近紅外光譜技術在農產品檢測中的應用研究進展

王建偉　陶飛

摘 要：近紅外光譜技術作為一種快速、高效、無損的分析技術，已被廣泛應用于農產品檢測領域。近紅外光譜技術結合化學計量學方法，可有效實現農產品營養成分和質量安全的檢測，亦可用于農產品產地溯源和作物育種。該文綜述了近紅外光譜技術在農產品檢測中的應用現狀，并對其今后的發展進行了展望。

關鍵詞：近紅外光譜;農產品;檢測;應用進展

中圖分類號 O657.3 文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2021）17-0155-04

Application Research Progress of Near Infrared Spectroscopy Technology in Agricultural Products Detection

WANG Jianwei1，2 et al.

（1School of Life Sciences， Tianjin University， Tianjin 300072， China; 2Hangzhou Wahaha Group Co.， Ltd， Hangzhou 310009， China）

Abstract： As a fast， efficient， low-cost， non-destructive analysis technology， near infrared spectroscopy technology has been widely used in the field of agricultural products detection. Near infrared spectroscopy technology combined with chemometric methods can effectively realize the detection of the nutritional content and quality of agricultural products， and can also be used for geographic origin determination and breeding. This article reviews the applications of near infrared spectroscopy technology in agricultural products detection， and prospects its future development.

Key words： Near infrared spectroscopy; Agricultural products; Detection; Application progress

近年來，隨著生活水平的不斷提高，人們對農產品營養價值和質量安全的要求越來越高，然而傳統的分析檢測方法存在操作復雜、檢測耗時長、對樣品具有破壞性等缺點，難以滿足當前快速檢測的需求。在農產品產地鑒定方面，目前主要依靠經驗判斷或賣家信譽，這給了不法商販以次充好的動機。在作物育種方面，基于分子生物學的轉基因檢測方法對檢測人員的專業技能要求高，且實驗操作復雜、檢測耗時長，難以進行大規模推廣。

近紅外光譜技術是20世紀80年代發展起來的一種無損檢測技術，目前已被廣泛應用于食品、藥品、農業等領域[1-2]。近紅外光譜技術利用分子中含氫基團（如C-H、N-H、O-H等）間振動的倍頻與合頻的吸收光譜，分析獲得分子的狀態、組成、結構等信息。近紅外光譜技術的常規分析流程如下：采集樣品的光譜數據，測定樣品相關指標的標準值，建立定性或定量預測模型，通過建立的模型對未知樣品的相關指標進行預測。

近紅外光譜技術是一種集光譜分析、化學計量學和計算機技術于一體的現代光譜分析技術，相比常規化學分析方法，其具有快速、無損、無試劑消耗的優點。近年來，隨著近紅外光譜儀器和化學計量學算法的不斷進步，近紅外光譜分析技術的研究領域也在不斷擴大。目前，近紅外光譜技術已被廣泛應用于農產品檢測領域，如農產品營養成分檢測、質量安全檢測、產地溯源和作物育種等。

1 近紅外光譜技術用于農產品檢測的優勢

近紅外光譜技術是利用物質對近紅外光的吸收、反射、散射、透射等特性，對待測樣品進行定量或定性分析的檢測技術。目前，近紅外光譜技術已被廣泛應用于農產品檢測領域，這與其獨特的優勢密不可分。

首先，從理論上說，所有可產生近紅外光譜的物質均可用近紅外光譜技術分析，有些無法直接產生近紅外光譜的物質也可通過其關聯產物的近紅外光譜進行分析，因而其檢測指標比較豐富。其次，近紅外光譜技術無需對樣品做復雜的預處理，它可直接分析液態、粉末狀、顆粒狀等形態的樣品，且檢測過程不消耗試劑、不破壞樣品。再次，近紅外光譜技術具有透射式、漫反射式、透反射式等檢測方式，且近紅外光的穿透性較好，適用于多種生物樣本的分析，增加了該技術的適用性。最后，近紅外光譜技術的檢測速度快，通常幾秒內即可完成對樣品的檢測，可顯著提高檢測效率，使實時檢測變為可能。

