摘要针对甘薯淀粉中掺假木薯淀粉难以快速、准确鉴别的问题,旨在建立一种基于傅里叶变换红外(FTIR)光谱结合化学计量学的定性与定量检测方法.以实验室自制的纯甘薯淀粉、纯木薯淀粉及不同掺假比例的混合样品为研究对象,采用KBr压片法采集4 000～450 cm-1范围内的傅里叶变换红外(FTIR)光谱.原始光谱经Savitzky-Golay(SG)平滑与多元散射校正(MSC)预处理后,运用变量重要性投影(VIP)、红外差谱分析、二维相关光谱(2DCoS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)筛选特征变量.构建数据驱动型簇类独立软模式分类(DD-SIMCA)与正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)定性判别模型,并建立偏最小二乘回归(PLSR)定量预测模型.结果表明:3类淀粉的红外吸收峰位置基本一致,而在3 400 cm-1(O-H伸缩振动)、1 369 cm-1(C-H键的弯曲振动)、1 017 cm-1(糖原C-O伸缩振动)及930～500 cm-1(吡喃糖环振动)等区间呈现明显的相对强度差异.DD-SIMCA模型的分类准确率达96.05％,灵敏度为90％,特异性为97％.OPLS-DA能有效区分掺假比例低至10％的样本与纯淀粉(R2=0.92,Q2=0.88),解决了DD-SIMCA在低掺假水平下分类准确度不足的问题.基于siPLS筛选的四区间组合特征变量所构建的PLSR模型性能最优,其交叉验证相关系数RCV与均方根误差RMSECV分别为0.9885和2.587,预测集相关系数Rp与均方根误差RMSEP分别为0.9831和3.256,残差预测偏差RPD为5.4,四分位数间距性能比RPIQ为9.21.FTIR光谱结合化学计量学方法可高效检测淀粉掺假,为食品质量控制提供一种高精度、低成本的快速分析方法.