芝麻油是一种营养丰富且十分美味的食品调味材料,芝麻油的品质检测问题一个十分重要的问题。由于传统上的检测方法需要一定的检测时间,过程较复杂。因此,针对这些不足,本文探索一种快速的、方便的检测方法,即以太赫兹时域光谱系统为基础,结合统计分析的方法来对芝麻油进行检测。太赫兹检测具有快速、无损、操作简单等优点,因此将其用于芝麻油品质的研究能够快速的得到检测结果。本文主要的研究内容如下:首先,本文通过对十种不同的芝麻油采取太赫兹时域光谱系统进行探测,并对光谱进行分析,计算吸收系数和折射率,通过主成分分析对数据进行预处理然后通过支持向量机来建立模型,对不同的芝麻油进行分类识别。并根据芝麻油在太赫兹光谱下的特性,通过不同的参数寻优算法来对支持向量机模型进行优化。采用均方误差作为衡量模型预测性能的评判标准。根据预测结果得出本文构建的支持向量机模型具有很好的分类识别效果,而且和其他的方法作比较,得出此模型具有更精确的识别效果的结论。其次,本文还通过向同一种芝麻油中掺入70%的其他种类芝麻油,检测其时域谱的变化,并通过时域中的变化计算出的吸收谱来分析掺伪芝麻油和纯芝麻油在太赫兹光谱系统中呈现的特征。根据这些特征来对掺伪芝麻油和纯芝麻油的品质分析做进一步的研究,判断芝麻油是否掺入了别的油,进行二分类研究,并通过TP、TN、FP、FN等评价指标来对模型的分类能力进行评判,得到最佳的模型为主成分分析和支持向量机相结合的模型。最后,本文通过对芝麻油中掺入比例为10%、20%、30%、40%、50%的大豆油来进行混合制得样品,再通过太赫兹时域光谱进行探测,研究当芝麻油中掺入不同比例的大豆油时,其品质变化在太赫兹时域光谱下所展现的不同,并通过偏最小二乘算法构建模型对这些差异进行分析,发现掺入大豆油的比例和吸收系数之间成一定相关性,并基于此构建出芝麻油掺伪的偏最小二乘定量研究模型。经过偏最小二乘模型对掺伪芝麻油进行定量分析,结果表现出很好的拟合效果。