食用色素含量检测是食品安全检测中必不可少的部分。选取食用靛蓝 及亮蓝两种最基本的蓝色素进行研究, 提出一种基于吸收光谱法的蓝色素鉴别及定量分析方案。通过对比分析两种色素的分子结构与特征峰间的关系,结合 电子跃迁理论分析了两者吸收光谱的差异,并以特征峰间差异进行多组分体系中亮蓝色素的定量分析,建立最终模型。 结果表明该模型的拟合程度很高,其线性回归系数达到0.99,平均检测残差达到1.8 μg/ml。

采用一种由原点矩法改造所得的特征压缩算法对荧光光谱数据进行预处理, 将处理后的数据与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)算法结合, 建立鲁棒回归模型, 用以预测实际食用色素粉末的纯度。 以亮蓝和胭脂红这2种色素为例论述该方法对实际食用色素粉末纯度的预测效果。 首先, 利用FLS920荧光光谱仪测量获得两种色素的标准样本和实际样本在最佳激发波长下的荧光发射光谱数据, 利用由原点矩法改造所得的特征压缩算法对获取的荧光光谱数据进行压缩和变换, 一方面缩短了算法的运算时间, 另一方面也提高了模型的预测精度。 将预处理后的荧光光谱数据输入加权最小二乘支持向量机中建立浓度预测模型, 该模型对亮蓝、 胭脂红实际样本溶液给出的预测光谱与它们的实测光谱吻合程度好, 半高峰宽区间内的平均决定系数分别为0.662和0.931。 所有亮蓝、 胭脂红溶液的预测浓度和标称浓度之间具有良好的线性关系, 相关系数分别为0.997和0.992。 由此通过多项式拟合得到的亮蓝、 胭脂红粉末的预测纯度分别为61.0%和72.3%。