作者簡(jiǎn)介：許巖（1988—），女，山東嘉祥人，碩士，工程師。研究方向：食品、農(nóng)產(chǎn)品及生活飲用水檢驗(yàn)檢測(cè)。

摘 要：本文闡述紅外光譜的區(qū)分、近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展和近紅外光譜分析技術(shù)的原理，討論近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢驗(yàn)中的具體應(yīng)用，旨在為相關(guān)從業(yè)者帶來(lái)一些啟示。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜；食品檢測(cè)；應(yīng)用

Main Applications of NIRS Analysis in Food Detection

XU Yan

（Inspection and Testing Center of Yanzhou District， Jining 272100， China）

Abstract： In this paper， the differentiation of infrared spectroscopy， the development of NIR spectroscopy and the principle of NIR spectroscopy are described， and the specific application of NIR spectroscopy in food inspection is discussed in order to bring some enlightenment to relevant practitioners.

Keywords： near-infrared spectrum; food detection; application

保障市場(chǎng)的食品安全，是檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)需要特別關(guān)注的問(wèn)題。針對(duì)食品的構(gòu)成與定性檢測(cè)，通常采取的檢測(cè)方法包括物理學(xué)方法（如X射線熒光法）、化學(xué)生物學(xué)法等。紅外光譜分析技術(shù)因具有精確度高、使用方便的特點(diǎn)，在食品檢測(cè)中廣泛應(yīng)用。所以，本文對(duì)近紅外光譜分析在食品檢測(cè)中的主要應(yīng)用進(jìn)行探討。

1 紅外光譜分析技術(shù)概述

1.1 紅外光譜的區(qū)分

1800年，英國(guó)科學(xué)家赫歇爾最先發(fā)現(xiàn)了紅外光，它是一種波長(zhǎng)高于紅光的電磁波，具有明顯的熱效應(yīng)，能夠被人感覺(jué)到但肉眼無(wú)法看見(jiàn)。由于波長(zhǎng)較高，紅外光照射在某些材料表面時(shí)，這些材料會(huì)發(fā)射電子流，這就是光電效應(yīng)。人們通常稱之為“紅外線”，波長(zhǎng)在770～1 000 000 nm，可分為近紅外區(qū)（波長(zhǎng)在770～2 500 nm）、中紅外區(qū)（波長(zhǎng)在2 500～25 000 nm）和遠(yuǎn)紅外區(qū)（波長(zhǎng)在25～1 000 ?m）。研究結(jié)果顯示，大多數(shù)有機(jī)物和無(wú)機(jī)物的基頻吸收帶都在中紅外區(qū)，因此中紅外區(qū)相關(guān)的應(yīng)用和儀器技術(shù)最為成熟。基于這一事實(shí)，一般所說(shuō)的紅外光譜即指中紅外光譜。

1.2 近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展

自20世紀(jì)60年代起，伴隨著各種分析設(shè)備（尤其是商業(yè)化的設(shè)備）陸續(xù)問(wèn)世，加上由NORRIS等領(lǐng)導(dǎo)的一系列科學(xué)研究，一項(xiàng)全新的理念誕生了，即物質(zhì)量和近紅外區(qū)域內(nèi)的多種特定波長(zhǎng)的吸附強(qiáng)度之間存在關(guān)聯(lián)[1]。依據(jù)這個(gè)觀念，配合使用NIR漫反射技巧，能夠?qū)r(nóng)產(chǎn)品中的許多元素（如水分、蛋白質(zhì)、脂肪等）進(jìn)行相當(dāng)準(zhǔn)確的評(píng)估。這種理論及其相關(guān)測(cè)定方法的產(chǎn)生，使得近紅外光譜技術(shù)得以在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的檢驗(yàn)過(guò)程中獲得更廣闊的使用空間。

然而，在20世紀(jì)60年代中后期，傳統(tǒng)的近紅外光譜分析方法相比新興的其他分析手段而言，其敏感性和抵抗干擾的能力都相對(duì)較低，使得這項(xiàng)技術(shù)曾一度被擱置。直至20世紀(jì)70年代，多元校準(zhǔn)法才得以成功地引入光譜分析領(lǐng)域，從而推動(dòng)了近紅外光譜技術(shù)的進(jìn)步。到了20世紀(jì)80年代，受益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛增長(zhǎng)，研究人員在近紅外光譜分析中引進(jìn)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，有效消除了近紅外光譜模型的干擾因素，提高了光譜分析的可靠性。進(jìn)入20世紀(jì)90年代，隨著近紅外光譜分析在工業(yè)領(lǐng)域的普及，它的社會(huì)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效果都有所提高，如今已成為一項(xiàng)常見(jiàn)的多功能檢測(cè)分析工具。

