基于超連續(xù)光譜特級初榨橄欖油的快速檢測方法

王泓鵬，萬 雄，袁汝俊

中國科學院空間主動光電技術重點實驗室，中國科學院上海技術物理研究所，上海 200083

引 言

未來相當長的時間內世界橄欖油消費量將繼續(xù)呈穩(wěn)定增長態(tài)勢，而我國食用油60%依賴于進口，橄欖油的進口量高達95%(2014年)，糧油安全面臨嚴峻的挑戰(zhàn)[1-2]。 國內民眾對營養(yǎng)保健的盲目跟風以及缺乏橄欖油的理性認識，導致一些不法商販為達到以次充好、以假亂真的目的大量進口低品質的橄欖油或橄欖果渣油，危害廣大人民群眾的健康[3]。 Sales等采用新型大氣壓化學電離(APCI)源與氣相色譜(GC)相結合的技術，通過使用多變量分析和創(chuàng)建具有分子片段的響應組合的統(tǒng)計模型對未知油品進行驗證，并獲得油品分類準確度為70%的結果[4]。 Torrecilla等采用紫外-分光光度法鑒別了特級初榨橄欖油中摻入精煉橄欖油和果渣油的研究，當摻偽量低于10%時，識別效果大于97%[5]。 Hernández-Sánchez等利用三維熒光光譜技術模擬特級初榨橄欖油中與氧化過程相關的化合物的預期變異性，有助于監(jiān)測在零售市場獲得的特級初榨橄欖油樣品在2個月內暴露于間接光照下的光譜演變[6]。 此外紅外光譜法[7]、拉曼光譜法[8-10]、基因檢測[11]和DNA條形碼技術[12]等也被應用于特級初榨橄欖油的摻偽檢測。 以上幾種光譜技術在橄欖油檢測技術中具有重要價值，但在實際推廣中又有自身的缺點和劣勢。 因此，為實現(xiàn)更加簡便、時效性更強的特級初榨橄欖油檢測方法，提出一種基于超連續(xù)光譜特級初榨橄欖油的快速檢測方法。

超連續(xù)譜光源的光譜覆蓋范圍從可見光到紅外波段，平均功率可達數(shù)瓦，由于超連續(xù)譜光源可保持入射光的光學相干性，并將激光的高亮度和聚焦性質結合起來，同時又具有白熾燈般的連續(xù)光譜。 作為光源既可在較短的時間內獲得檢測樣本的寬譜段光譜信息又能體現(xiàn)出樣本與激光相互作用的光譜特性。 與分光光度計的吸收透射光譜法相比，采用超連續(xù)譜光源的檢測方法可在更短的時間內、以更簡便的操作流程實現(xiàn)特級初榨橄欖油的檢測。

1 實驗部分

1.1 儀器

實驗系統(tǒng)采用安揚超連續(xù)譜光源SC-PRO，可見光增強型超連續(xù)譜光源，光譜范圍400～2 400 nm，功率≥4 W，可見光功率大于900 mW，重復頻率可調(0.1～25 MHz)，功率穩(wěn)定性小于1%，脈沖能量大于1 μJ，脈寬100 ps； 光譜儀選用愛萬提斯光譜儀型號為AvaSpec-2048-USB2 ，光譜測量范圍200～750 nm，狹縫寬度10 μm，光學分辨率最高可達0.05 nm。 實驗裝置如圖1所示，激光器功率900 mW，光譜儀曝光時間50 ms，平均2次保存一條光譜，超連續(xù)譜光源的可見光譜如圖2所示。

1.2 樣本采集

實驗所用的植物油均來自上海市某大型超市，不同品牌的特級初榨橄欖油、菜籽油、茶油、芝麻油、稻米油、葵花油、玉米油以及大豆油，如表1所示。

圖1 實驗裝置示意圖

圖2 超連續(xù)譜光源的可見光譜

表1 不同品牌的植物油

1.3 積分球中植物油的可見光超連續(xù)譜吸收透射光譜采集及預處理

控制室溫恒定，確保采集時植物油及所處環(huán)境的溫度恒為25 ℃(±1 ℃)。 調試光譜儀及超連續(xù)譜光源，采集激光器原始光譜數(shù)據并控制光源光譜的抖動； 使用移液槍將49個樣本分別注入編號的采樣管中(1.5 mL)； 分別采集不同種類植物油在超連續(xù)譜光源激發(fā)下的透射光譜和吸收光譜，如圖3(a)、圖4(a)所示，圖3(b)、圖4(b)是相對應的透射光譜和吸收光譜強度等高線圖。 圖3(c)、圖4(c)為對光譜數(shù)據校正，去除無關信息(如噪聲、雜散光以及背景信號等)的光譜預處理結果； 圖3(d)、圖4(d)是相對應的透射光譜和吸收光譜強度等高線圖； 圖3(e)、圖4(e)分別是面積歸一化的透射光譜和吸收光譜圖。 為更好地了解每種植物油的光譜指紋特性受非物種差異(如品牌、產地及氣候等)的影響，實驗對每種植物油進行了不同品牌的光譜測量。

