食用油是人们日常餐饮中的必备食材,可为人体提供重要的脂类物质,同时能帮助人们补充所需要的微量有机物。近年来,食用植物油质量问题时常发生,植物油掺伪问题、毒素残留问题及地沟油事件等严重违背相关法律,威胁消费者的生命健康。在众多食用植物油检测方法中,三维荧光光谱技术因其操作简单,选择性强,灵敏度高,样品用量少而备受关注。本文实验对象是食用植物油,采用三维荧光光谱技术和化学统计学方法完成其掺伪及其农药残留量的检测研究。主要研究内容如下:(1)利用稳态荧光光谱仪FS920获取了6种食用植物油的三维光谱数据,并对其荧光峰位置、强度及数量进行了对比研究,并给出了其荧光谱图中不同荧光峰对应的植物油组分信息。(2)采用化学统计学方法完成荧光光谱数据的处理,将平行因子(PARAFAC)和交替三线性分解(ATLD)算法应用到食用植物油掺伪检测研究中,以橄榄油为基底油,大豆油为掺伪油,配置不同体积浓度的掺伪样本,完成对掺伪样本的辨别研究。结果表明:PARAFAC算法和ATLD算法均能很好的实现掺伪样本的定性研究,其中在对两因子分辨光谱同橄榄油、大豆油归一化光谱拟合时,ATLD算法对因子2分辨光谱同橄榄油归一化光谱的吻合度更高。进一步地,引入同大豆油成分相似的“干扰物质”花生油,以橄榄油、花生油掺伪样本和橄榄油、花生油、大豆油三组分掺伪样本验证了ATLD模型在植物油掺伪鉴别应用的可靠性。(3)采用ATLD算法对食用植物油农药残留的荧光光谱特性进行研究,以芝麻油为研究对象,采用外源性添加灭多威乳油,配置不同体积浓度的芝麻油农药残留样本,实现芝麻油农残样本的定性定量研究。结果表明:ATLD算法可以实现芝麻油农药残留样本的定性定量检测,其中测试样本集芝麻油平均回收率为99.53%,均方根误差0.057;农药灭多威平均回收率为97.31%,均方根误差0.041。