探討近紅外光譜分析在食品檢測中的應(yīng)用

◎ 劉 潔

（河南經(jīng)濟貿(mào)易技師學(xué)院，河南 新鄉(xiāng) 453000）

光譜分析技術(shù)在20世紀(jì)90年代末開始了較為廣泛的應(yīng)用，在此發(fā)展背景下，人們研發(fā)出了更為先進的近紅外光譜技術(shù)。近紅外光譜技術(shù)因其能定性、定量且快速有效地分析有機物而備受人們的青睞，目前，近紅外光譜分析在我國的各個領(lǐng)域都可以看到，尤其在食品領(lǐng)域，近紅外光譜分析發(fā)揮了十分重要的作用，比傳統(tǒng)的食品檢測更加環(huán)保，同時效率更快，準(zhǔn)確率更高。

1 近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用特點

近紅外光譜技術(shù)是一種利用光譜學(xué)監(jiān)測食品組成成分及性質(zhì)變化的技術(shù)。近紅外光譜儀器一般由光源和單色器兩部分組成，每個零件都有著它們特定的功能。所以在對近紅外光譜儀器的設(shè)計和組裝過程中，一定要確保每個組件的性能都保持原本的完好性。由于組件的不同，用途也大不相同，所以近紅外光譜儀器可以劃分為很多類，不同的光源代表了它們不同的用途。

近紅外光譜技術(shù)特點：①近紅外光譜技術(shù)可以有效避免對樣品的損害。該技術(shù)利用光纖傳播的方式來檢測樣品的情況是否異常，尤其當(dāng)樣品為活體時，相對于其他檢測技術(shù)，近紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢更加明顯[1]。②分析效率高。在過去的食品檢測中，由于技術(shù)的落后，經(jīng)常要在檢測前先對食品進行預(yù)處理，然后才可以對食品進行檢測。而運用近紅外光譜技術(shù)，不僅不需要對食品進行預(yù)處理，還能大大縮短食品檢測時間。③傳輸性能較高。近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用的是近紅外光，其特點是可以在光導(dǎo)纖維中傳導(dǎo)，對今后多傳輸通道的發(fā)展具有重要的意義。④節(jié)能環(huán)保。近紅外光可以直接檢測食品，不但免去了很多繁瑣步驟，節(jié)省了資源，還不會對外界環(huán)境產(chǎn)生影響，環(huán)保性能突出，符合我國綠色環(huán)保的主題。

2 近紅外光譜分析在食品檢測中的應(yīng)用

近紅外光是一種在能見光和中紅外光之間的電磁波，近紅外光特定的波長能讓食物里面的水分、脂肪、蛋白質(zhì)等在這個波長段內(nèi)產(chǎn)生共振，并出現(xiàn)相應(yīng)的峰值。近紅外光譜能檢測出很多官能團，如C-H、O-H、N-H等。在食品工業(yè)中，近紅外光譜分析不僅可以通過檢測乙醇、糖、有機酸等含量來確定酒類的成分；還能對乳制品中的乳糖、脂肪、蛋白質(zhì)、乳酸和灰質(zhì)等物質(zhì)進行檢測。

2.1 食品摻假鑒別

商家在食品中摻假一直是消費者最討厭的行為，這種行為不僅會影響正常的生產(chǎn)經(jīng)營活動，還影響商家在消費者心中的誠信度，所以對待檢測食品摻假問題一定要嚴(yán)肅認(rèn)真不能有疏漏。這個過程就要求檢測者在食品檢測的過程中，認(rèn)真對樣品中的物質(zhì)組成成分進行分析與檢測，從而保證待測樣品不會因為外表上與合格的食品相似而忽視到摻假問題。隨著近年來近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展，其在食品工業(yè)中的應(yīng)用越來越廣泛。利用近紅外光譜分析技術(shù)測定出待測食品的光譜后，通過分析食物的光譜信息，就可以快速檢測產(chǎn)品是否含有有害成分。同時近紅外光譜技術(shù)也是在肉類食品檢測中判斷肉制品是否摻假的技術(shù)核心。例如，在火腿腸摻假的研究中，技術(shù)人員采用最小二乘法建立模型，收集生豬肉，熟豬肉和豬肉的光譜，以檢測火腿摻假的程度。