1.3 近紅外光譜分析技術(shù)的原理

常規(guī)的近紅外光譜分析過(guò)程包括兩步。①對(duì)照。在這個(gè)階段，工作人員必須收集足夠多且具有較強(qiáng)代表性的樣本。一般而言，每個(gè)批量的樣本數(shù)目應(yīng)該大于等于80個(gè)。對(duì)于光譜圖像的測(cè)量來(lái)說(shuō)，需要確定的是樣品的所有質(zhì)控參數(shù)，即作為參考值的信息。然后通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)方法處理光譜，使它們與參考值產(chǎn)生聯(lián)系，形成光譜圖像和參考值之間的相關(guān)性，確立分析模型。盡管用于創(chuàng)建模型的樣本數(shù)量相對(duì)較少，但是通過(guò)運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)的方式處理過(guò)后的模型有著較高的代表性，可以確保檢測(cè)結(jié)果的精確度。②預(yù)估。一旦使用近紅外光譜分析儀完成對(duì)樣品的光譜成像測(cè)量后，可以通過(guò)專業(yè)軟件自動(dòng)查詢模型數(shù)據(jù)庫(kù)，以篩選出最適合的模型，進(jìn)而準(zhǔn)確計(jì)算出待測(cè)樣品的質(zhì)量控制參數(shù)[2]。

2 近紅外光譜分析的優(yōu)勢(shì)

2.1 快速性

近紅外光譜分析操作簡(jiǎn)便，無(wú)須煩瑣的樣品前處理流程，使其在食品生產(chǎn)環(huán)境中具備了高通量檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)。這意味著食品生產(chǎn)線上的工作人員可以輕松地將樣品置于近紅外光譜儀器中，而無(wú)須進(jìn)行復(fù)雜的樣品處理步驟。相比傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法，該技術(shù)大大節(jié)省了時(shí)間成本，減少了人為錯(cuò)誤。此外，近紅外光譜分析儀器通常能夠在幾秒到幾分鐘內(nèi)完成一次檢測(cè)，這意味著在短時(shí)間內(nèi)可以獲得大量的檢測(cè)結(jié)果。同時(shí)，也有助于企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程中的異常情況，提前采取措施避免質(zhì)量問(wèn)題的發(fā)生，降低了生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 無(wú)損性

相較于傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法，近紅外光譜分析不需要對(duì)樣品進(jìn)行破壞性處理，因此可以直接對(duì)原樣進(jìn)行檢測(cè)。這意味著食品樣品在經(jīng)歷近紅外光譜檢測(cè)后，依然保持了其原有的物理和化學(xué)性質(zhì)，不會(huì)受到任何損害或變化。這一特性對(duì)于保障產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。在傳統(tǒng)檢測(cè)方法中，常常需要將樣品加熱、溶解或化學(xué)處理，這些步驟可能會(huì)導(dǎo)致樣品成分的變化或損失，從而影響最終的檢測(cè)結(jié)果。而近紅外光譜分析則能夠在不改變樣品性質(zhì)的情況下，準(zhǔn)確地獲取樣品的化學(xué)信息，確保產(chǎn)品質(zhì)量不受任何影響。

2.3 多樣性

近紅外光譜具有廣泛的適用性，能夠同時(shí)檢測(cè)多種成分，并且不受樣品的物理狀態(tài)和形態(tài)的限制。這意味著近紅外光譜分析技術(shù)不僅適用于液體、固體和粉末等不同形態(tài)的樣品，還能夠在不同狀態(tài)下對(duì)樣品進(jìn)行準(zhǔn)確分析。

傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法可能受到樣品形態(tài)的限制，需要對(duì)不同形態(tài)的樣品采用不同的處理方法，這增加了分析的復(fù)雜性和時(shí)間成本。然而，近紅外光譜分析技術(shù)則能夠克服這一障礙，其工作原理是通過(guò)檢測(cè)樣品在近紅外光波長(zhǎng)范圍內(nèi)的吸收特性，因此不受樣品的形態(tài)和物理狀態(tài)的影響。利用近紅外光譜分析技術(shù)可以對(duì)果蔬、肉類、糧食和飲料等中的水分、脂肪、蛋白質(zhì)、碳水化合物等進(jìn)行檢測(cè)，為食品生產(chǎn)企業(yè)提供全面的分析數(shù)據(jù)，有助于他們更好地掌握產(chǎn)品的特性和品質(zhì)。

