基于多種方式的便攜式油品質量分析儀器的研究

千承輝，宋繼斌，王天資，秦佳男

（吉林大學 儀器科學與電氣工程學院，吉林 長春 130000）

基于多種方式的便攜式油品質量分析儀器的研究

千承輝，宋繼斌，王天資，秦佳男

（吉林大學 儀器科學與電氣工程學院，吉林 長春 130000）

近年來，地溝油回流餐桌現象對消費者健康造成了極大危害，研究設計一種便攜式，平民化的油品質量分析儀器具有重要的意義。地溝油成分復雜，單一判據對地溝油的判別缺乏說服力，基于介電常數以及冷卻油遮光率對油品質量進行綜合判別，可提高判別的準確性。利用近紅外光譜儀對實驗結果進行驗證，證實系統能夠實現多種食用油與劣質油脂之間的鑒別區分。檢測時間為4～5分鐘，準確率為93.3%，具有便攜，成本低，準確度高等優點。

油品質量；地溝油；便攜式；油品分析；介電常數；遮光率

根據衛生部發布的 《中國居民營養與健康狀況調查報告》，城市居民平均每天高達85.5克的脂肪攝入中，有一多半是通過烹調油攝入的。然而，隨著“地溝油”現象的出現，大量廢棄食用油脂經過簡單提煉后流回餐桌［1］，對消費者的健康構成嚴重威脅。

目前，比較普遍的地溝油檢測方法包括近紅外光譜，氣相色譜、液相色譜等儀器分析方法［2］；密度、黏度、水分含量［3］、折光率、皂化值、旋光性、過氧化值［4］檢測等理化指標分析方法；以及黃曲霉檢測，特定基因檢測等其他方法。多家企業及機構在地溝油檢測領域也有嘗試，上海市現代光學系統重點實驗室研制的太赫茲技術識別地溝油的測量儀，通過檢測油品的共振吸收峰判斷油脂內所含成分，但價格昂貴；廈門斯坦道科學儀器股份有限公司所研制的 STD-XG糧油質量檢測儀，利用檢測食用油酸價的傳統檢測方法，可以得到特征性很強的信息（如脂肪酸含量），但檢測時間較長。并且地溝油成分復雜，傳統理化指標檢測方法生成的單一判據對地溝油的判別缺乏說服力。因此，設計了基于多種方式的便攜式油品質量分析儀器，通過測量油樣介電常數和不同溫度下遮光率來分析油品質量；基于BP神經網絡建立了預測模型，進行地溝油的判別。具有便攜，成本低，準確度高等優點，便于現場快速檢測。

1 試驗方法和試驗方案

系統分為兩個模塊：下位機數據采集模塊及上位機數據處理與分析模塊。下位機采集已知油樣的介電常數值和不同溫度下的遮光率，傳送至上位機。上位機對原始數據進行處理并提取特征信息，導入BP神經網絡建立分類模型。測量樣本的介電常數和不同溫度下的遮光率輸入模型，即可給出樣本所屬油類的概率。為進一步驗證檢測結果的可靠性，用近紅外光譜儀對油脂進行分析，與檢測結果進行比對。整體系統框圖如圖1所示。

1.1 介電常數檢測系統設計

油脂由多種碳氫化合物混合而成，其相對介電常數約為2.3［5］。地溝油經反復高溫、長期暴露在空氣中，會發生一系列化學反應，使油脂中混有大量的極性物質，其介電常數發生較大變化［6］。運用變介質電容傳感器及可編程電容--數字轉換器CDC，測量不同油脂的介電常數，為油脂品質判別提供了一定的依據。

電容傳感器由三塊平行的雙面覆銅板組成，覆銅板的兩側銅片作為極板。外側兩塊覆銅板靠內一側的兩個極板作為感應電極（CIN），中間一塊覆銅板的兩側極板作為激勵電極（EXC）。極板表面鍍有0.1 mm厚的特氟龍絕緣材料。介電常數測試系統結構框圖如圖2所示，將激勵電極與感應電極間的電場看作均勻電場，測得電容傳感器初始電容值為，C0伸入油脂中后電容傳感器的電容值可表示為：

