1、食品工业中谱分析方法研究及其应用摘要：近红外光谱作为谱分析中技术的一种，对于食品检测方面具有广阔的应用前景，它能快速检测出食品的质量。笔者首先介绍了近红外光谱分析技术的原理，再做前期的去干扰研究，进而阐述它在食品工业方面的应用。 关键词：食品工业 近红外光谱 食品检测 长久以来，人们都渴望有一种分析方法，可以方便快捷的方法快速检测出原料、中间产物以及成品的质量。随着科学技术的进步，20 世纪80 年代近红外光谱技术作为谱分析技术的一种，迅速发展起来并引起人们的重视。近红外光谱分析技术采取间接的分析方法，结合了光谱测量技术、化学计量学技术以及基础测量技术三者，能够快速、高效的对样品进行分析得出较
2、为准确的结果。 1.近红外光谱分析的原理 ASTM 是指波长在 7802526nm 之间的电磁波，波数范围在128203959cm-1.之间。近红外光谱区的吸收是因为分子振动的倍频以及合频吸收的存在，但是只有当分子中的基频振动的频率达到 2000/cm，它的倍频吸收才会到达近红外谱区。当其处于近红外光谱的范围时，研究主要包含 C=C、C=O、S-H、C-H、N-H、O-H 基团振动的合频或者倍频吸收1。研究表明，不同分子之间具有表示其特征结构的独特振动频率，即特定的红外吸收光谱，这个是红外光谱进行定性分析的基础。相比于中红外光谱，近红外光谱带较宽而且强度较小，这是样品可不直接稀释便可在近红外光
3、谱中进行测定的原因。 2.消除噪声和其他干扰信息 进行光谱预处理主要是为了去除干扰信息和突出有用的信息。近红外光谱的信号不仅受样品的大小、密度、形状以及化学成分的影响，基线漂移和温度这些条件也会影响到光谱的吸收。所以必须采取相应的化学计量学方法把近红外光谱中的干 扰信息和无用信息去除2。近红外光谱测定的信息携带了许多关于样品的信息，要想发现有用的信息，必须注意到样品中光谱的微小差别，尽可能提取有用的信息。 近红外的干扰因素主要有基线漂移、高频随机噪声、样品的不均匀化等引起的光散射等等，可以采用平滑处理以及基线校正的方法实现相应的消除。一般常将光谱信号中的大方差信号作为有用的分析信号，而小方差信
4、号则被认为是随机误差或者仪器的噪声导致的。Savitzk 与Golay 建立的多项式平滑方法，即卷积平滑，以最小二乘法为原理，保留了分析信号中有用的信息，进而消除随机噪声。光谱图的漂移常常是由于仪器和样品背景等造成的，会给模型校正的质量和样品检测带来一定的影响。用一阶导数和二阶导数可以进行基线校正，前者常用于校正基线偏移，后者用于校正基线漂移。在多元线性回归中，常需对样品的吸收谱区进行一定的选择。若采用主成分回归以及最小二乘等因子分析技术时，不需要对波长范围进行选择。 3.在食品安全中的应用 3.1 鉴别食品产地及种类 要想食品安全得到保障，首先要检测判断出食品的产地和种类。Cozzolino
5、 和 Murray 教授用主成分分析法分析了不同动物来源的肉，如猪肉、牛肉、羊肉以及鸭肉，据统计它的准确性达到了 80%.Reid 等食品专家则采取了 NIR 结合线性判别技术以及 PLS 来测定不同品种的苹果汁，准确率高达 100%。在中国，相关专家对杨梅以及苹果汁进行了聚类分析，然后以人工神经网络技术测定，准确率分别为 95%以及 100%3。 3.2 食品掺杂鉴别 食品种类较多，成分也较复杂，目前能够掺杂到食品中的物质很多，且其外观、物理和化学性质又较为接近，用一般的化学方法较难鉴别出真假。如何快速鉴别出食品是否掺杂其他物质是整个食品市场的重要研究课题之一。最近的研究表明，近红外光谱能够
6、成功的检测出奶粉、蜂蜜以及橄榄油，就连酒精饮料也能够较快的检测出，其准确率高达 95%4。国内陈全胜等专家用近红外光谱分析技术结合支持向量机模式识别鉴别碧螺春真假，准确率达到 84.44 %5。 跟传统的分析手段相比，近红外光谱分析技术能够在几分钟甚至几秒钟内测出样品的浓度及性质数据，对样品造成的破坏较小且无污染形成。 参考文献： 1杨芳.近红外光谱分析技术应用.中国当代医药，2011，18（1）：15-16 2肖昕.用近红外透射光谱技术测定精米蛋白质含量研究J. 分析测试学报，2004，23（4）：43- 45 3何勇，李晓丽. 用近红外光谱鉴别杨梅品种的研究J. 红外与毫米波学报，2006，25 （3） ：192- 194 4Marina Cocchi， Caterina Durante. Durum wheat adulteration detection by NIR spectroscopy multivariate calibrationJ. Talanta.，2006，68（5）： 1505- 1511 5陈全胜.基于支持向量机的近红外光谱鉴别茶叶的真伪J. 光学学报，2006，26（6）：933- 937
