紅外光譜技術在食品安全檢測中的研究與應用

陳超，柳琦，李釩，陶倩

（天津渤海職業技術學院，天津 300402）

在當今社會的食品市場中，食品安全問題屢禁不止，不僅給消費者帶來了身體安全危害，同時也給社會穩定發展帶來了惡劣的影響。近年來，國家對食品安全問題的重視程度不斷提高，在食品安全檢測方面也加強了管理。為了保證食品檢測的快速、高效、安全，在食品安全檢測的過程中必須要使用先進的科學技術，而紅外光譜技術是目前應用最為廣泛的食品安全檢測技術之一。

1 紅外光譜技術概論

紅外光是介于可見光和中紅外光之間的一種電磁波，美國試驗和材料檢測協會（American Society for Testing and Testing Materials，ASTM）將其定義為：波長為780 nm～2 526 nm 范圍內的電磁波[1]。這種紅外光電磁波的光譜區和有機分子中含氫基團有著一致的振動合頻，同時也和各級倍頻的吸收區相同。所謂的紅外光譜技術就是利用紅外光電磁波掃描樣品，從而得到樣品中的有機分子含氫基團的特征信息。不同的物質在紅外光譜區中的吸收特征是不同的，這是因為不同物質的成分不同，因此每個物質都存在特定的吸收特征，以此會形成紅外光譜信息，繼而可以對紅外光譜物質檢測進行定量或定性分析，同時，經過紅外光譜技術所得到的信息也可以對物質分析提供理論依據。紅外光譜技術之所以在食品檢測中得到了廣泛的應用，是因為其本身具有獨特性，正是這些特點，讓其在檢測行業得到了廣泛的應用。紅外光譜技術具有以下幾個特點：第一，紅外光譜技術的分析過程簡單；第二，紅外光譜技術的分析成本低；第三，紅外光譜技術既可作為定性分析，同時也可以完成定量檢測；第四，紅外光譜技術實現了無損分析，最大程度的保證樣品完整性；第五，紅外光譜技術的分析速度快，可以在短時間內得到所需要的結果；第六，分析重現性，在實際應用的過程中，展現出了良好的特性。

1.1 紅外光譜的技術特征

1.1.1 近紅外光譜技術

分子中的能量主要以4 種不同的類型存在，即平動能、轉運能、振動能和電子能[2]。著名物理學家普朗克在19 世紀提出了著名的量子理論，明確分子中的能量具有很強的不連續性，而且具有較強的量子化特點。當一束光通過樣品之后，分子便會吸收其中一部分光子，從而躍居到下一個能級之中。另外，振動和轉動輻射過程要求光子的能力較低，而且主要集中在紅外和微波區域。到了20 世紀初期，美國開始對近紅外光的深入研究，據相關研究人員發現，分子在振動狀態下能夠在幾個能級之間進行躍遷，從而形成倍頻現象。分子在吸收光子之后，其自身的振動能態會出現較大程度的改變，通常來說，其振動所產生的頻譜主要集中與紅外區域之中[3]。Sxcb 等提出了近紅外光譜的四大特征：第一，信息范圍較窄，紅外區主要吸收的波長范圍在800 nm 到2 500 nm 范圍內，這其中包括C-H 和OH 等。第二，信息量較大。近紅外光譜中主要涉及到不同級別的倍頻吸收，從而提升了圖譜的復雜程度。第三，光譜信息較弱。分子中的倍頻要比毛頻躍遷小出很多，從而達到輕量級的目的。第四，譜峰重疊十分嚴重。由于倍頻的組合形式較多，形式也更加多種多樣，從而在同一個譜區之中產生不同基團[4]。

