現代近紅外光譜分析在食品檢測中的應用

◎ 劉 賽

（青島機場出入境檢驗檢疫局，山東 青島 266000）

現代近紅外光譜分析在食品檢測中的應用

◎ 劉 賽

（青島機場出入境檢驗檢疫局，山東 青島 266000）

隨著光譜分析技術的提高，近紅外線光譜分析就是典型的一種技術。對此，本全面地闡釋此項技術在食品檢驗中的使用。

現代；近紅外光譜分析；食品檢測

1 近紅外光譜分析概述

近紅外光是電磁波的一種，其波長范圍在750～3 000 nm，其英文縮寫為NIR。該技術發源的年代較早，較為成熟，主要適用于對物質的定量分析和結構加工處理，對結構物質等方面有別于其他光譜在介質中的傳播特性[1]。在食品加工行業，食品分析是食品檢測的一個重要環節，對于食品的有機物認識，該技術憑借著自身對于有機物的結構的檢驗效果得到了十分廣泛的應用。相對于傳統的檢驗方式，用該技術手段檢驗食品更加環保、便捷和簡單，它對于食品行業的檢驗檢測是一次質的飛躍。

1.1 技術原理

樣品的濃度、性質、物理性質都和樣品的組成部分息息相關。如果組織出現變化，樣品也會有所變化，同時近紅光譜也會變化。近紅外光譜分析是通過光譜對食品成分的性質變化，從而基于某種函數聯系而得到的定性和定量關系，這種形成區別關系的量化，其涉及的方面較多，整個系統的建立則被稱為模型。要想預測光譜樣本的特性需要利用已知的光譜并建立適當的光譜模型，還可以對同一個光譜樣本用相同的建模形式確立性質各異的矯正模型。當考慮到研究模型是基于紅外光譜反映的測量模型不同時，則要利用這種方法的高效性。

1.2 近紅外光譜技術組成

近紅外光譜技術是將光譜與所測物質的性質聯系起來的一款工具，其模型是一種定性分析或者定量分析的曲線，主要描述光譜和性質兩者間的相互聯系。

1.3 特征

①優良的傳送功能。近紅外光在光導纖維中的傳送功能好。②操作簡單、檢測無損，近紅外光譜分析技術不用抽取很多樣品做前期處理，整個檢測過程中也不依靠任何的化學試劑。紅外光譜的分析，在我們考慮不對氣體問題的分析考慮而得到直接鑒定的結果，對食品本身并沒有損壞而形成的效果，而使食品在鑒別的過程中，具有無損的優勢。③分析成本低。使用時只消耗數10 W，且維護費用很低。④對環境保護有利。近紅外光譜技術對樣品檢驗時對環境的破壞為零，因此這是一種非常環保的監測方法。⑤定量與定性分析，近紅外光譜技術作為現代食品檢測技術的代表，對食品的鑒定過程仍需要依據食品本身的數量和內在的屬性來分析，從而有效鑒別食品品性。近紅外定量分析性能則是借助其光譜以及相應的糾正方法對某組已基本掌握的樣品設立定量的模型，能夠在極短時間內獲取較為準確的結果。

2 近紅外光譜技術用于食品的檢測

因為近紅外光譜涉及C-H，O-H，N-H和其他成分的信息，其實施測量可以采用透射、漫反射的方法。在食品工業，可用于酒類產品的乙醇、糖類、有機酸、氮含量、多酚類的測定及產地鑒別；乳制品的乳糖、脂肪、蛋白、固含量、乳酸和灰質等的測定；還有飲料、食用油和烘焙食品的組成與性質的測量。本文主要介紹近紅外光譜技能在食品監測的使用。

2.1 食品摻假鑒別

食品造假行為不但影響正常的生產經營活動，還將降低消費者對商戶的信譽度，由于食品問題備受人們厭惡，因此，當檢測食品摻假的問題時，需要考慮鑒別過程，不僅僅是脫離于食品本身，而是基于人對食品的關注點分析其中的物質成分，從而保證產品不會因為摻假而單從外觀上與合格產品很接近。應用該技術避免檢測前的復雜的工作，僅需分析食品的光譜信息，就能很快檢測出食品是否含有有害物質。

2.2 快速提高對食品原產地的鑒別

鑒別食品原產地的主要目的是從消費者的利益出發，基于消費者的視角考慮食品的檢測問題。為更加有效地提升整個對食品原產地的鑒別過程，一般通過對技術的研究深入利用原產地的食品特征等問題來基于高新技術在不同產地的問題上等原因造成的結果而實現的食品原產地鑒別過程。以國內黃酒的不同產地等的鑒別過程為例，采取近紅外光譜技術分析，其結果存在相關性，但是通過對數據結果的光譜模型建立，能有效區別黃酒因其不同產地而產生的本質差異，從而實現對食品原產地的鑒別。

2.3 對食品品質以及種類的鑒別

每一種食品的品質都因其本身的差異和種類區別而呈現差異，以母嬰產品中的奶粉為例，其品質區別和種類區別以普通人的視角根本覺察不出，如果不是經驗豐富的行內人士，將無法對奶粉的種類和品質進行鑒定，如果不依據現有數據的分析過程，是很難實現對奶粉品種和嬰幼兒奶粉的品種鑒定。以矩陣算法分析為基礎的神經網絡智能分析技術為例，為更好地獲取數據標本，需要通過在模型建立的基礎上，提取多個樣本標準特征的成分，確保BP神經網絡的建立在算法有效建立的基礎之上，在確保對食品本身的問題沒有特別了解的情況下，近乎百分百地確定食品的成分，從而區分類別和品質差異。

2.4 食品成分分析鑒別

食品成分包括營養成分的問題，如果沒有一定的技術支持，是很難形成有效鑒定并得到推廣的。在食品成分的分析過程中，需要考慮對食品的鑒定，優化之后形成快速鑒定的過程測量。如何實現對成分分析鑒別的問題過程，其主要實現的方式在構建數學模型后，借用神經網絡對樣本的采集來完成智能分析的過程，從而對食品里面的每種成分及其預期的成分形成有效的差距參考。

3 結語

食品質量安全檢測作為保障食品安全的重要手段，必須引起人們的廣泛關注，盡管近紅外光譜法在食品分析中還存在不足，相信隨著研究的不斷深入，這項技術一定會得到飛躍，并更好地作用于食品安全監測，以保證食品的質量。

[1]張玉華，孟 一，張應龍，等.近紅外光譜技術在食品安全領域應用研究進展[J]食品科技，2012（10）：283-286.

Application of Modern Near Infrared Spectroscopy in Food Detection

Liu Sai
(Qingdao Airport Entry-exit Inspection and Quarantine Bureau, Qingdao 266000, China)

With the improvement of spectral analysis methods, the use of near infrared high-tech analysis is a typical technology in this regard, this paper on the use of this technology in food inspection made a comprehensive explanation

Modern; Near infrared spectroscopy; Food inspection

O433.4

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.24.035