一种煎炸油智能在线检测装置的制作方法

本实用新型属于食品快速检测领域，具体涉及对煎炸油品质的荧光光谱实时采集和油品智能判定的快速检测技术。

背景技术：

中国是当今世界最大的煎炸油加工大国、生产大国、消费大国和进出口大国，在煎炸油及其相关的食品行业中具有举足轻重的地位。2016年以花生、大豆、油菜籽、亚麻籽、油茶籽、芝麻和葵花籽为代表的八大食用植物油产量约为5884.7万吨，进口食用植物油约为8952.9万吨。棕榈油为代表的煎炸油是我国食品专用油脂的重要组成部分，是煎炸食品生产过程中必不可少的主要原料。

煎炸油是食品煎炸过程中的专用油脂，适合煎炸食品的食用油脂统称为煎炸油。煎炸油在使用过程中处于高温加热状态，油脂易发生多种化学反应导致油品品质下降。随着我国食品需求从温饱型向健康型转变，消费者对食品质量和营养方面要求越来越高。因此，煎炸油使用过程中的油品控制成为煎炸食品品质保障的关键性因素之一。煎炸油主要以饱和脂肪酸为主，不饱和脂肪酸为辅，其中饱和脂肪酸含量一般超过70％.同时具有较高的内源性抗氧化成分，不易被氧化且氧化状态较好，并且煎炸油中杂质较低，烟点较高。

传统的煎炸油品质主要依据国家标准中的酸价、过氧化物和总极性物质为理化指标，采用滴定法和电位滴定法两种方法进行油品分析。这些检测方法能够较为准确的获取煎炸油品质信息，然而这些检测方法具有一定的滞后性，难以实时获取煎炸油油品信息。煎炸油品质好坏直接与煎炸食品质量紧密相关，企业为了确保产品质量，通常将处于不合格状态的煎炸油进行报废处理，该做法导致了企业生产成本极大增加，同时也引起了大量的环境污染问题。

本实用新型拟采用一种基于荧光光谱技术，开发一种煎炸油在线、智能检测装置。本实用新型的实施将会保障煎炸食品的健康生产，对食品企业煎炸食品质量方面起到重要作用。

技术实现要素：

本实用新型目的在于提供一种煎炸油煎炸过程中的品质在线检测装置，实现对煎炸食品生产过程中的酸价、过氧化物和总极性组分等化学指标的快速检测和智能判别。

为了解决上述技术难题，本实用新型将荧光光谱技术应用于煎炸油使用过程中的品质智能检测，具体技术方案如下：

一种煎炸油智能在线检测装置，包括光源(1)、煎炸装置(9)、样品流通池(6)、荧光检测器(12)和数据处理设备(14)；光源(1)通过入射光纤(2)与样品流通池(6)开设的激发窗口(3)连接，样品流通池(6)置于恒温水浴箱(7)内，煎炸装置(9)通过蠕动泵(10)经过管道(8)与样品流通池(6)连通，荧光检测器(12)通过出射光纤(11)与样品流通池(6)开设的发射窗口(4)连接，数据处理设备(14)通过数据传输线(13)与荧光检测器(12)连接。