2 近紅外光譜技術在農產品檢測中的應用

近紅外光譜技術作為一種快速、無損、綠色的分析技術，近年來在農產品營養成分檢測、質量安全檢測、產地溯源和作物育種等領域都發揮了重要作用。

2.1 營養成分檢測 蛋白質、脂肪、淀粉等物質是農產品的主要營養成分，它們的含量高低會直接影響到農產品的食用口感、加工特性和營養價值，因而對農產品營養成分的檢測具有重要意義。農產品中營養成分的常規檢測方法為基于化學分析或儀器分析的方法，此類方法具有操作復雜、檢測時間長、具有破壞性等缺點，不適合大規模、實時檢測。近紅外光譜技術具有不破壞樣品、快速、準確的優點，已被廣泛應用于農產品營養成分檢測。

王勇生等[3]研究了近紅外光譜技術應用于高粱中粗蛋白質檢測的可行性。在采集110份高粱的近紅外光譜數據，并用國標方法檢測其粗蛋白質含量后，采用一階導數+多元散射校正對光譜進行預處理，通過偏最小二乘法建立了定標模型。模型的交互驗證相對分析誤差為4.97，外部驗證相對分析誤差為3.32，可精確地評估高粱中粗蛋白質的含量。

喬瑤瑤等[4]以燕麥為研究對象，對其近紅外光譜數據進行預處理后，用神經網絡技術建立了燕麥中脂肪含量的預測模型。實驗結果表明，所建立的燕麥中脂肪含量預測模型對驗證集的相關系數為0.962，均方根誤差為1.607，具有較好的預測準確性，可用于燕麥脂肪含量的快速測定。

唐忠厚等[5]利用近紅外光譜技術對甘薯中淀粉和糖類物質含量的快速檢測進行了研究。在完成甘薯樣品的近紅外光譜采集和標準化學值測定后，他們利用多種光譜預處理方法和偏最小二乘法建立了甘薯中淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量的預測模型。實驗結果表明，淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖預測模型的交叉驗證決定系數分別為0.997、0.991、0.990和0.994，驗證樣品預測值和化學值的相關系數達0.990以上，模型可用于甘薯中淀粉和糖類含量的快速檢測。

李楠等[6]探索了近紅外光譜技術應用于大豆氨基酸快速檢測的可行性。通過掃描大豆樣品的近紅外光譜數據，并用高效液相色譜法分析樣品中18種氨基酸的標準含量，獲得建模數據集。在完成光譜數據預處理后，采用偏最小二乘回歸法建立了18種氨基酸的定量分析模型。由實驗結果可知，天冬氨酸、谷氨酸、絲氨酸、甘氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸、亮氨酸和異亮氨酸模型具有較好的預測性能，其校正決定系數皆大于0.73，可用于大豆中氨基酸含量的準確預測。

黃亮等[7]對花椰菜中營養成分硫代葡萄糖苷的近紅外快速檢測方法進行了研究。他們收集了2個品種（松花和雪白）的花椰菜樣品，采集其近紅外光譜數據，并用分光光度法測定硫代葡萄糖苷的標準含量。在完成光譜數據預處理和主成分提取后，用偏最小二乘回歸法建立了定量分析模型。實驗結果表明，松花花椰菜模型對預測集的預測相關系數為0.89，預測均方根誤差為0.63，雪白花椰菜模型對預測集的預測相關系數為0.73，預測均方根誤差為0.46，模型可快速、準確地檢測花椰菜中硫代葡萄糖苷的含量。

2.2 質量安全檢測 近年來，農產品質量安全問題頻發，農藥殘留、摻假、微生物污染等問題時有出現，農產品質量安全問題越來越受到人們的關注。氣相色譜、高效液相色譜、氣質聯用等儀器分析方法是農產品質量安全檢測的常規方法，但此類方法操作復雜、耗時、費用昂貴，難以滿足快速檢測的需求。近紅外光譜技術因其快速、經濟、無損的特點，在農產品質量安全檢測領域有著巨大的應用前景。

李敏[8]以小白菜和氯氟氰菊酯農藥為研究對象，采集了不含農藥、含輕度農藥殘留、含重度農藥殘留小白菜樣品的近紅外光譜數據。光譜數據經小波軟閾值預處理和主成分分析后，用線性判別分析和K近鄰分類方法進行鑒別。實驗結果表明，算法對小白菜有無農藥殘留及農藥殘留輕重程度的鑒別準確率達到90%以上，為蔬菜農藥殘留定性檢測提供了參考。

