近紅外光譜在乳制品分析檢測中的應用

□ 蔣麗婷 廣州市微生物研究所 孫浩洋 廣東省海洋工程職業技術學校

面對嚴峻的食品安全形勢，氣相色譜、高效液相色譜等檢測技術開始被人們廣泛應用。近紅外光譜作為一種新型檢測技術，在20世紀30年代就已得到認可，但直到20世紀50年代Karl Norris將近紅外光譜分析技術用于谷物、水果、蔬菜等的快速定量檢測，該技術才開始真正應用于食品檢測行業。近紅外光譜是指波長介于可見光與中紅外之間的電磁波，主要根據不同物質在光譜中的特定吸收峰的位置和形狀來推斷未知物結構，并根據特征吸收峰的強度來測定各組分的含量[1]。

乳品成分分析和監測是乳品產業中不可缺少的環節，傳統方法測量乳品成分含量大都基于分析化學方法。該方法雖然精度高，但樣品前處理過程繁瑣，分析過程破壞樣品、費時費力，且為離線測量。相對于傳統方法，近紅外光譜技術具有操作簡便、分析速度快、綠色、無污染、可在線檢測等優勢，因而被廣泛應用于食品、農業、醫藥等各領域，對于原料的檢測、產品的監控與分析、產品的品質鑒定及摻假分析等都起著重要的作用。

1 近紅外光譜技術在乳制品營養成分檢測中的應用

1.1 液態奶主要成分分析

液態奶是一種成分復雜的分散體系，且近紅外光譜區域的倍頻和合頻吸收弱、光譜帶比較復雜，相互之間重疊也比較多，因此需要對光譜采用合適的預處理以及提取有效的樣品信息來消除相關的干擾因素的影響。近十幾年來，國內外學者通過采用建模、光譜預處理、光譜采集等方式，對近紅外光譜快速測定牛奶、羊奶等液態奶中的蛋白質、脂肪、乳糖含量等進行了研究，驗證了近紅外光譜可準確、快速定量檢測液態奶的結論。例如：李慶波等[2]采用了偏最小二乘法（PLS）建立校正模型過程中數字濾波預處理方法以及利用遺傳算法優選波段，測量牛奶中的蛋白質、脂肪、乳糖等成分含量。結果表明：近紅外光譜技術可以滿足牛奶主要成分含量測量精度的要求，且已基本達到國外同類測量的研究水平。Donato Andueza[3]等利用近紅外反射光譜技術預測了不同羊奶中的脂肪酸，得出了采用建模預測羊奶中脂肪酸含量可行性并可采用此模型作為一種新的食品標簽用于羊奶成分的常規測定。王麗杰[4]等采用基于直方圖規定化思想的模糊層次分析法對牛奶近紅外光譜進行主成分權重重置預處理，可以將實際偏差降低50%～85%，比常規預處理方法具有更好的濾波和去噪效果，為光譜分析預處理提供了新的方法、思路和途徑。

1.2 奶粉、奶酪等其他乳制品成分分析

徐宗良等[5]采用偏最小二乘法建立了奶粉近紅外檢測的校準模型，研究表明，近紅外光譜技術可實現1 min內快速檢測奶粉和乳清粉中的蛋白、脂肪、水分等指標。皮付偉[6]采用近紅外光譜技術首創出奶酪的帶包裝的檢測，得出采用近紅外光譜技術結合建模分析可實現對帶包裝奶酪的脂肪、蛋白質、鹽分等成分的檢測的結論。穆同娜[7]等采用傅里葉近紅外光譜技術結合最小偏二乘法測定了奶粉中總脂肪酸、飽和及不飽和脂肪酸含量的近紅外數學模型，并通過交互驗證和外部檢驗方式考察了近紅外數學模型的可靠性，結果表明采用建立的模型對樣品進行預測，預測值與常規化學方法得到的檢驗結果無顯著差異。

除用于奶粉中蛋白質、脂肪等主要營養成分的分析外，一些學者研究了采用近紅外光譜技術檢測奶粉中鈣、鐵、鋅等礦物質元素。Wu等利用近紅外光譜技術和中紅外光譜基于最小二乘支持向量機建模預測了奶粉中鈣的質量分數。同時，Wu等探索了采用近紅外光譜技術結合混合變量選擇方法預測奶粉中鋅和鐵的質量分數，研究發現，運用無信息變量法結合連續投影算法選擇變量后，再使用最小二乘支持向量機建模對于奶粉中鋅質量分數具有較好的預測效果；利用無信息變量法選擇變量后，再使用最小二乘支持向量機建模，對于奶粉中鐵的質量分數具有較好的預測效果[8]。

