現(xiàn)代紅外光譜技術(shù)在糧食品質(zhì)檢測中的應用

摘要：本研究探討了紅外光譜技術(shù)在糧食品質(zhì)檢測中的應用，并分析了其面臨的挑戰(zhàn)和改進的方向。通過案例研究，評估了紅外光譜技術(shù)在檢測小麥、玉米和稻谷的水分、蛋白質(zhì)和脂肪含量上的效果以及面筋含量和脂肪酸值的結(jié)果穩(wěn)定性。結(jié)果顯示，該技術(shù)能夠提供快速、準確的分析結(jié)果。然而，高昂的設備成本限制了其更廣泛的應用。研究指出，通過自動化、集成化和便攜化的技術(shù)改進，可以克服這些挑戰(zhàn)，使紅外光譜技術(shù)在糧食檢測和其他領(lǐng)域的應用更加普及。

關(guān)鍵詞：紅外光譜技術(shù) 糧食品質(zhì)檢測 技術(shù)創(chuàng)新

作者簡介：胡偉楊（1994—），男，本科，主要從事糧油食品安全指標檢驗工作。

引 言

糧食品質(zhì)的檢測對于確保食品安全和優(yōu)化加工過程至關(guān)重要。傳統(tǒng)的檢測方法耗時且可能破壞樣品。近年來，紅外光譜技術(shù)作為一種非破壞性、高效的分析工具，已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。這項技術(shù)利用物質(zhì)對特定波長的紅外光的吸收特性來確定其化學成分，為糧食品質(zhì)檢測提供了一種新的可能性。然而，盡管具有顯著優(yōu)勢，紅外光譜技術(shù)在實際應用中仍面臨一些挑戰(zhàn)。本文旨在探討紅外光譜技術(shù)在糧食品質(zhì)檢測中的應用、當前面臨的挑戰(zhàn)以及未來的改進方向。通過對不同糧食的案例研究，本文評估了該技術(shù)的實用性并提出了可能的改進策略，以促進其在糧食檢測領(lǐng)域的更廣泛應用。

一、紅外光譜技術(shù)概述

（一）紅外光譜技術(shù)的基本原理

紅外光譜技術(shù)基于物質(zhì)吸收特定波長的紅外光輻射的原理。當紅外光照射到樣品上時，不同的化學鍵會根據(jù)其能量級別吸收不同波長的光。這種吸收會導致分子振動模式的變化，從而產(chǎn)生獨特的光譜。通過分析這些光譜，可以識別和量化樣品中的各種化學成分。因其非侵入性和高靈敏度，紅外光譜技術(shù)在物質(zhì)分析中變得極其重要。

（二）技術(shù)分類

紅外光譜技術(shù)分為近紅外（NIR）和遠紅外（FIR）兩大類。近紅外光譜技術(shù)主要用于有機物的分析，涵蓋的波長范圍一般是780到2 500納米。它對水分、蛋白質(zhì)和脂肪等的檢測尤為有效。遠紅外光譜技術(shù)涵蓋的波長則更長，一般在2 500納米以上，常用于礦物質(zhì)和無機物的分析。這兩種技術(shù)各有特點，適用于不同類型的化學成分分析。

二、糧食品質(zhì)的檢測指標

（一）檢測指標

糧食品質(zhì)檢測的主要指標包括水分、蛋白質(zhì)含量、脂肪含量和纖維素含量，水分含量是影響糧食儲藏壽命和食品加工的關(guān)鍵因素。蛋白質(zhì)含量直接關(guān)系到糧食的營養(yǎng)價值。脂肪含量不僅影響能量供給，還關(guān)系到口感和食品加工屬性。纖維素含量則是評價糧食營養(yǎng)和健康價值的重要指標。這些檢測指標為評估和確保糧食品質(zhì)提供了科學依據(jù)。

