡量保證樣品杯中樣品測量高度的一致。測定時，設定儀器分辨率為8 cm-1，掃描次數為64，光譜范圍是10 000 cm-1～4 000 cm-1。光譜分析采用主成分分析結合BP人工神經網絡法。

2 試驗結果與分析

2.1 近紅外圖譜分析

測得的純芝麻油、純大豆油以及芝麻大豆摻混油的近紅外光譜如圖1所示。從圖1可以看出，這109個樣品油中，只有2條樣品油的光譜顯示出與其他光譜存在較大差異，其他的107個樣品油的光在整個光譜區很相似。由于植物油的原始圖譜相似度很高，因而此次2條樣品油顯示出的差異可能是由于儀器測量條件等的差異所致，因此對摻偽芝麻油的判別分析同樣需要利用化學計量學方法將原始光譜進行數學處理，才可能突出樣品之間化學成分的細小差異，從而達到判別芝麻油有無摻偽的目的。

圖1 植物油樣品原始光譜圖

2.2 主成分分析

對109個樣品進行主成分分析，前10個主成分的特征值及累計可信度如表1所示。

表1 前10個主成分及累計可信度

從表1可以看出，前10個主成分的累計可信度已經達到99.95%，因此選取前10個主成分來表示原始可見-近紅外光譜的主要信息。試驗比較了不同主成分組合的二維得分圖，發現以PC1為橫坐標和PC5為縱坐標的二維得分圖（圖2）對純芝麻油、純大豆油、摻混油這3類植物油有一定的聚類作用。

從圖2可以看出，純芝麻油主要聚集在第四象限；芝麻油和大豆油質量比分別為1：3、1：1、3：1的混合油主要集中在第二、第三象限的靠中間的區域，且按照芝麻油和大豆油的摻對比例的變化由第二象限過渡到第三象限，顯示出一定的規律，而大部分大豆油主要聚集在第一象限上方，但有一小部分大豆油又分布在摻混油的周圍。這說明主成分分析方法對28個純芝麻油的聚合度較好，可利用光譜的主成分分析判別出純芝麻油，但主成分分析不能完全分辨純大豆油和摻混油。為此，在主成分分析的基礎上，將結合BP人工神經網絡方法建立判別分析模型。

圖2 主成分1和主成分5的二維得分圖

2.3 判別芝麻油純正度的定性分析模型的建立

采用BP算法的前饋神經網絡能夠實現輸入與輸出之間的高度非線性映射。因此該方法對光譜數據進行主成分分析的基礎上，把主成分作為輸入建立一個三層的BP網絡模型，用于鑒別芝麻油有無摻偽現象。所有數據都是借助Matlab中的圖形用戶接口GUI（Graphical User Interfaces） 進行神經網絡設計與分析。

109個樣品油中，隨機選擇83個樣品（純芝麻油21個，純大豆油14個，摻混油48個） 組成校正集，其余26個樣品（純芝麻油7個，純大豆油4個，摻混油15個）為測試集。將83個校正集樣品的10個主成分得分值作為模型的輸入，輸出節點數設為3（因為有3類輸出結果，“001”代表純芝麻油、“100”代表純大豆油、“010”代表摻混油），隱含層的傳遞函數采用雙曲正切S型傳遞函數tan sig，輸出層采用S型對數函數，隱含層節點為18，選用訓練函數 TRAINLM、學習函數LEARNGOM，設定最小均方誤差為0.001，訓練次數為500，進行網絡的訓練。所設計的用于判別摻偽芝麻油的BP神經網絡，訓練10步就達到設定的誤差要求。

將26個驗證集樣品作為測試集輸入模型，得到檢驗結果，見表2。說明26個驗證集樣品中只有編號為11的1個樣品的真實值和預測值不同，其余的25個樣品判別準確。結果表明模型對于樣品油的判別率為96.15%。表明所建主成分分析結合三層BP人工神經網絡模型能有效判別出純芝麻油、純大豆油、芝麻大豆摻混油，即能有效判別出相對高價的芝麻油中有無摻混廉價大豆油。

表2 判別結果

3 結論

通過試驗獲得了純芝麻油、純大豆油以及不同比例芝麻大豆摻混油的光譜特征曲線，利用這些光譜信息采用主成分分析結合BP人工神經網絡法建立了摻偽芝麻油的判別分析模型，結果表明主成分分析結合BP人工神經網絡法建立的模型預測效果良好，對純芝麻油、純大豆油、摻混油的鑒別分類率達到96.15%。說明主成分分析結合BP人工神經網絡法可提取植物油近紅外光譜信息中的微弱差異，表明該方法用于鑒別摻偽芝麻油是可行的，試驗結果為摻偽植物油快速準確鑒別檢測提供了一種有效的方法。

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Research on detection of adulteration of edible sesame oils by near infrared spectroscopy

LIANGDan*
（College ofTelecommunication，Wuhan Institute ofTechnology，Wuhan 430074，China）

Rapid detection of adulterated sesame oil by Near Infrared Spectroscopic（NIR）method was studied.NIR Spectra and Principal Component Analysis（PCA）were combined with Back-propagation（BP）Neutral Network to detect the pure sesame oil，pure soybean oil，and sesame oil adulterated with half of soybean oil.The experiments showed that the ten principal components in 83 Calibration Sample Sets were applied as BP inputs.The discriminate rate by using the established BP Neutral Network of 26 sample sets was 96.15%.The near infrared spectroscopic method played a good role in the detection of pure sesame oil，pure soybean oil，and sesame oil adulterated with soybean oil，and offered a effective approach tothe discrimination ofpure and adulterated virgin sesame oil.

sesame oil；soybean oil；adulterated sesame oil；near infrared spectroscopy；BP neutral network

TS225.1+1

A

1673-6004（2011）02-0040-04

*梁丹，女，1982年出生，2009年畢業于華中農業大學農業機械化工程專業，講師。

2011-05-17