楊淵婷 高光偉

摘 ?要：近紅外光譜分析技術(shù)分析速度較快，分析過程中不會造成食品損壞，且前置處理相對便捷，可實現(xiàn)多個項目同時檢測，其在食品安全檢測方面得到了十分廣泛的應(yīng)用。該文著眼于近紅外光譜分析技術(shù)的原理及其優(yōu)勢，在對其進行全面分析的基礎(chǔ)上，就近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中的具體應(yīng)用問題進行了詳細探析，希望可以為行業(yè)工作者提供一些意見上的思考。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜分析技術(shù) ?食品檢測 ?應(yīng)用

中圖分類號：R155.5 ? 文獻標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-3791（2019）05（a）-0075-02

近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展十分迅速，20世紀(jì)80年代，我國就已著力于對該技術(shù)展開研究，到90年代，其逐漸應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、石油、制藥以及食品等多個領(lǐng)域。近紅外線光譜分析技術(shù)在食品檢測中應(yīng)用時間雖短，但是其優(yōu)勢十分明顯，這也是其應(yīng)用廣泛的主要原因。

1 ?近紅外光譜分析技術(shù)的原理及其優(yōu)勢

1.1 近紅外光譜分析技術(shù)原理分析

近紅外光譜主要應(yīng)用透射和漫射來獲取，在均勻和透明液態(tài)樣品的近紅外光譜分析中，通常應(yīng)用透射測定的方式采用透射率和吸光度等參數(shù)，來反映樣品對光吸收的效果和程度，且其吸收光度的水平可用博朗-比爾定律來表示，其公式如下：

A=εlc或lg ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式中，A為吸光度，l為為程長，ε為吸收系數(shù)或摩爾吸光系數(shù)，c為吸光組分在樣品中的濃度，T為透射率。

在固態(tài)樣品的近紅外光譜分析中，漫射方式應(yīng)用較為普遍，其主要以漫反射率、漫反射吸光度以及Kubelka-Munk理論來表示其特征，計算公式如下：

A=Ig，R=×100% ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

式中，A為吸光度，R為漫反射率，I為測得樣品的漫反射光強度，I0為背景。盡管漫反射吸光度光譜與透射吸光度光譜的形式并無明顯的差別，但是漫反射吸光度光譜與樣品吸光的濃度與朗博-比爾定律不符。對此，科學(xué)家提出了雙流傳輸模型。

1.2 近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)勢

雖然近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展的時間并不長，但是該技術(shù)在較大的范圍內(nèi)得以應(yīng)用，這與其自身較強的優(yōu)越性有著十分密切的關(guān)系。

首先，近紅外光譜為分子振動光譜，其主要應(yīng)用于工價化學(xué)鍵非諧振能級振動，理論上來說，所有含有C-H、N-H、O-H、C=O可產(chǎn)生近紅外光譜的物質(zhì)均可采用近紅外光譜分析，其在檢測中指標(biāo)也更加豐富。

其次，近紅外光譜具有良好的穿透性，可直接穿透玻璃和石英等材料，光散射效應(yīng)較為明顯，因此近紅外光譜技術(shù)可利用漫反射測量方式直接測量待測物品。而且其還可順利穿過動植物組織，提高了生物樣品分析的可靠性。很多物質(zhì)在近紅外廣譜區(qū)吸收率較低，因此，近紅外光譜儀器的信噪比較高，這也成為了其他技術(shù)所不具備的獨特優(yōu)勢。

最后，該技術(shù)在樣品制備方面相對簡單，其一般只需要粉碎處理，不需要在前處理過程中添加任何化學(xué)試劑，也不需要消耗大量的時間和精力去制備樣品，樣品損耗基本為零。測定后樣品依然可作為他用，這一方面減少了操作成本，另一方面也起到了保護環(huán)境的作用。該技術(shù)在不需要前處理的同時也不需要稱取樣品，可對樣品進行良序和反復(fù)分析，進而實現(xiàn)了定性與定量分析。而且該技術(shù)測定的速度較快，幾秒鐘的時間就可完成多項指標(biāo)的檢測工作，檢測效率也因此得以顯著提升。

2 ?近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用?