（二）糧食品質(zhì)檢測的傳統(tǒng)方法和局限性

傳統(tǒng)的糧食品質(zhì)檢測方法主要依賴于化學分析和物理檢測。化學分析方法如基于Kjeldahl法的蛋白質(zhì)含量測定，雖然準確，但通常耗時且需要使用有害化學試劑。物理檢測方法如重量和體積測量則簡單快速，但信息有限，無法提供詳細的化學成分分析。這些傳統(tǒng)方法的局限性在于操作復雜、耗時長、靈敏度和特異性較低，難以滿足現(xiàn)代快速、高效和全面的檢測需求。

三、紅外光譜技術(shù)在糧食檢測中的應用

（一）紅外光譜技術(shù)在檢測水分、蛋白質(zhì)等指標中的應用

紅外光譜技術(shù)在糧食檢測中特別有利于快速測定關(guān)鍵品質(zhì)指標，如水分和蛋白質(zhì)含量。通過分析樣品對特定波長紅外光的吸收情況，可以快速準確地獲得水分和蛋白質(zhì)等成分的含量信息。例如，近紅外光譜（NIR）技術(shù)能夠在幾秒內(nèi)測定糧食樣品的水分和蛋白質(zhì)含量，而且不需要對樣品進行破壞性的處理。這使得紅外光譜技術(shù)在糧食安全監(jiān)測和品質(zhì)控制中具有重要的應用價值。

（二）不同類型糧食（如小麥、玉米、稻谷等）的案例研究

在不同類型的糧食檢測中，紅外光譜技術(shù)已經(jīng)顯示出其廣泛的適用性。例如，在小麥檢測中，NIR技術(shù)被用來快速評估蛋白質(zhì)含量和面筋質(zhì)量，這對面粉品質(zhì)至關(guān)重要。在玉米檢測中，NIR用于測定水分含量、油脂和淀粉含量，脂肪酸值這些指標對于評估玉米的儲藏和加工性能至關(guān)重要。稻谷的品質(zhì)檢測中，紅外光譜技術(shù)則用于測定水分、淀粉和蛋白質(zhì)含量，這些指標直接影響稻谷的烹飪和感官品質(zhì)。

（三）技術(shù)的優(yōu)勢：快速、無損、準確性高

紅外光譜技術(shù)在糧食檢測中的主要優(yōu)勢包括其快速性、無損性和高準確性。這種技術(shù)能夠在幾秒鐘內(nèi)完成對樣品的分析，大大提高了檢測效率。由于是非破壞性檢測，樣品在分析后仍然保持完整，適合于連續(xù)或在線檢測。此外，紅外光譜技術(shù)具有高準確性和重復性，能夠提供可靠的數(shù)據(jù)用于糧食品質(zhì)控制和安全監(jiān)測。這些優(yōu)勢使得紅外光譜技術(shù)成為現(xiàn)代糧食檢測的重要工具。

四、案例研究與實驗設計

（一）實驗材料和方法

1.實驗材料。選取三種不同的糧食樣本，分別為小麥、玉米和稻谷。確保所有樣本來自相同的生長周期和地理位置，以減少環(huán)境因素的影響。每種糧食至少準備2 000克樣品，以確保足夠的測試量和重復性測試。

2.儀器設備。近紅外光譜儀（儀器型號：supNIR-3000 生產(chǎn)廠家：聚光科技有限公司）：選擇具有高靈敏度和分辨率的近紅外光譜儀，確保設備已經(jīng)過校準和維護儀器。

