近红外光谱分析技术在大米检测中的应用

◎ 魏瑜琳

（广西壮族自治区产品质量检验研究院，广西 南宁 530007）

近红外光谱分析技术在大米检测中的应用

◎ 魏瑜琳

（广西壮族自治区产品质量检验研究院，广西 南宁 530007）

本文主要探索近红外光谱分析技术在我国大米检测中的具体应用情况，分析、阐述相关知识和相关原理，以促进我国食品、技术的安全发展。

近红外光谱分析技术；大米；检测

1 近红外光谱分析技术

1.1 近红外光谱分析技术的含义

近红外光谱分析技术的基础是近红外光和近红外光谱，利用的光的波长介于可见光区与中红外区，主要利用的是电磁波，对有机物质定性进行定量分析的一种分析技术。近红外光的波长780～2 500 nm，其波数范围为12 500～4 000/cm，近红外光谱分析技术的英文简称是NIR，目前已被广泛应用于我国的食品检测和粮油检测中。

1.2 近红外光谱分析技术的工作原理及其方法

近红外光谱分析技术能够吸收、反射、散射近红外光谱区中所包含的信息，利用含有C、N、O和S等元素与H进行不同搭配的有机官能团的样品，再结合相关的化学计量学方法对其进行定性、定量的快速、无损分析。而近红外光谱则是由分子振动能级的跃迁或分子同时伴随转动能级的跃迁而产生的，其产生的方式主要有投射和漫反射两种。

朗伯-比尔的吸收定律表明，不同的基因产生的光谱在吸收峰位置和强度上会有不同的表现，且近红外光谱特征也会随着样品成分的含量增减而发生变化。通常情况下，不同形态的样品会采用不同的测量、分析方法，对液态的样品会采用透射测定法来进行测定，而固态的样品则会采用漫反射的测量、分析方法，其具体公式如式（1）和式（2）。

该公式主要是用近红外光谱分析技术中的透射测定法测定液体物质样品。其中，A：吸光度；l：在测量时的光程的长度；£：摩尔吸光系数或者是吸收系数；c：吸光组分在样品中的浓度；T：透射率。

该公式主要是用近红外光谱分析技术中的漫反射测定法测定固体物质样品。其中，A：吸光度；R：漫反射率；I：所测得的样品的漫反射光强度；Ie：背景。

综上所述为是近红外光谱分析技术的工作原理、测量方法和测量模型，但在实际的操作过程中发现，任何单一的测量方法尤其是漫反射测量法中的吸光度光谱与样品中吸光成分浓度间的关系并不会完全的服从朗伯-比尔的吸收定律。在此情况下，为更好地利用近红外光谱分析技术，Kubek1a与Munk一起提出新的近红外光谱分析技术模型——双流传输模型[1]，该模型能够有效地避免上述中存在的问题，已被光谱分析领域的专家学者普遍接受。

1.3 近红外光谱分析技术的功能和作用

近红外光谱分析技术的创新点在于其不仅能适用于定量法分析，还能适用于定性分析，具有分析高效方便快捷、成本低、污染小、所测样品无需提前处理、能够在线监测和实时分析、多组分可以同时测定、重现性好、效率高、能够对样品进行无损检测和测量快速等功能和优势，近红外光谱分析技术的功能极大地可促进我国分析技术的进步，提高我国粮食、食品等产品的测量、分析质量。

2 近红外光谱分析技术在大米检测中的应用

2.1 近红外光谱分析技术在大米品种鉴定中的运用

在传统的品种鉴定技术中，鉴定大米的品种主要是根据大米的外观形状、口感及其组分等，但这种鉴定方法既依赖于个人又依赖于技术条件，使鉴定的结果往往易受到个人主观因素的影响，不客观也不具体，存在一定的盲区。鉴于此，人们将近红外光谱分析技术应用于大米的品种鉴定中，采用的测定方法为主成分测定法，其主要的步骤流程有以下3步：①是定性分析不同主成分的大米，并加以归类；②是利用小波变换技术提取近红外光谱的相关特征信息；③是借助计算机技术，建立相关的测定模型，并将光谱特征信息作为人工神经网络的输入建立品种识别模型，以此达到鉴定大米品种的目的[2]。相关学者通过用近红外光谱分析技术对5种大米进行测定，测量结果发现其准确率达100%。

2.2 近红外光谱分析技术在大米品质检测中的运用

社会、经济的快速发展，既给人类带来更多的物质财富和精神财富，但同时也会衍生出一系列负外部效应。市场经济体制建立以来，市场在资源配置中的基础性、决定性作用日益显现，极大地活跃了商品市场，为人类创造更多的财富。但同时，也暴露出市场机制的一些固有缺陷，尤其是部分市场经营主体为谋取更多利益，在商品交易过程中制假掺假，这既极大地破坏了市场秩序，也严重地威胁到了消费者的安全。为有效检测关乎国计民生的大米品质，保证消费者的合法权益，近红外光谱分析技术在大米品质检测中应运而生。

利用近红外光谱分析技术检测大米品质，主要是利用近红外漫反射光谱技术来分析大米淀粉中的碘蓝值，这是因为大米中的直链淀粉的含量是影响大米品质的直接因素[3]。其主要的测量步骤如下：①先利用近红外光谱技术测量大米的淀粉碘蓝值；②运用多元线性回归分析、主成分回归分析和偏最小二乘回归分析等方法建立相应的数学模型；③进行实验，利用近红外光谱分析法检测54个水稻品种的表现直链淀粉含量，并与之前的结果进行对比后发现利用近红外光谱分析技术所测量的值误差更小，更准确，并能很好地区分出糙米、精米。

3 结语

粮食作物大米是人们赖以生存的主要食物组成部分之一，在整个人类社会中占据着重要的地位。利用近红外光谱分析技术科学、定量地检测大米的性能、组分，能够有效地促进我国大米种植技术、大米市场交易的良性、健康发展。

[1]张 卉，宋 妍，冷 静，等.近红外光谱分析技术[J].光谱实验室，2007（3）：388-395.

[2]冯 放.现代近红外光谱分析技术及其应用[J].生命科学仪器，2007（10）：9-13.

[3]高荣强，范世福.现代近红外光谱分析技术的原理及应用[J].分析仪器，2002（3）：9-12.

The Application of Near Infrared Spectroscopy in the Detection of Rice

Wei Yulin

(The Product Quality Inspection Institute of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530007, China)

This paper explores the application of near infrared spectroscopy technology in China’s rice detection, analysis, elaborated the related knowledge contained and related principle in order to promote the development of food safety and technology in China.

Near infrared spectroscopy analysis technology; Rice; Detection

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.20.014

S511