張 燕， 王 園， 杜 涓， 劉 娜， 齊景偉， 安曉萍

（1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學動物科學學院，內(nèi)蒙古呼和浩特 010018；2.智慧畜牧自治區(qū)高等學校重點實驗室/內(nèi)蒙古自治區(qū)高校智慧畜牧集成攻關大平臺/內(nèi)蒙古自治區(qū)草食家畜飼料技術研究中心/國家乳業(yè)技術創(chuàng)新中心奶牛繁育與養(yǎng)殖技術研究中心，內(nèi)蒙古呼和浩特 010018）

隨著我國畜禽養(yǎng)殖業(yè)正向著集約化、 標準化和產(chǎn)業(yè)化方向發(fā)展，飼料的需求量迅速增加，因而對飼料品質(zhì)把控也越來越重視。 高品質(zhì)飼料不僅能夠為飼料產(chǎn)業(yè)帶來良好的信譽及經(jīng)濟收益，同時也能夠?qū)︷B(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn)效益產(chǎn)生積極的影響。并且隨著人們生活水平的大幅提高， 消費者對畜禽產(chǎn)品的需求量日益增多，若飼料中含有害成分，動物食之不僅會對其機體造成危害， 殘留在動物體內(nèi)的有害成分還會影響人體健康，因此，飼料安全與食品安全息息相關， 飼料及飼料添加劑的質(zhì)量檢測是一項必要性的工作（崔海軍，2022；韓文軍等，2022；陳菲等，2021）。 在目前的研究進展中有多種方法可以對飼料的質(zhì)量進行有效檢測，主要可將其分為兩大類， 分別為傳統(tǒng)飼料檢測技術研究以及新興飼料檢測研究，如表1 所示。本文綜述了新興技術在飼料質(zhì)量檢測中的研究進展，以期為研究飼料檢測技術提供參考。

表1 飼料檢測手段與技術優(yōu)缺點

1 傳統(tǒng)飼料評價方法分類及技術問題

1.1 傳統(tǒng)飼料評價方法分類

1.1.1 感官評價 感官評價是通過飼料的氣味、色澤、 質(zhì)地判定飼料質(zhì)量的好壞， 操作較為簡單（王林林，2014），可以對飼料進行快速、直觀的了解（王洋等，2021）。 然而人體的感覺器官、身體狀況、偏好等各方面都有不同，導致感官測試的結(jié)果不統(tǒng)一，從而產(chǎn)生無法預測的后果。因此需要進行專業(yè)培訓以及經(jīng)驗積累（劉奇，2022），盡可能消除主觀性帶來的誤差。

1.1.2 傳統(tǒng)化學檢測法 化學分析方法是通過對飼料的物理性狀、營養(yǎng)成分、有毒有害物質(zhì)等進行定性定量研究，從而對其質(zhì)量進行全面、準確的評價。與感官評定相比，該方法具有更高的準確性和客觀性，整體檢驗技術標準化、成份多元化。 常見的飼料質(zhì)量檢測指標如表2 所示， 但此方法較為繁瑣，耗時耗力，成本較大。

表2 常見飼料檢測指標及方法

1.2 傳統(tǒng)化學檢測技術存在的主要問題 飼料的品質(zhì)與安全是關系到養(yǎng)殖戶經(jīng)濟利益的重要因素， 而劣質(zhì)的飼料則會對食用動物產(chǎn)生直接或間接的損害。 因此飼料的質(zhì)量和安全性問題日益受到人們的關注。 但是目前在飼料檢測的過程中存在一些不足，首先，由于檢驗周期較長，企業(yè)無法在短時間內(nèi)做出選擇，避免風險（楊瑩等，2020）。其次，檢測儀器與化學試劑較為昂貴，成本較高。檢測人員如果不具備專業(yè)能力會造成樣品浪費、設備故障和試劑中毒等問題。

