近红外光谱分析技术在食品质量安全检测分析中的应用

□ 张素琴 苏州农业职业技术学院

最近几年，近红外光谱的发展极为迅猛，作为一种在可见光和中红外之间的电磁辐射波，近红外光谱在检测的过程中借助扫描分析近红外光谱，检测物品内部的特征信息，借助检测分析近红外光谱反馈信息。检测是食品生产加工中的关键环节分析食品是为了确保其和国家的检测标准相符，保证生产的合格性。和传统的实验方法相比，近红外光谱分析的应用具有环保、无害、快速、高效的特点，在现代食品检测中得到了广泛应用和高度重视。

1 食品原产地及掺假鉴别

食品造假行为既对正常的生产经营活动造成了极大的影响，同时也导致商户的信誉度降低，所以，在对掺假食品进行检测的时候，需要将鉴别过程考虑到，既和食品本身相脱离，同时以人们对食品的关注点为基础，对其中的物质成分进行分析，从而确保产品不会因为掺假而只从外观上接近于合格的产品。应用此技术可避免复杂的检测过程，只需要对食品的光谱信息进行分析，就可以在较短的时间内将食品有没有有害物质检测出来。

对食品原产地进行鉴别，主要是为了立足于消费者的利益，站在消费者的视角对食品的检测问题作出考虑[1]。为了确保鉴别食品原产地过程的有效性，通过分析相关研究技术，并结合原产地食品特征，对高新技术在不同产地方面的问题进行探究，剖析其所造成的结构，从而使食品原产地鉴别过程顺利实现。例如，鉴别国内黄酒不同产地等过程，运用近红外光谱技术分析，近红外光谱技术结构有一定联系性，但是借助构建数据结果的光谱模型，可以将黄酒因其不同产地而出现的本质差异，从而鉴别食品原产地。

2 食品品质和种类鉴别

不同食品品种之间的品质、口感等具有很大的差别，为提高食品品质，品种鉴别显得十分关键。以茶叶为例，对铁观音、祁红、碧螺春、龙井等不同品种的茶叶品种的茶叶，可以借助近红外建模准确地对不同品种的茶叶进行定性，为食品原料种类鉴别工作提供有效技术参考。孙耀国等[2]运用近红外光谱分析技术，与茶叶中氨基酸、咖啡碱、茶多酚的含量之间的关系相结合，研究茶叶的品质和等级。裘正军等[3]人运用近红外光谱分析技术，借助建模分析3种不同品牌的可乐，150个样本，构建三层人工神经网络鉴别模型，并预测15个预测样本，并预测15个预测样本，预测结构准确性很高。何勇等[4]利用光谱仪获得5种具有代表性酸奶品种的光谱曲线，利用主成分分析法聚类分析5种酸奶品种，再和人工神经网络技术相结合，构建模型展开品种鉴别。建模品种的预测品种和拟合率均为100%。黄敏等为了在最短的时间内部无损害地对婴儿奶粉品种进行鉴别，把和偏最小的二乘（PLS）法以及人工神经网络（ANN综合相结合，对婴幼儿奶粉品种的新方法进行预测，把婴幼儿奶粉样本在400～1000nm波段的漫反射光谱获得，采用多元射校正（MSC）和平滑法展开预处理，用PLS构建校正模型分析模式特征和提取主成分，构建三层BP神经网络，预测90个未知样本的品种，准确率为100%。

3 食品质量评估与分级

食品的质量监控不仅要评估成品食品的质量，同时还要监控正在加工或处理食品中的成分。而近红外光谱技术（NIR技术），也可以在此过程中进行正确运用。借助红外线光纤探针可以在加热时对猪肉水分的变化进行测量；可以判别纯牛奶中的新鲜度，同时在样品中将小比例的成分掺入，鉴别正确率超过90%，100%判别加大掺入量的样品。同时借助定性判别的方法可以对掺碱牛奶，确率超过95%；也可以检测牛肉嫩度，准确率为84.21%；鉴别黄酒品质和酒龄，准确率近似于100%。

4 结语

现阶段，食品质量问题十分严峻，人们开始高度重视食品安全检测，运用近红外光谱分析技术可以对食品中含有的农药含量和有害成分作出准确检测，确保食品的安全性，保证人们食品的安全性，最大化降低食品安全问题对人体造成的危害。作为先进的光谱分析技术，近红外光谱分析技术广泛应用于食品领域。这项技术可以快捷、高效、无污染的对食品进行检测，但此技术受限制较大。在科学技术的迅猛发展下，会将更多光谱分析处理方法研究出来，在食品安全检测领域得到有效应用，促进视频行业的健康发展。