2.2 食品原產(chǎn)地快速鑒別

近紅外光譜在識別食物來源方面也起著重要作用。廣大消費者的利益是食品檢測的根本出發(fā)點，產(chǎn)品測試是從消費者的角度進行的。為了更快速有效地識別食品原產(chǎn)地，技術(shù)人員通常對原產(chǎn)地的食品特性進行認(rèn)真細(xì)致的研究和分析。以國內(nèi)白酒的不同產(chǎn)地的鑒別過程作為實例，在鑒別過程中采取近紅外光譜技術(shù)分析的方式，結(jié)合相關(guān)的分析模型，能快速有效的鑒別出白酒因其產(chǎn)地不同而出現(xiàn)的本質(zhì)差異，從實現(xiàn)對食品原產(chǎn)地的鑒別[2]。

2.3 食品成分分析鑒別

營養(yǎng)成分是食品成分中重要的一項。食品中營養(yǎng)成分的具體含量通過普通的技術(shù)根本無法將所有的成分鑒別出來，這就需要一種較為先進的技術(shù)，近紅外光譜分析在這個環(huán)節(jié)得到了很好的應(yīng)用。在食品成分分析這個環(huán)節(jié)，主要通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，和對采集的相關(guān)數(shù)據(jù)進行智能分析，通過這種方法，可以快速準(zhǔn)確地識別食物中的營養(yǎng)成分。該方法使用的前提是要用已知的光譜來建立新的光譜模型；也可以采用其他方法，例如一個光譜樣本用相同的建模方法建立性質(zhì)不同的矯正模型。近紅外光譜技術(shù)把所測得的光譜數(shù)據(jù)和樣品性質(zhì)聯(lián)系在一起，成為了一種高效準(zhǔn)確的檢測工具。

2.4 食品品質(zhì)和種類鑒別

食品不同，其性質(zhì)也不相同，這是因為食品自身種類不同導(dǎo)致食品的性質(zhì)差別較大。利用近紅外光譜分析，通過建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，不僅能很好地獲得有關(guān)數(shù)據(jù)，還能獲得不同樣品的標(biāo)準(zhǔn)特征成分，這樣即便不了解食品本身是否有問題，也能先確定食品的大致成分，從而區(qū)分相同種類食品的品質(zhì)有何不同。

2.4.1 釀造食品質(zhì)量檢測

釀造食品是人們生活中不可缺少的調(diào)味品，釀造食品的制作方法大多是利用化學(xué)方法來完成，所以在檢測釀造食品的過程中會經(jīng)常用到化學(xué)的方法和原理。在進行釀造食品檢測之前要先進行預(yù)處理，再通過近紅外光譜分析就可以即時檢測出釀造食品里面的各種組分，這個過程用時很短，分析得到的結(jié)果也很精準(zhǔn)。

2.4.2 酒類檢測

近年來隨著酒業(yè)的不斷發(fā)展，近紅外光譜分析技術(shù)廣泛的應(yīng)用于各大酒廠中，此分析技術(shù)可以檢測酒中的乙醇含量、白葡萄酒中金屬元素的含量、紅葡萄酒在發(fā)酵過程中苯酚含量變化等[3]。目前，我國大部分酒廠采用近紅外光譜分析技術(shù)檢測酒窖中的酸度、淀粉、還原糖和水分含量等，并能準(zhǔn)確測定乙醇含量。

近年來技術(shù)人員一直在研發(fā)食品質(zhì)量無損檢測技術(shù)，例如中國農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院利用近紅外光譜分析法對釀葡萄酒過程中某種元素的變化情況進行了研究。這項研究不僅為釀酒行業(yè)和各地葡萄園主預(yù)測了葡萄采摘的最佳時機，還為葡萄的品質(zhì)檢測提供了理論支撐。

