探析近紅外光譜分析技術在食品檢測中的應用

楊淵婷 高光偉

摘 ?要：近紅外光譜分析技術分析速度較快，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用。該文著眼于近紅外光譜分析技術的原理及其優勢，在對其進行全面分析的基礎上，就近紅外光譜分析技術在食品檢測中的具體應用問題進行了詳細探析，希望可以為行業工作者提供一些意見上的思考。

關鍵詞：近紅外光譜分析技術 ?食品檢測 ?應用

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

近紅外光譜分析技術發展十分迅速，20世紀80年代，我國就已著力于對該技術展開研究，到90年代，其逐漸應用于農業、石油、制藥以及食品等多個領域。近紅外線光譜分析技術在食品檢測中應用時間雖短，但是其優勢十分明顯，這也是其應用廣泛的主要原因。

1 ?近紅外光譜分析技術的原理及其優勢

1.1 近紅外光譜分析技術原理分析

近紅外光譜主要應用透射和漫射來獲取，在均勻和透明液態樣品的近紅外光譜分析中，通常應用透射測定的方式采用透射率和吸光度等參數，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為吸收系數或摩爾吸光系數，c為吸光組分在樣品中的濃度，T為透射率。

在固態樣品的近紅外光譜分析中，漫射方式應用較為普遍，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，科學家提出了雙流傳輸模型。

1.2 近紅外光譜分析技術的優勢

雖然近紅外光譜分析技術發展的時間并不長，但是該技術在較大的范圍內得以應用，這與其自身較強的優越性有著十分密切的關系。

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

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，光散射效應較為明顯，因此近紅外光譜技術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。很多物質在近紅外廣譜區吸收率較低，因此，近紅外光譜儀器的信噪比較高，這也成為了其他技術所不具備的獨特優勢。

最后，該技術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境的作用。該技術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分析，進而實現了定性與定量分析。而且該技術測定的速度較快，幾秒鐘的時間就可完成多項指標的檢測工作，檢測效率也因此得以顯著提升。

2 ?近紅外光譜分析技術在食品檢測中的應用?

2.1 在肉制品檢測中的應用

近紅外光譜分析技術在肉制品檢測中主要應用于牛肉、羊肉和豬肉物質含量檢測當中。例如應用近紅外光譜分析技術檢測牛肉時，可科學預測牛肉的鮮嫩程度，同時對牛肉中的多種成分進行科學鑒別，進而明確牛肉當中的化學物質及脂肪酸的構成比例。此外，該技術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，以此為基礎采取有效措施進行加工控制，保證魚類加工品的加工質量及效率。

應用該技術判斷肉制品是否摻假是十分重要的內容。如在牛肉漢堡的研究當中，應科學采集生、熟碎牛肉的光譜，并利用最小二乘法來創建數據模型，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。現階段，食品安全問題尤為明顯，人們越來越重視食品的質量。近紅外光譜分析技術可用以檢測食品中的藥物殘留成分和含量，進而促進食品質量控制工作的順利進行。

2.2 在乳制品檢測中的應用

20世紀中期，專業人士已經將該技術應用于乳制品分析當中，其與光纖技術有機結合，檢測了不同養殖區中牛奶的品質，明確牛奶中的脂肪、蛋白質及糖類的含量，其在奶粉和鮮奶質控中也發揮了十分重要的作用。研究人員對奶粉當中的各類營養成分均建立了研究模型，從而保證了奶粉質量控制的有效性。在建立參數的過程中，近紅外光譜分析技術在乳制品生產中也得到了有效的應用，其充分結合了光纖技術創建模型，科學評價乳制品當中營養成分的準確含量。傳統的質控方式無法對生產過程予以科學和有效的控制，而采用近紅外線光譜技術來分析原料奶中的營養成分，則可保證成品乳制品的質量。

2.3 在水果和蔬菜檢測中的應用

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

現階段，組合模型技術得到了較為廣泛的應用，水果和蔬菜檢測指標也日漸多樣化。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，調整不同譜區的定量模型，以此為基礎評價模型的穩定性。部分學者還利用最小二乘法和回歸神經網絡分析法，創建了土豆纖維測定模型以及蛋白質成分測定模型，在應用的過程中效果較為理想。該技術還可判斷蘋果的品種，在800～2500nm光譜內滴定不同成熟度的水果，其相關性較強，準確度較高，且其還可在645～979nm范圍內掃描蔬菜的樣品，進而對蔬菜的吸氧量進行分析，獲取準確的預測結果。

2.4 在糧食作物檢測中的應用

現如今，近紅外光譜技術不斷發展和完善。該技術在糧食作物檢測中也發揮了不可忽視的作用。該技術可用來檢測小麥、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研究了小麥粉顆粒分布狀況，根據導數處理與散射校正，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，構建了科學的檢測模型，花生油的合格率接近98%。在日后的研究工作中，該模型也可應用在其他指標的檢測工作中。采用近紅外光譜分析技術與神經網絡分析技術可對不同品種的小麥進行檢測分析，效果較為顯著。同時該技術還可用來分析食醋可溶性物質含量，從而為食醋生產的質量控制提供了有利條件。

3 ?結語

現階段，食品安全問題備受關注，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的優勢十分明顯，在食品質量的檢測和分析中得以廣泛應用。隨著科學技術的發展，近紅外光譜檢測分析技術也會不斷改進和完善，相信其必將在更廣闊的領域發揮更大的作用。

參考文獻

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