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红外光谱技术在食品检测中的应用

2017-02-01郝童斐

食品安全导刊 2017年35期
关键词:混合物油脂红外

红外光谱技术在食品检测中的应用

随着红外光谱技术的日渐成熟,该技术在食品工业中的应用也日渐广泛。食品中的水、脂肪以及蛋白质等物质在红外线区域范围内具有吸收光谱的特征,因而红外光谱技术在食品检测中具有良好的应用效果。本文分析了红外光谱技术的原理和特征,并就其在食品检测中的应用进行研究,希望可以为我国食品检验分析中红外光谱仪的引进提供参考。

红外光谱具有显著的指纹特征,任何被检测物质的结构及成分含量中出现变化时都可以被红外光谱技术检测出来。混合物成分与其红外光谱之间存在紧密的关联,当混合物的结构发生改变时,其红外光谱的形式也会随之发生变化。食品本身的成分组成较为复杂,作为典型混合物利用红外光谱技术进行检测时可以通过不同的混合物样品实现食品的鉴别与成分检测。纯化合物之间的红外光谱会存在明显的差异,直接观察化合物的红外光谱图便可以对其进行区分和辨别,但是混合物的成分构成往往较为复杂,因而红外光谱图所显示的差异性就不够显著,这时就需要借助其他分辨能力更强的技术配合红外光谱技术使用,以实现样品的鉴别。

食品检测中红外光谱技术的应用

近红外光谱技术的应用。目前的技术水平已经可以将近红外光谱技术应用在不同食品的成分检测中,例如检测牛奶中是否有还原奶的掺入,相关技术人员可以建立起相应的还原奶鉴别模型,将还原奶的掺入量设置在20%和50%,利用判别分析法进行模型的判别,正确率分别为90%和100%。与此同时对原料奶的pH值和酸度构建最小二乘法的定量模型校正模型,使两类预测值的平均误差控制的0.005以下。光谱数据的处理方法一般为多元散射校正法,可以结合偏最小二乘法建立检测样品的氯毒素残留的定量分析校正模型,利用缩减模型对牛奶样品的氯毒素含量进行预测,在实际的食品检测中取得了良好的应用效果。

定量检测。仅仅利用红外光谱技术很难完全实现食品样品的检测分析,这时就需要借助化学计量学方法进行样品特征的提取和模型的建立。食品检测中红外光谱技术的定量检测常被用在油脂类食品的品质解析项目中,利用碘值可以对食品样品中油脂脂肪酸的不饱和程度进行判断,酸值可以对食品中油脂的酸败程度进行判别,过氧化值可以对食品的氧化程度进行分析,可以通过对食品油中饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸含量值的测定分析其品质,判断该食品的质量。通过常规的检测方法对上述数值进行测定时需要用到大量的化学样品,且需要食品样品较多,测定所需的时间也并非固定的,因而需要大量的物力和人力成本的投入,而通过化学计量学方法与红外光谱技术构建校正模型之后便可以对油脂类食品中的过氧化值、油脂碘值以及酸值等参数进行快速的检测,提高食品检测的效率和准确性。

定性鉴别。利用FTIR食品加测技术对银耳、黑木耳以及黑牛肝菌三种食用菌进行监测发现这三种菌类的光谱反应存在明显的差异。对这三种食用菌样品红外光谱技术得出的谱峰数据分析后发现银耳与黑木耳的谱峰最为接近,而黑牛肝菌的谱峰与上述两种样品的差异较为明显。通过吸收强度数据的分析可以直接对黑木耳和银耳进行区分。将主要成分分析法与红外线指纹图谱技术进行结合,可以对道地山药和普通山药进行区分,二线线性投影图是聚类分析的主要形式,对该图进行分析,结果更加直观,而且可以对聚类作用进行明确的区分。

红外光谱技术综合了化学计量学技术、基础测试技术、计算机技术及光谱测量技术,凭借其快捷、无损、无污染的特点得到了越来越多的研究者的青睐,在现代食品检测中的应用也呈现出快速上升的趋势,红外光谱技术在食品检测领域中有着广阔的发展前景。

□ 郝童斐 广饶县检验检测中心

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