基于拉曼光谱和 ＣＮＮ算法的特级初榨橄榄油的掺假量化

• 作者: 乌文泽 何凯 吴东雷
• 来源期刊: 中国油脂
• 关键词: 特级初榨橄榄油 拉曼光谱 掺假量化 Inception V2结构 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2024,（5）
• 所属期刊栏目: 检测分析
• 页码范围: 146-150
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19902/j.cnki.zgyz.1003-7969.230052

摘要

旨在为特级初榨橄榄油掺假快速定量分析提供参考，以掺假菜籽油的特级初榨橄榄油为例，采用激光拉曼光谱实验系统获取油样的拉曼光谱数据，运用基于Inception V2结构的卷积神经网络(CNN)算法提取拉曼光谱特征并完成光谱特征与掺假量的非线性关系映射。结果表明：特级初榨橄榄油与菜籽油的拉曼光谱存在较大的差异，其中类胡萝卜素、碳碳双键、甲基和亚甲基产生的拉曼特征峰是引起差异的主要因素；所建立的CNN模型效果较好，训练集、验证集、测试集的决定系数均大于0.99,均方根误差均小于0.026;在低剂量掺假中，模型的预测结果仍具有一定的参考价值。综上，拉曼光谱结合基于Inception V2结构的CNN算法所建立的模型可以满足特级初榨橄榄油掺假量的快速检测。