基于三维荧光光谱的花生油掺伪快速检测研究

摘要：

建立一种基于三维荧光光谱的花生油掺伪检测方法.以纯花生油和掺伪4种常见植物油的花生油为研究对象,将三维荧光光谱图处理转化为灰度图,利用Zernike图像矩直接提取三维荧光光谱灰度图的特征信息,得到的特征信息数据通过Xgboost算法和广义回归神经网络(GRNN)算法分别建立定性和定量掺伪判别模型并对其进行验证.结果 表明:Xgboost算法可以有效地对掺伪的花生油进行鉴别,并准确解析其掺伪具体成分;GRNN算法可定量预测花生油掺伪含量,各检出限分别为掺伪大豆油0.2％、掺伪菜籽油1.5％、掺伪玉米油1.0％、掺伪葵花籽油0.5％.因此,该方法可对花生油掺伪进行定性和定量分析,具有快速、简便、灵敏度高等优点.

关键词：花生油、三维荧光光谱、Zernike图像矩、Xgboost算法、广义回归神经网络算法

所属期刊栏目：46

分类号：TS225.1;O657.3(食品工业)

资助基金：西北农林科技大学大学生创新创业训练项目S201910712199

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：80-83,98