根據(jù)當前飼料檢測情況分析，國內(nèi)雖建立了統(tǒng)一的質(zhì)量檢測標準， 但是還需進一步完善檢測體系。在飼料生產(chǎn)、技術檢驗方面，一些企業(yè)不按國家標準進行檢驗，而按自己的標準進行檢驗。 對于此種現(xiàn)象，提高飼料檢測技術的適用性極其重要。

2 新興檢測技術分類及應用

目前， 我國飼料質(zhì)量的常規(guī)檢測技術已有較為成熟、完整的工藝過程，但一些技術仍無法同時達到客觀、快速和準確的要求。一些傳統(tǒng)檢測技術在添加劑等其他物質(zhì)檢測中不適用， 新興技術具有樣品檢測時間短，減少了樣品前處理、試劑配制和試驗操作的時間等優(yōu)點。 對檢測人員專業(yè)性要求也不高，操作較為簡單。但是新型檢測技術有時也不能有效識別并檢測相關物質(zhì)。 因此依據(jù)目前發(fā)展情況， 需要將傳統(tǒng)檢測技術與新型檢測技術相結(jié)合，這樣能夠全方位、客觀的對飼料進行質(zhì)量把關。

2.1 光譜技術

2.1.1 近紅外光譜技術的應用 近紅外光譜技術（NIRS）是一種結(jié)合計算機、光譜、化學計量學等先進的定性定量檢測技術，其以漫反射的方式獲取近紅外區(qū)的光譜，并采用主成分分析、偏最小二乘法等化學計量方法，對所測成分進行線性或非線性的定量預測（納嶸等，2022；Be等，2021；Caixia Zhang等，2017）。檢測時樣品不受氣體、液體、化學等特殊形狀的約束，而且在采集完數(shù)據(jù)后，可以返回生產(chǎn)線進行處理，不會產(chǎn)生浪費和污染。

許瑞軒等（2022）采集了苜蓿玉米套作系統(tǒng)的青貯飼料樣品， 并嘗試使用玉米青貯的近紅外模型預測此類青貯玉米和少量苜?；旌锨噘A飼料的化學營養(yǎng)成分和發(fā)酵品質(zhì)， 結(jié)果表明干物質(zhì)和粗蛋白質(zhì)的預測精度達到要求。 Wajizah等（2020）采用近紅外分析技術對動物飼料的幾種營養(yǎng)參數(shù)進行了預測，結(jié)果顯示，近紅外光譜技術可快速確定動物飼料中營養(yǎng)參數(shù)。 納嶸等（2021）建立了紫花苜蓿常規(guī)養(yǎng)分含量的近紅外分析模型，用于快速檢測紫花苜蓿中水分、粗蛋白質(zhì)、中性洗滌纖維的含量，但是無法精確地預測粗脂肪、酸性洗滌纖維和粗灰分的含量，需要進一步調(diào)整和優(yōu)化。

近紅外光譜技術可以快速、準確地對飼料中的各種組分進行分析，而且不會損失樣品，因此已在飼料原料及成品品質(zhì)檢測上得到了廣泛的應用。

2.1.2 高光譜成像技術的應用 高光譜成像是一種將計算機視覺和光譜技術相結(jié)合的高科技手段。通過對圖象的分析，可以利用其頻譜信息來探測樣品的內(nèi)在質(zhì)量（付苗苗等，2017）。與近紅外光譜技術相比， 高光譜分析技術可以對組分進行更為全面的分析。

Kong 等（2022）通過高光譜成像和機器學習快速無損檢測海洋魚粉摻假，結(jié)果表明此種方法準確率較高，為飼料廠提供了一種有前途的技術，可以識別含有羽毛粉，副產(chǎn)品魚粉或二元摻雜物的摻假魚粉。Pierna 等（2014）采用高光譜技術解決了豆粕中的三聚氰胺和氰尿酸污染問題。試驗使用光譜儀采集光譜數(shù)據(jù)并建立模型，結(jié)果顯示次項研究允許檢測低水平的三聚氰胺，并且還揭示了量化豆粕中三聚氰胺的可行性的一些局限性。高睿等（2019）為確定牧草粗蛋白質(zhì)含量的高光譜特征波段及最優(yōu)檢測模型，對牧草葉片進行高光譜圖像采集，并且同時使用凱氏定氮法對采集的牧草樣本進行粗蛋白質(zhì)化學值測定，結(jié)果表明模型精度較高，為指導草業(yè)生產(chǎn)開拓了新的技術思路。