优选地，所述光源(1)为多个led产生的单色激发光源或激光产生的单色激发光源组成的激发光源阵列。

优选地，所述激发窗口(3)和发射窗口(4)以石英玻璃为材料制成且二者呈90°夹角。

优选地，所述入射光纤(2)和出射光纤(11)为荧光光纤。

优选地，所述数据处理设备(14)为计算机。

优选地，所述煎炸油为可以用于煎炸的棕榈油、花生油、大豆油、菜籽油中的单一油类物质或者两种以上油类物质混合而成的调和油。

一种上述煎炸油智能在线检测装置的检测方法，包括以下步骤：

s1、煎炸装置(9)中的煎炸油通过蠕动泵(10)经过管道(8)将其运载至样品流通池(6)中；

s2、样品流通池(6)中的煎炸油(5)在恒温水浴锅(7)中迅速冷却，并进行荧光光谱采集和数据分析；

s3、数据采集完的煎炸油通过蠕动泵(10)运载回煎炸装置(9)中。

优选地，步骤s2中荧光光谱采集包括以下步骤：

s21、光源(1)发射出的单色光通过入射光纤(2)，到达激发窗口(3)；

s22、煎炸油(5)被光源(1)激发后产生的发射光谱经过发射窗口(4)通过出射光纤(11)进入到荧光检测器(12)；

s23、荧光检测器(12)采集到的信号最终通过数据传输线(13)传输到数据处理设备(14)。

所述的数据处理设备(14)安装有煎炸油智能检测程序，具有可视化人机交互界面，能实时获取荧光光谱仪采集的δλ为0-180nm下的激发光谱信息和200nm-800nm的发射荧光光谱信息，通过人机交互界面智能获得酸价、过氧化物和总极性组分数值，并和所设定的合格阈值进行比对，从而智能判定煎炸油是否合格。

优选地，步骤s2中数据分析包括以下步骤：

s24、将荧光检测器采集到的荧光光谱数据通过建立好的智能模型进行数据处理，比较数据处理后的油品品质指标数值与设定的合格阈值之间的关系；

s25、当数据处理得到的数值小于所设定的合格阈值时，认定该煎炸油品质处于合格状态，可以继续使用；当数据处理得到的数值大于设定的合格阈值时，认定该煎炸油品质处于不合格状态，停止使用该煎炸油进行产品生产；从而实现对煎炸食品生产过程中的煎炸油品质的精准控制。

优选地，步骤s24所述的智能模型的建立包括以下步骤：

利用煎炸装置煎炸食品，获取不同煎炸条件下的煎炸油油样，通过理化分析获取与煎炸油品质相关的理化指标信息，同时采集荧光光谱信息，采用模式识别方法建立基于荧光光谱的煎炸油品质智能检测模型；同时依据国家标准相关规定并结合企业实际状况，设定煎炸油使用过程中的荧光光谱合格阈值。

优选地，步骤s24所述的数据处理为：根据式(1)采用平行因子算法对所采集的数据进行特征实时提取，再以loading值对其进行评分，最后将三维荧光光谱数据降维成特征性二维荧光光谱数据；

式中，xijk是作为输入数据时的荧光光谱数据；i是用于表征特征提取时样本数量信息的输入的荧光样本信息数据；j是荧光发射光谱信息；k是荧光激发光谱信息；aif是i样本荧光信号的f因子含量信息；bjf是发射荧光光谱的f因子信息；ckf是激发荧光光谱的f因子相关信息；eijk是荧光光谱信息中存在的瑞丽反射、噪音的荧光光谱信息；i、j、k均为自然数。

本实用新型的有益效果在于：

本实用新型采用煎炸油取样装置和智能化检测装置，实现在线、智能化检测煎炸过程中的食用植物油酸价、过氧化物和总极性组分等化学指标，通过与设定的合格阈值比较智能化判定煎炸油是否合格。本实用新型将获取的三维荧光数据通过平行因子算法筛选特征性激发波长，降维成特征性二维荧光光谱数据，减少了数据处理时间，从而达到在线监测的目的。

附图说明

图1为本实用新型煎炸油在线检测装置示意图；

图2为荧光光谱仪所采集的煎炸油三维荧光光谱图；

图3为平行因子法获得的loading得分图；

图4为不同煎炸周期下的花生油荧光光谱图；

图5为合格油样和不合格油样智能判别图。

附图标记：

1-光源，2-入射光纤，3-激发窗口，4-发射窗口，5-煎炸油，6-样品流通池，7-恒温水浴箱，8-管道，9-煎炸装置，10-蠕动泵，11-出射光纤，12-荧光检测器，13-数据传输线，14-数据处理设备。

