1 近红外光谱分析概述

近红外光是电磁波的一种，其波长范围在750～3 000 nm，其英文缩写为NIR。该技术发源的年代较早，较为成熟，主要适用于对物质的定量分析和结构加工处理，对结构物质等方面有别于其他光谱在介质中的传播特性[1]。在食品加工行业，食品分析是食品检测的一个重要环节，对于食品的有机物认识，该技术凭借着自身对于有机物的结构的检验效果得到了十分广泛的应用。相对于传统的检验方式，用该技术手段检验食品更加环保、便捷和简单，它对于食品行业的检验检测是一次质的飞跃。

1.1 技术原理

样品的浓度、性质、物理性质都和样品的组成部分息息相关。如果组织出现变化，样品也会有所变化，同时近红光谱也会变化。近红外光谱分析是通过光谱对食品成分的性质变化，从而基于某种函数联系而得到的定性和定量关系，这种形成区别关系的量化，其涉及的方面较多，整个系统的建立则被称为模型。要想预测光谱样本的特性需要利用已知的光谱并建立适当的光谱模型，还可以对同一个光谱样本用相同的建模形式确立性质各异的矫正模型。当考虑到研究模型是基于红外光谱反映的测量模型不同时，则要利用这种方法的高效性。

1.2 近红外光谱技术组成

近红外光谱技术是将光谱与所测物质的性质联系起来的一款工具，其模型是一种定性分析或者定量分析的曲线，主要描述光谱和性质两者间的相互联系。

1.3 特征

①优良的传送功能。近红外光在光导纤维中的传送功能好。②操作简单、检测无损，近红外光谱分析技术不用抽取很多样品做前期处理，整个检测过程中也不依靠任何的化学试剂。红外光谱的分析，在我们考虑不对气体问题的分析考虑而得到直接鉴定的结果，对食品本身并没有损坏而形成的效果，而使食品在鉴别的过程中，具有无损的优势。③分析成本低。使用时只消耗数10 W，且维护费用很低。④对环境保护有利。近红外光谱技术对样品检验时对环境的破坏为零，因此这是一种非常环保的监测方法。⑤定量与定性分析，近红外光谱技术作为现代食品检测技术的代表，对食品的鉴定过程仍需要依据食品本身的数量和内在的属性来分析，从而有效鉴别食品品性。近红外定量分析性能则是借助其光谱以及相应的纠正方法对某组已基本掌握的样品设立定量的模型，能够在极短时间内获取较为准确的结果。

2 近红外光谱技术用于食品的检测

因为近红外光谱涉及C-H，O-H，N-H和其他成分的信息，其实施测量可以采用透射、漫反射的方法。在食品工业，可用于酒类产品的乙醇、糖类、有机酸、氮含量、多酚类的测定及产地鉴别；乳制品的乳糖、脂肪、蛋白、固含量、乳酸和灰质等的测定；还有饮料、食用油和烘焙食品的组成与性质的测量。本文主要介绍近红外光谱技能在食品监测的使用。

2.1 食品掺假鉴别

食品造假行为不但影响正常的生产经营活动，还将降低消费者对商户的信誉度，由于食品问题备受人们厌恶，因此，当检测食品掺假的问题时，需要考虑鉴别过程，不仅仅是脱离于食品本身，而是基于人对食品的关注点分析其中的物质成分，从而保证产品不会因为掺假而单从外观上与合格产品很接近。应用该技术避免检测前的复杂的工作，仅需分析食品的光谱信息，就能很快检测出食品是否含有有害物质。

2.2 快速提高对食品原产地的鉴别

鉴别食品原产地的主要目的是从消费者的利益出发，基于消费者的视角考虑食品的检测问题。为更加有效地提升整个对食品原产地的鉴别过程，一般通过对技术的研究深入利用原产地的食品特征等问题来基于高新技术在不同产地的问题上等原因造成的结果而实现的食品原产地鉴别过程。以国内黄酒的不同产地等的鉴别过程为例，采取近红外光谱技术分析，其结果存在相关性，但是通过对数据结果的光谱模型建立，能有效区别黄酒因其不同产地而产生的本质差异，从而实现对食品原产地的鉴别。

2.3 对食品品质以及种类的鉴别

每一种食品的品质都因其本身的差异和种类区别而呈现差异，以母婴产品中的奶粉为例，其品质区别和种类区别以普通人的视角根本觉察不出，如果不是经验丰富的行内人士，将无法对奶粉的种类和品质进行鉴定，如果不依据现有数据的分析过程，是很难实现对奶粉品种和婴幼儿奶粉的品种鉴定。以矩阵算法分析为基础的神经网络智能分析技术为例，为更好地获取数据标本，需要通过在模型建立的基础上，提取多个样本标准特征的成分，确保BP神经网络的建立在算法有效建立的基础之上，在确保对食品本身的问题没有特别了解的情况下，近乎百分百地确定食品的成分，从而区分类别和品质差异。

文章来源：《现代农业研究》 网址: http://www.xdnyyj.cn/qikandaodu/2021/0507/1189.html