2.1 在肉制品檢測中的應(yīng)用

近紅外光譜分析技術(shù)在肉制品檢測中主要應(yīng)用于牛肉、羊肉和豬肉物質(zhì)含量檢測當(dāng)中。例如應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)檢測牛肉時，可科學(xué)預(yù)測牛肉的鮮嫩程度，同時對牛肉中的多種成分進行科學(xué)鑒別，進而明確牛肉當(dāng)中的化學(xué)物質(zhì)及脂肪酸的構(gòu)成比例。此外，該技術(shù)在豬肉成分的分析中，主要的功能是分析干腌豬肉香腸中飽和脂肪酸與不飽和脂肪酸的含量和比例，魚肉制品的分析中，其可有效分析魚肉的物理性質(zhì)，以此為基礎(chǔ)采取有效措施進行加工控制，保證魚類加工品的加工質(zhì)量及效率。

應(yīng)用該技術(shù)判斷肉制品是否摻假是十分重要的內(nèi)容。如在牛肉漢堡的研究當(dāng)中，應(yīng)科學(xué)采集生、熟碎牛肉的光譜，并利用最小二乘法來創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型，明確漢堡中牛肉是否摻假，若存在摻假情況，還可分析其摻假的比例和成分。現(xiàn)階段，食品安全問題尤為明顯，人們越來越重視食品的質(zhì)量。近紅外光譜分析技術(shù)可用以檢測食品中的藥物殘留成分和含量，進而促進食品質(zhì)量控制工作的順利進行。

2.2 在乳制品檢測中的應(yīng)用

20世紀(jì)中期，專業(yè)人士已經(jīng)將該技術(shù)應(yīng)用于乳制品分析當(dāng)中，其與光纖技術(shù)有機結(jié)合，檢測了不同養(yǎng)殖區(qū)中牛奶的品質(zhì)，明確牛奶中的脂肪、蛋白質(zhì)及糖類的含量，其在奶粉和鮮奶質(zhì)控中也發(fā)揮了十分重要的作用。研究人員對奶粉當(dāng)中的各類營養(yǎng)成分均建立了研究模型，從而保證了奶粉質(zhì)量控制的有效性。在建立參數(shù)的過程中，近紅外光譜分析技術(shù)在乳制品生產(chǎn)中也得到了有效的應(yīng)用，其充分結(jié)合了光纖技術(shù)創(chuàng)建模型，科學(xué)評價乳制品當(dāng)中營養(yǎng)成分的準(zhǔn)確含量。傳統(tǒng)的質(zhì)控方式無法對生產(chǎn)過程予以科學(xué)和有效的控制，而采用近紅外線光譜技術(shù)來分析原料奶中的營養(yǎng)成分，則可保證成品乳制品的質(zhì)量。

2.3 在水果和蔬菜檢測中的應(yīng)用

近紅外光譜分析技術(shù)在蔬菜和水果檢測中也得以廣泛應(yīng)用。其通常被應(yīng)用于生活中較為常見的土豆、白菜、番茄等品種的檢測中，檢測的內(nèi)容包括被測物中的含糖量、添加劑含量、酸度和可溶性物質(zhì)。

現(xiàn)階段，組合模型技術(shù)得到了較為廣泛的應(yīng)用，水果和蔬菜檢測指標(biāo)也日漸多樣化。研究人員對蘋果糖度檢測提出了一種新型的遺傳算法。利用最小二乘法建模，調(diào)整不同譜區(qū)的定量模型，以此為基礎(chǔ)評價模型的穩(wěn)定性。部分學(xué)者還利用最小二乘法和回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法，創(chuàng)建了土豆纖維測定模型以及蛋白質(zhì)成分測定模型，在應(yīng)用的過程中效果較為理想。該技術(shù)還可判斷蘋果的品種，在800～2500nm光譜內(nèi)滴定不同成熟度的水果，其相關(guān)性較強，準(zhǔn)確度較高，且其還可在645～979nm范圍內(nèi)掃描蔬菜的樣品，進而對蔬菜的吸氧量進行分析，獲取準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

2.4 在糧食作物檢測中的應(yīng)用

現(xiàn)如今，近紅外光譜技術(shù)不斷發(fā)展和完善。該技術(shù)在糧食作物檢測中也發(fā)揮了不可忽視的作用。該技術(shù)可用來檢測小麥、玉米、大豆、花生等較為常見的品種。研究人員利用近紅外光譜分析技術(shù)研究了小麥粉顆粒分布狀況，根據(jù)導(dǎo)數(shù)處理與散射校正，以較快的速度檢測出13種氨基酸，而且檢測操作相對較為簡單。研究人員對花生進行了抽樣檢測，構(gòu)建了科學(xué)的檢測模型，花生油的合格率接近98%。在日后的研究工作中，該模型也可應(yīng)用在其他指標(biāo)的檢測工作中。采用近紅外光譜分析技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)可對不同品種的小麥進行檢測分析，效果較為顯著。同時該技術(shù)還可用來分析食醋可溶性物質(zhì)含量，從而為食醋生產(chǎn)的質(zhì)量控制提供了有利條件。

3 ?結(jié)語

現(xiàn)階段，食品安全問題備受關(guān)注，且對食品安全檢測的要求也在不斷提高。而近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)勢十分明顯，在食品質(zhì)量的檢測和分析中得以廣泛應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，近紅外光譜檢測分析技術(shù)也會不斷改進和完善，相信其必將在更廣闊的領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

參考文獻

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