具体实施方式

为更好理解本实用新型，下面结合实施例及附图对本实用新型作进一步描述，以下实施例仅是对本实用新型进行说明而非对其加以限定。

图1为煎炸油在线、智能检测装置示意图，根据图1，将荧光检测器12和计算机(数据处理设备14)通过usb连接线进行连接，在样品流通池6上的检测窗口以90°夹角分别和入射光纤2与出射光纤11进行连接，入射光纤2与光源1进行连接，出射光纤11与荧光检测器12进行连接；煎炸油5从煎炸装置9中通过蠕动泵10进入到样品流通池6中用于荧光光谱采集。

光源1为多个led产生的单色激发光源或激光产生的单色激发光源组成的激发光源阵列，激发窗口3和发射窗口4以石英玻璃为材料制成，入射光纤2和出射光纤11为荧光光纤。煎炸油为棕榈油、花生油、大豆油、菜籽油等可以用于煎炸的单一油类物质或者两种以上油类物质混合而成的调和油。

通过荧光检测器12的荧光光谱界面程序设定荧光光谱仪采集参数，积分时间为1000-100000ms，检测波长范围选择为200-800nm，平均重复采集3次；采集无煎炸油时的荧光光谱作为参考光谱。食品煎炸过程中，打开光源1，启动蠕动泵10，此时光源1发出的光通过入射光纤2达到激发窗口3处，进入样品流通池6中，煎炸油样品激发后生成的发射光谱通过发射窗口4经过出射光纤11进入荧光检测器12，计算机最终通过荧光检测器12获得煎炸油在线检测荧光光谱。

荧光检测器12采集好的数据为三维荧光光谱数据(图2)需要经过特征提取才能建立鲁棒性好、准确度高的在线检测方法。主要采用平行因子算法(parafac)在matlab平台上对所采集的数据进行特征实时提取，主要的算法如下i＝1,2,…,i，j＝1,2,…,j，k＝1,2,…,k(1)。式中的xijk是作为输入数据时的荧光光谱数据，其中i是输入的荧光样本信息数据，主要用于表征特征提取时样本数量信息，j表示的是荧光发射光谱信息，k表示的是荧光激发光谱信息。aif是i样本荧光信号的f因子含量信息；bjf表示关于发射光谱f因子信息；ckf是激发荧光光谱的f因子相关信息，eijk是荧光光谱信息中存在的瑞丽反射、噪音等荧光光谱信息。通过上述特征信息提取将成分较为复杂的三维荧光光谱特征信息进行提取，以loading值对其进行评分(图3)，最后将三维荧光光谱数据降维成特征性二维荧光光谱数据(图4)。

在煎炸过程中，利用上述装置在线、实时采集煎炸装置中的煎炸油的荧光光谱，通过操作界面上的智能检测算法，快速获得煎炸油相关的理化指标，通过与阈值比较，判定煎炸油油品是否合格。这里的理化指标主要是煎炸油的酸价、过氧化物和总极性组分。由图4可知，不同煎炸周期(时间)导致煎炸油的氧化状态不同，其在荧光光谱谱图上呈规律性变化，表现为抗氧化物质维生素e为代表的荧光特征峰呈现明显下降趋势，这种下降趋势和酸价、过氧化物及总极性组分为代表的理化指标呈负相关性(即抗氧化荧光成分降低，理化代谢指标数值上升)。

以后每次对煎炸装置中的煎炸油油品进行判定时，只需要通过构建好的在线检测装置和支持向量机等智能检测模型，可以实时获取煎炸油理化指标具体数值，并且同时可以判定煎炸油是否合格。如图5所示，当测定的理化指标数值大于设定的数值时，智能检测程序直接将其判定为不合格(标签为2)，可以直接终止油炸过程；当测定的理化指标小于设定值时，智能检测程序直接判定其为合格油品(标签为1)。

以上所述实施方式仅仅是对本实用新型的优选实施方式进行描述，并非对本实用新型的范围进行限定，在不脱离本实用新型设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本实用新型的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本实用新型的权利要求书确定的保护范围内。