1.1.2 傅立葉變換中的紅外光譜技術

在上世紀初期，傅立葉通過對有機化合物的基團振動頻率的深入研究，得出了其中的變化規律，并在研究過程中積累了大量資料。另外，在后續研究工程中，Ksdre 等利用邁克遜干涉儀將兩束光程通過一定速度的變化，形成了兩束紅外光的相互干涉，之后在與樣品進行干涉[5]。之后，將檢測器中得到的干涉信號送入到計算機之中，從而完成傅立葉變換，并確保光譜圖的穩定性。但該技術應用過程中，依然存在很多不足之處，如檢測模型不完善等。為此，很多研究學者投入了該項研究之中，Derty 等利用全光譜進行分析，并將分辨率調到了0.1 cm[6]。在此種情況之下，最終得到的光譜需要經過多次數據處理后方能得出結果，增加了數據處理的困難程度，但所得到的結果具有較強的精確性。由于該種方式的作用，傅立葉紅外也將得到更多擴展。

1.2 紅外光譜技術的發展歷程

20 世紀初期，人們在對攝譜進行研究的過程中第一次發現了紅外光譜，并且對紅外光譜的特征進行了全面的解析。隨著時間的推移，20 世紀50 年代中期，出現了紅外光譜檢測儀器，并且率先應用到了農副產品的品質檢測工作中。但是，因為技術、儀器等多方面的原因，測量結果存在較大的誤差，加上紅外光譜技術本身還沒有得到全面的開發，因此在實際應用的過程中，僅僅停留在了農副產業，其他產業中沒有得到應用。而進入了20 世紀80 年代，計算機技術出現，化學、物理等方面的全面發展，紅外光譜技術得到了全面的發展，成為了一個獨立的分析技術。中國的紅外光譜技術研究起步較晚，嚴衍祿等[7]在《近紅外光譜分析的原理、技術與應用》一書中提及紅外光譜技術研究工作。該技術最早起源于20 世紀90 年代中期，隨后，國內的紅外光譜技術研究工作就開始一直持續不斷的發展。不僅如此，隨著中國科學技術的發展進步，國家的研究工作日益完善，在研究過程中紅外光譜技術出現了多種不同的分析儀器，比如，紅外光譜谷物品質分析儀器、紅外光譜農產品品質分析儀器等。從這些儀器類型可以看出，此時國家關于紅外光譜技術的研究工作主要圍繞著農業而開展，但隨著時間的發展，開始出現了專業化的紅外光譜分析儀，比如，茶葉品質分析儀、車用塑料分析儀、聚丙烯專用分析儀等。而近年來，紅外光譜技術研究工作開始轉向食品分析，包括對食品真偽、種類等多方面的檢測，可以說，現階段是紅外光譜技術研究工作飛速發展的關鍵時期。

1.3 紅外光譜技術的特點

紅外光譜技術是一種現代化的分析方法，和傳統分析方法不同，用于檢測的紅外光譜技術的是在可見光區和中紅外光區之間的近紅外光，近紅外光還可以分為近紅外長波、近紅外短波。譚正林等[8]在研究近紅外光譜技術在農產品品質檢測的應用過程中，對這種紅外光譜技術的原理進行了全面的描述，指出其利用化學中的計量學知識，在檢測樣品和檢測樣品中的未知物質之間建立起數學關系，進而通過建立起來的數學關系，對檢測樣品中的未知失誤進行定量分析。因此，紅外光譜技術和傳統檢測分析技術不同，有以下幾個特點：第一，紅外光譜技術的分析速度較快，可以在檢測后的最短時間內完成數據分析，給檢測人員提供檢測數據；第二，紅外光譜技術的分析效率較高，分析速度決定分析效率，如果說紅外光譜技術的分析速度較快，那么分析效率自然很高，通過光譜數據和檢驗模型，有效簡化實際檢測過程中需要完成的檢測內容，分析效率也就隨之提高；第三，無損性，紅外光譜技術在實際應用的過程中，樣品本身也不會受到傷害，且操作簡單成本較低，隨著科學技術的不斷發展，紅外光譜技術儀器的自動化程度不斷提高，測試過程簡便快捷。第四，與傳統檢測方法相比，這種技術成本低，適用范圍較廣，可以針對液體、固體、膠體、半固體等多種不同的物質形態進行檢測，有效降低了環境污染問題。

