含反式脂肪酸食品近红外光谱快速无损识别方法研究

为满足食品中反式脂肪酸(TFA)的快检需求,提出了一种采用近红外漫反射光谱识别含TFA食品的快速无损方法。采用光纤探头采集完整样品的傅里叶变换近红外漫反射光谱,应用毛细管气相色谱(GC)法测定食品中TFA的含量作为建模参考数据。根据食品中TFA含量将食品分为含TFA食品和无TFA食品。采用偏最小二乘判别(PLSDA)、支持向量机(SVM)、簇类独立软模式(SIMCA)和K-最邻近法(KNN)等有监督模式识别方法建立了含TFA食品的识别模型,并研究了不同光谱预处理方法和建模波段对模型性能的影响。研究结果表明,PLSDA和SVM两种方法可对含TFA食品进行识别 ,但PLSDA方法识别效果明显优于SVM方法。其中,使用与TFA相关波段,结合标准化和二阶导数预处理所建立的PLSDA识别模型效果最佳,校正集和验证集识别准确率分别可达96.4%和88%,具有快速无损识别含TFA食品的可行性。这种方法不需脂肪提取和研磨等样品预处理,具有简单、快速、无需破坏样品等优点,非常适合现场或在线快速检测。