圖1 整體系統框圖Fig.1 The overall system block diagram

其中ε0為真空介電常數，εr為被測油脂的相對介電常數（以下簡稱為介電常數）。

介電常數測試系統結構框圖如圖2所示。

圖2 介電常數測試系統結構框圖Fig.2 Dielectric constant test system structure diagram

CDC及外圍電路直接焊接在電容傳感器中間一塊覆銅板上，極板到CDC的導線長度僅為1.2 cm，電路的寄生電容及分布電容較小。介電常數檢測系統整體安裝在屏蔽盒中，激勵頻率固定為32 kHz。

1.2 冷卻油遮光率檢測系統設計

經調研，地溝油中動物油含量高者占很大比重，其飽和脂肪酸與不飽和脂肪酸比例異常［7］，導致其凝固過程與普通食用油不同。油樣在冷卻過程中對激光的遮光率會隨著凝固程度而改變，可通過測量油樣的遮光率與溫度關系曲線研究其凝固過程。

將油樣逐漸冷卻，同時從激光器發出650 nm的單色光，平行射入比色皿，在出射光端用硅光二極管將光信號轉化為電信號，再經信號調理及采樣，由控制器發送至上位機做數據分析，繪出遮光率與溫度關系曲線，作為油樣性質的輔助判別指標。冷卻油遮光率檢測系統的測量部分如圖3所示，系統電路部分結構圖如圖4所示。

圖3 冷卻油遮光率檢測系統測量部分結構圖Fig.3 Cooling oil window detection system measurement part of the structure

圖4 冷卻油遮光檢測系統電路部分結構圖Fig.4 Cooling oil shading test system circuit diagram

油樣的溫度變化大約在-20～30℃，則輸出電壓變化范圍為2.53～3.03 V，需將輸入信號與ADC動態范圍進行匹配，匹配前后電壓隨溫度變化范圍對比如圖5所示。

圖5 匹配后遮光率隨溫度變化范圍Fig.5 The temperature range after the match voltage

光源選用半導體激光頭，光敏器件選用硅光二極管G1115，工作于零偏置狀態時，電路的輸出電壓值與遮光率成正比，油樣的遮光率η用測得的輸出電壓Vout表示為。

式中Vref為ADC參考電壓，α為ADC修正系數。

控制器產生PWM波通過MOS管驅動控制半導體制冷片，使油樣均勻地降溫。半導體制冷片不需任何制冷劑，但會產生大量的熱，需用一套循環水冷裝置為制冷片散熱。

2 油品鑒別系統上位機軟件設計

油品鑒別系統的上位機軟件通過分析下位機所傳送的油樣的介電常數數據及遮光率-溫度數據，得到油樣的種類及品質信息。其主要功能包括：

①介電常數及遮光率-溫度數據點實時顯示；

②來自兩方面的數據的預處理、原始數據的保存、特征信息提取及保存；

③油樣的曲線對比顯示；油品鑒別數學模型的建立；

④待測油樣的數據導入及鑒別結果輸出。

2.1 軟件的結構設計

油品鑒別系統上位機軟件基于MATLAB語言［8］，對油樣的介電常數數據、遮光率-溫度數據進行數據處理、圖像分析及模型建立。

油品鑒別系統上位機軟件主要包括四部分：

①油品分析系統部分；

②介電常數檢測部分；

③冷卻油遮光率檢測部分；

④模型建立及更新部分。

油品鑒別系統上位機軟件主界面如圖6所示，可選擇進入各子測量系統，或對油樣品質進行分析。

圖6 油品鑒別系統上位機軟件主界面Fig.6 Product identification system PC software main interface

在介電常數檢測界面及冷卻油遮光率檢測界面對原始數據進行預處理并提取特征信息，對介電常數數據采取拉依達法檢驗粗大誤差和剔除壞值，冷卻油遮光率檢測數據采取最小二乘擬合曲線，并通過3次樣條插值進行平滑濾波。

以測得的已知油類的特征信息為基礎，基于BP神經網絡對油樣種類進行建模。模型建立后，在油品分析系統主界面，將不同油樣的原始數據導入到軟件里即可直觀地觀察到它們的差別；導入待測油樣的特征信息，即可進行油樣的種類判別及品質分析。最終輸出模型判斷油樣所屬油類的概率。