1.3.1 紅外光譜技術的優點

利用紅外光譜技術能夠對食品中的多種物質同時進行檢測，與傳統檢測工藝相比，這種檢測手段簡化了檢測流程，提高了檢測效率和檢測準確率。此外，紅外光譜技術的操作較為簡單，不需要考慮過多的操作技術，就可以完成紅外光譜檢測。不僅如此，紅外光譜檢測技術不會對周圍環境造成污染也不會對食品造成污染，符合國家在環境保護工作方面的研究。

此外，紅外光譜技術不會對食品完整性造成破壞，這一點在能夠有效保證食品內部有機物結構在檢測后的完整性，正是基于此優點紅外光譜技術在食品安全檢測行業中得到了廣泛的應用。例如，徐霞等[9]采用紅外光譜技術實現對肉品的在線快速無損檢測。

1.3.2 紅外光譜技術的缺點

紅外光譜技術經過了五十多年的發展，已經成為一種較為完善的、系統的現代分析測試技術，目前在食品安全檢測領域得到了廣泛的應用，但該技術在實際應用的過程中還存在一定的問題需要得到全面解決。第一，紅外光譜技術的建模較為困難，必須要由專業人員采集大量和樣品的基本信息后，才能夠保證建立出穩定的模型，而且所建立的模型依然具有一定的適應范圍，并不能夠保證信息的準確性，因此需要對模型進行全面的維護修正。而且在紅外光譜技術建立的模型中，多采用的是抽象模型，可以說紅外光譜技術欠缺可描述模型的研究。第二，紅外光譜技術中很多物質的吸收信息較弱，導致紅外光譜技術的靈敏度稍低。第三，紅外光譜檢測結果的準確度和難易程度還會受到各種因素的影響，因此必須要讓紅外光譜在一個相對穩定的環境中進行檢測。例如，馬利等[10]，在研究紅外光譜技術在食品摻假檢驗中的應用時，發現周圍環境溫度等因素變化都會造成檢測數據的波動。由此可知，在實際應用的過程中，必須要對技術中的這些缺點引起重視[11]。第四，目前大多數關于紅外光譜技術的研究仍處于應用階段，還沒有更多的深入分析，因此紅外光譜技術在食品安全檢測領域的應用仍需進行更進一步的研究完善。可以從建模方法、光譜預處理、模型穩定性、模型精度以及模型通用性等方面進行分析，還可以針對紅外光譜技術模型庫的移植和轉換、模型在線更新升級等技術方面進行研究，從而進一步拓展模型的適用范圍。

1.4 紅外光譜檢測技術中的應用方法

社會在不斷進步的過程中，人們生活水平也隨之提高，人們的精神需求和生活需求也在發生了變化，食品安全問題成為了社會的熱點問題，基于此，筆者針對紅外光譜技術在食品安全檢測中的應用展開了全面的研究。

在眾多的紅外光譜應用領域中，通過學者研究發現，紅外光譜檢測分析技術中涉及到多種不同的應用方法，例如，模擬算法、遺傳算法、凈分析算法等，很多方法在眾多已經發表的文獻中都進行了應用研究。梁逸曾等[12]，曾經提出了一種根據變量情況的加權算法，在實際證明的過程中，得到了具體的驗證。此外，在紅外光譜技術的實際應用中，還擁有了多種不同的分析檢測方法，包括定量校正方法、改進算法、高斯過程回歸、貝葉斯神經網絡算法等多種不同的具體算法。這些眾多的方法需要在實際應用過程中進行全面的發展。

