拉曼光谱作为一种近年来受到广泛关注的光谱检测手段,具有快速、高效、无污染、无需前处理、无损分析等优点,已经成功应用于石油化工、医学、制药、考古鉴定、食品安全、环境保护等领域。食用植物油品质、掺杂检测及油脂关键理化指标定量分析问题是食品检测领域的研究热点,传统的化学分析法存在操作复杂、花费时间长、污染环境等局限,迫切需要一种能够快速、准确测定其品质的检测手段。本文利用拉曼光谱分析技术对食用植物油的品质及理化性质进行分析,提出了对食用植物油品种鉴别、橄榄油掺杂鉴别、油脂碘值和皂化值测定的快速分析方法。具体内容包括：1.深入介绍了拉曼光谱分析技术的原理、特点、应用及其发展方向,并强调了拉曼光谱预处理技术的重要性；系统描述了典型的定性定量分析校正方法,并概述了拉曼光谱在食用油品质检测中的应用现状。2.创新地提出了一种基于拉曼光谱的食用植物油快速鉴别方法。该方法基于已知类别的食用植物油样本进行建模,首先对原始拉曼谱图进行基线校正和标准归一化等预处理,并选取食用油不饱和度特征的两处拉曼峰值作为特征向量,计算训练样本特征空间上各个植物油类别的中心坐标；然后,将食用植物油测试样本的拉曼谱图经过相同预处理和特征提取,获取测试样本的特征向量,计算其与各类别中心坐标的欧式距离,根据类中心最小距离法,取欧式距离最小的那一类作为预测样本的类别。实验结果表明,上述拉曼光谱快速鉴别法可以准确地实现纯种食用植物油品种的分类。3.针对橄榄油的掺杂鉴别,目前仍缺乏快速、简便的检测方法。本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)的拉曼光谱快速鉴别方法。首先,收集若干已知类别的橄榄油样作为训练样本,获取其拉曼谱图,并对其谱图进行预处理和波段选择,进而构建LSSVM分类器；对于未知类别的油样,获取其拉曼谱图,并进行相应的预处理和波段选择,由LSSVM分类器获得鉴别结果。实验结果表明,使用LS-SVM分类法能实现橄榄油最低掺杂量为5%左右其它类型植物油的鉴别,且与其它几种分类方法相比,LS-SVM分类法具有最佳的分类性能。4.为解决现有的油脂皂化值和碘值化学检测方法重复性差,且易受油脂本身颜色干扰等问题,本文提出了一种基于拉曼光谱的油脂皂化值和碘值快速定量分析方法。油脂的皂化值、碘值与油脂的拉曼光谱间具有很强的线性相关性,通过采用偏最小二乘法建立其定量分析模型,模型的再现性和重复性均满足国标要求,实现了油脂理化指标的快速、准确、无损检测要求。