用Arcoptix傅里葉紅外光譜儀檢測和分析菜籽油摻雜

作為許多食品中的主要成分，食用油摻假的檢測對消費者、食品加工商和食品行業(yè)至關(guān)重要。在某些地區，菜籽油由于其價(jià)格高、營(yíng)養價(jià)值全，往往成為被摻假的對象。盡管傳統的相色譜（GC）和高效液相色譜（HPLC）法可靠性高，但成本高并且檢測時(shí)間長(cháng)。因此，有必要找到一種快速有效的方法來(lái)檢測此類(lèi)摻假。利用ARCoptix傅里葉紅外光譜和多元分析可快速判斷出菜籽油中是否摻有棕櫚油。

近紅外光譜+多元分析法有著(zhù)快速準確的特點(diǎn)。ARCoptix傅里葉紅外光譜儀由于尺寸小、光譜分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，使其可以被方便地帶到現場(chǎng)進(jìn)行快速準確的檢測。

實(shí)驗室內，首先獲取純棕櫚油、純芥花籽油和摻有棕櫚油的芥花油的近紅外光譜數據。使用開(kāi)源R軟件對光譜數據進(jìn)行多元分析以進(jìn)行分類(lèi)。20℃室溫下將菜籽油內摻雜入不同比例的棕櫚油并進(jìn)行標記，棕櫚油濃度范圍為 3.23 ∼38.78 % (v/v)。 

使用配備有 InGaAs 光電二極管檢測器的 Arcoptix FT-NIR 光譜儀，通過(guò)透射技術(shù)在 900 nm-2500 nm 范圍內對所有樣品進(jìn)行NIR 測量。 Arcoptix FT-NIR光譜儀光譜分辨率為1.76 nm，每次測量都給出了 900 nm ∼2500 nm 之間 909 個(gè)波長(cháng)的強度。20℃室溫下將空氣和比色皿光譜的背景光譜作為基準光譜。 每次掃描樣品都需要校準，所有光譜都記錄為相對于每個(gè)數據點(diǎn)的背景光譜的吸光度值。 每個(gè)光譜通過(guò)平均 10 次掃描獲得。 每次測量前使用磁力攪拌器攪拌混合樣品約一分鐘，以確保均勻性。多變量分析工具R 軟件，對于分類(lèi)，已使用線(xiàn)性判別分析 (LDA)。 LDA 由 R 包中的 Ida 函數提供，稱(chēng)為“MASS”庫，它是基本 R 發(fā)行版的一部分。 所得線(xiàn)性判別模型的預測能力進(jìn)一步用于預測預測樣本。

圖 1: 所有樣品在 900 nm ～ 2500 nm 區域的近紅外光譜

為了方便觀(guān)察光譜，對光譜進(jìn)行選擇。 如圖1示，獲得的光譜在 1666 nm ~ 1818 nm 區域之間顯示出高峰值。 所有油類(lèi)的整個(gè)光譜范圍用肉眼看起來(lái)非常相似。 這是由于就脂肪酸組成而言，油的化學(xué)組成相似。 油的成分主要是三羥基醇的甘油酯，即甘油。甘油三酯是油中的主要成分，它主導著(zhù)油的光譜。光譜的最高峰位表示C-H 鍵的拉伸導致的吸收峰。 在 NIR 區域觀(guān)察到的大多數吸收帶是由于涉及 C-H、O-H、N-H 以及可能的 S-H 和 C=O 鍵的振動(dòng)。 我們選擇使用整個(gè)光譜進(jìn)行多變量分析，而不是使用特定區域或部分光譜，因為這可以通過(guò)適當的數據處理產(chǎn)生更好的結果。