2 紅外光譜技術在食品安全檢測中的應用

2.1 食品真偽辨別

目前，在食品安全問題中最為常見的一種就是食品摻假、造假的問題，不僅損害了消費者的經濟利益，很多造假、摻假的食品無法保證質量，嚴重的情況下還會威脅到消費者的身體健康問題，傳統的化學檢測分析方法無法準確的鑒別食品真假問題，因此國內外研究人員利用紅外光譜技術在食品真偽辨別中展開了全面的研究。吳迪等利用紅外光譜技術針對肉類摻假問題進行了全面的研究，其中針對不同形式的肉類進行了檢測，包括生肉、熟肉、切碎的牛肉等都進行了全面的研究，分別采集了400 nm～2 500 nm 波長的光譜，并且將數據進行總結分析，以此對比數據之間的差距，并建立起來回歸模型展開分析，具體判斷肉類摻假程度。為了進一步明確紅外光譜技術的鑒別能力，在豬肉中分別摻入了羊肉、牛肉、奶粉、小麥粉等不同物質，并且分別進行預測監測，根據實際檢測后發現，在4 個檢測項目中：摻入羊肉的豬肉的預測標準差為3.33%，相關系數為0.87%。而在摻入牛肉的豬肉、摻入奶粉的豬肉、摻入小麥粉的豬肉的預測標準差和相關系數分別為：2.99%和0.89%、0.92%和0.99%、0.57%和1.000%。由此可知從紅外光譜技術可以高效快速完成對肉類摻假的辨別工作，此外如果將摻加量控制在一定的范圍內，判斷的準確程度可以達到95.7%，甚至更多[13]。

不僅是豬肉，在蟹肉、牛肉、奶粉等食品中，紅外光譜技術都能夠利用定量模型，判定產品的真實程度。國內的研究學者莊小麗等[14]曾經利用紅外光譜技術成功分辨出來20 個橄欖油樣品中的不同情況，根據不同的光譜波段和最小二乘法，建立起來的定量模型，能夠讓罌粟油、葵花籽油、山茶油等不同的油類品種，顯示出一種不同的光譜情況。此外，唐文屹等[15]利用紅外光譜在食品安全檢測中的作用，建立起判別函數，正確率可以到達90%。將紅外光譜技術和神經網絡相結合，正確率達到了94%。

2.2 食品種類辨別

對于食品而言，不同食品之間的品質、口感各不相同，因此品種辨別極為重要，不僅是要辨別食品的質量，食品的種類、原產地等因素的鑒別工作也是新時期食品安全質量檢測的重點工作內容。比如魚油、酸奶、茶葉等食品，這些食品同種類之間存在著較大的味道差別。其中國外研究學者Cozzohno 就利用紅外光譜技術對不同動物肉類進行分析，在其研究過程中分別選擇了豬肉、牛肉、羊肉、雞肉等肉類進行分析，在進行了具體的判別工作后發現，紅外光譜技術的鑒別準確性可以達到80%[7]。此外，周子立等[16]還采用紅外光譜技術對大米、酸奶品種進行全面研究，在其中采用主成分分析法對大米、酸奶等品種進行聚類分析，然后利用小波變換的方式，建立起相應的模型，完成具體的分析，有效保證品種全面發展，在預測酸奶品種中的正確識別率可以達到100%，其中品種的擬合率為98%，而在大米品種的辨別中，正確識別率和擬合率分別為97.5%和98.7%，由此可知，紅外光譜技術可以在實際應用的過程中快速、無損的檢測出酸奶、大米等不同食品的品種[17]。而在對茶葉品種檢測判別的研究中，陳全勝等將紅外光譜技術和SIMCA 模式相結合，在研究過程中，選擇了龍井、碧螺春、鐵觀音等五類茶葉建立形成了具體的類模型，在五類模型中，讓紅外光譜技術對五類茶葉樣本進行識別，并且經過反復試驗，將試驗數據總結提煉，最終五類茶葉的正確識別率分別為 90%、80%、85%、100%、100%[18]。