2 結果與討論

2.1 造成不同植物油的超連續(xù)光譜差異的主要因素

熒光活性物質是導致超連續(xù)光譜差異的主要因素，其中葉綠素是綠色植物中廣泛存在的一種天然熒光活性物質。 葉綠素作為一種植物光合色素，在植物光合作用中具有吸收光能以實現(xiàn)自身離子化的作用，并非只有葉子才存在葉綠素，葉柄、果實及種子中都含有一定量的植物色素。 植物油在加工和生產的過程中會保留一定量的植物色素，而不同種類植物油所含有的色素和比例均有一定差異，這種光合色素的差異就會在超連續(xù)光譜中體現(xiàn)出不同的光譜特性。 特級初榨橄欖油由于采用物理冷榨的加工工藝，像光合色素這種不穩(wěn)定的抗氧化物質得以大量保留，如圖5所示，葉綠素a的分解代謝過程。 除此之物，特級初榨橄欖油富含酚類等抗氧化劑以及大量的單不飽和脂肪酸，此為特級初榨橄欖油與其他植物油超連續(xù)光譜差異的主要因素。

圖3 不同植物油樣本的超連續(xù)激光透射光譜

2.2 超連續(xù)光譜曲線相關系數(shù)在特級初榨橄欖油檢測中的應用

皮爾遜相關系數(shù)公式如式(1)所示

(1)

式(1)中，協(xié)方差cov(X，Y)是反應隨機變量X和Y相關程度的指標，若兩變量同時變大或是變小，則兩變量的協(xié)方差為正值，說明兩變量正相關； 若其中一變量隨著另一變量的增加而變小，則兩變量的協(xié)方差為負值，說明兩變量負相關。 雖然協(xié)方差可反映出兩個變量的相關性，但協(xié)方差值的大小難以度量兩個隨機變量的相關程度。 為更好地度量不同變量間(不同光譜數(shù)據)的相關程度，在協(xié)方差的基礎上除以兩個變量的標準差，因此皮爾遜相關系數(shù)的取值在-1和1之間。 當0<ρX，Y<1時，表示正相關，當-1<ρX，Y<0時，表示負相關，當ρX，Y=0時，表示兩變量之間不存在線性相關關系。 實驗中采集49個樣本的透射光譜和吸收光譜曲線，分別計算49個樣本除噪后歸一化的透射光譜和吸收光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)，如圖6所示。

圖6(a)為49個樣本除噪后歸一化的透射光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)雷達圖，坐標范圍圖6(b)為49個樣本除噪后歸一化的透射光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)偽彩色圖； 圖6(c)為49個樣本除噪后歸一化的吸收光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)雷達圖，坐標范圍圖6(d)為49個樣本除噪后歸一化的吸收光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)偽彩色圖。

由圖6(a, b, c, d)可以看出，不同種類樣本間光譜的皮爾遜相關系數(shù)差異較大，同種類樣本間光譜的皮爾遜相關系數(shù)差異較小，其中除噪后歸一化的吸收光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)顯示不同橄欖油樣本間光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)均大于0.901 1，其他種類植物油與橄欖油樣本的光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)在0.172 2～0.899 0之間。 因此，可設ρX，Y=0.901 1為橄欖油的判別閾值，將未知樣本與已知橄欖油樣本除噪后歸一化的吸收光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)對比并將ρX，Y>0.901 1作為橄欖油的識別依據，圖6(d)更為直觀的說明透射光譜的皮爾遜相關系數(shù)優(yōu)于吸收光譜的皮爾遜相關系數(shù)。

圖4 不同植物油樣本的超連續(xù)激光吸收光譜

圖5 葉綠素a的分解代謝過程

3 結 論

采用超連續(xù)譜光源可以在極短的時間內獲得滿意的光譜信息，與分光光度法相比，本研究所設計的方案可有效縮短測量時間、簡化操作流程、降低檢測成本，充分發(fā)揮實時性。

圖6 光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)雷達和偽彩色圖

雷達圖中的49個樣本分別有與之對應的一維坐標軸并均勻分布在360°范圍內，不同編號的坐標軸上分布該編號樣本與其他48個樣本的皮爾遜相關系數(shù)。 偽彩色圖中兩坐標軸均為樣本編號，不同樣本間的透射光譜曲線皮爾遜相關系數(shù)用彩色表示

Fig.6ThespectralcurvePearsoncorrelationcoefficientradarandpseudo-colormap

(a): Pearson correlation coefficient radar map of transmission spectrum curve; (b): Pearson correlation coefficient pseuda color map of transmission spectrum curve; (c): Pearson correlation coefficient radar map of absortpion spectrum curve; (d): Pearson correlation coefficient pseuda color map of absortpion spectrum curve

Note: 49 samples in the radar map have corresponding one-dimensional coordinate axes and are evenly distributed within 360°, the pearson correlation coefficients of the numbered samples and the other 48 samples were distributed on the corrdinate axes of different numbers. In the pseudo color image, the two axes are sample numbers. The pearson correlation coefficient of transmission spectrum curve between different samples is expressed in color

在同一種實驗方案下，采用超連續(xù)透射光譜的有效識別率低于超連續(xù)吸收光譜的有效識別率，研究結果表明，采用超連續(xù)譜光源、積分球和皮爾遜相關系數(shù)法相結合的技術方案可對橄欖油進行有效的檢測。 該研究對橄欖油的人工智能快速實時檢測技術具有一定的參考價值，并對目前國內橄欖油市場亂象的整治和國內橄欖油市場的規(guī)范具有一定的應用價值。