2.4.3 牛奶及其制品檢測

目前近紅外光譜分析技術(shù)在牛奶及其制品當(dāng)中也有很多的應(yīng)用，應(yīng)用較多的是對牛奶及其制品中各種物質(zhì)的含量進行在線檢測。在20世紀(jì)已經(jīng)有學(xué)者在對牛奶制品的分析過程中使用過近紅外光譜分析技術(shù)，當(dāng)時的技術(shù)手段主要是把近紅外光譜技術(shù)與光線技術(shù)聯(lián)系起來檢測不同牛奶的品質(zhì)，主要檢測的參數(shù)指標(biāo)有牛奶的脂肪總含量、蛋白質(zhì)含量以及糖含量。

利用近紅外光譜技術(shù)對牛奶中的主要成分進行檢測，在檢測過程中通過近紅外漫反射光譜法找出了在彌散散射光中牛奶擴散的主要方式，然后使用最小二乘法建立校正模型，最后得出預(yù)處理的不同方法和不同譜區(qū)的不同建模特性。通過這一技術(shù)，可以快速鑒別牛奶的品質(zhì)。

2.4.4 肉制品檢測

近紅外光譜分析可以應(yīng)用于肉類產(chǎn)品中物質(zhì)含量的檢測和分析。該技術(shù)不僅可以作為衡量牛肉嫩度的主要分析手段，還可以應(yīng)用于鑒別牛肉產(chǎn)品類別以及判斷牛肉中的化學(xué)物質(zhì)和脂肪酸的組成。在利用近紅外光譜分析豬肉成分時，可以測定干豬肉香腸中飽和脂肪酸和不飽和脂肪酸的含量。用近紅外光譜分析魚類樣品的物理性質(zhì)，所測定的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于魚肉加工階段對魚肉品質(zhì)進行監(jiān)控，從而提升魚肉制品的質(zhì)量[4]。

2.4.5 水果和蔬菜檢測

近紅外光譜技術(shù)同樣廣泛的應(yīng)用于檢測馬鈴薯、卷心菜、黃瓜和西紅柿等多種蔬菜和水果。利用該技術(shù)可以測定果蔬中的糖含量、農(nóng)藥殘留以及可溶性物質(zhì)含量等。

近年來，隨著農(nóng)藥種類的增加，果蔬的測量指標(biāo)也有所增加，近紅外光譜分析技術(shù)在果蔬農(nóng)殘檢測中發(fā)揮著很重要的作用。在利用近紅外光譜法測定蘋果種類的實驗中，選擇800～2 500 nm的光譜區(qū)域，對該區(qū)域中具有不同成熟度的蘋果進行酸度滴定，獲得的相關(guān)系數(shù)是0.96。此外，近紅外光譜分析技術(shù)還可以應(yīng)用于預(yù)測蔬菜作物的氧吸收量，同樣獲得了很好的預(yù)測效果。

2.4.6 糧食作物檢測

近紅外光譜技術(shù)的主要檢測對象是小麥、花生、黃豆和玉米等。通過建立模型，該技術(shù)可以預(yù)測樣品中氨基酸的含量，能夠簡單迅速地同時監(jiān)測樣品中的13 種氨基酸。再如，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)的科研人員在對花生進行檢測的過程中，通過建立完備的最小二乘法模型，使得測定結(jié)果中花生油合格率精確度達(dá)到97%[5]，在今后的科研過程中，這個模型還可以應(yīng)用于糧食作物的其他成分的檢測中。

3 結(jié)語

近紅外光譜分析可以做到在線檢測，整個檢測過程中不但不會破壞食品的結(jié)構(gòu)或食品的安全性，還可以免去許多前處理工序，節(jié)省了資源。同時，該分析技術(shù)還不會對外界環(huán)境產(chǎn)生影響，環(huán)保性能突出。近紅外光譜分析技術(shù)將成為中國食品安全檢測工作的有力保證，在未來的食品安全檢測中積極推廣近紅外光譜分析技術(shù)顯得尤為重要。