食用植物油是人们膳食结构中不可或缺的组成部分,其品质优劣对人体健康有着重要的影响。我国是世界上食用油消费量最大国家,如何保证食用植物油的营养价值和品质安全是当前我国食用油市场面临的重要问题。传统的食用油品质检测手段虽然检测精度较高,但是存在耗时、操作繁琐等问题,不适合现场的快速分析和执法部门的市场监管。近年来蓬勃兴起的拉曼光谱技术具备快速、无污染、无需前处理等优点,而且食用植物油含有丰富的拉曼光谱信息,能够清晰地表征所含物质内部的分子结构和特征信息,因此拉曼光谱技术逐渐成为食用油品质快速检测领域极具研究价值和应用潜力的新方法。本文采用显微拉曼光谱技术,结合化学计量学分析方法和模式识别技术,重点围绕食用植物油脂肪酸组成分析、食用调和油原料组成分析以及食用植物油贮藏品质检测开展研究工作。主要研究内容如下:1.基于拉曼光谱的食用植物油脂肪酸定量分析。食用油中饱和脂肪酸(Saturated fatty acids,SFA),单不饱和脂肪酸(Monounsaturated fatty acids,MUFA)和多不饱和脂肪(Polyunsaturated fatty acids,PUFA)的含量及比例是影响食用油营养品质的重要因素之一。本文研究从多点平均光谱和单点光谱两个方面进行对比分析,均采用拉曼光谱技术结合偏最小二乘法(Partial Least Square,PLS)建立食用油脂肪酸的定量分析模型,实现快速、高效、无污染的食用油脂肪酸含量及比例的测定。2.基于拉曼光谱的食用调和油原料组成定量分析。食用调和油组成原料的种类和配比是评价食用调和油品质的指标之一。本文研究采用拉曼光谱技术结合偏最小二乘法建立食用调和油原料组分的定量分析模型,挑选最佳光谱预处理方法和特征波段来减小模型运算复杂度、提高模型预测准确性。实验结果表明经过一阶导数+Norris3点预处理后建立的模型稳定性最好,复现性较高,预测结果准确可靠,模型的实用性和适用性较高。3.基于拉曼光谱的食用植物油贮藏品质分析。食用油贮存期的长短和食用油贮存温度是食用油贮存品质的重要影响因素。本文研究采用拉曼光谱技术结合多分类支持向量机法(Multi-class Support Vector Machines,Multi-class SVM)建立食用油贮存期和贮存温度的分类模型,并基于拉曼光谱特征波长的峰高比来识别食用油贮存期,并与太赫兹光谱所建的分类模型进行性能对比,实现对食用植物油贮藏期与贮藏温度的快速判别。