雖然對高光譜技術進行了大量的研究， 但是在實際生產(chǎn)中，由于溫度、濕度、霉變等諸多因素的影響。另外，由于光譜數(shù)據(jù)采集所需的儀器設備價格較高， 對數(shù)據(jù)處理的專業(yè)性要求也較高，因此， 利用高光譜技術進行飼料質(zhì)量檢測應用范圍還很有限。

2.2 液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)合技術的應用 色譜技術是一種高度分離的技術，質(zhì)譜技術可以定性地分析復合化合物的結(jié)構， 而色譜-質(zhì)譜技術融合使用結(jié)合了兩種技術的優(yōu)點，對一些不能汽化的物質(zhì)通過液相系統(tǒng)分離后進入質(zhì)譜系統(tǒng)進一步分離和分析。

Pietruk 等（2015）采用液相色譜-質(zhì)譜分析法對飼料中殘留水平的15 種球蟲抑制劑進行了分析，試驗結(jié)果表明可以解釋某些球蟲抑制劑定量的問題。李彩虹等（2022）采用超高效液相色譜—質(zhì)譜聯(lián)用法， 建立玉米籽粒中11 種生物毒素的快速檢測方法，結(jié)果表明此種方法快速高效，具備較強實用性。Ouakhssase 等（2019）采用高壓液相色譜與串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用測定玉米中的黃曲霉毒素，結(jié)果表明該方法可用于玉米黃曲霉毒素的常規(guī)分析，并且需要較少的溶劑消耗，從而減少了分析的時間和成本。

當前液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術非常適合在飼料檢測領域中開展對違禁藥物的檢測、 未知添加藥物的分析，具有檢測精度高、靈敏度高、檢出限低等特點。 但在應用中受到諸多因素的影響，如飼料添加劑發(fā)生變異、儀器昂貴等問題，限制了該項技術的應用。

2.3 計算機視覺系統(tǒng) 計算機視覺系統(tǒng)（CVs）是一種一定程度上可實現(xiàn)人類視覺功能的智能系統(tǒng)（Huang，1996）。 該方法的主要目的是通過對圖像進行檢測， 再由圖像處理系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。 在此基礎上，對目標進行特征提取，以完成對目標的識別與探測。 該方法具有分析簡單、快速、無損的優(yōu)點。 何沖等（2016）運用了計算機線陣光學成像技術系統(tǒng)， 對顆粒飼料自動動態(tài)掃描以獲取飼料顆粒圖像，并對圖像進行特征分析，實現(xiàn)了顆粒飼料基本物理特性參數(shù)的檢測與粉碎機篩網(wǎng)破碎自動識別系統(tǒng)。Gamara 等（2020）提出了一種基于模糊邏輯的蝦飼料類型分類系統(tǒng)， 得出了93.33%的正確分類準確率， 由此可以得出結(jié)論，可以利用模糊邏輯來確定與輸入特征相對應的合適的蝦飼料類型。

計算機視覺系統(tǒng)在工業(yè)、 食品等行業(yè)都有廣泛涉及，但在飼料檢測方面仍鮮有報道，隨著畜牧業(yè)的快速發(fā)展，飼料品質(zhì)將面臨更多的挑戰(zhàn)，而此檢測法能夠?qū)崿F(xiàn)對新物質(zhì)組分的檢測， 具有很好的擴展性。

