近紅外光譜檢測技術(shù)在農(nóng)業(yè)與食品分析中的應(yīng)用分析

◎ 陳 巍，王衛(wèi)和

（武漢市新洲區(qū)公共檢驗檢測中心，湖北 武漢 430400）

農(nóng)產(chǎn)品安全和食品安全是全社會都重視的問題。近年，無論是國內(nèi)還是國外都出現(xiàn)了食品安全方面的惡性事件，例如“三聚氰胺”“瘋牛病”“豬瘟”“毒大米”等事件，對人們的生命安全和身體健康造成嚴(yán)重威脅。為了有效避免這些問題，須加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)和食品的檢測分析。相關(guān)部門和工作人員需要整合各種資源，大力加強(qiáng)各種資源管理，充分發(fā)揮現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的作用，實現(xiàn)中心數(shù)據(jù)庫和終端用戶的共享。近紅外光譜檢測技術(shù)在實際應(yīng)用過程中，因為信號幅度變化相對穩(wěn)定，所以被廣泛應(yīng)用于各行業(yè)，大力推動了行業(yè)的發(fā)展。

1 近紅外光譜檢測技術(shù)在農(nóng)業(yè)與食品分析中的作用

1.1 近紅外光譜檢測技術(shù)的作用

近紅外光譜被視為一種電磁波，波長范圍通常在700 nm~2500 nm之間。近紅外光譜檢測技術(shù)用于農(nóng)產(chǎn)品和食品進(jìn)行檢測，主要作用就是對產(chǎn)品的原料組成和產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢測，明確每種成分的比例和含量，及時分辨產(chǎn)品中的有毒有害物質(zhì)[1]。近紅外光譜檢測技術(shù)是安全質(zhì)量檢測和監(jiān)控的重要手段，該技術(shù)能夠?qū)Ξa(chǎn)品成分進(jìn)行詳細(xì)分析，從而對產(chǎn)品品質(zhì)進(jìn)行鑒定和辨別。近紅外光譜檢測技術(shù)具有諸多優(yōu)點和功能，如在檢測過程中不會對產(chǎn)品造成損壞，可以在確保產(chǎn)品完好的情況下進(jìn)行有效檢測，不會影響產(chǎn)品整體質(zhì)量，所以，該技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測和食品檢測方面有極其重要的作用和意義。

1.2 近紅外光譜檢測技術(shù)的優(yōu)點

（1）操作步驟較為簡單，不需要復(fù)雜的試驗，簡化了檢測流程，提高了檢測效率[2]。

（2）檢測時間相對較短，可以快速完成產(chǎn)品檢測并投入市場中。對于食品和農(nóng)產(chǎn)品來說，檢測時間是影響產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素，如果檢測時間較長，會對產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和銷售造成影響。

（3）操作簡單，不需要專業(yè)的檢測人員就能完成檢測工作，而且不需要多人進(jìn)行檢測，能夠有效提高工作質(zhì)量和工作效率，減輕工作負(fù)擔(dān)，降低工作難度。

（4）具有較強(qiáng)的環(huán)保性，不會對環(huán)境造成污染，能夠有效降低環(huán)境監(jiān)測成本，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

（5）具有優(yōu)化迭代的屬性，通過對數(shù)據(jù)的不斷積累，將其中質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，能有效提高檢測精度。目前，我國現(xiàn)代化信息技術(shù)不斷優(yōu)化，該技術(shù)具有較大的優(yōu)化空間和發(fā)展前景[3]。

（6）應(yīng)用前景廣泛，近紅外光譜檢測技術(shù)目前主要用于農(nóng)產(chǎn)品和食品有毒物質(zhì)的檢測，但是實際應(yīng)用范圍非常廣泛，可以進(jìn)一步深入分析和研究，使其應(yīng)用于更多領(lǐng)域。

2 近紅外光譜檢測技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

近紅外光譜最早應(yīng)用于農(nóng)業(yè)中，而后逐漸向其他行業(yè)延伸。近紅外光譜能夠?qū)r(nóng)業(yè)產(chǎn)地、農(nóng)產(chǎn)品和土壤的情況進(jìn)行檢測，具體檢測情況如下：

