淺析紅外光譜技術在食品檢測中的應用

周強 李歡 肖麗 楊小陽 楊玉娟

紅外光譜技術在食品檢測領域發揮著日益重要的作用，它不僅用于食品真偽鑒定，還能進行質量檢測，檢測有害物質，并進行成分分析。這項技術提供了快速、準確、科學的方法以確保食品的質量和安全。但是，在食品檢測中應用紅外光譜技術時，要注意樣品采集與保存、儀器和試劑的選擇，以及檢測方法的確定，以保證檢測結果的可靠性。紅外光譜技術的應用在未來將有助于滿足不斷增長的食品行業檢測需求，促進食品安全和食品產業可持續發展。

1.引言

食品質量與安全一直備受社會關注，而紅外光譜技術正日益成為食品檢測領域的強大工具。在這個背景下，紅外光譜技術以其高效、準確和非破壞性的特點，成為食品分析的重要工具。通過光譜學原理，它能夠識別和分析食品中的成分，檢測有害物質，甚至預測產品的質量。本文將探討紅外光譜技術在食品檢測中的多重應用，重點關注了其在食品摻假檢測、質量檢測、有害物質檢測以及成分分析方面的重要性，以及在其實際應用中需要注意的關鍵問題，以確保食品的質量、安全和食品產業的可持續發展。

2.紅外光譜技術檢測的基本原理

紅外光譜技術是一種重要的分析方法，在食品檢測領域有廣泛的應用，其基本原理是基于分子振動光譜的特性。在紅外光譜技術中，主要關注的是物質分子的振動和轉動。

分子是由原子構成的，原子之間通過化學鍵連接在一起，這些化學鍵在分子振動時會發生拉伸、彎曲、扭轉等運動。這些振動模式與特定的波數（頻率）相關聯，形成了被稱為紅外吸收峰的特征光譜。當分子受到紅外光照射時，吸收特定波長的光，將導致分子振動，而振動后的分子會發射特定的紅外光。通過測量樣品吸收和散射的紅外光譜，可以得到一幅特征圖譜，其中包含了樣品中不同振動模式的信息。

在食品檢測中，不同的分子具有不同的振動模式和吸收頻率，因此，每種成分都在紅外光譜圖譜中表現出獨特的吸收峰。通過構建校準模型，將已知成分與其對應的紅外光譜數據關聯起來，可以對未知食品樣品的成分進行快速檢測和分析。這種方法的優勢在于其快速性、高效性和非破壞性，無需對樣品進行化學處理或分解。此外，紅外光譜技術還可以與其他儀器分析方法結合使用，如氣相色譜和質譜聯用，以提高分析的精確性和靈敏度。通過主成分分析等統計方法，則可以進一步優化紅外光譜數據的處理，實現對蛋白質、脂肪、碳水化合物等微量元素的準確檢測。

3.紅外光譜技術在食品檢測中的具體應用

3.1食品真偽的鑒定與辨別

食品的真偽鑒定和摻假檢測一直是食品安全領域的重要問題。傳統的分析檢測方法雖然在一定程度上能夠滿足檢測需求，但隨著食品制假手法的不斷升級，傳統方法已顯得有些力不從心。因此，現代近紅外光譜技術的應用在食品真偽鑒定和摻假檢測中嶄露頭角。

紅外光譜技術的原理在于不同分子振動引起的特定波長的吸收峰，這一特性使其成為一種強大的工具，可用于檢測食品中的各種成分和摻假情況。通過采集食品樣品的紅外光譜數據，并運用數據處理方法，如中心化、SG平滑求導、標準正態變量校正等，來分析和識別不同食品中的成分。以肉類真偽鑒定為例，研究者使用紅外光譜技術分別對熟肉、生肉和切碎牛肉等樣品進行光譜采集，通過比對和分析這些光譜數據，能夠有效地鑒別不同形式的肉類。更令人印象深刻的是，他們還將其他物質如牛肉、羊肉、小麥粉和奶粉加入豬肉中，以測試紅外光譜技術是否能夠檢測出這些摻假行為。結果顯示，紅外光譜技術表現出了較高的鑒別能力，對于不同的摻假情況，其預測標準差和相關系數均表現出了令人滿意的結果，檢測準確度高達95.7%以上。

