食品检测中红外光谱技术运用分析

姜 萃

（海阳市检验检测中心，山东烟台 265100）

食品安全问题一直是人们广泛关注的问题，其质量把控及监督管理工作的开展，都需要检测技术的支持。红外光谱技术具有高灵敏度、分析速度快、专属性好等特点，能够对待测物进行定量或定性分析，并且操作便捷、前处理简单、适用性强，被广泛应用于食品检测中，对提升检测质量与水平具有十分重要的现实意义[1]。

1 红外光谱检测技术

1.1 基本原理

分子中某些特定波长的红外线，会被红外光谱选择性吸收，使得分子中振转能级发生跃迁，吸收红外线的情况会在仪器处理下，形成特征吸光谱，通过红外光谱带形状、位置、数量以及强度随分子结构的观察，完成定量、定性分析[2]。红外光谱分为波长范围为780～2 500 nm的近红外光谱、2 500～25 000 nm的中红外光谱以及25 000～500 000 nm的远红外光谱。在红外光谱中，不同官能团的特征吸收频率存在较大差异，且十分明显，通过对特征吸收峰的分析，达到鉴别化合物结构、分析复杂成分的目的，目前这种技术已经被广泛应用于食品、制药、环境等检测研究中，表现出较好的应用前景。

1.2 技术特点

红外光谱与传统分析方法不同，研究学者对其在食品检测中的研究表明，技术能够在待测样品及其中未知物质间建立数学关系，帮助检测人员在较短时间内完成数据分析，分析效率高、数据检测准、操作成本低，能够检测液体、半固体、胶体、液体等多种待测物质，在很大程度上降低了食品检测工作对环境的污染问题[3]。但是在实际应用中，需要对建立的模型进行维护与修正，并对空间环境中的不确定因素加以控制，这样才能保证红外光谱技术在相对稳定的环境中，充分发挥出自身优势与价值[4]。

2 红外光谱技术在食品检测中的具体应用

2.1 食品真伪的鉴定与辨别

食品造假、掺假是现阶段最为突出的食品安全问题，传统分析检测方法已经无法满足食品真伪鉴定需求，因此业界研究学者利用红外光谱在食品真伪鉴定及鉴别中的应用进行深入的研究[5]。吴迪等利用红外光谱技术对不同形式的肉类的真伪展开了鉴别，分别采集熟肉、生肉、切碎牛肉等样品在400～2 500 nm波长间的光谱，对比数据并进行总结分析。同时，将牛肉、羊肉、小麦粉等物质分别加入到猪肉中，以此明确红外光谱技术是否具有一定的鉴别能力[1]。结合中心化、SG平滑求导、标准正态变量校正方法，对红外光谱数据进行处理，检测结果表示，猪肉中掺入羊肉、掺入牛肉、掺入小麦粉、掺入奶粉的预测标准差分别为3.33%、2.99%、0.57%、0.92%，相关系数分别为0.87%、0.89%、1.000%、0.99%，证明红外光谱技术能够高效完成食品真伪鉴别工作，检测准确度高达95.7%以上，所以红外光谱技术对维护社会安定具有重要意义。

2.2 食品品质及价值的研究

食品品质是衡量食品综合价值的重要指标，与食品产地、种类密切相关。在利用红外光谱技术检测食品品质的过程中，向伶俐等对不同产地葡萄酒样品的红外图谱数据进行全面采集，利用建立的融合模型，高效分辨出葡萄酒的产地，准确度高达90.87%以上；楚刚辉等利用该技术观察喀什树莓酒中不同物质化学成分结构特点，发现其他与待测样品同类的产品，在700～500 cm-1波数段存在4个并列的小肩峰，进一步表明红外光谱技术对食品品质鉴别具有重要意义。此外，红外光谱技术还能够无损、低成本、高效检测出不同食品的品种及同一食品的不同类型。现阶段，绿色食品越来越受到人们的欢迎，食品品质的提升能够实现食品质量的转变，而无损、在线智能化的红外光谱技术在食品品质研究中，发挥着至关重要的作用，对实现未知样品参数的预测具有十分重要的现实意义。

2.3 食品中有害物质的检测

食品中大量的化学试剂、农药残留、致病菌等有害物质，严重危害着人们的身体健康及生命安全。为进一步提升食品有害物质的检测效率、节约检测时间，研究学者利用红外光谱技术对白酒中乙酸和己酸的浓度进行检测，采集 6 101.7～5 446 cm-1、6 101.7～5 449.8 cm-1、11 998.9～ 7 501.7 cm-1、11 998.9～7 497.9 cm-1谱区的红外光谱，然后运用最小二乘法以及交叉验证法，构建分析模型。结果显示，白酒中乙酸和己酸的浓度检测准确度分别高达95.63%、99.47%以上，在最大程度上满足验证乙酸和己酸浓度的相关检测需求。陈莉等采用微量取样、常量取样方法，结合红外光谱技术，分别对食品大肠埃希菌、李斯特菌、沙门氏菌进行分析与判断。其中，微量取样法的成功率为85.1%、79.2%、90%，常量取样法的成功率为93.1%、92.8%、95%。此外，国外研究学者还利用红外光谱技术对食品中的产毒真菌及其毒素进行检测，避免不同真菌毒素对人体及农业作物、食用食品的危害。多项研究表明，红外光谱技术能够满足食品有害物质检测的基本要求，若与其他检测方法联用，能够进一步提升食品在线监测、安全监管的水平。

