探討近紅外光譜分析在食品檢測(cè)中的應(yīng)用

◎ 劉 潔

（河南經(jīng)濟(jì)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(kāi)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(jìn)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(jī)物而備受人們的青睞，目前，近紅外光譜分析在我國(guó)的各個(gè)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(cè)更加環(huán)保，同時(shí)效率更快，準(zhǔn)確率更高。

1 近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用特點(diǎn)

近紅外光譜技術(shù)是一種利用光譜學(xué)監(jiān)測(cè)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(gè)零件都有著它們特定的功能。所以在對(duì)近紅外光譜儀器的設(shè)計(jì)和組裝過(guò)程中，一定要確保每個(gè)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(lèi)，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(diǎn)：①近紅外光譜技術(shù)可以有效避免對(duì)樣品的損害。該技術(shù)利用光纖傳播的方式來(lái)檢測(cè)樣品的情況是否異常，尤其當(dāng)樣品為活體時(shí)，相對(duì)于其他檢測(cè)技術(shù)，近紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢(shì)更加明顯[1]。②分析效率高。在過(guò)去的食品檢測(cè)中，由于技術(shù)的落后，經(jīng)常要在檢測(cè)前先對(duì)食品進(jìn)行預(yù)處理，然后才可以對(duì)食品進(jìn)行檢測(cè)。而運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)，不僅不需要對(duì)食品進(jìn)行預(yù)處理，還能大大縮短食品檢測(cè)時(shí)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(diǎn)是可以在光導(dǎo)纖維中傳導(dǎo)，對(duì)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(cè)食品，不但免去了很多繁瑣步驟，節(jié)省了資源，還不會(huì)對(duì)外界環(huán)境產(chǎn)生影響，環(huán)保性能突出，符合我國(guó)綠色環(huán)保的主題。

2 近紅外光譜分析在食品檢測(cè)中的應(yīng)用

近紅外光是一種在能見(jiàn)光和中紅外光之間的電磁波，近紅外光特定的波長(zhǎng)能讓食物里面的水分、脂肪、蛋白質(zhì)等在這個(gè)波長(zhǎng)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(cè)出很多官能團(tuán)，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(guò)檢測(cè)乙醇、糖、有機(jī)酸等含量來(lái)確定酒類(lèi)的成分；還能對(duì)乳制品中的乳糖、脂肪、蛋白質(zhì)、乳酸和灰質(zhì)等物質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)。

2.1 食品摻假鑒別

商家在食品中摻假一直是消費(fèi)者最討厭的行為，這種行為不僅會(huì)影響正常的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，還影響商家在消費(fèi)者心中的誠(chéng)信度，所以對(duì)待檢測(cè)食品摻假問(wèn)題一定要嚴(yán)肅認(rèn)真不能有疏漏。這個(gè)過(guò)程就要求檢測(cè)者在食品檢測(cè)的過(guò)程中，認(rèn)真對(duì)樣品中的物質(zhì)組成成分進(jìn)行分析與檢測(cè)，從而保證待測(cè)樣品不會(huì)因?yàn)橥獗砩吓c合格的食品相似而忽視到摻假問(wèn)題。隨著近年來(lái)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(lái)越廣泛。利用近紅外光譜分析技術(shù)測(cè)定出待測(cè)食品的光譜后，通過(guò)分析食物的光譜信息，就可以快速檢測(cè)產(chǎn)品是否含有有害成分。同時(shí)近紅外光譜技術(shù)也是在肉類(lèi)食品檢測(cè)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(cè)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(shí)別食物來(lái)源方面也起著重要作用。廣大消費(fèi)者的利益是食品檢測(cè)的根本出發(fā)點(diǎn)，產(chǎn)品測(cè)試是從消費(fèi)者的角度進(jìn)行的。為了更快速有效地識(shí)別食品原產(chǎn)地，技術(shù)人員通常對(duì)原產(chǎn)地的食品特性進(jìn)行認(rèn)真細(xì)致的研究和分析。以國(guó)內(nèi)白酒的不同產(chǎn)地的鑒別過(guò)程作為實(shí)例，在鑒別過(guò)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(shí)現(xiàn)對(duì)食品原產(chǎn)地的鑒別[2]。

2.3 食品成分分析鑒別

營(yíng)養(yǎng)成分是食品成分中重要的一項(xiàng)。食品中營(yíng)養(yǎng)成分的具體含量通過(guò)普通的技術(shù)根本無(wú)法將所有的成分鑒別出來(lái)，這就需要一種較為先進(jìn)的技術(shù)，近紅外光譜分析在這個(gè)環(huán)節(jié)得到了很好的應(yīng)用。在食品成分分析這個(gè)環(huán)節(jié)，主要通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，和對(duì)采集的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，通過(guò)這種方法，可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別食物中的營(yíng)養(yǎng)成分。該方法使用的前提是要用已知的光譜來(lái)建立新的光譜模型；也可以采用其他方法，例如一個(gè)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(cè)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(cè)工具。