王淑賢等[9]以普洱茶和香精為研究對象，掃描了不含香精、含不同濃度香精（香豆素、香蘭素和乙基麥芽酚）的普洱茶樣品的近紅外光譜數據。光譜數據經二階導數和多元散射校正進行預處理后，采用偏最小二乘法分別建立了3種香精的普洱茶摻假定量預測模型。模型對香豆素、香蘭素和乙基麥芽酚的預測決定系數分別為0.7989、0.7350、0.6938，預測均方根誤差分別為0.1461、0.1678、0.1800，可實現摻假普洱茶中3種香精成分的快速檢測。

曹海燕等[10]利用近紅外光譜技術，對紫薯半干面菌落總數和新鮮度鑒定進行了研究。他們將制作完成的紫薯半干面儲存于20°C恒溫培養箱放置不同時間，獲得了含不同菌落總數和新鮮度的樣品，然后掃描樣品的近紅外光譜數據，并用國標方法對樣品的菌落總數進行檢測。獲得的光譜數據經標準歸一化預處理后，采用主成分分析結合馬氏距離的定性判別分析建立了新鮮度定性判別模型，正確識別率達到100%。用偏最小二乘法建立了菌落總數定量預測模型，模型的預測決定系數為0.975，預測均方根誤差為0.445。實驗結果表明，近紅外光譜技術可用于快速檢測紫薯半干面的菌落總數和新鮮度。

孫通等[11]利用近紅外光譜技術對食用植物油中的腐霉利的定性檢測進行了研究。他們配制了含不同腐霉利濃度的植物油樣品，并根據國家標準所規定的閾值，將樣品分為合格組和不合格組。在掃描樣品的近紅外光譜數據后，利用無信息變量消除方法進行波長篩選，并用判別偏最小二乘法建立了分類模型，模型對預測集樣本的分類正確率為98.7%，靈敏度為95.0%，特異性為100.0%，可實現植物油質量的快速定性檢測。

王超等[12]利用近紅外光譜技術對煙葉質量等級快速檢測進行了研究。研究人員采集了來自不同產地、不同質量等級的煙葉樣品，根據外觀標準劃分為7個質量等級，并掃描樣品的近紅外光譜數據。經光譜數據預處理后，應用偏最小二乘定性判別方法建立了煙葉質量等級定性判別模型，模型對預測集的預測標準差不大于1.35，滿足實際應用要求。

2.3 產地溯源 隨著生活水平的不斷提高，地域特色農產品越來越受到市場認可。這些產品通常具有較好的經濟效益，但常有不法商販受利益驅使，對地域特色農產品進行以假亂真、以次充好，既損害了消費者利益，也打擊了生產者的積極性。因此，對農產品產地溯源的研究具有重要意義，近紅外光譜技術已發展成為一種重要的農產品產地溯源技術。

唐艷等[13]以122批西洋參樣品為研究對象，采集其近紅外光譜信息，采用正交偏最小二乘判別分析法，建立西洋參不同產地和規格的辨識模型，實驗結果表明，該模型可有效提取近紅外光譜圖上存在的差異信息，實現了國產和進口西洋參樣品的有效鑒別，以及西洋參飲片和藥材的辨識，可應用于西洋參產地和規格的判別。

顧玉琦等[14]采集了來自5個不同產地鐵皮石斛樣品的1000～1650nm近紅外光譜數據，結合簇類獨立軟模式法建立了5個產地樣品的分類模型，在對訓練集和驗證集進行預測時，模型的識別準確率均為100%，在對來自其他產地的鐵皮石斛進行預測，樣品拒絕率都為100%，證明了上述模型可準確鑒別來自不同產地的鐵皮石斛。

賴長江生等[15]對47份產自陜西、湖北、四川和浙江的靈芝樣品進行了近紅外光譜掃描和多糖含量測定，利用隨機森林算法實現了靈芝產地的有效區分，使用偏最小二乘回歸分析法，經光譜數據預處理，成功地構建了靈芝多糖含量的預測模型。實驗結果表明，不同產地靈芝的多糖含量質量分數為1.93%～3.99%。

李春美等[16]采集來自廣西、貴州和西藏的三七樣本各20個，利用10000～3000cm-1的光譜數據，并用距離匹配算法進行建模，模型對上述3個產地三七的識別率在95%以上，證明了近紅外光譜技術可用于中藥產地的快速檢測。

李余進等[17]以3個產地的普洱茶樣品為研究對象，采集了其在1100～2498nm的近紅外光譜數據，并用判別分析法建立了普洱茶產地識別定性分析模型。模型對校正集和驗證集的識別正確率分別為98.15%、100%，可快速、無損地識別普洱茶產地。