2.4 成本效益

相比傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法，近紅外光譜分析技術(shù)無(wú)須大量化學(xué)試劑。①傳統(tǒng)化學(xué)分析方法通常需要大量的化學(xué)試劑來(lái)完成樣品的處理和分析，這不僅增加了實(shí)驗(yàn)成本，還會(huì)產(chǎn)生大量廢物，對(duì)環(huán)境造成負(fù)面影響。然而，近紅外光譜分析技術(shù)不需要任何化學(xué)試劑，僅通過(guò)對(duì)樣品的光譜特性進(jìn)行檢測(cè)和分析，就能夠獲取豐富的化學(xué)信息，避免了化學(xué)試劑的使用和廢物的產(chǎn)生。②傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法需要進(jìn)行復(fù)雜的樣品處理步驟，并且每一步都需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源。相比之下，近紅外光譜分析技術(shù)的操作簡(jiǎn)便，無(wú)須復(fù)雜的樣品前處理過(guò)程，可以在短時(shí)間內(nèi)完成一次檢測(cè)，大大提高了實(shí)驗(yàn)效率，節(jié)約了時(shí)間和資源成本。

3 近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中的具體應(yīng)用

3.1 近紅外光譜分析技術(shù)在釀造食品檢測(cè)中的應(yīng)用

傳統(tǒng)釀造食品檢驗(yàn)依賴于常規(guī)化學(xué)分析方法，這些方法通常需要對(duì)樣本進(jìn)行煩瑣的前處理，且整個(gè)檢測(cè)流程耗時(shí)較長(zhǎng)，容易受到操作誤差的影響，影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。近紅外光譜分析技術(shù)在釀造食品檢驗(yàn)中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，包括快速完成檢測(cè)任務(wù)、無(wú)須樣本前處理、檢測(cè)過(guò)程中無(wú)須使用化學(xué)試劑以及檢測(cè)成本較低。利用近紅外光譜分析技術(shù)進(jìn)行釀造食品的安全性評(píng)估時(shí)，通過(guò)將檢測(cè)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)模型進(jìn)行對(duì)比分析，能有效識(shí)別樣本中的非標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)成分，若發(fā)現(xiàn)這些成分的含量異常，便可判斷釀造食品的安全性未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求[3]。

3.2 近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶及相關(guān)制品檢測(cè)中的應(yīng)用

在牛奶及其衍生乳制品的質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域，近紅外光譜分析技術(shù)提供了兩種主要的應(yīng)用方法：離線模式與在線模式。離線模式下，采用紅外反射儀器對(duì)樣品進(jìn)行全反射測(cè)量，此方法適用于詳盡的成分分析而無(wú)須中斷生產(chǎn)流程。在線模式則通過(guò)光纖傳感器直接在生產(chǎn)流程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)連續(xù)的質(zhì)量保證。

在識(shí)別牛奶及其他乳制品中特定成分如氯霉素等有害物質(zhì)時(shí)，近紅外光譜技術(shù)通過(guò)其穿透特性，結(jié)合偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，能夠快速且準(zhǔn)確地評(píng)估樣品的安全性。該技術(shù)的準(zhǔn)確率達(dá)到98.9%，顯著展示了其在乳品安全檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力和可靠性。此項(xiàng)技術(shù)不僅優(yōu)化了食品安全監(jiān)測(cè)流程，還為乳制品質(zhì)量管理提供了先進(jìn)的分析工具，強(qiáng)化了對(duì)食品安全的控制和保障[4]。

3.3 近紅外光譜分析技術(shù)在小麥、面粉檢測(cè)中的應(yīng)用

在農(nóng)作物領(lǐng)域，尤其是谷物如大麥、小麥和大豆，近紅外光譜技術(shù)被廣泛應(yīng)用于測(cè)定關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)，包括蛋白質(zhì)含量、纖維素含量、濕度和粒度硬度等。這些指標(biāo)不僅關(guān)系到谷物的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，還直接影響到加工過(guò)程的效率和最終產(chǎn)品的品質(zhì)。例如，在小麥的評(píng)估中，蛋白質(zhì)含量與面筋含量有關(guān)，是面包和其他烘焙食品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。對(duì)于面粉，近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)一步擴(kuò)展到水分、蛋白質(zhì)含量、堅(jiān)固度、色澤、脂肪含量和淀粉含量的準(zhǔn)確測(cè)定。這些參數(shù)直接影響面粉的存儲(chǔ)時(shí)間、加工性能及最終產(chǎn)品的口感和外觀。