自動分樣器（儀器型號：JFYZ-11生產(chǎn)廠家：中儲糧成都儲藏研究院有限公司）

萬分之一天平（儀器型號：ME204E/02生產(chǎn)廠家：梅特勒-托利多儀器有限公司）

電熱鼓風干燥器（儀器型號：101-1 AB生產(chǎn)廠家：北京中興偉業(yè)世紀儀器有限公司）

3.實驗方法。將每種糧食樣品用自動分樣器混勻，確保樣品的均一性，盡可能的除去樣品中的雜質(zhì)以確保數(shù)據(jù)的準確性。將每個樣品放置在NIR光譜儀的樣品托盤上，進行光譜掃描。對每個樣品進行多次掃描（建議至少10次），以確保數(shù)據(jù)的準確性和重復性。使用已知成分（直鏈淀粉、粗蛋白、粗脂肪）的標準樣品對光譜儀進行校準，確保測量的準確性。同時三種糧食樣品水分以GB 5009.3-2016《食品安全國家標準 食品中水分的測定》第一法測定，稻谷和玉米脂肪酸值小麥的濕面筋含量分別以GB/T 20569-2006、GB/T 20570-2015、GB/T 20571-2006測定結(jié)果與掃描結(jié)果均值比對。

（二）實驗流程：樣品準備、光譜數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析。

1.樣品準備。從小麥、玉米和稻谷中分取所需試樣確保樣本的均勻性。每種樣本約500克。放入干凈、透明的樣品袋中。確保每個樣品袋標記清晰。

2.光譜數(shù)據(jù)采集。在開始實驗前，使用已知成分的標準樣品校準光譜儀，確保設備的準確性和穩(wěn)定性。將每個樣品袋依次放置在光譜儀的樣品托盤上，進行光譜掃描。每個樣品至少掃描三次，以獲取可靠的重復性數(shù)據(jù)。記錄每個樣品的光譜數(shù)據(jù)，包括吸收峰的位置、強度等信息。確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。

3.數(shù)據(jù)分析。

小麥樣本：在水分含量和脂肪含量上，小麥顯示出較低的測量值，這可能表明小麥具有較低的水分保留能力和較低的脂肪含量，這對于一些特定的加工需求（如面粉生產(chǎn)）可能是有利的。

玉米樣本：玉米在蛋白質(zhì)含量上表現(xiàn)出中等的值，這可能反映了玉米作為飼料和食品原材料的營養(yǎng)價值。在水分含量上，玉米也顯示出較高的值，這可能影響其儲存和保質(zhì)期。

稻谷樣本：稻谷在所有三個指標上均顯示出較低的值，表明稻谷可能需要更仔細的儲存條件以防止質(zhì)量下降。

依據(jù)GB/T 27404-2008《實驗室質(zhì)量控制規(guī)

范 食品理化檢測》附錄F中表F.2實驗室內(nèi)變異系數(shù)參考范圍來判斷，圖2中稻谷、玉米的所有指標的變異系數(shù)都在實驗室內(nèi)變異系數(shù)參考范圍內(nèi)，而小麥除粗脂肪外其他指標也在實驗室內(nèi)變異系數(shù)參考范圍內(nèi)，證明其重復性較好。根據(jù)附錄F中表F.2實驗室內(nèi)變異系數(shù)參考范圍粗脂肪的變異系數(shù)應在2.7%以下實際5.5%可能原因是存在偶發(fā)性或者是因為不同糧食在特定波長上的吸收峰有差異小麥粗脂肪整體化學成分較為復雜。

通過這些詳細的分析，我們不僅可以了解每種糧食的品質(zhì)特點，還可以對如何改進儲存和加工條件提供意見。此外，這些分析也證實了紅外光譜技術(shù)在糧食品質(zhì)檢測中的應用價值，尤其是在迅速識別和區(qū)分不同糧食品質(zhì)方面。

（三）實驗結(jié)果和討論

1.成分對比。柱狀圖中的成分含量對比顯示了小麥、玉米和稻谷在水分、蛋白質(zhì)和脂肪含量上的差異。這些差異反映了每種糧食的獨特營養(yǎng)特性和加工質(zhì)量。玉米的高水分含量可能影響其儲存穩(wěn)定性和加工特性，而相對較高蛋白質(zhì)和脂肪含量可能增強其營養(yǎng)價值。