2.3 食品產地辨別

在食品安全檢測工作中，食品真偽、食品種類、食品產地屬于基礎的檢測內容，而紅外光譜技術在食品產地辨別工作中也有著十分重要的作用。通過對食品產地的追溯，如果發現食品安全問題，可以在最短時間內，能夠將事故問題控制在最小范圍內。尤其是，國內外食品貿易聯系性不斷加強，關于食品原產地問題也得到了各國的重視。其中肖應輝等利用紅外光譜技術對不同產地的葡萄酒進行了全面的辨別研究，并且將其和最小二乘法判別技術進行全面的結合，將中國、澳大利亞、法國、英國、德國等生產的葡萄酒進行了鑒別，在實際應用鑒別的過程中發現，產自澳大利亞的葡萄酒辨別成功度較高為90%，其他4 個國家的葡萄酒較為相似，因此正確識別的概率相對較低，分別為：70%、60%、65%、70%。此外，段翠等[19]也應用了紅外光譜技術對不同產地的鱸魚進行了判別，在實際應用中發現，不同飼養條件下，可識別能力各不相同，最高正確率達到了80%。徐俊暉等[11]針對國內不同地區的橙子品種進行了研究，同樣采用了SIMCA 模式，對不同柑橘、橙子的產地進行定性分析，其中樣品的識別率均可以達到100%。不僅如此，雞肉的產地也可以進行判別[20]。在實際應用的過程中建立定性判別模型，就能夠讓紅外光譜技術得到全面的應用。

2.4 食品致病菌檢測

紅外光譜技術不僅是在基礎的食品信息判別技術上有所應用，在致病菌、污染物等方面的檢測上也有著全面的應用。如果人類食用的食物中存在致病菌，那么會對人類身體造成無法估計的危害，因此在食品安全檢測工作中致病菌檢測工作是最為重要的核心任務。但是，傳統的安全檢測手段步驟較多、內容復雜，需要耗費大量的時間，無法滿足信息時代的發展需求，因此必須要開發出可以快速高效完成食品致病菌檢測的方法。而紅外光譜技術在檢測致病菌方面有著一定的優勢，通過紅外光譜技術中的光譜可以直接的看出微生物的細胞特征，通過紅外光譜技術中的不同波長和細菌細胞進行有效結合，并且對食物中的細菌進行分類，繼而深入探究食品中的微觀世界。國外研究學者Holy 將紅外光譜技術和傅里葉變換技術相結合，對不同的細菌進行了分類檢測，在實際應用過程中發現，這種綜合性的紅外光譜技術在細菌分類上成功率達到了94%，而陳莉也采用了紅外光譜技術，并分別采用常量取樣、微量取樣兩種手段進行了全面的分析，在對李斯特菌、大腸埃希菌、沙門氏菌中進行判斷，其常量取樣法的成功率為92.8%、93.1%、95%，而微量取樣法的成功率為79.2%、85.1%、90%[21]。

2.5 食品污染物檢測

隨著工業的發展，生態環境問題日益惡劣，很多食品中也包含了大量的污染物，因此將紅外光譜技術應用到食品安全檢測中有著十分重要的意義，國內外的研究學者在近幾年都采用了紅外光譜技術完成食品污染物的快速檢測工作，在實際檢測中發現，紅外光譜技術和化學計量學相結合，可以對有機污染物進行全面的研究。此外，在將紅外光譜技術運用到對海面溢油等方面的判別上，在0.4 mL/L ～0.8 mL/L 的海面溢油樣品中進行了快速準確的辨別，準確率可以達到100%。

2.6 食品藥物殘留檢測

在對污染物進行檢測的過程中往往需要大量的化學試劑，這些化學試劑的費用較高，且需要的條件較為復雜，不僅提高了檢測成本，也浪費了大量的檢測時間，效率較低。不僅如此，傳統的檢測技術還會對食品造成二次污染，并且對周圍環境造成污染，在這種情況下，必須要研發出來快速環保綠色的檢測手段。一般情況下，食品中含有農藥殘留量較低，采用紅外光譜技術檢出的正確率較低，但是可以通過適當加大藥劑，提高檢測正確率。周向陽等[22]就利用紅外光譜技術針對不同種類的蔬菜展開農藥殘留研究，針對不同程度毒性的農藥作為主要研究對象，嘗試分析不同種類蔬菜的光譜差異，并且根據具體的特征，進行鑒別，在實際研究工作中發現在檢測有機磷農藥殘留上，紅外光譜技術表現出來較好的特性，準確性較高[23]。

