基于近红外光谱技术的茶油脂肪酸含量的快速检测

为快速准确地测定茶油中脂肪酸含量，建立了应用近红外光谱技术检测茶油中脂肪酸含量的方法。选取市售的156份茶油样品，利用气相色谱仪测定其脂肪酸组成及含量，同时采用近红外光谱仪采集油样的光谱数据，并分析原始(R)光谱、SG平滑(SG)光谱和二阶导数变换(SD)光谱与茶油中脂肪酸含量的相关性，采用偏最小二乘回归法(PLSR)比较全光谱波段与显著性波段对建模精度的影响，优选出茶油中脂肪酸含量的定量检测模型。结果表明：茶油中棕榈酸、油酸和亚油酸含量较高，分别为4.428%～10.931%、78.036%～84.621%、7.013%～9.863%；采集的茶油近红外光谱曲线特征变化较为明显，光谱特征峰的位置分布于8 600～8 200、7 300～6 900、6 000～ 5 500、4 800～4 500和4 500～4 000 cm–1；茶油中棕榈酸含量与R、SG光谱吸光度呈正相关，油酸和亚油酸含量与R、SG光谱吸光度呈负相关，SD光谱数据与棕榈酸、油酸和亚油酸含量之间的相关系数与R和SG光谱吸光度比较，相关性极大被削弱；基于全波段建立的PLSR模型对棕榈酸、油酸和亚油酸含量的整体预测精度略高于显著性波段所建立的模型，校正集相关系数RC和预测集相关系数RP分别为0.837~0.956和0.818~0.938。从模型的复杂程度分析，采用显著性波段建模的输入变量的数量可压缩至全波段建模的25%以下；SG–PLSR模型对棕榈酸、油酸和亚油酸含量的综合预测性能最优，相应的RP和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.938、0.930、0.925和0.560、0.438、0.287