紅外光譜在食品檢測中的應用

張漢鵬

摘 要：文章主要綜述了紅外光譜在飲料、肉類、農產品和其他食品檢測中的應用狀況。紅外光譜可快速檢測食品成分、含量及水果蔬菜的農藥殘留等，操作簡單、成本低廉、準確度高，是定性和定量的有利手段，文章亦可為后續此類應用提供參考。

關鍵詞：紅外光譜；食品；檢測

1 概述

近年來食品安全問題日益凸現，對其進行安全監測的各種方法和儀器應運而生。其中紅外光譜技術利用其檢測時間短、分析速度快、操作方便、準確度高且具有環保、高效的特點而被廣泛應用。紅外光譜在飲料，肉類，農產品等食品檢測中可準確、方便地檢測到食品中的化學成分和含量，還可進行食品中農藥殘留檢測、摻假的鑒定、內部質量評定等，是定性與定量分析的有利工具。

2 紅外光譜的使用

食品類型多、品種及其結構繁雜多樣，組成、外觀及性質等又較相似，普通化學方法常常難別真假。而紅外光譜利用其從細微結構處鑒別物質的特性，可方便、快速、較為準確的檢測食品成分，而且成本低、環保、高效，使其在這一領域應用廣泛且有很大的前景。

2.1 在飲料檢測中的應用

2.1.1 酒類

方利民等[1]采用紅外與Fast ICA算法等結合的技術，對傳統測定方法進行了改進，對紅酒中酒精含量、pH值及殘糖量，建立了預測模型，預測結果的相關性和誤差都達到了較理想的效果，也為開發出更高精度的紅酒酒精含量、pH值、殘糖量以及其他一些參數的檢測儀器提供了依據和可能。朱宏霞等[2]測定了數百個樣品黃酒，實驗結果表明，定標誤差只有0.12%，曲線線性相系數為99%，可滿足對普通測試工作的需求。

2.1.2 茶類

因具體的加工工藝差異和原料老嫩而使茶葉所含化學成分及相對含量不同，傅里葉紅外光譜的一階譜圖和二階譜圖的信息結合起來能區分不同茶類。張婭玲[3]研究得出，紅外光譜可為不同種類、等級、地區茶葉的鑒別提供科學依據。因各種茶葉所含化學成分及相對含量不同，各自都有自己獨特的紅外特征，通過比較相對強度及吸收峰的強弱變化規律，可以進行定性和定量。

圖1為5個黑茶樣品的二階紅外光譜[4]，由此可以明顯的看出各茶葉的不同光譜，利用PLS法建立數學模型，應用近紅外光譜，可對茶葉中的咖啡堿、茶多酚和氨基酸進行定量分析。孫耀國等[5]利用類似技術，對茶葉進行了測定，得到了比較好的效果。在進一步優化測定條件的基礎上得到了較好的數學模型。

2.1.3 奶類

Shuso[6]在600～1050nm波長范圍，對牛奶品質檢測構建了紅外測定系統。在對牛奶的主要成分乳糖、蛋白質和脂肪的測定和牛奶尿素氮MUN及體細胞個數的測定中，得到了較好的結果。韓東海[7]實驗結果表明，與判別分析技術相結合的近紅外光譜技術，可以很好的鑒別純牛奶中還原奶的摻假現象，實現原料奶的新鮮判別，并能準確的識別摻堿牛奶。

2.2 紅外光譜在肉類檢測中的應用

2.2.1 禽畜肉

Osama等[8]對牛肉品質的測定中，用中紅外光譜建立了一套測定檢測模型，為肉制品的摻假檢測提供了依據[9]。牛內臟中，尤其肝臟中含有肝糖元，在1200～1000cm-1處的紅譜圖有特征吸收，而瘦肉組織和脂肪中脂肪、蛋白質、水分含量也不同，據此，可將正宗牛肉產品與其他有內臟摻雜的樣品很明確的分辨。

2.2.2 水產品

謝雯雯[10]等運用PLS化學計量學方法，建立了一套對魚肉新鮮度可進行判斷的近紅外預測模型，相比于傳統的新鮮度檢測方法，該實驗只需采集樣品魚肉的近紅外光譜數據，再代入建立好的近紅外預測模型，便可獲得樣品魚肉的新鮮度信息，省去了樣品前處理過程和測定過程，節省了大量的時間和原料。其局限性是進行定量分析時，不能直接采集帶鱗整魚的光譜數據。

2.2.3 火腿腸

表1是利用近紅外檢測火腿腸中的蛋白質、脂肪和水分與常規方法的對比，可見利用近紅外檢測火腿腸是可行的。需要注意的是， 每類測定樣本（例如火腿腸類產品或者低溫灌腸類）， 都要建立各自的定標方程。因為肉品在加工過程中添加的脫脂奶粉、蔗糖、抗壞血酸、亞硝酸鹽、乳化劑等添加劑對近紅外吸收都有影響，會影響樣品中蛋白質、脂肪和水分含量的測定結果[11]。