（1）水稻、小麥、大麥、大豆、玉米的定量分析項目和定性分析信息為淀粉、蛋白質(zhì)、水分、纖維素、品質(zhì)級別、季節(jié)鑒別、氨基酸、含油量。

（2）煙草的定量分析項目和定性分析信息為水分、尼古丁、總糖、灰分、香料、總氮、保濕劑、還原糖、登記分類、產(chǎn)地鑒別。

（3）茶葉的定量分析項目和定性分析信息為水分、總氮、咖啡堿、游離氨基酸、茶多酚。

（4）水果、蔬菜的定量分析項目和定性分析信息為水分、維生素、酸度、含糖量。

（5）飼料的定量分析項目和定性分析信息為粗蛋白、干物質(zhì)、灰分、粗纖維、代謝能、消化能、氨基酸、植酸磷。

（6）儲藏面粉的定量分析項目和定性分析信息為昆蟲片段。

（7）混合肥料的定量分析項目和定性分析信息為鉀、磷、鈣、鈉。

（8）土壤的定量分析項目和定性分析信息為有機(jī)質(zhì)、灰分、鉀、磷、腐殖質(zhì)、燃油污染程度。

（9）動物植物細(xì)胞組織的定量分析項目和定性分析信息為氣味、天然香料、香油精、香料、纖維、生物堿。

3 近紅外光譜檢測技術(shù)在食品中的應(yīng)用

近紅外光譜檢測技術(shù)不僅能夠?qū)κ称返钠焚|(zhì)進(jìn)行檢測，而且能夠有效應(yīng)用于食品加工過程中的動力學(xué)行為和組成變化方面。例如，近紅外光譜檢測技術(shù)能夠?qū)ξ⑿湍ッ鏅C(jī)生產(chǎn)的產(chǎn)品化學(xué)成分變化進(jìn)行檢測。在對奶酪進(jìn)行加工過程中，可以對采樣時間進(jìn)行優(yōu)化，針對不同來源奶酪的物理動力學(xué)值和化學(xué)動力學(xué)值進(jìn)行分析。通過對農(nóng)產(chǎn)品顏色變化來確定農(nóng)產(chǎn)品的成熟度、新鮮度和安全性[4]。在對烤制食品進(jìn)行檢測過程中，可以通過水分含量檢測，明確食品的質(zhì)量。在對草莓、葡萄、蘋果、梨等果汁加工過程進(jìn)行檢測時，可以通過總固體形態(tài)和可溶性成分的含量變化，明確檢測結(jié)果。在對啤酒進(jìn)行檢測時，主要檢測其中的糖分和酒精含量變化。具體檢測內(nèi)容如下：

（1）乳制品的定量分析項目和定性分析信息為乳糖、脂肪、灰分、水分、固形物、酪蛋白、乳酸。

（2）蛋類、魚類、肉類的定量分析項目和定性分析信息為含水量、蛋白質(zhì)、鹽分、脂肪酸、氨基酸、熱量。

（3）紅酒的定量分析項目和定性分析信息為有機(jī)酸、含氮量、乙醇、含糖量。

（4）白酒的定量分析項目和定性分析信息為淀粉、水分、支鏈淀粉。

（5）啤酒的定量分析項目和定性分析信息為麥芽糖、乙醇、水分。

（6）飲料的定量分析項目和定性分析信息為葡萄糖、果糖、蔗糖、咖啡因。

（7）咖啡的定量分析項目和定性分析信息為咖啡因、水分、綠原酸。

（8）餅干、面包的定量分析項目和定性分析信息為水分、蛋白質(zhì)、脂肪、淀粉。

（9）醬油、食用油的定量分析項目和定性分析信息為酸值、紅色素、黃色素、乳酸、葡萄糖、粘度、氮、鹽。

（10）轉(zhuǎn)基因食品的定量分析項目和定性分析信息為標(biāo)記基因轉(zhuǎn)變、監(jiān)測蛋白變化。

4 近紅外光譜檢測技術(shù)存在的問題

近紅外光譜檢測技術(shù)在當(dāng)前實際應(yīng)用過程中存在諸多問題。數(shù)學(xué)建模工作是該技術(shù)在應(yīng)用過程中最困難的因素，相關(guān)人員需要具有豐富的建模經(jīng)驗和較強(qiáng)的專業(yè)知識。要想建立良好有效的數(shù)學(xué)模型，就必須有豐富的樣品資源，并從樣品資源中選擇合適的建模樣品，使樣品的組分含量更加均勻，而且在實際建模過程中，樣品類型和組分含量的變異范圍都要對待測樣品的類型和變異范圍進(jìn)行涵蓋。同時，還需要有良好的實驗條件和充足的化學(xué)分析知識，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的方法開展化學(xué)分析工作。在建好樣品模型后，可以根據(jù)化學(xué)分析數(shù)據(jù)對模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和完善。由此可以看出，數(shù)學(xué)建模工作對技術(shù)和知識水平有較高的要求，而且工作內(nèi)容較為繁瑣，工作量較大，需要投入大量的經(jīng)濟(jì)成本。為了有效克服這一問題，需要從以下兩個方面入手：首先，對模型轉(zhuǎn)移問題進(jìn)行深入分析和研究，將已有的優(yōu)良模型合理應(yīng)用于不同型號和不同廠家的儀器中，要想實現(xiàn)這一目標(biāo)，需要各個生產(chǎn)廠家制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，同時還要對儀器性能的安全性和穩(wěn)定性進(jìn)一步優(yōu)化。其次，在各個地區(qū)和各個行業(yè)中建立近紅外分析中心，以此對數(shù)字模型的建立、維護(hù)和優(yōu)化進(jìn)行管理。用戶通常會根據(jù)相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和操作條件對待測樣品的近紅外光譜進(jìn)行提取，可以通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有效實現(xiàn)資源共享以及數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程分析[5]。

5 近紅外光譜檢測技術(shù)優(yōu)化建議

近紅外光譜檢測技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)和食品安全檢測中，由于存在模型構(gòu)建問題，所以需要加強(qiáng)對模型的優(yōu)化和研究。企業(yè)要引進(jìn)更加完善、更加優(yōu)秀的模型，將其投入不同階段的生產(chǎn)和建設(shè)中，從而制定相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，為近紅外光譜檢測技術(shù)的發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。除此之外，還可以將同一個模型用到不同的企業(yè)和不同的設(shè)備中，能夠有效降低分析難度，提高檢測單位效能。各行各業(yè)的數(shù)據(jù)中心可以對檢測技術(shù)模型進(jìn)行有效匯集，并對模型進(jìn)行及時優(yōu)化和建設(shè)，促進(jìn)檢測能力和檢測效率的提升，以保障農(nóng)產(chǎn)品和食品的安全。

6 結(jié)語

總體而言，我國目前極其重視農(nóng)業(yè)安全和食品安全問題，正在逐漸提高對農(nóng)業(yè)和食品安全檢測的要求。近紅外光譜檢測技術(shù)的應(yīng)用和普及，能夠及時發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)和食品中存在的問題，如農(nóng)藥殘留、病蟲害、土地污染等，以此保障農(nóng)產(chǎn)品和食品的安全，保障人們的健康。