2026年，7790必发集团何学明在国际食品权威期刊Food Control发表题为Improved prediction for AFB₁ in naturally contaminated peanut oil by fusing fluorescence with visible and near-infrared absorption and scattering properties的研究论文。
黄曲霉毒素B₁（AFB₁）是强致癌性真菌毒素，花生油在原料霉变、加工过程中易受污染。传统检测方法前处理繁琐、成本高，而单一激光诱导荧光光谱易受油样基质（色素、黏度、内源荧光物质）严重干扰，难以对自然污染花生油实现准确检测。针对这一行业痛点，本研究创新提出多源光学特征融合策略，将 AFB₁特征荧光光谱与可见-近红外吸收系数、约化散射系数相结合，有效抵消基质干扰，建立快速、无损、高精度的AFB₁检测方法。
研究以鲁花、白沙两个花生品种制备自然污染油样，系统分析AFB₁污染过程中维生素E、多酚、类胡萝卜素、叶绿素等理化指标与颜色、黏度的变化规律。结果表明，随AFB₁污染加重，维生素E与多酚含量显著下降，类胡萝卜素与叶绿素含量上升，油样变暗、黏度升高，共同造成荧光信号失真。
本研究采用低/中/高三级数据融合策略，结合SVR、RBFNN、LSTM、XGBoost 等机器学习与深度学习算法建模。结果证实：荧光联合可见光、近红外吸收特征（F & μₐ-VIS & μₐ-NIR）为最优组合；经特征级融合与决策级加权优化后，AFB₁定量预测决定系数达0.884，预测均方根误差低至42.244μg/kg；定性判别污染是否超标的准确率高达97.14%，远优于单一荧光检测方法。
研究亮点
1.首次面向自然污染花生油构建多源光学融合检测模型，更贴合真实生产场景。
2.融合荧光、吸收与散射特征，显著抵消基质干扰，突破单一光谱检测瓶颈。
3.实现快速、无损、高精度定量预测与定性判别，可支撑在线检测与现场筛查。
4.检测流程简便、无需复杂前处理，具备工业化应用潜力。
研究结论
1.AFB₁污染会显著改变花生油理化与光学特性，造成单一荧光信号严重干扰。
2.荧光联合可见 - 近红外吸收的多源特征融合，可有效校正荧光畸变、提升检测精度。
3.最优特征组合与算法融合下，AFB₁定量预测与超标判别性能大幅提升。
4.该方法为食用油中真菌毒素快速无损检测提供了全新技术方案，可推广至其他植物油品类。
本研究系何学明在粮油品质光学无损检测领域的系列化、递进式核心成果，是前 5 篇论文的理论延续、技术升级与体系闭环。前期系列工作已完成自主多源光学检测硬件平台研发，建立光学传输仿真与吸收–散射干扰理论模型，并逐步拓展至AFB₁检测、油脂氧化、掺假鉴别等多场景应用，形成“硬件研制→理论仿真→方法校正→产业应用”完整技术链条。前期5篇系列论文信息如下：
1. Zhuang, Y., Yang, X., He, X.*, Li, P., & Fang, Y. (2025). Rapid and non-invasive identification of the AFB1 contaminated peanut by data fusion of hyperspectral imaging and laser induced fluorescence. Food Control, 111592. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2025.111592
2. You, J., Zhang, X., & He, X.* (2025). Nondestructive and robust detection of different kinds of vegetable oils adulterated with used frying oil by multi-optical properties. Food Research International, 202, 115708. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2025.115708
3. Wang, M., Zhao, X., Yang, X., & He, X.* (2025). Recovery of AFB1 intrinsic fluorescence in vegetable oils with continuous variations in matrices by theoretical analysis and experiments. Food Chemistry, 467, 142305.https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.142305
4. Yang, X., Pei, J., He, X.*, Wang, Y., Wang, L., Shen, F., ... & Fang, Y. (2024). A novel method for determination of peroxide value and acid value of extra-virgin olive oil based on fluorescence internal filtering effect correction. Food Chemistry, 441, 138342. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2023.138342
5. He, X.*, You, J., Yang, X., Li, L., Shen, F., Wang, L., ... & Fang, Y. (2024). Quantitative prediction of AFB1 in various types of edible oil based on absorption, scattering and fluorescence signals at dual wavelengths. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 310, 123900. https://doi.org/10.1016/j.saa.2024.123900
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原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2026.112082