2.7 食品轉基因鑒定

科學技術的發展，讓食品行業也得到了全面的發展，其中轉基因食品就是新時期食品發展的代表性存在，但是很多人們對轉基因食品的安全性存在一定的疑慮，現階段，常見的轉基因食品檢測方法有聚合酶鏈式反應技術和酶聯免疫吸附法，但是這兩種方法在實際檢測的過程中還存在盲區，因此國內外學者嘗試利用紅外光譜技術對轉基因食品進行全面的檢測。例如，李娟等利用紅外光譜技術對轉基因西紅柿進行分析，主要對西紅柿內部變量情況進行判斷，為了找到最佳的紅外光譜技術判別方法，分別將紅外光譜技術和偏最小二乘判別法、主成分分析法、判別分析法進行結合，并且對比數據，結果表明，轉基因西紅柿和非轉基因西紅柿之間存在著較大的差異，其中最為關鍵的就是這3 種方式的正確率都可以到達100%。為了進一步驗證紅外光譜技術在轉基因食品中的判別作用，還對玉米等食品進行了分析，并且對所得數據進行反向處理，以此保證紅外光譜技術可以高效準確的識別轉基因食品[24]。

3 紅外光譜技術在食品安全檢測中的未來發展

隨著國家對食品安全的重視程度不斷提高，食品領域中的檢測項目也在不斷的增加，雖然國內在紅外光譜技術在食品安全檢測方面展開了全面的研究，并且取得了一定的成績，但是在很多方面還需要進一步深入研究，全面探討紅外光譜技術本身的局限性，以此讓紅外光譜技術得到全面的應用[20]。紅外光譜技術因為本身的高效、準確、無損等特點在食品檢測中得到了廣泛的應用，但是紅外光譜技術本身就存在一定的缺陷，例如，在檢測模型的建立上還需要得到更進一步的發展，模型的準確性、穩定性還需要不斷提高。此外，關于紅外光譜儀器檢測方面的研究內容較少，因此國內大部分儀器的準確精度較差，穩定性較差，很多性能較好的儀器都是來自于國外，成本較高。在未來開發出高性能、便捷低價的紅外光譜檢測儀器是紅外光譜技術在食品安全檢測領域中的重點研究方向。除此之外，在實際應用的過程中，紅外光譜技術還可以和其他檢測技術、模型技術相結合，以此提高檢測準確度，對食品中的更多成分進行分析，拓展紅外光譜技術在食品安全檢測中的應用范圍。例如，王莉等[25]采用紅外光譜技術對酒類、奶制品、飲料、食用油等不同食品成分進行鑒定，包括酒水中的酒精含量、有害物質、可溶性固體等不同成分的快速測定，在上述食品安全檢測領域中，國家的紅外光譜技術都取得了較優的成果。另外，在林業、醫學、環保等不同領域中紅外光譜技術也可以發揮出其本身的特點，為國家各個行業的全面發展提供參考。

4 總結

綜上所述，食物是人類生存發展的基本需求，保證食品安全是社會穩定發展必然基礎，紅外光譜在食品安全檢測中的全面應用，能夠從根本上提高食品安全質量檢測的工作效率，保證質量檢測數據的正確性。但是現階段，國家關于紅外光譜在食品安全檢測中的應用研究還缺少系統的集成規劃，需要對研究情況不斷地進行總結歸納，在此基礎上進一步發展完善紅外光譜技術，為食品安全質量檢測發展提供技術支持。