食品檢測(cè)是一項(xiàng)專業(yè)的工作，要想提高食品檢測(cè)的有效性，就需要用到先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)。現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)是當(dāng)下比較常用的一種食品檢測(cè)技術(shù)。本文簡(jiǎn)單介紹了近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用。

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近紅外光譜分析概述

近紅外光是電磁波的一種，其波長(zhǎng)范圍在750～3000nm，其英文縮寫為NIR。該技術(shù)發(fā)源的年代較早，較為成熟，主要適用于對(duì)物質(zhì)的定量分析和結(jié)構(gòu)加工處理，對(duì)結(jié)構(gòu)物質(zhì)等方面有別于其他光譜在介質(zhì)中的傳播特性。在食品加工行業(yè)，食品分析是食品檢測(cè)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，對(duì)于食品的有機(jī)物認(rèn)識(shí)，該技術(shù)憑借著自身對(duì)于有機(jī)物的結(jié)構(gòu)的檢驗(yàn)效果得到了十分廣泛的應(yīng)用。相對(duì)于傳統(tǒng)的檢驗(yàn)方式，用該技術(shù)手段檢驗(yàn)食品更加環(huán)保、便捷和簡(jiǎn)單，它對(duì)于食品行業(yè)的檢驗(yàn)檢測(cè)是一次質(zhì)的飛躍。

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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，不同的光源代表了它們不同的用途。

1.?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。

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。

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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)。

1?食品摻假鑒別

食品摻假是一種欺騙行為。例如，食品售賣者通過(guò)一些非法行為改變食品的賣相，或者在食品中加入一些成分以此迎合消費(fèi)者的心理。食品摻假不僅擾亂了食品銷售市場(chǎng)，還會(huì)損害人們的利益，威脅人們的健康。應(yīng)用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)，可以對(duì)食品的摻假成分進(jìn)行分析。以乳制品為例，當(dāng)前社會(huì)乳制品摻假現(xiàn)象比較嚴(yán)重，一些不法分子在乳制品中加水稀釋、加碳酸鈉、明礬等調(diào)節(jié)酸度。
在乳制品的摻假檢測(cè)中，檢測(cè)部門可以采用現(xiàn)代紅外光譜分析技術(shù)對(duì)乳制品的組成進(jìn)行分析。光譜檢測(cè)分析中不消耗樣品，從外觀到內(nèi)在都不會(huì)對(duì)樣品產(chǎn)生影響，同時(shí)通過(guò)相應(yīng)的測(cè)樣器件，可以直接測(cè)量不同物態(tài)的樣品，從而快速判斷樣品中是否存在摻假問(wèn)題，一旦發(fā)現(xiàn)樣品存在摻假問(wèn)題，有關(guān)部門可以對(duì)該批產(chǎn)品進(jìn)行處理，防止產(chǎn)品流入市場(chǎng)。

2?對(duì)食品品質(zhì)以及種類的鑒別

每一種食品的品質(zhì)都因其本身的差異和種類區(qū)別而呈現(xiàn)差異，以母嬰產(chǎn)品中的奶粉為例，其品質(zhì)區(qū)別和種類區(qū)別以普通人的視角根本覺(jué)察不出，如果不是經(jīng)驗(yàn)豐富的行內(nèi)人士，將無(wú)法對(duì)奶粉的種類和品質(zhì)進(jìn)行鑒定，如果不依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析過(guò)程，是很難實(shí)現(xiàn)對(duì)奶粉品種和嬰幼兒奶粉的品種鑒定。以矩陣算法分析為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析技術(shù)為例，為更好地獲取數(shù)據(jù)標(biāo)本，需要通過(guò)在模型建立的基礎(chǔ)上，提取多個(gè)樣本標(biāo)準(zhǔn)特征的成分，確保BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立在算法有效建立的基礎(chǔ)之上，在確保對(duì)食品本身的問(wèn)題沒(méi)有特別了解的情況下，近乎百分百地確定食品的成分，從而區(qū)分類別和品質(zhì)差異。

