楊淵婷 高光偉

摘 ?要：近紅外光譜分析技術(shù)分析速度較快，分析過程中不會(huì)造成食品損壞，且前置處理相對(duì)便捷，可實(shí)現(xiàn)多個(gè)項(xiàng)目同時(shí)檢測(cè)，其在食品安全檢測(cè)方面得到了十分廣泛的應(yīng)用。該文著眼于近紅外光譜分析技術(shù)的原理及其優(yōu)勢(shì)，在對(duì)其進(jìn)行全面分析的基礎(chǔ)上，就近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中的具體應(yīng)用問題進(jìn)行了詳細(xì)探析，希望可以為行業(yè)工作者提供一些意見上的思考。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜分析技術(shù) ?食品檢測(cè) ?應(yīng)用

中圖分類號(hào)：R155.5 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1672-3791（2019）05（a）-0075-02

近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展十分迅速，20世紀(jì)80年代，我國(guó)就已著力于對(duì)該技術(shù)展開研究，到90年代，其逐漸應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、石油、制藥以及食品等多個(gè)領(lǐng)域。近紅外線光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中應(yīng)用時(shí)間雖短，但是其優(yōu)勢(shì)十分明顯，這也是其應(yīng)用廣泛的主要原因。

1 ?近紅外光譜分析技術(shù)的原理及其優(yōu)勢(shì)

1.1 近紅外光譜分析技術(shù)原理分析

近紅外光譜主要應(yīng)用透射和漫射來獲取，在均勻和透明液態(tài)樣品的近紅外光譜分析中，通常應(yīng)用透射測(cè)定的方式采用透射率和吸光度等參數(shù)，來反映樣品對(duì)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(zhǎng)，ε為吸收系數(shù)或摩爾吸光系數(shù)，c為吸光組分在樣品中的濃度，T為透射率。

在固態(tài)樣品的近紅外光譜分析中，漫射方式應(yīng)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(jì)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(cè)得樣品的漫反射光強(qiáng)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(duì)此，科學(xué)家提出了雙流傳輸模型。

1.2 近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

雖然近紅外光譜分析技術(shù)發(fā)展的時(shí)間并不長(zhǎng)，但是該技術(shù)在較大的范圍內(nèi)得以應(yīng)用，這與其自身較強(qiáng)的優(yōu)越性有著十分密切的關(guān)系。

首先，近紅外光譜為分子振動(dòng)光譜，其主要應(yīng)用于工價(jià)化學(xué)鍵非諧振能級(jí)振動(dòng)，理論上來說，所有含有C-H、N-H、O-H、C=O可產(chǎn)生近紅外光譜的物質(zhì)均可采用近紅外光譜分析，其在檢測(cè)中指標(biāo)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(yīng)較為明顯，因此近紅外光譜技術(shù)可利用漫反射測(cè)量方式直接測(cè)量待測(cè)物品。而且其還可順利穿過動(dòng)植物組織，提高了生物樣品分析的可靠性。很多物質(zhì)在近紅外廣譜區(qū)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(shù)所不具備的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

最后，該技術(shù)在樣品制備方面相對(duì)簡(jiǎn)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(xué)試劑，也不需要消耗大量的時(shí)間和精力去制備樣品，樣品損耗基本為零。測(cè)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(hù)環(huán)境的作用。該技術(shù)在不需要前處理的同時(shí)也不需要稱取樣品，可對(duì)樣品進(jìn)行良序和反復(fù)分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了定性與定量分析。而且該技術(shù)測(cè)定的速度較快，幾秒鐘的時(shí)間就可完成多項(xiàng)指標(biāo)的檢測(cè)工作，檢測(cè)效率也因此得以顯著提升。

2 ?近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用?

2.1 在肉制品檢測(cè)中的應(yīng)用

近紅外光譜分析技術(shù)在肉制品檢測(cè)中主要應(yīng)用于牛肉、羊肉和豬肉物質(zhì)含量檢測(cè)當(dāng)中。例如應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)檢測(cè)牛肉時(shí)，可科學(xué)預(yù)測(cè)牛肉的鮮嫩程度，同時(shí)對(duì)牛肉中的多種成分進(jìn)行科學(xué)鑒別，進(jìn)而明確牛肉當(dāng)中的化學(xué)物質(zhì)及脂肪酸的構(gòu)成比例。此外，該技術(shù)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(zhì)，以此為基礎(chǔ)采取有效措施進(jìn)行加工控制，保證魚類加工品的加工質(zhì)量及效率。