2.2 BP神經網絡模型建立

在模型建立及更新界面，將測得的已知油品特征信息作為訓練樣本導入并建立BP神經網絡模型，設計每種油訓練集20組，校正集10組。模型參數如表1所示。

基于以上設計，我們建立了油品鑒別的BP神經網絡模型，模型收斂曲線如圖7所示。

3 計算結果與比較

利用模型分析了3組金龍魚精煉一級大豆油、3組魯花5S壓榨一級花生油與兩組煎炸老油的品質。系統輸出油樣的介電常數如表2所示。

系統輸出油樣的冷卻油遮光率對比圖形（圖8）。

最終輸出為模型判斷油樣所屬油類的概率，表3所示為部分模型所判斷的已知油樣為其自身油品種類的概率值，并與實驗室配置的近紅外光譜油品分析儀器輸出的概率值進行比對。

表1 油品鑒別模型設計參數Tab.1 Product identification model design parameters

圖7 油品鑒別模型收斂曲線Fig.7 Product identification model convergence curves

表2 油品介電常數Tab.2 Oil dielectric constant

圖8 冷卻油遮光率對比圖形Fig.8 Cooling oil shading degree contrast pattern

表3 模型輸出信息比對Tab.3 Model output information

在所有樣本數據中隨機選擇2/3作為訓練集，余下的1/3作為校正集，可得出模型的評價參數：預測準確度93.3%，均方根誤差MSE為0.015，相關系數R為0.994 2。

4 結束語

基于多種方式的便攜式油品質量分析儀，具有便攜、成本低廉、操作簡便、便于現場快速檢測等優點，檢測時間為4～5分鐘，預測準確度為93.3%。能夠獲得辨識度較高的油樣品質特征信息，并建立起優良的油品鑒別模型，定性地研究油類的介電常數及冷卻遮光率與油類品質之間的關系。與實驗室配置的近紅外光譜油品分析儀器所建立的油品分析模型對比，模型誤差在1%到4%之間。因此，提出的基于多種方式的油品質量分析方法能夠代替傳統單指標分析方法及復雜的儀器分析方法對油品質量進行快速分析，對食用油的質量安全控制有著實際的指導意義。

［1］余擎宇，何若瀅.地溝油對人體健康的危害［J］.糧油食品科技，2011（4）:36-37.

［2］李誠煒，田松柏，弓愛君，等.儀器分析技術在油品分析中的應用［J］.分析儀器，2004（4）:1-5.

［3］焦云鵬.地溝油鑒別和檢測的研究進展［J］.現代食品科技，2008（4）:378-380.

［4］王樂，劉堯剛，陳鳳飛，等.地溝油的污染及變質情況研究［J］.武漢工業學院學報，2007（4）:1-4，12.

［5］丁振榮，陳衛民.電容式傳感器測量油品中水的體積分數之新方法.傳感器技術，2004，23（5）:22-23，28.

［6］鄧鵬，程永強，薛文通.油脂氧化及其氧化穩定性測定方法［J］.食品科學，2005，26（增刊）:196-199.

［7］許秀麗，李娜，任荷玲，等.氣相色譜分析脂肪酸組成鑒別地溝油的方法研究［J］.檢驗檢疫學刊，2012，22（2）:6-15，37.

［8］宗節保，段柳云，王瑩，等.基于MATLAB GUI軟件制作方法的研究與實現［J］.電子設計工程，2010（7）:54-56.

Research of the portable oil quality analysis instrument based on a variety of ways

QIAN Cheng-hui，SONG Ji-bin，WANG Tian-zi，QIN Jia-nan
（College of Instrument Science and Electrical Engineering，Jilin University，Changchun 130000，China）

In recent years，waste oil back to the table caused great harm to the health of consumers.Developing and designing a portable，civilian oil quality analysis equipment is of great importance.Waste oil is very complex，so a single criterion for determining the waste oil is unpersuasive.Discriminating waste oil based on the dielectric constant and the cooling oil shading，can improve the accuracy of discrimination.Using near-infrared spectrometer to verify the experimental results confirmed that the system can discriminate distinction between a variety of edible oils and fats are inferior.Detection time is 4 to 5 minutes，the accuracy is 93.3%，with a portable，low cost，high accuracy and so on.

oil quality；waste oil；portable；oil analysis；dielectric constant；shading

TN06

A

1674－6236（2016）04-0052-04

2015-03-30 稿件編號：201503435

國家級大學生創新實驗計劃基金項目（2014A65295）

千承輝（1975—），女，鮮族，吉林汪清人，博士，高級工程師，實驗室副主任。研究方向：傳感器與智能儀器。