葡萄籽油是一种重要的食用、保健资源,在利益的驱使下,市场上的葡萄籽油中往往掺有其它廉价植物油,甚至地沟油,掺假的葡萄籽油将严重影响消费者身体健康和食用油产业健康。研究一种快速、高灵敏度的动态葡萄籽油分析技术对油脂企业品质监管,保障消费者权益具有重要意义。近红外光谱技术是近年来发展起来的一种绿色、快速、无损的检测技术,通过建立物质的近红外特征吸收峰与样品成分含量、成分性质之间的关系模型,可实现化学成分性质的准确预测。然而油成分复杂,样品全波段的近红外光谱数据存在波长点众多、数据叠加严重等特性,难以建立稳定、可靠的定性分析模型。本文以纯净葡萄籽油、掺入不同比例其它油(花生油、玉米油、大豆油和葵花籽油)的葡萄籽油5类油品的近红外光谱数据为研究对象,研究了葡萄籽油近红外光谱预处理与波长优选技术;研究了葡萄籽油掺伪类型快速鉴别模型;在理论研究的基础上,研制了葡萄籽油掺伪鉴别在线分析系统,实现掺伪类别的快速无损检测。主要研究工作如下:(1)针对近红外光谱波长点众多、数据叠加严重的问题,提出一种萤火虫优化算法结合连续投影算法的特征波长优选方法,降低掺伪鉴别模型复杂度。首先选用多元散射校正预处理方法对5类光谱数据进行预处理,再分两阶段分别采用萤火虫优化算法和连续投影优化算法对近红外光谱波长进行粗选和二次优选,获得与类别结果最相关的特征波长点。实验结果表明,提出的算法最终优选出17个最相关的波长点数,极大的降低了建模数据维度。(2)为提高掺伪类别的鉴别精度,提出一种新的葡萄籽油掺伪类别鉴别方法。基于5组近红外光谱数据建立极限学习分类模型,获得分类结果;针对模型可能出现的误分类问题或出现不属于建模数据库类别的样本问题,在极限学习机的分类器判别结果上,运用聚类中心自动确定算法对每类分类结果进行自动聚类,通过判断聚类中心点的个数进一步判别分类的结果的准确性。(3)基于理论方法,研制了葡萄籽掺伪在线检测系统,并应用于葡萄籽油掺伪类型的鉴别。论述了在线检测系统的硬件组成以及分析软件功能实现,并验证检测系统性能,实验结果表明,研发的在线检测系统能有效检测葡萄籽油的掺伪类别。