食用植物油是人民群众的生活必需品,其质量优劣对人民健康息息相关。衡量食用植物油质量指标有很多,传统检测方法存在测定过程繁琐、检测速度慢、准确性差等缺陷,食用植物油种类多和成分复杂,需要在实验和生产过程中不断探索,以满足油脂简便低耗、快速无损的质量检测。拉曼光谱技术凭借其操作简单、快速无损及较高的灵敏度和准确性得到了广泛应用,采用拉曼光谱技术检测食用植物油质量指标慢慢开始探索。本论文以人们日常食用的几种植物油为研究对象,利用拉曼光谱分析技术,对油脂中的酸价、过氧化值以及调和油组分的质量指标进行快速定量检测研究,主要内容和结论如下:(1)探究基于拉曼光谱的食用植物油酸价快速定量检测。首先剔除异常样品,然后选用5点平滑(S.G.)、标准化(Normalize)、3点一阶微分(1st D)、3点二阶微分(2nd D)、3点三阶微分(3rd D)、3点四阶微分(4th D)、基线校正(Baseline)、标准正态变量变换(SNV)等11种方法对油样光谱进行预处理,讨论样品集的划分和最佳主因子数的选取,分别建立线性主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)定量对比分析模型,3点一阶微分处理后PLS模型为最优模型,其预测集相关系数Rp和均方根误差RMSEP分别为0.942和0.212。(2)探究基于拉曼光谱的食用植物油过氧化值快速定量检测。首先将4801个光谱波长点通过连续投影算法(SPA)波段筛选出贡献点波长数据,讨论支持向量核参数和核函数的建模最优值选择,非线性支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的建模效果与线性建模方法PCR和PLS建模效果相比较。经SPA筛选后建立的校正模型效果更好,其预测集相关系数和均方根误差分别为0.949和1.869。(3)利用拉曼光谱技术对三种组分梯度调和植物油样品定量检测。分别采用标准正态变量变换(SNV)+去趋势(de-trending)算法和正交信号校正(OSC)算法对进行预处理后建立支持向量机和偏最小二乘算法的定量分析模型,通过外部交叉验证法对最佳模型进行验证。结果发现对含有菜籽油、花生油和芝麻油的三组分食用调和油以OSC预处理后建立PLS模型预测效果最好,其验证集决定系数分别为0.990、0.966、0.977,均方根误差RMSEP分别为0.019、0.038、0.026。(4)基于拉曼光谱的食用植物油酸价、过氧化值和三组分调和植物油的快速定量分析模型不但可行,并且具有较高的精度,为食用油质量检测提供了理论依据和参考价值,为油脂新鲜度、质量等级和各组分判断提供了一种新的快速无损检测技术手段。