探讨近红外光谱分析在食品检测中的应用

◎ 刘 洁

（河南经济贸易技师学院，河南 新乡 453000）

光谱分析技术在20世纪90年代末开始了较为广泛的应用，在此发展背景下，人们研发出了更为先进的近红外光谱技术。近红外光谱技术因其能定性、定量且快速有效地分析有机物而备受人们的青睐，目前，近红外光谱分析在我国的各个领域都可以看到，尤其在食品领域，近红外光谱分析发挥了十分重要的作用，比传统的食品检测更加环保，同时效率更快，准确率更高。

1 近红外光谱技术应用特点

近红外光谱技术是一种利用光谱学监测食品组成成分及性质变化的技术。近红外光谱仪器一般由光源和单色器两部分组成，每个零件都有着它们特定的功能。所以在对近红外光谱仪器的设计和组装过程中，一定要确保每个组件的性能都保持原本的完好性。由于组件的不同，用途也大不相同，所以近红外光谱仪器可以划分为很多类，不同的光源代表了它们不同的用途。

近红外光谱技术特点：①近红外光谱技术可以有效避免对样品的损害。该技术利用光纤传播的方式来检测样品的情况是否异常，尤其当样品为活体时，相对于其他检测技术，近红外光谱技术的优势更加明显[1]。②分析效率高。在过去的食品检测中，由于技术的落后，经常要在检测前先对食品进行预处理，然后才可以对食品进行检测。而运用近红外光谱技术，不仅不需要对食品进行预处理，还能大大缩短食品检测时间。③传输性能较高。近红外光谱技术应用的是近红外光，其特点是可以在光导纤维中传导，对今后多传输通道的发展具有重要的意义。④节能环保。近红外光可以直接检测食品，不但免去了很多繁琐步骤，节省了资源，还不会对外界环境产生影响，环保性能突出，符合我国绿色环保的主题。

2 近红外光谱分析在食品检测中的应用

近红外光是一种在能见光和中红外光之间的电磁波，近红外光特定的波长能让食物里面的水分、脂肪、蛋白质等在这个波长段内产生共振，并出现相应的峰值。近红外光谱能检测出很多官能团，如C-H、O-H、N-H等。在食品工业中，近红外光谱分析不仅可以通过检测乙醇、糖、有机酸等含量来确定酒类的成分；还能对乳制品中的乳糖、脂肪、蛋白质、乳酸和灰质等物质进行检测。

2.1 食品掺假鉴别

商家在食品中掺假一直是消费者最讨厌的行为，这种行为不仅会影响正常的生产经营活动，还影响商家在消费者心中的诚信度，所以对待检测食品掺假问题一定要严肃认真不能有疏漏。这个过程就要求检测者在食品检测的过程中，认真对样品中的物质组成成分进行分析与检测，从而保证待测样品不会因为外表上与合格的食品相似而忽视到掺假问题。随着近年来近红外光谱分析技术的发展，其在食品工业中的应用越来越广泛。利用近红外光谱分析技术测定出待测食品的光谱后，通过分析食物的光谱信息，就可以快速检测产品是否含有有害成分。同时近红外光谱技术也是在肉类食品检测中判断肉制品是否掺假的技术核心。例如，在火腿肠掺假的研究中，技术人员采用最小二乘法建立模型，收集生猪肉，熟猪肉和猪肉的光谱，以检测火腿掺假的程度。

2.2 食品原产地快速鉴别

近红外光谱在识别食物来源方面也起着重要作用。广大消费者的利益是食品检测的根本出发点，产品测试是从消费者的角度进行的。为了更快速有效地识别食品原产地，技术人员通常对原产地的食品特性进行认真细致的研究和分析。以国内白酒的不同产地的鉴别过程作为实例，在鉴别过程中采取近红外光谱技术分析的方式，结合相关的分析模型，能快速有效的鉴别出白酒因其产地不同而出现的本质差异，从实现对食品原产地的鉴别[2]。

2.3 食品成分分析鉴别

营养成分是食品成分中重要的一项。食品中营养成分的具体含量通过普通的技术根本无法将所有的成分鉴别出来，这就需要一种较为先进的技术，近红外光谱分析在这个环节得到了很好的应用。在食品成分分析这个环节，主要通过构建数学模型，和对采集的相关数据进行智能分析，通过这种方法，可以快速准确地识别食物中的营养成分。该方法使用的前提是要用已知的光谱来建立新的光谱模型；也可以采用其他方法，例如一个光谱样本用相同的建模方法建立性质不同的矫正模型。近红外光谱技术把所测得的光谱数据和样品性质联系在一起，成为了一种高效准确的检测工具。

