红外光谱技术在食品检测中的应用

2016-03-27 21:34李华平淮安市食品药品检验所
食品安全导刊 2016年27期
关键词:混合物红外光谱

□ 李华平 淮安市食品药品检验所

红外光谱技术在食品检测中的应用

□ 李华平 淮安市食品药品检验所

红外光谱技术在全球食品工业中的应用越来越广泛,且已呈现快速增长趋势。化学计量法在提取光谱信息和排除背景干扰方面取得良好效果后,红外光谱技术在食品检测中的价值得到研究者的肯定,使红外光谱技术在食品检测中得到更好地发展。

食品的主要成分除低浓度的一些成分外,还有水、碳水化合物、脂肪和蛋白质等。在红外线区域范围中这些成分具有吸收光谱的特征,如果这些成分出现在含水量极高(即含量低于0.1g/100g)的样品中,红外光谱技术的使用就比较困难。由此可知,食品中主要成分是水、碳水化合物、蛋白质、脂肪等,且达到检测的条件的才能通过红外光谱技术进行食品检测。红外光谱技术的优势在于能对复杂的混合物进行有效准确地区分,其实用性已大大超越其他食品检测技术。因此,为能准确区分混合物与纯化合物红外光谱的性质差异,将混合物红外光谱特征称为“红外光谱宏观指纹特征”。

红外光谱解析的方法

红外光谱具有很强的指纹特征,任何物质在含量或结构上一旦出现变化,通过红外光谱技术可充分检测出来。混合物所含的成分与红外光谱有着十分紧密的关系,混合物的结构一旦产生变化,红外光谱也会发生相应的改变。因此,红外光谱技术在食品检测中主要根据红外光谱上的差异对不同的混合物样本进行检测与鉴别。纯化合物的不同红外光谱差异性较明显,通常直接观察即可将其分辨出来,而混合物所含成分比较复杂,红外光谱差异性显示就比较弱,此时可借助其他分辨较强的技术同时进行鉴别。

不同分子中同一种官能团的红外吸峰位具有一定的差异性,但这种差异性通常情况会在特定区域内出现,即混合物红外光谱的重叠峰。将官能团当作一个整体,结构解析的主要依据是重叠峰,对混合物中物质群组的相关信息进行分析。红外光谱技术对复杂的混合物进行检测时,吸收峰会将其中含有某些相似官能团的分子表现出来;而纯化合物在红外光谱技术检测时,则表现的吸收峰能将官能团相关信息直接体现出来。某种成分在混合物中所在的比例越大,其特征峰在混合物红外光谱上的表现强度便会越大,数量也会逐渐增多。混合中某些成分含量过高,混合物的红外光谱就会与较高成分的红外光谱接近。谱峰重叠不够显著的区域,特定成分的含量很低时,可在混合物光谱上对特征峰进行缝隙,比较显著的区域,特点成分含量比较正常也会出现无明显特征的情况,可与光谱分辨增强的检测方法结合使用。

红外光谱技术在食品检测中的应用

近红外光谱技术

近红外光谱技术可对不同食品进行检测,如检测纯牛奶是否掺入还原奶,通过模型建立法建立还原奶的鉴别模型,还原奶掺入量分别是20%与50%,通过判别分析法对模型进行判别,正确率为90%与100%。同时对原料奶酸度和pH值构建最小二乘法(PLS)的定量模型校正模型,两类预测值的平均误差小于0.5%。采用多元散射校正作为光谱数据的处理方法,结合偏最小二乘法建立牛奶中氯霉素残留的定量分析校正模型,并通过缩减模型对预测样品中的氯霉素含量进行预测,并取得良好效果。PLS能很好地分析近红外漫反射光谱重叠非常严重的信息,能有效规避各种干扰因素。在以上实验基础上构建在线近红外光谱牛奶品质检测系统。这个系统在600~1 050 nm波长范围当中获得非均脂牛奶的近红外光谱,检测了牛奶中乳糖、蛋白质、脂肪等主要成分。

定量检测

定量检测主要用于油脂品质类食品解析项目中,油脂脂肪酸的不饱和程度可利用碘值进行判断,酸枝可对油脂的酸败程度进行判断,过氧化值可对氧化程度进行分析,不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的含量值可对食用油的品质进行检测,判定食用油优劣。如果通过常规的试验方法测定这些数值,不仅会使用大量的化学试剂,而且还会同时浪费很多的样品,测定时间不确定,需要大量的人力与物力,采用红外光谱技术与化学计量学方法构建校正模型,便能实现快速检测酸枝、过氧化值、油脂脂肪酸和油脂碘值等参数,进而实现对油脂品质类的食物快捷有效的检测与鉴别。

定性鉴别

利用FTIR食品检测技术对黑木耳、黑牛肝菌和银耳3种食用菌进行检测,三种食用菌的光谱反应效果具有一定的差异性。对红外光谱技术分析出的主要谱峰数据进行分析,黑木耳与银耳的主要谱峰最为接近,这两种食用菌与黑牛肝菌相比具有一定的差异性。分析吸收强度数据便能将银耳与黑木耳直接区分出来。红外线指纹图谱技术与主要成分分析法相互结合,对山药进行检测可区分出道地山药与普通山药,在聚类分析中,将主要分为作为二线线性投影图,在鉴别上更加直观,还能更好地区分聚类作用。通过FTIR方法对不同小麦品种的根部红外光谱图进行分析发现不同小麦品种红外光谱图有很大的差异性,这种方法现在广泛用于小麦类食品检测中。关于绍兴与嘉善的中国米酒可采用近红外光谱技术进行区分,用PCA和偏最小二乘相关分析(PLSR)建立判别模型,具有非常高的准确率。

结语

红外光谱技术结合了计算机技术、化学计量学技术、光谱测量技术以及基础测试技术,因此,红外光谱技术在食品检测中呈快速上升的趋势,得到广大研究者的青睐与重视。红外光谱技术方便、快捷、无损,且无污染、十分环保。同时,食品检测技术也存在一定的局限性,随着科学技术的不断发展,相信红外光谱分析技术必然在食品检测中具有更加广阔的发展前景。

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