2.精密度與準確度。從圖2中數(shù)據(jù)可以看出近紅外光譜儀（NIR）對同一樣品的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性較好。對于準確度方面，三種糧食樣品以GB 5009.3-2016《食品安全國家標準 食品中水分的測定》第一法測定得出結(jié)果分別為12.6%、13.4%、11.5%，與近紅外光譜儀（NIR）所測水分均值12.0%、13.0%、11.2%按GB 5009.3-2016第一法要求的精密度要求來判斷三種糧食樣品水分檢測結(jié)果在誤差范圍內(nèi)。同理脂肪酸值、濕面筋含量按各自國家標準要求的儲存品質(zhì)判定規(guī)則均在誤差范圍內(nèi)。直Je4zuGGCkhSOPgPSlRu1gNiN9oi9KxHGUuBvQRUadsM=鏈淀粉、粗脂肪、粗蛋白因在檢測之前用已知成分的標準樣品校準光譜儀，所以不予評價。因此可以看出近紅外光譜儀（NIR）具有較好的準確度和穩(wěn)定性。

3.檢測速度快檢測過程無損耗。在檢測的過程中我們發(fā)現(xiàn)平均每次樣品的檢測時間約為20秒，多個參數(shù)指標同時得到結(jié)果這對糧食的出入庫檢測起到至關(guān)重要的作用，同時節(jié)約人力近紅外光譜儀（NIR）僅需一人就可以操作。在檢測過程中無試劑損耗，無樣品損耗，相對于傳統(tǒng)的經(jīng)典檢驗方法而言避免檢測人員接觸有毒有害試劑，做到了“綠色”“高效”。

4.品種差異的影響。每種糧食中不同品種的成分差異可能與遺傳因素、生長條件和后期處理有關(guān)例如，不同品種的小麥可能因蛋白質(zhì)含量的差異而適用于不同類型的面粉和面包生產(chǎn)。

5.綜合分析。紅外光譜技術(shù)的優(yōu)點在于多參數(shù)同時檢測、檢測速度快、檢測成本低、無毒、無損、可以進行大批量檢測這對糧食的儲存與加工是有利的。但可能在一些需要微量分析的方面如農(nóng)殘等不太適用。

五、技術(shù)挑戰(zhàn)與改進方面

（一）目前技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

高昂的設備成本與數(shù)據(jù)模型分建立：紅外光譜儀的高成本限制了其在資源有限的環(huán)境下的可行性。同時，建立準確的一個數(shù)據(jù)模型需要大量的人力與物力，這只能依靠數(shù)據(jù)共享或由開發(fā)人員完成。

維護難度和樣品處理要求：紅外光譜設備需要定期維護和校準，以保證其準確性，這增加了運營成本。此外，特定的樣品處理步驟可能增加分析流程的時間和復雜性。

（二）技術(shù)改進的可能方向

自動化與集成化：通過自動化技術(shù)簡化操作流程，提高效率和準確性。將紅外光譜技術(shù)與其他分析方法集成，可以提供更全面的檢測結(jié)果，適用于更廣泛的應用場景。

便攜化和成本優(yōu)化：開發(fā)便攜式和經(jīng)濟型紅外光譜儀，使其更易于在現(xiàn)場使用，擴大應用范圍。同時，優(yōu)化制造過程和技術(shù)創(chuàng)新以降低成本，使這種技術(shù)更加普及。

結(jié) 論

紅外光譜技術(shù)已經(jīng)證明在糧食品質(zhì)檢測中極為有效，能夠提供快速、準確和非破壞性的分析。本研究展示了該技術(shù)在檢測不同糧食（如小麥、玉米、稻谷）中水分、蛋白質(zhì)和脂肪含量方面的應用，并通過實驗數(shù)據(jù)揭示了其在檢測一些儲存指標的準確度。盡管面臨設備成本高等挑戰(zhàn)，通過技術(shù)創(chuàng)新如自動化、集成化和便攜化，紅外光譜技術(shù)的應用范圍和效率有望進一步提升。

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Chan Ye Fa Zhan