對于吸收光譜數據，利用R軟件中“MASS”包中的“Ida”函數建立了對菜籽油、棕櫚油和摻假油光譜進(jìn)行分類(lèi)的線(xiàn)性判別校準模型。 散點(diǎn)圖是一種可視化分類(lèi)結果的有用方法。 具有第一和第二判別函數的函數如圖2所示。由圖2 ，我們可以看到菜籽油 (C)、棕櫚油 (P) 和摻假樣品 (A) 明顯分離。對于第一和第二判別函數，記錄的跡線(xiàn)比例分別為 0.8304 和 0.1696。

圖 2: 散點(diǎn)圖

“p”代表“棕櫚”樣本，“c”代表“油菜”樣本，而“a”代表“摻有油菜的棕櫚”樣本。

純樣品和摻假樣品的判別函數值的堆疊直方圖用于顯示 LDA 的結果。 R 軟件中的函數“ldahist()”用于制作第一個(gè)判別函數值的堆疊直方圖。通過(guò)使用“ldahist()”函數，堆疊直方圖如圖 4 所示。我們可以從直方圖中看出，組 A、C 和 P 分離良好，因為 A 的值介于 -5 和 1 之間，而 C 和 P 的值分別介于 -2 和 -5 以及 8 和 12 之間沒(méi)有重疊。因此，我們可以看到，這兩個(gè)判別函數已經(jīng)成功地將這三個(gè)組分開(kāi)了。通過(guò)顯示混淆表方便查看分類(lèi)結果。通過(guò)將訓練數據幀與來(lái)自校準模型的預測數據進(jìn)行比較，告訴 R 顯示混淆表：-

我們可以看到所有樣本都被正確分類(lèi)到他們的組中。 顯示正確分類(lèi)的概率給出：-

正確分類(lèi)摻假樣本的概率明顯為 1.0 或 100%。

一旦獲得了分類(lèi)模型，就可以預測未知對象與已定義類(lèi)之一的成員資格。 測試樣品由 19 個(gè)純棕櫚油 (P)、19 個(gè)純菜籽油 (C) 和 19 個(gè)摻假樣品組成，濃度范圍為 3.23∼38.78 % (v/v)。 由于包括摻假率低至 3.23% 的樣品在內的正確分類(lèi)率為*，因此可以說(shuō)所獲得的校準模型可用于對低摻假率低至 3.23% 的菜籽油樣品進(jìn)行安全分類(lèi)。

如前所述，隨著(zhù)近紅外光譜儀越來(lái)越便攜，使用多變量分析能使數據處理更為簡(jiǎn)單高效。 近紅外光譜與基于 R 開(kāi)源的多變量分析軟件相結合是檢測菜籽油中棕櫚油摻假的有用工具。 R 軟件中現成的線(xiàn)性判別分析包可用于對摻假低至 3.23% 的棕櫚油的菜籽油進(jìn)行分類(lèi)。 

ARCoptix公司的傅里葉紅外光譜儀非常緊湊，集成度非常高。具有體積小、性能強、可方便整合進(jìn)各類(lèi)分析設備中的優(yōu)勢。大小可以參考下圖:

FT-IR Rocket傅里葉紅外光譜儀具有高靈敏度、高分辨率?？蛇x光譜范圍有2-6µm，1.5-8.5µm，2-12µm。

更多詳情請聯(lián)系昊量光電/歡迎直接聯(lián)系昊量光電

關(guān)于昊量光電：

上海昊量光電設備有限公司是光電產(chǎn)品專(zhuān)業(yè)代理商，產(chǎn)品包括各類(lèi)激光器、光電調制器、光學(xué)測量設備、光學(xué)元件等，涉及應用涵蓋了材料加工、光通訊、生物醫療、科學(xué)研究、國防、量子光學(xué)、生物顯微、物聯(lián)傳感、激光制造等；可為客戶(hù)提供完整的設備安裝，培訓，硬件開(kāi)發(fā)，軟件開(kāi)發(fā)，系統集成等服務(wù)。

您可以通過(guò)我們昊量光電的網(wǎng)站了解更多的產(chǎn)品信息，或直接來(lái)電。