2.4 食品品质和种类鉴别

食品不同，其性质也不相同，这是因为食品自身种类不同导致食品的性质差别较大。利用近红外光谱分析，通过建立相应的数据模型，不仅能很好地获得有关数据，还能获得不同样品的标准特征成分，这样即便不了解食品本身是否有问题，也能先确定食品的大致成分，从而区分相同种类食品的品质有何不同。

2.4.1 酿造食品质量检测

酿造食品是人们生活中不可缺少的调味品，酿造食品的制作方法大多是利用化学方法来完成，所以在检测酿造食品的过程中会经常用到化学的方法和原理。在进行酿造食品检测之前要先进行预处理，再通过近红外光谱分析就可以即时检测出酿造食品里面的各种组分，这个过程用时很短，分析得到的结果也很精准。

2.4.2 酒类检测

近年来随着酒业的不断发展，近红外光谱分析技术广泛的应用于各大酒厂中，此分析技术可以检测酒中的乙醇含量、白葡萄酒中金属元素的含量、红葡萄酒在发酵过程中苯酚含量变化等[3]。目前，我国大部分酒厂采用近红外光谱分析技术检测酒窖中的酸度、淀粉、还原糖和水分含量等，并能准确测定乙醇含量。

近年来技术人员一直在研发食品质量无损检测技术，例如中国农业大学食品学院利用近红外光谱分析法对酿葡萄酒过程中某种元素的变化情况进行了研究。这项研究不仅为酿酒行业和各地葡萄园主预测了葡萄采摘的最佳时机，还为葡萄的品质检测提供了理论支撑。

2.4.3 牛奶及其制品检测

目前近红外光谱分析技术在牛奶及其制品当中也有很多的应用，应用较多的是对牛奶及其制品中各种物质的含量进行在线检测。在20世纪已经有学者在对牛奶制品的分析过程中使用过近红外光谱分析技术，当时的技术手段主要是把近红外光谱技术与光线技术联系起来检测不同牛奶的品质，主要检测的参数指标有牛奶的脂肪总含量、蛋白质含量以及糖含量。

利用近红外光谱技术对牛奶中的主要成分进行检测，在检测过程中通过近红外漫反射光谱法找出了在弥散散射光中牛奶扩散的主要方式，然后使用最小二乘法建立校正模型，最后得出预处理的不同方法和不同谱区的不同建模特性。通过这一技术，可以快速鉴别牛奶的品质。

2.4.4 肉制品检测

近红外光谱分析可以应用于肉类产品中物质含量的检测和分析。该技术不仅可以作为衡量牛肉嫩度的主要分析手段，还可以应用于鉴别牛肉产品类别以及判断牛肉中的化学物质和脂肪酸的组成。在利用近红外光谱分析猪肉成分时，可以测定干猪肉香肠中饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸的含量。用近红外光谱分析鱼类样品的物理性质，所测定的数据可以应用于鱼肉加工阶段对鱼肉品质进行监控，从而提升鱼肉制品的质量[4]。

2.4.5 水果和蔬菜检测

近红外光谱技术同样广泛的应用于检测马铃薯、卷心菜、黄瓜和西红柿等多种蔬菜和水果。利用该技术可以测定果蔬中的糖含量、农药残留以及可溶性物质含量等。

近年来，随着农药种类的增加，果蔬的测量指标也有所增加，近红外光谱分析技术在果蔬农残检测中发挥着很重要的作用。在利用近红外光谱法测定苹果种类的实验中，选择800～2 500 nm的光谱区域，对该区域中具有不同成熟度的苹果进行酸度滴定，获得的相关系数是0.96。此外，近红外光谱分析技术还可以应用于预测蔬菜作物的氧吸收量，同样获得了很好的预测效果。

2.4.6 粮食作物检测

近红外光谱技术的主要检测对象是小麦、花生、黄豆和玉米等。通过建立模型，该技术可以预测样品中氨基酸的含量，能够简单迅速地同时监测样品中的13 种氨基酸。再如，中国农业大学的科研人员在对花生进行检测的过程中，通过建立完备的最小二乘法模型，使得测定结果中花生油合格率精确度达到97%[5]，在今后的科研过程中，这个模型还可以应用于粮食作物的其他成分的检测中。

3 结语

近红外光谱分析可以做到在线检测，整个检测过程中不但不会破坏食品的结构或食品的安全性，还可以免去许多前处理工序，节省了资源。同时，该分析技术还不会对外界环境产生影响，环保性能突出。近红外光谱分析技术将成为中国食品安全检测工作的有力保证，在未来的食品安全检测中积极推广近红外光谱分析技术显得尤为重要。