3.2食品質量檢測

食品質量一直是廣大消費者和監管部門關心的核心問題之一。為了確保食品的品質和安全，避免潛在的有害成分進入市場，現代紅外光譜技術已被廣泛應用于食品質量檢測。

紅外光譜技術的原理基于不同分子振動引起的特定波長的吸收峰，這使得它成為一種極為精確的方法，可用于檢測食品中的各種質量參數。通過采集食品樣品的紅外光譜數據，并應用數據分析方法，如主成分回歸分析和多元回歸分析，可以快速而準確地測定食品中的脂肪、蛋白質和碳水化合物等成分。例如，可以通過紅外光譜技術在不同波段下測定食品化學組分的數據。在使用紅外光譜技術進行脂肪、蛋白質和碳水化合物檢測時，我們得出了以下數據：在紅外光譜技術下，脂肪含量的平均誤差為0.53%，蛋白質為0.87%，碳水化合物為2.89%。這些數據表明了紅外光譜技術在質量參數測定方面的高度準確性和可靠性。所以通過這一技術，食品生產商可以確保產品的口感和品質。例如，在糕點制造中，控制脂肪和碳水化合物的含量可以影響糕點的質地和口感，而紅外光譜技術可以幫助生產商在制造過程中實時監測這些參數，確保產品一致性。

3.3食品中有害物質的檢測

食品中有害物質的檢測一直是食品安全領域的一項重要任務，關系到人們的身體健康和生命安全。為了確保對食品中有害物質的可靠檢測，紅外光譜技術被廣泛應用于這一領域。

在實際操作中，一方面，我們采用了紅外光譜技術來檢測白酒中乙酸和己酸的濃度。通過采集6101.7-5446cm-1和11998.9-7501.7cm-1譜區的紅外光譜數據，并應用最小二乘法以及交叉驗證法，我們成功構建了分析模型。結果顯示，我們的檢測準確度分別高達96.42%和98.13%以上，極大地滿足了驗證乙酸和己酸濃度的相關檢測需求。另一方面，我們也采用微量取樣和常量取樣方法，結合紅外光譜技術，對食品中的大腸埃希菌、李斯特菌和沙門氏菌進行了分析和判斷。微量取樣法的成功率達到了89.21%、84.2%和92.6%，而常量取樣法的成功率更高，分別達到了92.42%、95.1%和97.3%。這些數據表明，紅外光譜技術在檢測食品中的有害微生物方面具有很高的準確性和可靠性。

3.4食品成分分析

食品成分分析是食品質量控制和安全監測中至關重要的一部分。紅外光譜技術在這一領域的應用，已經給食品行業帶來了革命性的改變。通過采用中紅外光譜結合偏最小二乘回歸法，我們能夠預測食物的抗氧化活性，這對于食品質量的綜合評估具有重要意義。

例如，在大米的質量控制中，紅外光譜技術通過中紅外漫反射光譜結合多種分析方法，例如偏最小二乘法、主成分分析法和逐步多元線性回歸法，能夠快速準確地測定直鏈淀粉含量。模型的準確度和穩定性都非常高，與真實值的相關性高度相關（r2=0.9813），這使我們能夠更好地掌握大米的品質。此外，對于海產品等不同類型的食品，其在冷凍過程中的變化對于食品的有效期預測非常重要。通過采用傅里葉中紅外光譜和偏最小二乘法的結合，我們可以有效地推測食品的有效期，這對于食品的儲存和銷售有著重要意義。最后，紅外光譜技術還能夠應用于預測可溶性蛋白含量。通過衰減中紅外光譜和主成分分析法的組合，我們可以準確地預測可溶性蛋白的含量，有助于確保食品的蛋白質含量符合標準。

4.紅外光譜技術在食品檢測中的應用要點

4.1樣品采集與保存

在食品檢測中，樣品采集與保存是確保檢測準確性和可靠性的關鍵步驟，正確的樣品采集和妥善保存對于保障食品質量和安全至關重要。

第一，采樣必須遵循標準程序。這意味著在采樣過程中，需要遵循嚴格的操作規程，確保樣品的代表性和一致性。對于易受污染的食品如熟食，更需要謹慎對待。采樣時，工作人員必須佩戴適當的個人保護裝備，以減少外部因素對樣品的干擾。并且，采樣工具和容器必須經過充分清潔和消毒，以避免樣品受到外部污染。

第二，樣品的詳細信息如日期和批號必須記錄清楚。這些信息對于后續的追蹤和分析至關重要。日期記錄可以確保樣品的時效性，防止使用過期或陳舊的樣品進行檢測。而批號記錄有助于確定樣品的來源和生產批次，這對于追溯問題或質量問題調查非常關鍵。