2.3 紅外光譜在農產品檢測中的應用

2.3.1 水果

可利用近紅外光譜技術，對一般水果所含的近紅外活性基團成分，即水分、纖維、碳水化合物等，進行定量分析；因為在近紅外區域，它們都有特征吸收。李彥文等[12]建立了一套棗仁檢測紅外光譜體系，在1800～960cm-1間，酸棗仁與其偽品滇棗仁的紅外吸收峰的峰數、峰位、峰形和峰強度等有著明顯的差異，可作為二者的重要區別。王欣等[13]在近紅外漫透射分析技術的基礎上，研制了一種水果內部品質在線分析儀。將其用于鴨梨黑心病的判斷，準確率為0.96，該儀器為在水果品質的檢測提供了一種快速簡便廉價的檢測手段，在商檢、質檢、海關等領域應用前景廣闊。

2.3.2 蔬菜

李文秀[14]用中紅外衰減全反射光譜數據，對蔬菜汁液中殘留高殘留農藥敵百蟲、敵敵畏進行了研究。結果表明，農藥在蔬菜汁中與在標準試劑中有基本一致的吸收特性，蔬菜上的農藥殘留可以用紅外光譜技術直接進行檢測，通過農藥在水中的吸收建立模型模擬其在蔬菜體內的吸收，為實現對蔬菜中農藥殘留進行快速檢測提供一條可能的途徑。

周向陽[15]等對旋藥科、莧科、菊科等幾十余種蔬菜類中有機磷農藥殘留的鑒別進行了紅外光譜法研究。利用含磷基團在倍頻區的特征吸收和差譜技術等進行定性定量，取得滿意的鑒別效果，為有機磷農藥殘留的快速分析提供一種簡便、快速、可靠的手段。

金同銘[16]通過NIR光譜實驗，定量分析西紅柿中的蔗糖、葡萄糖、果糖的含量，結果表明用NIR光譜法完全滿足其精度的要求，而且NIR光譜法的分析效率比HPLC法高數十倍，既不用化學試劑，亦無需破壞樣品，分析后的西紅柿仍可食用或作商品出售，這在品質分析、資源評價及育種中，對大批量樣品的測定、篩選極為有利。對蔬菜表面殘留的氯氰菊酯等，徐琳[17]等用FTIR技術進行了分析測試。結果表明，該法測定蔬菜表面農藥殘留的靈敏度高于透射光譜法，而且快速、簡便。

2.3.3 谷類

張耀武[18]等對涂有石蠟和摻有礦物油的大米，利用紅外光譜進行了定性鑒別和判偽，該方法在對大米、食用油和瓜子中是否摻加工業礦物油的鑒定中得到了肯定。

2.4 紅外光譜在其他食品檢測中的應用

2.4.1 蜂蜜

生活用品蜂蜜對人體有多種益處，但普通人員憑感官判斷蜂蜜的品質有困難，摻假已經成為重要問題之一。可摻入蜂蜜中的其他物質有很多，檢測有一定難度。常規方法費時費力，且有使用限制。紅外光譜可以用于摻假產品的分析檢測，因其能夠從結構上判斷物質，即在復雜的背景中分辨出待測物質的細微化學信息，尤其對食品中低含量物質。

S·Sivakesava[19]以一定的增量，分別向菊花蜜、三葉草蜜、蕎麥蜜中分別摻入不同重量的甜菜轉化糖，然后室溫下進行傅里葉變換紅外分析，實驗結果表明，混合物用全反射傅里葉變換紅外進行測定，得到了非常好的結果，三種蜂蜜的預測值和實際值間的相關系數分別為0.946，0.964和0.956，預測值標準差在2.1%～4.4%。

2.4.2 油

中國市場上由于橄欖油量少價高，一些經銷商為了獲取更大的利益，常常向其中摻雜較便宜的其他油品，導致消費者的利益受到嚴重損害。何優選[20]、黃秀麗[21]等對橄欖油和其他油的區別鑒定做了系統的紅外研究。他們根據食用油中的主要成分脂肪酸油脂中，多次甲基鏈中兩種健，即C-O和C-H，在紅外譜區振動頻率和方式差異，反映不同油型信息的特性，采用主成分分析和判別式分析檢測了橄欖油及其它油品菜籽油、葵花油、玉米油等，在1000～1800cm-1和2800～3100cm-1內紅外的數據特點，利用光譜信息對油型進行聚類分析，實驗結果表明橄欖油型緊密聚集在一起，與其他油型有明顯區別。將實驗結果的數據比較對照，便可對橄欖油的品質和摻假行為做出快速準確判定，同時給出定量分析結果。

3 結束語

綜上所述，紅外光譜檢測技術已經成為一種方便、快捷、高效的檢測技術。在與食品有關的各種樣品的檢測中得到了廣泛使用。尤其在與定性有關的結構測定中具有其他技術無法取代的優勢。展望未來，相信該技術應用的領域必將越來越廣泛。

參考文獻

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