近红外光谱分析技术在食品快速分析中的应用

摘 要：近红外光谱分析技术作为一种重要的分析技术，其应用范围不断扩大，在食品行业中的应用尤为广泛。随着食品安全和质量控制要求日益严格，近红外光谱分析技术以其快速、准确、非破坏性的优势，成为食品成分分析与检测的重要工具。基于此，本文概述了近红外光谱分析技术的基本原理与特点，详细分析了其在食品成分分析、质量控制、加工过程控制等方面的应用，总结了近红外光谱分析技术面临的挑战，并提出近红外光谱分析技术在食品成分快速分析与检测中的优化措施。

关键词：近红外光谱技术；食品成分分析；质量控制

Application of Near Infrared Spectroscopy in Rapid Analysis and Detection of Food Components

LOU Jie， HUANG Xiangping， FAN Baoqi

（White Elephant Food Co.， Ltd.， Xinzheng 451162， China）

Abstract： As an important analysis technique， the application range of near infrared spectroscopy analysis technology is expanding， especially in the food industry. With the increasingly stringent requirements of food safety and quality control， near-infrared spectroscopy has become an important tool for food composition analysis and detection due to its fast， accurate and non-destructive advantages. Based on this， this paper summarizes the basic principles and characteristics of near-infrared spectroscopy analysis technology， analyze its application in food composition analysis， quality control process control and other aspects in detail， summarizes the challenges of near-infrared spectroscopy analysis technology， and puts forward the optimization measures of near-infrared spectroscopy analysis technology in rapid analysis and detection of food composition.

Keywords： near-infrared spectroscopy technology; food ingredient analysis; quality control

近红外光谱检测技术在食品行业的应用日益广泛，可以快速、准确地分析食品成分，可缩短检测周期、降低检验成本、减少环境污染以及提高检测效率，为食品行业的创新与发展提供了强大的技术支持。本文旨在探讨近红外光谱分析技术在食品成分快速分析与检测中的应用，以期为相关领域的从业人员提供有益的参考和借鉴。

1 近红外光谱分析技术的基本原理与特点

1.1 近红外光谱分析技术的基本原理

近红外光谱分析技术是一种基于物质与近红外光相互作用的分析技术，当近红外光与物质相互作用时，物质会吸收、反射或透射特定波长的红外光，这些光谱特性与物质的化学成分、结构、性质密切相关[1]。不同物质在近红外光谱中呈现出独特的光谱特征，这些特征可以用于快速、准确地识别物质种类、成分含量，进而评估食品质量。通过对不同物质在近红外光区的光谱信息进行测量和分析，能够揭示物质的内在特性。

1.2 近红外光谱分析技术的特点

近红外光谱分析技术作为一种快速分析技术，具有非破坏性、快速性、精密度高以及多组分同时分析等特点。①近红外光谱分析技术具有非破坏性的特性，样品在分析过程中保持完整，无须经过复杂的处理步骤，节省了分析时间和成本。②近红外光谱分析技术的分析速度极快，能够在30 s内获取大量数据，满足了快速检测的需求[2]。③近红外光谱分析技术具有高度的精密度和重复性，可以确保分析结果的准确性和可靠性。④近红外光谱分析技术具有多组分同时分析的能力，可以同时获取样品中多个成分的信息，极大地提高了分析效率。⑤近红外光谱分析技术的一次性投资相对较低，较多企业和研究机构能够承担得起这一技术的使用成本。

2 近红外光谱分析技术在食品行业中的应用

2.1 在食品成分分析方面的应用

近红外光谱分析技术能够快速且准确地对食品中的主要营养成分进行定量分析，如蛋白质、脂肪等。通过收集样品在特定波长下的光谱信息，并结合化学计量学方法建立数学模型，预测食品中各种成分的含量，可用于在线检测，实时监控生产过程，确保产品质量稳定可靠。例如，可通过近红外光谱分析技术快速准确地分析酒类中的酒精含量，为酒类生产的质量控制提供有力支持。