3.4 近紅外光譜分析技術(shù)在蔬果檢測(cè)中的應(yīng)用

在蔬果類產(chǎn)品的分析上，近紅外光譜技術(shù)可測(cè)定其基本營(yíng)養(yǎng)成分、含水率、膳食纖維、還原糖濃度、維生素C、β胡蘿卜素、維生素E含量、總糖值以及各式酸性物質(zhì)和糖分物質(zhì)的含量。這些指標(biāo)對(duì)于評(píng)估蔬果的新鮮度、成熟度及營(yíng)養(yǎng)價(jià)值具有重要意義，有助于消費(fèi)者進(jìn)行更健康的食品選擇。

3.5 近紅外光譜分析技術(shù)在飲品、腌制品檢測(cè)中的應(yīng)用

在飲品領(lǐng)域，近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用同樣重要。它使得快速測(cè)定咖啡因、不同類型的糖分（如葡萄糖、果糖和蔗糖）、甜味劑（如阿斯巴甜、蔗糖素、葡萄糖酸鈉等非糖類甜味劑）及有機(jī)酸等成分成為可能。通過(guò)對(duì)這些成分的精確分析，可以評(píng)估飲品的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和口感品質(zhì)，同時(shí)監(jiān)測(cè)是否含有對(duì)健康有害的添加劑。

此外，對(duì)于腌制品，如泡菜和其他深加工食品，近紅外光譜技術(shù)能夠檢測(cè)亞硝酸鹽等潛在有害物質(zhì)的含量，這對(duì)于保障食品安全至關(guān)重要。這是因?yàn)閬喯跛猁}的長(zhǎng)期攝入與多種健康風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)[5]。

3.6 近紅外光譜分析技術(shù)在食品原產(chǎn)地檢測(cè)中的應(yīng)用

通常情況下，要迅速識(shí)別出食品和原料的產(chǎn)地，需要對(duì)其整體特性進(jìn)行深入研究并創(chuàng)建相關(guān)的光譜數(shù)據(jù)。然后，把測(cè)試的結(jié)果與參考模型對(duì)比，以此來(lái)判斷是不是正宗的產(chǎn)品。目前，利用近紅外光譜分析法對(duì)食品的產(chǎn)地進(jìn)行鑒定已廣泛用于酒類的檢驗(yàn)。相關(guān)部門已經(jīng)在中國(guó)的各種著名白酒的生產(chǎn)地點(diǎn)建立了相應(yīng)的分析模型，這大大提高了進(jìn)入市場(chǎng)銷售的名牌白酒的真實(shí)度，并且可以有效保護(hù)消費(fèi)者的利益[6]。

4 結(jié)語(yǔ)

近紅外光譜分析技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)足的發(fā)展，特別是在食品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用中展示出其強(qiáng)大的潛力。該技術(shù)的進(jìn)步不僅提高了分析的準(zhǔn)確度和效率，還極大地拓展了其在實(shí)際應(yīng)用中的可能性。通過(guò)化學(xué)計(jì)量學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的輔助，近紅外光譜分析技術(shù)已能夠在不破壞樣品的前提下，快速準(zhǔn)確地進(jìn)行成分分析，無(wú)論是釀造食品、乳制品、農(nóng)作物、飲料的檢測(cè)，還是在食品原產(chǎn)地的檢測(cè)上，均展現(xiàn)出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，近紅外光譜分析技術(shù)在食品安全與質(zhì)量控制領(lǐng)域的作用將越發(fā)凸顯，為公共健康與食品工業(yè)的發(fā)展做出了更大貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]楊淵婷，高光偉.探析近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用[J].科技資訊，2019，17（13）：75.

[2]劉潔.探討近紅外光譜分析在食品檢測(cè)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代食品，2018（19）：152-154.

[3]宋志銘，于海龍，吳昊，等.淺析近紅外光譜分析在食品藥品檢測(cè)中的應(yīng)用[J].黑龍江科技信息，2016（31）：1.

[4]張力培，魯雄.近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用[J].輕工科技，2016，32（2）：103-105.

[5]梁丹.近紅外光譜分析技術(shù)在食品品質(zhì)鑒別檢測(cè)中的應(yīng)用[J].廣西輕工業(yè)，2008（11）：11-12.

[6]郭宇晨，彭心影，余向陽(yáng).近紅外與光譜成像技術(shù)在食品智能快檢中的應(yīng)用[EB/OL].（2023-03-11）[2024-01-08].https：//cpfd.cnki.com.cn/Article/CPFDTOTAL-GYSP202303001044.htm.