2 近紅外光譜技術在乳制品風險評價指標檢測中的應用

2.1 摻假成分分析

為實現經濟利益最大化，個別奶農和企業常常在乳品中加入植脂末、豆漿、乳清粉，甚至三聚氰胺、硝酸銨等物質以牟取暴利，嚴重影響了消費者的利益和身體健康，因而如何快速準確判斷牛奶中是否摻入了違禁、有害的物質對完善我國牛奶市場監管體系有重要意義。吳靜珠等[9]將近紅外光譜分析技術與支持向量機技術相結合，對真假奶粉進行分類判別，得出了該方法能夠實現真假奶粉判別的可行性。郭美蘭等[10]在市售純牛奶中加入糊精、三聚氰胺等物質，配制摻假牛奶，利用近紅外透反射光譜結合PLS-DA、KNN、LDA等模式識別方法和不同光譜預處理方法進行真、假牛奶的識別，得出了采取適宜的模式識別方法和近紅外光譜預處理方法，可以良好地鑒別真假牛奶的可行性。程文宇等[11]采用近紅外漫反射光譜結合適當的化學計量學方法，對采集的54組添加不同含量三聚氰胺的液態奶樣本進行了檢測，得出可準確進行是否添加三聚氰胺的定性判別結論。

2.2 農殘檢測

奶及其制品中農藥殘留是影響乳制品質量安全的重要因素之一，近紅外光譜對甲胺磷、溴氰菊酯、有機磷農藥、氯霉素等具有特征吸收峰，在食品、藥品的農殘檢測中已得到廣泛的應用研究。王彩云等[12]研究了利用近紅外光譜法結合偏小二乘法快速測定牛奶中氯霉素殘留含量，結果表明該方法可實現牛奶中氯霉素含量的快速測定。張露[13]利用多元散射矯正和標準正交變量對牛奶中殘留的敵敵畏、甲胺磷的可見/近紅外光譜進行了預處理，采用偏最小二乘法建立模型，實驗結果表明，利用可見/近紅外光譜技術檢測牛奶中的敵敵畏、甲胺磷殘留是可行的。

3 近紅外光譜技術在奶制品品質檢測中的應用

乳制品的理化指標決定了產品的品質，在生產過程中只有嚴格控制這些理化指標才能生產出合格的產品。乳制品理化指標的常規實驗室測定方法耗時長且繁瑣，并不適合生產過程中的在線實時檢測與質量控制及多品牌乳品品質的快速比較。Curda L.等[14]利用近紅外光譜技術對加工過程中的奶酪的干物質、粗蛋白、脂肪等進行檢測，研究結果表明近紅外光譜具有監測加工過程中奶酪成分的可行性。顏輝等[15]研究了利用近紅外光譜分析技術快速測定多品牌、多類型配方奶粉中蛋白、脂肪及乳糖的方法，對11個品牌的10多種配方奶粉共80個樣品采用不同的預處理方法結合PLS建立預測模型，結果表明，通過近紅外光譜分析可以快速檢測多品牌、多類型配方奶粉中蛋白質、脂肪、乳糖的質量分數。Melfsen A等[16]采用近紅外漫反射光譜技術在線預測生牛奶中的脂肪、蛋白質、乳糖等含量及擠奶過程中的體細胞數的精確度，研究結果表明在線分析設備能較精確地預測牛奶中的主要成分。Lyndgaard C B[17]等利用近紅外光譜反射技術，研究了牛奶中酪蛋白水解、膠束聚合、網狀物形成3個凝固過程，建立了牛奶完全凝結過程模型和牛奶凝結過程的三個分段模型，兩個模型的實驗數據擬合值高度一致，該研究為奶酪生產企業開發、控制和優化生產過程提供了有價值的參考。

4 展望

近年來，我國乳制品消費量迅速攀升，乳品慢慢成為人們的必需品，乳品安全直接關系到消費者身體健康。然而，在我國，乳品安全問題頻發，如何采用快速、簡便、無損傷、無污染、成本低的檢測技術監控乳品安全就顯得尤為重要。目前，國外已建立完善的近紅外在線檢測體系，可實時監控原料奶及奶制品生產加工過程，國內在這方面起步較晚，仍處于實驗室研究探索階段，未實際應用于乳制品生產加工中，隨著研究的日益深入，近紅外光譜技術在乳制品分析中將會有更廣闊的應用前景。

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[4]王麗杰,楊羽翼.利用主成份權重重置實現牛奶成分濃度快速檢測中近紅外光譜的凈化去噪[J].光學學報,2017(37):350-357.

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[6]皮付偉.近紅外光譜技術在牛奶體細胞、奶酪和奶粉成分中的應用研究[D]. 北京:中國農業大學,2007.

[7]穆同娜,莊勝利,趙玉琪,等.近紅外光譜法快速檢測嬰兒配方奶粉中的脂肪酸含量[J].現代食品科技,2015(4):277-281.

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