近紅外光譜分析技術在食品快速分析中的應用

摘 要：近紅外光譜分析技術作為一種重要的分析技術，其應用范圍不斷擴大，在食品行業中的應用尤為廣泛。隨著食品安全和質量控制要求日益嚴格，近紅外光譜分析技術以其快速、準確、非破壞性的優勢，成為食品成分分析與檢測的重要工具。基于此，本文概述了近紅外光譜分析技術的基本原理與特點，詳細分析了其在食品成分分析、質量控制、加工過程控制等方面的應用，總結了近紅外光譜分析技術面臨的挑戰，并提出近紅外光譜分析技術在食品成分快速分析與檢測中的優化措施。

關鍵詞：近紅外光譜技術；食品成分分析；質量控制

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

近紅外光譜檢測技術在食品行業的應用日益廣泛，可以快速、準確地分析食品成分，可縮短檢測周期、降低檢驗成本、減少環境污染以及提高檢測效率，為食品行業的創新與發展提供了強大的技術支持。本文旨在探討近紅外光譜分析技術在食品成分快速分析與檢測中的應用，以期為相關領域的從業人員提供有益的參考和借鑒。

1 近紅外光譜分析技術的基本原理與特點

1.1 近紅外光譜分析技術的基本原理

近紅外光譜分析技術是一種基于物質與近紅外光相互作用的分析技術，當近紅外光與物質相互作用時，物質會吸收、反射或透射特定波長的紅外光，這些光譜特性與物質的化學成分、結構、性質密切相關[1]。不同物質在近紅外光譜中呈現出獨特的光譜特征，這些特征可以用于快速、準確地識別物質種類、成分含量，進而評估食品質量。通過對不同物質在近紅外光區的光譜信息進行測量和分析，能夠揭示物質的內在特性。

1.2 近紅外光譜分析技術的特點

近紅外光譜分析技術作為一種快速分析技術，具有非破壞性、快速性、精密度高以及多組分同時分析等特點。①近紅外光譜分析技術具有非破壞性的特性，樣品在分析過程中保持完整，無須經過復雜的處理步驟，節省了分析時間和成本。②近紅外光譜分析技術的分析速度極快，能夠在30 s內獲取大量數據，滿足了快速檢測的需求[2]。③近紅外光譜分析技術具有高度的精密度和重復性，可以確保分析結果的準確性和可靠性。④近紅外光譜分析技術具有多組分同時分析的能力，可以同時獲取樣品中多個成分的信息，極大地提高了分析效率。⑤近紅外光譜分析技術的一次性投資相對較低，較多企業和研究機構能夠承擔得起這一技術的使用成本。

2 近紅外光譜分析技術在食品行業中的應用

2.1 在食品成分分析方面的應用

近紅外光譜分析技術能夠快速且準確地對食品中的主要營養成分進行定量分析，如蛋白質、脂肪等。通過收集樣品在特定波長下的光譜信息，并結合化學計量學方法建立數學模型，預測食品中各種成分的含量，可用于在線檢測，實時監控生產過程，確保產品質量穩定可靠。例如，可通過近紅外光譜分析技術快速準確地分析酒類中的酒精含量，為酒類生產的質量控制提供有力支持。

2.2 在食品質量控制方面的應用

近紅外光譜分析技術在食品質量控制方面發揮著重要作用[3]。例如，其非破壞性分析檢測功能可用于檢測柑橘、蘋果等成熟期的含糖量，可在田間移動式測定，確保水果成熟度及品質，保護果農及消費者的利益。此外，近紅外光譜分析技術還可用于檢測食品的灰分、脂肪酸值、酸價、過氧化值、pH值及色澤等指標，這些指標是評價食品品質的重要依據。通過近紅外光譜分析技術，生產企業可以實時監測生產過程中的各項指標，及時調整生產工藝，確保產品品質穩定，對于食品生產企業具有重要意義。

2.3 在食品加工過程控制方面的應用

近紅外光譜分析技術可用于食品加工過程控制中的在線檢測。例如，在甜菜糖和豆粕的生產加工過程中使用近紅外光譜分析技術，實時監測生產過程的水分、糖分、蛋白質等指標含量，出現異常時及時發出報警，提醒操作人員調整生產工藝，確保生產過程品質穩定，降低生產成本，提高生產效率。還可利用在線數據進行SPE分析，熟知生產過程的能力控制指數，解決質量與成本控制長久以來的矛盾，為食品行業的高效生產和質量控制提供了有力的數據支持。快速準確的分析和監測方式可確保生產過程中產品品質的穩定性及一致性。

3 近紅外光譜分析技術在食品檢測中的挑戰

3.1 光譜數據重復性和可比性方面的挑戰

①光譜數據的重復性問題是一個亟待解決的難題。針對同一批次的食品樣品進行光譜檢測，操作條件、儀器狀態的微小變化以及環境因素的波動，都可能導致光譜數據產生明顯的波動。這種波動不僅可能掩蓋食品中真實成分的變化，還可能引入不必要的誤差，使得檢測結果失真，從而嚴重影響了食品檢測的準確性[4]。②光譜數據的可比性問題也對食品檢測的可靠性構成了嚴重威脅。不同實驗室之間由于缺乏統一的操作規范和標準，使得光譜數據的采集、處理、分析過程存在顯著的差異。這種差異導致不同實驗室之間的光譜數據難以進行有效的比較和驗證，從而影響了食品檢測結果的互認性，這不僅阻礙了近紅外光譜分析技術在食品行業中的廣泛應用，也限制了其在食品質量控制和食品安全監管方面的作用。

