鱼油中富含ω-3多不饱和脂肪酸(Poly-unsaturated Fatty acids, PUFA),例如EPA(二十二碳五烯酸)、DHA(二十二碳六烯酸)和DPA(二十二碳五烯酸)等。这些不饱和脂肪酸具有强大的医疗保健作用,例如健脑益智、降血脂、抗血小板凝聚和延缓血栓形成等功效,因此日益受到人们的重视。目前市场上出现了品种繁多的鱼油品牌,品质参差不齐,一些假冒伪劣产品不仅会损害消费者的经济利益,严重的甚至会损害消费者的身体健康。由于人们无法用肉眼直接辨别鱼油的真伪和品质的优劣,传统的检测手段例如气相色谱检测耗时耗力,并且需要大量的人工工作,不适用于快速准确测定鱼油的整体品质。本课题基于以上现状,致力于研究快速高效全面系统检测鱼油品质的方法,为将来的食品监测体系提供技术支持。本文的主要研究内容及结论如下：1、分别利用可见-短波近红外光谱技术、长波近红外光谱技术、中红外光谱技术和核磁共振技术来鉴别鱼油的品牌。可见-短波近红外光谱模型以及经过2nd Der预处理后的长波近红外光谱模型获得了最佳预测效果,判定正确率达到97.14%。中红外光谱技术和核磁共振技术在鱼油品牌鉴别方面表现不佳。2、探讨了可见-近红外光谱技术在鱼油掺假含量检测方面的应用前景。在6个不同品牌的鱼油中分别掺入不同比例的鱼油常用掺假油(大豆油和菜籽油),并采集样本的可见-近红外光谱数据,建立PLS模型进行预测。全波段模型对鱼油中掺有大豆油含量预测的Rp为0.9386,基于11个特征波长变量的模型预测的Rp为0.9412,不仅减少了98.17%的计算量,并且取得了较优的预测效果。全波段模型对鱼油中掺有菜籽油含量预测最佳模型为MSC-PLS模型,其Rp为0.9593。基于SPA选择的15个特征波长变量的PLS模型预测Rp为0.9326。3、分别利用可见-短波近红外光谱技术、长波近红外光谱技术、中红外光谱技术和核磁共振技术获取鱼油不同波段的光谱曲线,再用气相色谱检测7个不同品牌鱼油样本的不饱和脂肪酸含量,包括EPA、DHA和DPA含量值,作为化学值指标参考值,建立PLS定量预测模型并研究不同的光谱预处理方法对模型性能的影响。在EPA值预测中,无论是全波段模型还是基于SPA分析选择的特征波长模型,核磁共振技术均取得了最佳效果,模型的Rp分别为0.9792和0.9768。在DHA值预测中,利用SPA分析选择的16个特征波长变量建立的核磁共振模型取得了最佳预测效果,Rp为0.9859。在DPA值预测中,最佳全波段模型是经过2nd Der预处理后的长波近红外光谱模型,其预测的Rp为0.9649。最佳特征波长模型是基于SPA算法选择的12个特征波长建立的核磁共振谱模型,其Rp为0.9859。4、研究了可见-近红外光谱技术在判定鱼油氧化程度方面的可行性。结果显示,若将3个不同品牌的鱼油数据一起进行建模预测,模型判定的准确率仅为56.67%,预测效果非常差。但若将3个品牌的鱼油分别进行建模预测,则得到模型的判定准确率分别为85.00%,73.33%和66.67%。对模型进行不同的预处理并选取最合适的预处理算法后,模型的判定准确率有一定的提升,分别为93.33%、83.33%和73.33%。说明利用可见-近红外光谱技术结合最佳预处理算法,能够在一定程度上判定鱼油的氧化程度,但是模型的精度和性能有待进-步提升。