食品檢驗(yàn)及生物分析中近紅外光譜的運(yùn)用

周遵武

（萊陽市春雪食品有限公司，山東 煙臺(tái) 265200）

食品檢驗(yàn)及生物分析中近紅外光譜的運(yùn)用

周遵武

（萊陽市春雪食品有限公司，山東 煙臺(tái) 265200）

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，食品檢驗(yàn)成為人們關(guān)注的首要問題。在傳統(tǒng)的食品加工中，通常存在著一些安全問題，主要表現(xiàn)為添加劑成分過多、檢驗(yàn)過程不規(guī)范、技術(shù)性落后等。因此，要徹底地控制食品安全問題，就要加強(qiáng)檢驗(yàn)中的技術(shù)性，運(yùn)用近紅外光譜方式分析樣本成分。本文從近紅外線光譜技術(shù)的整體概述出發(fā)，探討其在食品檢驗(yàn)過程中的應(yīng)用。

食品檢驗(yàn)；生物分析；近紅外線光譜

近紅外線光譜技術(shù)主要是在食物樣品檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，無損分析樣品。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠準(zhǔn)確合理地分析成分，并有著一定的定量性與整體協(xié)調(diào)性。近紅外線光譜技術(shù)也在多個(gè)領(lǐng)域中投入使用，如石油化工、食品加工、臨床醫(yī)學(xué)等區(qū)域。

1 近紅外光譜簡(jiǎn)介

近紅外光是非可見光的一種，屬于電磁波范疇，并能夠?qū)崿F(xiàn)波長的自動(dòng)性變化。如果波長超過一定的范圍，則處于可見光區(qū)。而如果波長過短，則處于中紅外線區(qū)域。因此，近紅外光是介于中紅外線光和可見光之間。食物樣品在紅外線區(qū)域時(shí)，樣品分子會(huì)在光伏的照射下產(chǎn)生振動(dòng)。振動(dòng)產(chǎn)生的諧波會(huì)影響分子的基態(tài)變化，甚至?xí)诓煌瑥?qiáng)度的照射幅度下使光譜更加豐富。近紅外線光譜的信息結(jié)構(gòu)不同，在被測(cè)樣定量的前提下實(shí)現(xiàn)基本的檢測(cè)工作。另外，近紅外線光譜技術(shù)的發(fā)展離不開計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它是根據(jù)化學(xué)定量成分進(jìn)行物質(zhì)的深化，并通過光譜帶的浮動(dòng)制定基本的信息化表格，將整體的形式呈現(xiàn)出來。

2 近紅外線光譜在食品檢驗(yàn)中的應(yīng)用

（1）在食用色素檢驗(yàn)中的應(yīng)用。食用色素是食品安全的一種突出問題，它在多種食品中都是必不可少的成分之一，如汽化飲料、QQ糖、膨化產(chǎn)品中都含有食用色素。在不超標(biāo)的情況下，它對(duì)人體的危害性不大。食用色素的優(yōu)勢(shì)在于能夠延長食品的保質(zhì)期，利于改善食品的味道，增加其中的營養(yǎng)成分等。同時(shí)，它也能使食物的色澤看起來更加鮮艷，增強(qiáng)口感。但長時(shí)間食用會(huì)令人體中積累過多的腐化物，甚至引發(fā)癌癥。而近紅外光譜技術(shù)能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)食用色素的成分，并快速的分辨出其中的成分比例。以橄欖油中摻雜芝麻油為例，首先，建立基礎(chǔ)模型，從定性與定量?jī)蓚€(gè)方面分析。驗(yàn)證食物中所含的色素分子流動(dòng)數(shù)值，當(dāng)定性識(shí)別率達(dá)到100%時(shí)，則說明其中的色素成分超標(biāo)。再如，一些食品加工者為提升盈利空間，會(huì)在鮮牛奶中加入一些還原乳，近紅外線光譜技術(shù)也能檢測(cè)。當(dāng)摻入的比例是整體鮮牛奶成分的20%以上時(shí)，定性識(shí)別率則會(huì)超過95%，出現(xiàn)警戒現(xiàn)象。對(duì)不同樣本可以采用不同的測(cè)量方式。近紅外線光譜中的漫反射、鏡面反射都是非常好的方式[2]。