2.4 作物育種 隨著現代農業的發展，為提高農作物產量，減少農藥使用，預防病蟲害威脅，轉基因育種日益受到重視。在轉基因育種時，必須判定所導入的外源基因是否在作物中成功表達。目前，常規的基因篩查方法是基于分子生物學的檢測技術，其操作復雜，具有較高的專業技能要求，不利于推廣。近紅外光譜可反映基因變異相關的蛋白質分子吸收信息，可應用于轉基因農作物檢測。

劉桂松等[18]采用有監督、無監督模式識別算法結合SG平滑模式篩選，成功建立了應用于轉基因甘蔗育種篩查的可見-近紅外光譜檢測模型。模型對轉基因樣品檢驗識別率為92.5%，具有較好的識別效果，表明可見-近紅外光譜可捕捉到甘蔗植株的轉基因信息，可用于轉基因甘蔗育種篩查，對于其他農作物的轉基因檢測也有一定的借鑒作用。

謝麗娟等[19]用可見-近紅外光譜技術對轉基因和非轉基因的番茄葉片進行了定性分析，實驗采集46個樣本（26個轉基因，20個非轉基因）用于建模，22個樣本（12個轉基因，10個非轉基因）用于驗證，實驗結果顯示，判別分析法較偏最小二乘判別法有更好效果，模型分類的準確率為89.7%。此外，他們[20]也進一步驗證了，不論是轉基因番茄葉、番茄果實還是番茄汁，都可以通過測量它們的可見-近紅外光譜并結合化學計量學方法，實現轉基因樣品的快速、無損鑒定。

于燕波等[21]對轉基因和非轉基因的中作321、TP309和日本晴的水稻葉片開展了單品種轉基因識別研究，采用偏最小二乘法建立了近紅外光譜轉基因識別模型。結果表明，中作321轉基因識別模型的識別正確率達98.84%，TP309轉基因識別模型的識別正確率達98.46%，日本晴轉基因識別模型的識別正確率達73.49%。

芮玉奎等[22]借助近紅外光譜技術，對轉基因玉米及其親本在4000～8000cm-1波段內進行了光譜掃描，并建立了神經網絡識別模型，結果表明，所建立的模型對10個驗證樣品的類型預測準確率為100%，在轉基因農產品育種領域有一定的應用價值。

方慧等[23]利用近紅外光譜技術，對不同品種轉基因大豆及其親本的鑒定進行了研究。實驗采集了3種非轉基因大豆親本及其轉基因大豆品種的光譜數據，采用偏最小二乘-判別分析建立了3種大豆的定性判別模型。結果表明，3種大豆判別模型對預測集的判別正確率分別為83%、85%和85%，表明近紅外光譜技術可以較為準確地鑒別轉基因大豆。

3 展望

近紅外光譜技術作為一種快速、無損、高效的檢測技術，已被廣泛應用于農產品檢測領域。利用近紅外光譜技術結合化學計量學方法，建立農產品關鍵成分的定量或定性分析模型，可對消費者關系的農產品營養成分、質量安全、產地指標進行快速檢測，亦可用于作物育種，在農產品檢測領域發揮了重要作用。但近紅外光譜技術也存在一些不足，比如建模樣本的化學值測量過程十分繁瑣耗時、模型建立過程對化學計量學算法等專業知識要求較高、檢測過程仍需要人工參與。因此，如何降低近紅外光譜技術的應用門檻，提高檢測過程的自動化水平，將是今后近紅外光譜技術領域的研究重點之一。

近年來，物聯網、云技術、機器人、5G等先進技術發展迅速，為近紅外光譜技術的進一步推廣提供了機遇。將近紅外光譜技術與上述技術結合，將進一步擴展近紅外光譜技術的應用場景和優勢。比如，將近紅外光譜技術與智能化生產線結合，無須人工參與，即可實現樣品成分的實時檢測;將各種應用場景的數據和近紅外模型存放于云端，用戶可根據需要對資源進行調用、更新或補充，降低近紅外光譜技術的使用門檻。近紅外光譜技術與前沿技術的結合，對于進一步減少人力物力消耗、提高檢測效率、降低使用門檻、擴展應用場景必將起到積極的作用。

作者簡介：王建偉（1991—），男，浙江杭州人，博士，研究方向：近紅外光譜技術。? 收稿日期：2021-05-18

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（責編：張宏民）