2.2 在食品质量控制方面的应用

近红外光谱分析技术在食品质量控制方面发挥着重要作用[3]。例如，其非破坏性分析检测功能可用于检测柑橘、苹果等成熟期的含糖量，可在田间移动式测定，确保水果成熟度及品质，保护果农及消费者的利益。此外，近红外光谱分析技术还可用于检测食品的灰分、脂肪酸值、酸价、过氧化值、pH值及色泽等指标，这些指标是评价食品品质的重要依据。通过近红外光谱分析技术，生产企业可以实时监测生产过程中的各项指标，及时调整生产工艺，确保产品品质稳定，对于食品生产企业具有重要意义。

2.3 在食品加工过程控制方面的应用

近红外光谱分析技术可用于食品加工过程控制中的在线检测。例如，在甜菜糖和豆粕的生产加工过程中使用近红外光谱分析技术，实时监测生产过程的水分、糖分、蛋白质等指标含量，出现异常时及时发出报警，提醒操作人员调整生产工艺，确保生产过程品质稳定，降低生产成本，提高生产效率。还可利用在线数据进行SPE分析，熟知生产过程的能力控制指数，解决质量与成本控制长久以来的矛盾，为食品行业的高效生产和质量控制提供了有力的数据支持。快速准确的分析和监测方式可确保生产过程中产品品质的稳定性及一致性。

3 近红外光谱分析技术在食品检测中的挑战

3.1 光谱数据重复性和可比性方面的挑战

①光谱数据的重复性问题是一个亟待解决的难题。针对同一批次的食品样品进行光谱检测，操作条件、仪器状态的微小变化以及环境因素的波动，都可能导致光谱数据产生明显的波动。这种波动不仅可能掩盖食品中真实成分的变化，还可能引入不必要的误差，使得检测结果失真，从而严重影响了食品检测的准确性[4]。②光谱数据的可比性问题也对食品检测的可靠性构成了严重威胁。不同实验室之间由于缺乏统一的操作规范和标准，使得光谱数据的采集、处理、分析过程存在显著的差异。这种差异导致不同实验室之间的光谱数据难以进行有效的比较和验证，从而影响了食品检测结果的互认性，这不仅阻碍了近红外光谱分析技术在食品行业中的广泛应用，也限制了其在食品质量控制和食品安全监管方面的作用。

3.2 光谱数据复杂

由于光谱数据包含大量复杂的信息，需要运用专业的算法和模型进行分析，近红外光谱数据的解析和建模要求操作人员具备充足的化学计量学知识和实践经验，以免分析结果产生较大偏差。以牛奶为例，其光谱数据包含蛋白质、脂肪、乳糖等多种成分的信息。为准确获取这些信息，操作人员需要利用特定的算法对光谱数据进行处理，如去噪等，然后通过建模方法获取各成分的特征光谱。

不同种类的食品光谱特性存在明显差异，如水果和肉类中的水分在光谱中的表现具有较大差异，因此针对不同种类的食品，需要分别建立特定的分析模型，以确保模型的准确性和可靠性。而光谱仪器的稳定性对检测结果具有至关重要的影响，需定期对仪器进行校准和维护，包括检查仪器的光源、探测器等关键部件的性能以及调整仪器的参数设置等，以确保测量结果的准确性和一致性。

4 近红外光谱分析技术在食品成分分析中的应用优化

4.1 优化数据处理与建模技术提升分析精度

近红外光谱技术作为食品成分分析领域的重要工具，其数据解析和建模的准确性直接关系到分析结果的精度，因此优化数据处理方法和建模技术是提升分析精度的关键环节。光谱数据中往往夹杂着各种噪声和干扰，影响数据的准确性和可靠性，需要采用滤波算法，消除光谱数据中的干扰，使得信噪比更高[5]。同时可以通过基线校正使光谱数据更加准确。然而光谱数据与食品成分之间的关系往往是非线性的，传统的建模方法有时无法充分捕捉这种非线性关系，导致分析精度受限。而机器学习或深度学习等算法在捕捉非线性关系方面具有独特的优势，计算机自动学习光谱数据与食品成分之间的复杂关系，从而实现更准确的预测和分析，降低人为因素对分析结果的影响，使分析结果更加客观准确。例如，通过对现有光谱数据进行精细处理优化，利用优化后的建模技术，输入新的光谱数据时，模型就能够快速准确地预测出水果的糖度和酸度等指标。