（2）在轉(zhuǎn)基因食品檢驗(yàn)中的應(yīng)用。轉(zhuǎn)基因食品是近幾年來廣受關(guān)注的一種食品，近紅外光譜檢驗(yàn)技術(shù)是利用當(dāng)前的生物因子，區(qū)分食物的內(nèi)部元素和外部結(jié)構(gòu)的方法之一。近紅外線光譜能夠有效地檢測(cè)轉(zhuǎn)基因食品，通過轉(zhuǎn)基因食品所含有的離子數(shù)量和各離子所占的比例進(jìn)行判定。從化學(xué)因子解剖的角度出發(fā)，測(cè)定鋅、鐵、鈣的含量，并繪制出光譜漫射圖。檢驗(yàn)人員可根據(jù)圖譜清楚地判斷該食物是否為轉(zhuǎn)基因食品。利用此技術(shù)，能夠識(shí)別轉(zhuǎn)基因大豆油和非轉(zhuǎn)基因大豆油，并分析煙草是否在低碳的環(huán)境下生長，是否屬于轉(zhuǎn)基因產(chǎn)品。同時(shí)，檢驗(yàn)人員也可采取隱形變量選取的方式研究，根據(jù)近紅外線光譜中所形成的分子比例，建立坐標(biāo)軸下的系數(shù)分析路徑。在正常的情況下，化學(xué)信息中第一成分所占的比例非常大。如果第二成分與第三成分的總和與第一成分持平，則說明轉(zhuǎn)基因中的成分未超過規(guī)定數(shù)值。如果前者數(shù)值大于后者，則說明轉(zhuǎn)基因成分過多[3]。

（3）在微生物領(lǐng)域中的檢驗(yàn)。近紅外線在微生物領(lǐng)域中的檢驗(yàn)方式多種多樣，且體系性十分強(qiáng)，精確度極高。傳統(tǒng)檢驗(yàn)過程中國的微生物測(cè)試法主要是利用聚合酶分子的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)和反應(yīng)，但它的準(zhǔn)確性不如近紅外線檢驗(yàn)技術(shù)。在該技術(shù)的基礎(chǔ)上，工作人員以樣本為載體，按照原始數(shù)據(jù)的組合方式重新排列，從線性因子的組合程序出發(fā)，按照分子能量的高低判斷。如果能量的擴(kuò)散速度相對(duì)較快，磁體共振規(guī)律呈現(xiàn)出上下浮動(dòng)的現(xiàn)象，則說明微生物在食品中的成分過多。同時(shí)，也可以通過線性規(guī)則判斷。正常情況下，近紅外線光譜有兩條定量路徑，將不同路徑分別命名為X和Y。當(dāng)X和Y出現(xiàn)重疊的情形時(shí)，則說明分子間的間距過于密集，甚至呈現(xiàn)出無規(guī)則變化趨向，則可判斷食品中還有一些有害的微生物[4]。

3 結(jié)語

本文從近紅外線光譜技術(shù)的簡(jiǎn)介出發(fā)，分析其在食品檢驗(yàn)中的應(yīng)用。從而得出，近紅外線光譜在各領(lǐng)域都有著廣泛的適用性，不僅可檢測(cè)食品中的色素，在微生物、轉(zhuǎn)基因等領(lǐng)域中也有著一定的適用性。其檢驗(yàn)方法非常準(zhǔn)確、快速，同時(shí)技術(shù)性強(qiáng)，能夠?yàn)槭称返陌踩ㄔO(shè)奠定良好基礎(chǔ)。

[1]吳志生.中藥過程分析中NIR技術(shù)的基本理論和方法研究[D].北京：北京中醫(yī)藥大學(xué)，2012.

[2]劉家水.近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于南板藍(lán)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究[D].廣州：廣州中醫(yī)藥大學(xué)，2013.

[3]郭志明.基于近紅外光譜及成像的蘋果品質(zhì)無損檢測(cè)方法和裝置研究[D].北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，2015.

[4]莊勝利.近紅外光譜技術(shù)快速檢測(cè)嬰兒配方奶粉中脂肪酸營養(yǎng)指標(biāo)研究[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2014.

The Application of Near Infrared Spectroscopy in Food Inspection and Biological Analysis

Zhou Zunwu
(Laiyang Chunxue Food Co., Ltd, Yantai 265200, China)

With the continuous development of society, food inspection became the primary problem of attention. There are some security issues in traditional food processing, such as additive composition too much, inspection process is not standard, technical backwardness and so on. Therefore, to control food safety problems from it completely, will strengthen the inspection of technical and composition analysis using near infrared spectra method for sample. In this paper, starting from the overall summary of near infrared spectral technology, discusses its application in food inspection process.

Food inspection; Biological analysis; Near infrared spectroscopy

O657.33

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.22.007