應(yīng)用該技術(shù)判斷肉制品是否摻假是十分重要的內(nèi)容。如在牛肉漢堡的研究當(dāng)中，應(yīng)科學(xué)采集生、熟碎牛肉的光譜，并利用最小二乘法來創(chuàng)建數(shù)據(jù)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?，F(xiàn)階段，食品安全問題尤為明顯，人們?cè)絹碓街匾暿称返馁|(zhì)量。近紅外光譜分析技術(shù)可用以檢測(cè)食品中的藥物殘留成分和含量，進(jìn)而促進(jìn)食品質(zhì)量控制工作的順利進(jìn)行。

2.2 在乳制品檢測(cè)中的應(yīng)用

20世紀(jì)中期，專業(yè)人士已經(jīng)將該技術(shù)應(yīng)用于乳制品分析當(dāng)中，其與光纖技術(shù)有機(jī)結(jié)合，檢測(cè)了不同養(yǎng)殖區(qū)中牛奶的品質(zhì)，明確牛奶中的脂肪、蛋白質(zhì)及糖類的含量，其在奶粉和鮮奶質(zhì)控中也發(fā)揮了十分重要的作用。研究人員對(duì)奶粉當(dāng)中的各類營(yíng)養(yǎng)成分均建立了研究模型，從而保證了奶粉質(zhì)量控制的有效性。在建立參數(shù)的過程中，近紅外光譜分析技術(shù)在乳制品生產(chǎn)中也得到了有效的應(yīng)用，其充分結(jié)合了光纖技術(shù)創(chuàng)建模型，科學(xué)評(píng)價(jià)乳制品當(dāng)中營(yíng)養(yǎng)成分的準(zhǔn)確含量。傳統(tǒng)的質(zhì)控方式無法對(duì)生產(chǎn)過程予以科學(xué)和有效的控制，而采用近紅外線光譜技術(shù)來分析原料奶中的營(yíng)養(yǎng)成分，則可保證成品乳制品的質(zhì)量。

2.3 在水果和蔬菜檢測(cè)中的應(yīng)用

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

現(xiàn)階段，組合模型技術(shù)得到了較為廣泛的應(yīng)用，水果和蔬菜檢測(cè)指標(biāo)也日漸多樣化。研究人員對(duì)蘋果糖度檢測(cè)提出了一種新型的遺傳算法。利用最小二乘法建模，調(diào)整不同譜區(qū)的定量模型，以此為基礎(chǔ)評(píng)價(jià)模型的穩(wěn)定性。部分學(xué)者還利用最小二乘法和回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法，創(chuàng)建了土豆纖維測(cè)定模型以及蛋白質(zhì)成分測(cè)定模型，在應(yīng)用的過程中效果較為理想。該技術(shù)還可判斷蘋果的品種，在800～2500nm光譜內(nèi)滴定不同成熟度的水果，其相關(guān)性較強(qiáng)，準(zhǔn)確度較高，且其還可在645～979nm范圍內(nèi)掃描蔬菜的樣品，進(jìn)而對(duì)蔬菜的吸氧量進(jìn)行分析，獲取準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2.4 在糧食作物檢測(cè)中的應(yīng)用

現(xiàn)如今，近紅外光譜技術(shù)不斷發(fā)展和完善。該技術(shù)在糧食作物檢測(cè)中也發(fā)揮了不可忽視的作用。該技術(shù)可用來檢測(cè)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(shù)研究了小麥粉顆粒分布狀況，根據(jù)導(dǎo)數(shù)處理與散射校正，以較快的速度檢測(cè)出13種氨基酸，而且檢測(cè)操作相對(duì)較為簡(jiǎn)單。研究人員對(duì)花生進(jìn)行了抽樣檢測(cè)，構(gòu)建了科學(xué)的檢測(cè)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(yīng)用在其他指標(biāo)的檢測(cè)工作中。采用近紅外光譜分析技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)可對(duì)不同品種的小麥進(jìn)行檢測(cè)分析，效果較為顯著。同時(shí)該技術(shù)還可用來分析食醋可溶性物質(zhì)含量，從而為食醋生產(chǎn)的質(zhì)量控制提供了有利條件。

3 ?結(jié)語

現(xiàn)階段，食品安全問題備受關(guān)注，且對(duì)食品安全檢測(cè)的要求也在不斷提高。而近紅外光譜分析技術(shù)的優(yōu)勢(shì)十分明顯，在食品質(zhì)量的檢測(cè)和分析中得以廣泛應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，近紅外光譜檢測(cè)分析技術(shù)也會(huì)不斷改進(jìn)和完善，相信其必將在更廣闊的領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

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