2.4 食品复杂成分定量分析

食品包含多种多样的成分，较为复杂，随着国家对食品安全的逐渐重视，红外光谱技术在食品领域检测项目中，得到了更加广泛的应用。在利用红外光谱技术定量分析食物中复杂成分的过程中，能够帮助检测人员更加深入地了解食品的属性与质量。NIERO等结合偏最小二乘回归法以及红外光谱技术，对牛奶的抗氧化活性进行准确预测，还有的研究学者结合红外光谱技术与经典最小二乘法、主成分分析法、多元线性回归法等，对精米中的淀粉含量进行快速检测[2]。结果表明，实际检测结果与预测结果相关，具有较高的准确度。此外，有的研究学者利用红外光谱技术对食品有效期进行推测，包括市场中防腐剂含量较多的食品安全测定，达到适当延长食品保存时间的目的，并能够有效避免防腐剂及其他食品添加剂对人体生命健康的伤害，进而充分发挥出红外光谱技术的优势与价值，从根本上满足食品中复杂成分的分析要求，且检测结果可靠。

3 乳制品中红外光谱技术案例应用分析

3.1 掺假现象识别

乳制品掺假、造假现象十分普遍，为更好提升乳制品的食用安全性，研究学者利用红外光谱技术对不同品牌、不同种类的224个牛奶样品进行主要成分分析，以此正确、准确识别出样品中的掺假牛奶。CHEN H等结合一类偏最小二乘法、近红外光谱，对102个液体乳样品集开展监测，从中选出40个最重要变量，并对其中32个纯牛奶样品，构建一级模型训练集，然后鉴别样品的真伪。结果表明，总准确率、灵敏度、特异性分别为89%、90%、88%，表明红外光谱技术与其他方法结合能够高效鉴别乳制品的真伪，并且检测过程对环境污染很小，对提升检测精准性具有重要意义，是维护乳制品销售市场最有效的在线监测工具。

3.2 化学成分检测

在乳制品化学成分检测中应用红外光谱技术，主要是对乳制品中的脂肪、蛋白质、碳水化合物等多种成分的含量进行测定。国外研究学者利用红外光谱对奶粉中的主要化合物进行定量分析，并以载荷以及回归系数建立一个评价指标体系，对比分析最小二乘法支持向量机算法、PLS两大类检测方法的效果。结果表明，优化波长区域要比全短波长红外区域的样品预测性能要好，相关评价指标表现出较为良好的性能，乳制品中蛋白质、脂肪、碳水化合物的回归系数分别为0.984、0.981、0.982。因此，乳制品化学成分实际定量分析、定性分析中，红外光谱技术具有较为显著的性能，且建立的分析模型，能够有效提升检测结果的预测水平，对维护食品市场稳定性具有十分重要的现实意义。

3.3 牛奶品牌检测

现阶段，大多数消费者较为看重乳制品的品牌，其是挑选牛奶时最主要的因素。为避免市面上各种以假乱真的牛奶品牌影响消费者的判断，研究学者利用红外光谱技术对不同品牌的138个牛奶样品进行分类研究，同时分别结合一化、二阶求导等方式，对采集到的红外数据进行分析，并利用建立起的回归模型，对牛奶品牌进行精准鉴别[3]。结果显示，识别荷兰、光明、雀巢等乳制品品牌的效率，分别为75%、78%、100%，进一步证明红外光谱技术具有较高的品牌溯源能力，能够达到有效鉴别未知样品成分的目的。

3.4 微生物检测

微生物检测是乳制品检测中比较重要的内容，由于乳制品性质及质量属性的特殊性，常常由于传统检测手段、方法的滞后性，较长的检测周期，而影响牛奶样品中微生物检测效果。因此，利用红外光谱技术能够实现对乳制品中微生物无损、高效、快捷、准确的检测，对提升乳制品微生物含量在线监测水平具有至关重要的作用。研究学者利用红外光谱技术结合一阶求导、多元散射校正、标准正态量变换等方法，对多个牛奶样品中的微生物种类及数量进行检测，同时与其他现代检测手段进行对比，表明红外光谱技术对牛奶样品中的微生物，开展无损、快速、准确的检测是十分可行的，进一步推动了食品在线监控的发展，达到检测并鉴别食品安全的目的。

4 结语

综上所述，通过对红外光谱检测技术应用特点及优势的分析，进一步明确了食品检测中应用红外光谱技术的重点与难点。因此，为保证食品检测工作质量，需要建立健全的机制来保障红外光谱技术优势与价值的充分发挥，只有这样才能提升检测数据的准确性，促使品质检测、真伪鉴定、成分分析、物质检测工作效率与质量的提升，从而为食品检测提供更强有力的技术支撑。