2.4 電化學檢測技術及應用 電子鼻和電子舌分析技術是一種通過嗅覺特征的指紋識別技術。此技術已經(jīng)被廣泛地應用到各個行業(yè)， 包括食品評價（Tan 等，2020）、酒類評價（Viejo 等，2020）、紅茶發(fā)酵監(jiān)測（Sharmilan 等，2020）等方面。 與傳統(tǒng)的感官評價相比較， 電子鼻和電子舌片具有高靈敏度、易于制備、操作安全、快速、檢測費用低廉等特點。

Ottoboni 等 （2018） 采用電子鼻聯(lián)合側(cè)流免疫的方法測定在玉米樣品中的黃曲霉毒素和伏馬菌素，試驗結(jié)果顯示，電子鼻可以檢測玉米仁庫存中黃曲霉毒素、伏馬菌素或二者的污染。 鮑偉等（2019）對巴馬香豬的精制飼料中加入金槍魚進行了研究， 并利用電子舌檢測技術和高效液相色譜法對其進行了分析， 發(fā)現(xiàn)兩種主要成分累積方差貢獻率為99.41%， 可以反映出豬肉的味道變化。

電子鼻檢測技術可以對飼料的質(zhì)量進行監(jiān)測，對原材料的質(zhì)量進行追蹤和分析，但不會對產(chǎn)品造成損害。 電子舌分析技術在食品與水果新鮮度檢測應用比較廣泛， 在飼料品質(zhì)檢測工業(yè)中有極少報道， 但對飼料分析的應用則是可能的和預見得到的。

3 新興技術便攜化

隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展， 利用新興飼料檢測技術結(jié)果更加準確、客觀。 隨著應用場景逐漸增多，在實驗室檢測無法滿足部分需求， 所以移動檢測和現(xiàn)場檢測作為較方便的檢測手段逐漸被應用于大部分市場中。 檢測儀器小型化已經(jīng)成為其較為重要的發(fā)展趨勢。

劉輝等（2010）研制了一種用于測定飼料中揮發(fā)性鹽基氮 （TVB-N） 含量的電子鼻測量系統(tǒng)，該設備體積小便于攜帶，但是有誤差，因此還有必要尋求更為有效的建模方法， 同時電子鼻系統(tǒng)的準確度需要進一步的提高。 Yue Ma 等（2019）研究使用便攜式光譜儀檢測飼料及桑葉中的營養(yǎng)成分， 預測效果較為滿意。 郭麗麗等（2021）利用便攜式近紅外儀在反芻動物飼料質(zhì)量分析中采用兩種儀器采集光譜， 采用PLS 法建立各種指標模型，結(jié)果顯示數(shù)據(jù)良好，這為現(xiàn)場檢測提供了重要數(shù)據(jù)參考。

4 總結(jié)與展望

隨著人民生活水平的提高， 對高質(zhì)量的畜產(chǎn)品的需求日益增長， 傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式已無法適應市場的需要。 而飼料品質(zhì)及安全與畜禽產(chǎn)品息息相關，對此飼料檢測技術將尤為重要。感官評審可以對飼料進行快速、直觀地了解，但此方法具有主觀因素。 高端儀器的研發(fā)促進了化學成分分析檢測的發(fā)展，支持并獲取高精準度數(shù)據(jù)，并且?guī)恿孙暳瞎I(yè)的發(fā)展。 利用新興技術可以對飼料質(zhì)量進行快速、準確的檢測。 在飼料檢驗中，各種檢驗技術反映了不同的發(fā)展趨勢并且映射出各自的優(yōu)點，反映了各自的測試領域并且得到廣泛運用。

綜上所述，傳統(tǒng)技術雖有一定的局限性，但隨著新技術的發(fā)展，新型的檢測技術應向?qū)嵱谩⒕毣?、信息化方向發(fā)展，提高其使用效率，為飼料質(zhì)量及安全提供技術支撐。 最后， 要強化市場質(zhì)量控制，推進飼料生產(chǎn)機械化，打破專家的依賴性，推動飼料質(zhì)量的研究。