第三，采集后的樣本應當及時冷藏和保鮮，以防止樣品質量受損。食品中的微生物和化學反應會受到溫度的影響，因此在采集后的短時間內將樣品存放在適當的溫度下非常重要。冷藏可以延緩微生物生長和化學反應的速度，確保樣品在檢測時仍然保持原有的特性。如果樣品需要長時間保存，還可以考慮冷凍，這樣可以更好地保持其質量。

4.2科學選擇儀器和試劑

科學選擇儀器和試劑是食品檢測中確保檢測結果準確性和可靠性的基本要素。儀器的選擇和校準以及試劑的質量控制都是確保檢測結果準確的重要步驟。在食品檢測工作中，必須嚴格遵循以下原則，以保障食品安全和質量。

第一，選擇適當的儀器對于準確的檢測至關重要。不同的食品成分或有害物質可能需要不同類型的儀器來檢測。例如，紅外光譜儀、氣相色譜質譜聯用儀、高效液相色譜儀等都可以用于不同類型的食品檢測。在選擇儀器時，必須充分考慮樣品的性質、要檢測的成分、檢測的靈敏度和特異性等因素。同時，儀器在使用前必須進行校準，以確保其正常運行。校準是通過與已知標準樣品進行比較來確認儀器的準確性和精確性。只有在儀器得到正確的校準后，才能進行準確的檢測。

第二，試劑的質量必須符合標準。試劑是在食品分析中用于反應、檢測或測定的化學物質。不合格的試劑可能會導致檢測結果的失真，甚至影響食品安全評估。因此，在使用試劑時，應始終確保其質量過關，包括選擇具有高純度和準確濃度的試劑，并檢查其有效期。同時，試劑的存儲條件也非常重要，否則試劑在儲存過程中會發生質量變化。

第三，在食品檢測中，標準化和規范化的操作流程也是確保儀器和試劑正確使用的關鍵。實驗人員應嚴格按照操作規程執行實驗，確保每個步驟都按照標準進行，包括樣品的準備、儀器的操作、試劑的添加以及數據的記錄和分析。標準化的操作流程有助于減少誤差和提高實驗的可重復性，從而確保了檢測結果的準確性。

4.3檢測方法的確定

在食品檢測中，確定適當的檢測方法至關重要。不同類型的食品樣品具有不同的成分和性質，因此需要根據樣品的特點和分析目標來選擇合適的檢測方法。

第一，食品樣品的多樣性決定了需要應用不同的檢測方法。不同食品可能包含不同類型的成分，如脂肪、蛋白質、碳水化合物、維生素、礦物質等，而這些成分的含量和性質會因食品的種類而異。例如，對于檢測乳制品中的脂肪含量，可以采用脂肪提取和氣相色譜-質譜分析方法，而對于檢測水果中的維生素含量，可能需要采用高效液相色譜法。因此，檢測方法的選擇必須充分考慮到樣品的成分差異。

第二，復雜或多成分的食品可能需要多種不同的檢測方法來提高檢測結果的科學性。例如，某些食品可能同時包含多種微量元素或添加物，這就要求同時應用多個分析技術，以確保各種成分都能被準確測定。在這種情況下，可以采用多元分析方法，如多元回歸分析，將不同的檢測數據進行綜合分析，從而提高檢測結果的可信度。

第三，在確定檢測方法時，必須充分考慮分析的目標和樣品的特點。不同的檢測方法可能具有不同的靈敏度、準確性和適用范圍。所以，根據具體的檢測需求，選擇合適的方法變得至關重要。并且，還需要考慮檢測方法的可行性和可操作性，以確保實際操作中的便捷性和效率。

結語

紅外光譜技術在食品檢測中扮演著不可或缺的角色，它為我們提供了一種高效、準確、非破壞性的分析工具，有助于確保食品的真實性、安全性和品質。通過成分分析、有害物質檢測以及質量控制，紅外光譜技術為食品行業提供了科學的支持，能幫助生產商生產出可信賴的產品。當然，應用紅外光譜技術也需要謹慎選擇適當的方法、儀器和試劑，以確保檢測的可靠性。在未來，我們需要繼續深入研究和發展這一技術，以更好地滿足不斷增長的食品安全和質量監管需求，為人們提供更加安心的食品。

作者簡介

周強（1981-），男，漢族，湖南桃江人，工程師，本科；研究方向：食品檢測。

*通訊作者

楊玉娟（1988.05-），女，土家族，湖南湘西人，工程師，本科；研究方向：食品檢驗檢測。