3.2 光譜數據復雜

由于光譜數據包含大量復雜的信息，需要運用專業的算法和模型進行分析，近紅外光譜數據的解析和建模要求操作人員具備充足的化學計量學知識和實踐經驗，以免分析結果產生較大偏差。以牛奶為例，其光譜數據包含蛋白質、脂肪、乳糖等多種成分的信息。為準確獲取這些信息，操作人員需要利用特定的算法對光譜數據進行處理，如去噪等，然后通過建模方法獲取各成分的特征光譜。

不同種類的食品光譜特性存在明顯差異，如水果和肉類中的水分在光譜中的表現具有較大差異，因此針對不同種類的食品，需要分別建立特定的分析模型，以確保模型的準確性和可靠性。而光譜儀器的穩定性對檢測結果具有至關重要的影響，需定期對儀器進行校準和維護，包括檢查儀器的光源、探測器等關鍵部件的性能以及調整儀器的參數設置等，以確保測量結果的準確性和一致性。

4 近紅外光譜分析技術在食品成分分析中的應用優化

4.1 優化數據處理與建模技術提升分析精度

近紅外光譜技術作為食品成分分析領域的重要工具，其數據解析和建模的準確性直接關系到分析結果的精度，因此優化數據處理方法和建模技術是提升分析精度的關鍵環節。光譜數據中往往夾雜著各種噪聲和干擾，影響數據的準確性和可靠性，需要采用濾波算法，消除光譜數據中的干擾，使得信噪比更高[5]。同時可以通過基線校正使光譜數據更加準確。然而光譜數據與食品成分之間的關系往往是非線性的，傳統的建模方法有時無法充分捕捉這種非線性關系，導致分析精度受限。而機器學習或深度學習等算法在捕捉非線性關系方面具有獨特的優勢，計算機自動學習光譜數據與食品成分之間的復雜關系，從而實現更準確的預測和分析，降低人為因素對分析結果的影響，使分析結果更加客觀準確。例如，通過對現有光譜數據進行精細處理優化，利用優化后的建模技術，輸入新的光譜數據時，模型就能夠快速準確地預測出水果的糖度和酸度等指標。

4.2 建立食品類型特異性模型

由于不同食品的光譜特性存在差異，食品行業和研究機構致力于開發食品類型特異性的分析模型。通過對大量光譜數據進行統計分析，提取出與特定食品成分或品質相關的特征信息，基于這些特征信息，食品類型特異性模型能夠更精確地解析特定食品的光譜數據，從而實現對食品成分的準確檢測。以肉類為例，豬肉、牛肉、雞肉等在營養成分、組織結構，口感等方面存在明顯差異，這些差異也體現在它們的光譜特性上。通過對肉類產品的光譜數據進行收集、建模，實施預測，能及時發現生產過程中的問題，采取相應措施，保障產品的質量和安全[6]。

4.3 儀器性能優化與標準化操作

光譜儀器的測量精度直接決定了分析結果的準確性。通過深入研究和優化儀器的硬件設計，可選用高質量的光學元件、探測器等，從而提升儀器的整體性能。此外，軟件算法的優化也是提高測量精度的關鍵，先進的算法能夠更準確地處理光譜數據，減少誤差，提高分析的可靠性。

除了儀器本身的優化，制定標準化的操作流程和規范也是保證分析結果可靠性的重要環節。可通過制訂詳細的操作指南和培訓計劃，確保操作人員掌握正確的操作方法，提高分析的準確性和一致性。以奶制品檢測為例，制定標準化的樣品處理和分析流程，可以確保每次每人檢測的一致性。

4.4 加強實驗室間的合作與交流

實驗室可以建立穩定的合作平臺與機制，通過線上線下的論壇、研討會等形式，定期分享研究成果和技術進展。數據作為科研的基石，實驗室間應制定數據共享的標準與協議，實現光譜數據、分析結果等信息的互通有無，豐富研究數據集，提高分析的準確性。此外，經驗交流與培訓同樣重要，實驗室可以舉辦經驗交流會，分享光譜分析技術方面的經驗和教訓，同時開展培訓活動，提升實驗室人員的專業素質。聯合項目研發也是加強合作的有效方式，通過聯合攻關，可以共同解決技術難題，推動技術的突破與創新。在合作過程中，還需加強知識產權保護意識，確保各方權益得到保障，通過這一系列的實施措施，實驗室間的合作與交流將更加緊密，有助于推動近紅外光譜分析技術在食品檢測領域的發展，提升食品檢測的準確性和可靠性，促進整個行業的進步。

5 結語

綜上所述，通過優化數據處理與建模技術，可提升分析精度，準確地反映食品成分信息；建立食品類型特異性模型，可增強分析的適用性，使不同食品的光譜特性得到更好的解析。這不僅有助于實現更準確的食品質量控制和食品安全檢測，也可推動食品行業的持續健康發展。近紅外光譜分析技術作為一種高效、安全的分析方法，在食品成分分析與檢測領域具有廣闊的應用前景，隨著技術的不斷進步和應用領域的拓展，其在食品行業的應用將會更加廣泛和深入。

參考文獻

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作者簡介：婁杰（1973—），女，河南開封人，大專。研究方向：食品檢驗。