2.4 食品品質(zhì)和種類(lèi)鑒別

食品不同，其性質(zhì)也不相同，這是因?yàn)槭称纷陨矸N類(lèi)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(guò)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(wèn)題，也能先確定食品的大致成分，從而區(qū)分相同種類(lèi)食品的品質(zhì)有何不同。

2.4.1 釀造食品質(zhì)量檢測(cè)

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(lái)完成，所以在檢測(cè)釀造食品的過(guò)程中會(huì)經(jīng)常用到化學(xué)的方法和原理。在進(jìn)行釀造食品檢測(cè)之前要先進(jìn)行預(yù)處理，再通過(guò)近紅外光譜分析就可以即時(shí)檢測(cè)出釀造食品里面的各種組分，這個(gè)過(guò)程用時(shí)很短，分析得到的結(jié)果也很精準(zhǔn)。

2.4.2 酒類(lèi)檢測(cè)

近年來(lái)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(cè)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(guò)程中苯酚含量變化等[3]。目前，我國(guó)大部分酒廠采用近紅外光譜分析技術(shù)檢測(cè)酒窖中的酸度、淀粉、還原糖和水分含量等，并能準(zhǔn)確測(cè)定乙醇含量。

近年來(lái)技術(shù)人員一直在研發(fā)食品質(zhì)量無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，例如中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)食品學(xué)院利用近紅外光譜分析法對(duì)釀葡萄酒過(guò)程中某種元素的變化情況進(jìn)行了研究。這項(xiàng)研究不僅為釀酒行業(yè)和各地葡萄園主預(yù)測(cè)了葡萄采摘的最佳時(shí)機(jī)，還為葡萄的品質(zhì)檢測(cè)提供了理論支撐。

2.4.3 牛奶及其制品檢測(cè)

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(duì)牛奶及其制品中各種物質(zhì)的含量進(jìn)行在線(xiàn)檢測(cè)。在20世紀(jì)已經(jīng)有學(xué)者在對(duì)牛奶制品的分析過(guò)程中使用過(guò)近紅外光譜分析技術(shù)，當(dāng)時(shí)的技術(shù)手段主要是把近紅外光譜技術(shù)與光線(xiàn)技術(shù)聯(lián)系起來(lái)檢測(cè)不同牛奶的品質(zhì)，主要檢測(cè)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(duì)牛奶中的主要成分進(jìn)行檢測(cè)，在檢測(cè)過(guò)程中通過(guò)近紅外漫反射光譜法找出了在彌散散射光中牛奶擴(kuò)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(guò)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(cè)

近紅外光譜分析可以應(yīng)用于肉類(lèi)產(chǎn)品中物質(zhì)含量的檢測(cè)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(lèi)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(shí)，可以測(cè)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(yú)類(lèi)樣品的物理性質(zhì)，所測(cè)定的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于魚(yú)肉加工階段對(duì)魚(yú)肉品質(zhì)進(jìn)行監(jiān)控，從而提升魚(yú)肉制品的質(zhì)量[4]。

2.4.5 水果和蔬菜檢測(cè)

近紅外光譜技術(shù)同樣廣泛的應(yīng)用于檢測(cè)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(cè)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(lái)，隨著農(nóng)藥種類(lèi)的增加，果蔬的測(cè)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(cè)中發(fā)揮著很重要的作用。在利用近紅外光譜法測(cè)定蘋(píng)果種類(lèi)的實(shí)驗(yàn)中，選擇800～2 500 nm的光譜區(qū)域，對(duì)該區(qū)域中具有不同成熟度的蘋(píng)果進(jìn)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(cè)蔬菜作物的氧吸收量，同樣獲得了很好的預(yù)測(cè)效果。

2.4.6 糧食作物檢測(cè)

近紅外光譜技術(shù)的主要檢測(cè)對(duì)象是小麥、花生、黃豆和玉米等。通過(guò)建立模型，該技術(shù)可以預(yù)測(cè)樣品中氨基酸的含量，能夠簡(jiǎn)單迅速地同時(shí)監(jiān)測(cè)樣品中的13 種氨基酸。再如，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)的科研人員在對(duì)花生進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中，通過(guò)建立完備的最小二乘法模型，使得測(cè)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(guò)程中，這個(gè)模型還可以應(yīng)用于糧食作物的其他成分的檢測(cè)中。

3 結(jié)語(yǔ)

近紅外光譜分析可以做到在線(xiàn)檢測(cè)，整個(gè)檢測(cè)過(guò)程中不但不會(huì)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(shí)，該分析技術(shù)還不會(huì)對(duì)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(guó)食品安全檢測(cè)工作的有力保證，在未來(lái)的食品安全檢測(cè)中積極推廣近紅外光譜分析技術(shù)顯得尤為重要。