食用植物油作为人们日常饮食的必需消费品,为人体提供了丰富的营养成分。随着食用油安全问题的频繁发生,食用植物油品质安全检测越来越受到人们的重视。食用植物油品质安全的传统检测方法操作过程繁琐,费时耗力,无法满足对食用植物油品质和安全进行实时监测的要求,因而迫切需要一种快速的检测方法。作为近年来一种新兴的光谱检测技术,太赫兹光谱具有灵敏度高、穿透力强、安全性好和动态范围宽等诸多优势。本文基于太赫兹光谱技术并结合不同的化学计量学方法,对食用植物油品质安全的快速检测展开研究。主要研究结果如下:（1）利用太赫兹光谱技术快速测定大豆油中的黄曲霉毒素B₁（AFB₁）浓度。t分布-随机近邻嵌入（t-SNE）和主成分分析（PCA）作为预处理方法被用于获得光谱最佳特征。利用不同的化学计量学方法,包括反向传播神经网络（BPNN）、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、随机森林（RF）和偏最小二乘（PLS）以获取最佳的预测模型。研究结果表明BPNN与t-SNE结合具有良好的预测性能,其预测集的相关系数（R_P）为0.9948,预测均方根误差（RMSEP）为0.7124μg/kg。此外,本研究表明了太赫兹光谱技术可检测大豆油中浓度为1μg/kg的AFB₁（准确度超过90%）。（2）利用太赫兹光谱技术快速评估花生油在储存期间的氧化进程。首先根据传统化学方法确定油样的过氧化值（PV）,并作为标定。其次采用遗传算法（GA）和PCA等预处理方法减少太赫兹高维数据。最后比较了区间偏最小二乘（iPLS）、支持向量机（SVM）、BPNN和PLS的预测效果,以获得最佳的定量预测模型。通过i PLS方法,发现与花生油氧化有关的最佳吸收光谱范围为1.1749至1.5030 THz。在所使用的化学计量学方法中,PCA-SVM表现出吸光度光谱与PV之间的最佳定量相关性,预测结果分别为:R_P=0.9289和RMSEP=1.6648 meq O₂/kg。本研究结果表明,利用太赫兹光谱技术并结合适当的化学计量学方法可以实现食用植物油的真菌毒素浓度和氧化进程的快速检测。本研究的开展为基于太赫兹光谱技术的食用植物油品质安全的快速检测应用提供了理论依据,也为其他食品的质量快速检测探索出新方法。