3食品原產(chǎn)地快速鑒別

近紅外光譜實(shí)際應(yīng)用中可以有效識(shí)別食物的主要來(lái)源，消費(fèi)者的利益是食品原產(chǎn)地檢測(cè)的基本出發(fā)點(diǎn)。為了更快、更有效地識(shí)別食物來(lái)源，技術(shù)人員通常會(huì)對(duì)食物的來(lái)源進(jìn)行仔細(xì)研究。根據(jù)食品的特點(diǎn)，在識(shí)別過(guò)程中使用近紅外光譜分析法，結(jié)合相關(guān)分析模型，可以快速有效地識(shí)別食品來(lái)源。

4近紅外光譜分析在食品檢測(cè)中的具體應(yīng)用

1酒類食品檢測(cè)

酒類產(chǎn)品的檢測(cè)主要是檢測(cè)產(chǎn)品中的乙醇含量，而應(yīng)用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)，可以對(duì)酒類產(chǎn)品中的相關(guān)成分進(jìn)行有效識(shí)別。例如，在啤酒的檢測(cè)中，現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)可以通過(guò)對(duì)啤酒中的乙醇和還原糖含量進(jìn)行檢測(cè)，從而判斷啤酒生產(chǎn)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)其質(zhì)量進(jìn)行把控。再如，在葡萄酒的檢測(cè)中，應(yīng)用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)，可以對(duì)葡萄酒中的苯酚及其他參數(shù)的含量進(jìn)行判定，從而預(yù)測(cè)其最佳的采摘和釀造時(shí)期，保證酒品質(zhì)量過(guò)關(guān)。

2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)。

3在乳制品中的檢測(cè)應(yīng)用

近紅外光譜技術(shù)還能有機(jī)結(jié)合光纖技術(shù)，檢測(cè)分析乳制品，如檢測(cè)牛奶品質(zhì)，分析其脂肪、蛋白質(zhì)、水分以及糖類含量等，同時(shí)該技術(shù)還能在奶粉以及鮮奶的質(zhì)量管控中發(fā)揮作用。在實(shí)際檢測(cè)中，研究人員會(huì)建立奶粉中各類營(yíng)養(yǎng)成分研究模型，為把控奶粉質(zhì)量有效性提供保障。此外，近紅外光譜分析技術(shù)還能有效應(yīng)用于乳制品生產(chǎn)中，聯(lián)合光纖技術(shù)建立研究模型后，對(duì)乳制品中各類營(yíng)養(yǎng)成分含量進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)。和傳統(tǒng)質(zhì)控方式相比，近紅外光譜分析技術(shù)能對(duì)乳制品原料奶中的各營(yíng)養(yǎng)成分進(jìn)行有效分析，進(jìn)而提高成品乳制品質(zhì)量。

4肉制品檢測(cè)

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(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類樣品的物理性質(zhì)，所測(cè)定的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于魚肉加工階段對(duì)魚肉品質(zhì)進(jìn)行監(jiān)控，從而提升魚肉制品的質(zhì)量。

5對(duì)水果蔬菜的檢測(cè)

蔬菜水果中近紅外光譜技術(shù)的研究，主要集中在常見(jiàn)品種上，如土豆、白菜、葡萄、西紅柿等，研究?jī)?nèi)容主要包括糖、添加劑、酸度、可溶性物質(zhì)檢測(cè)以及蔬菜水果在儲(chǔ)存期間的質(zhì)量檢測(cè)。此外，可以使用近紅外光譜技術(shù)確定在800～2500nm光譜中識(shí)別蘋果類型，如辨別成熟的蘋果與未成熟的蘋果。

6對(duì)糧食作物的檢測(cè)

在近紅外光譜分析技術(shù)不斷完善的同時(shí)，其對(duì)糧食作物檢驗(yàn)的作用越來(lái)越大，主要檢查對(duì)象是普通品種，如小麥、玉米、大豆和花生等。例如，用近紅外光譜分析技術(shù)來(lái)檢測(cè)小麥粉顆粒，構(gòu)造糧食作物氨基酸含量的模型，可以方便快速、同步地確定農(nóng)作物中的氨基酸類別及含量。

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