4.2 建立食品类型特异性模型

由于不同食品的光谱特性存在差异，食品行业和研究机构致力于开发食品类型特异性的分析模型。通过对大量光谱数据进行统计分析，提取出与特定食品成分或品质相关的特征信息，基于这些特征信息，食品类型特异性模型能够更精确地解析特定食品的光谱数据，从而实现对食品成分的准确检测。以肉类为例，猪肉、牛肉、鸡肉等在营养成分、组织结构，口感等方面存在明显差异，这些差异也体现在它们的光谱特性上。通过对肉类产品的光谱数据进行收集、建模，实施预测，能及时发现生产过程中的问题，采取相应措施，保障产品的质量和安全[6]。

4.3 仪器性能优化与标准化操作

光谱仪器的测量精度直接决定了分析结果的准确性。通过深入研究和优化仪器的硬件设计，可选用高质量的光学元件、探测器等，从而提升仪器的整体性能。此外，软件算法的优化也是提高测量精度的关键，先进的算法能够更准确地处理光谱数据，减少误差，提高分析的可靠性。

除了仪器本身的优化，制定标准化的操作流程和规范也是保证分析结果可靠性的重要环节。可通过制订详细的操作指南和培训计划，确保操作人员掌握正确的操作方法，提高分析的准确性和一致性。以奶制品检测为例，制定标准化的样品处理和分析流程，可以确保每次每人检测的一致性。

4.4 加强实验室间的合作与交流

实验室可以建立稳定的合作平台与机制，通过线上线下的论坛、研讨会等形式，定期分享研究成果和技术进展。数据作为科研的基石，实验室间应制定数据共享的标准与协议，实现光谱数据、分析结果等信息的互通有无，丰富研究数据集，提高分析的准确性。此外，经验交流与培训同样重要，实验室可以举办经验交流会，分享光谱分析技术方面的经验和教训，同时开展培训活动，提升实验室人员的专业素质。联合项目研发也是加强合作的有效方式，通过联合攻关，可以共同解决技术难题，推动技术的突破与创新。在合作过程中，还需加强知识产权保护意识，确保各方权益得到保障，通过这一系列的实施措施，实验室间的合作与交流将更加紧密，有助于推动近红外光谱分析技术在食品检测领域的发展，提升食品检测的准确性和可靠性，促进整个行业的进步。

5 结语

综上所述，通过优化数据处理与建模技术，可提升分析精度，准确地反映食品成分信息；建立食品类型特异性模型，可增强分析的适用性，使不同食品的光谱特性得到更好的解析。这不仅有助于实现更准确的食品质量控制和食品安全检测，也可推动食品行业的持续健康发展。近红外光谱分析技术作为一种高效、安全的分析方法，在食品成分分析与检测领域具有广阔的应用前景，随着技术的不断进步和应用领域的拓展，其在食品行业的应用将会更加广泛和深入。

参考文献

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[2]王建平，杨帆，于鹏云，等.超快多维红外光谱学：分子结构的时空分辨[J].光谱学与光谱分析，2016，36（增刊1）：161-162.

[3]柳建良，黄桂颖，舒永培，等.贡柑不同采收期果实可溶性糖红外光谱学研究[J].西北农业学报，2009，18（1）：234-237.

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[5]聂中南.利用近红外反射光谱学（NIR）技术进行化学成分分析[J].湖北畜牧兽医，1989（增刊1）：21.

[6]欧阳连，胡云梯.红外光谱学鉴定莫合烟下脚提取物绿色素[J].八一农学院学报，1987（4）：110-112.

作者简介：娄杰（1973—），女，河南开封人，大专。研究方向：食品检验。