基于拉曼高光谱成像的乳粉真伪非定向筛查新方法研究

乳粉真伪问题是我国食品安全的突出问题之一,其非定向筛查是分析科学领域的前沿热点。该研究提出一种稳健建模驱动的拉曼高光谱成像方法(RMD-RHIM),借助其图谱合一的数据特征,将乳粉中未知掺杂物识别问题转化为奇异样本识别问题,有效解决了乳粉中掺杂物的不确定性问题。在RMD-RHIM中,首先采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法(airPLS)扣除拉曼光谱的背景信息,再通过改进迭代自权重偏最小二乘法(mIRPLS)准确识别乳粉拉曼高光谱成像信号中的畸变像素点,并转化为可视化的二值图像,实现了乳粉真伪的非定向筛查。结果表明,RMD-RHIM方法对阳性和阴性样品的识别率分别达到了98.3%和93.3%,可满足乳粉工业快速筛查的需求,并为其它食品样本的非定向筛查提供了一种新手段。