紅外光譜技術(shù)是一種新型的無損檢測技術(shù)，在食品檢測中發(fā)揮著良好的效用。應用紅外光譜技術(shù)可以直接對食品進行檢測，而且檢測效率較高，檢測成本較低，污染程度較小。因此，適當紅外光譜技術(shù)在食品檢測中的應用具有非常重要的意義。
 

　　紅外光譜的檢測原理
 

　　紅外光譜是一種分子吸收光譜，主要包括近紅外檢測(0.75-2.5μm)、中紅外檢測(2.5-25μm)、遠紅外檢測(25-1000μm)三個區(qū)段。食品樣本受到頻率連續(xù)變化的紅外光照射后，其分子會吸收一定頻率紅外光輻射。隨后由振動運動(或轉(zhuǎn)動運動)引起分子偶極矩變化，終形成紅外吸收光譜。紅外光譜中存在于一個區(qū)域內(nèi)，這個區(qū)域的構(gòu)造類似于指紋，這個區(qū)域能夠排除干擾，反映分子間的細微差別。通過對區(qū)域中不同吸收峰化學基團進行對比分析，可判定化合物的結(jié)構(gòu)和狀態(tài)，進而確定食品性質(zhì)。
 

　　食品檢測中紅外光譜的應用進展
 

　　目前應用于食品檢測領域的紅外光譜技術(shù)主要為近紅外檢測和中紅外檢測。
 

　　近紅外檢測應用進展
 

　　近紅外檢測將計算機技術(shù)、光譜測量技術(shù)、基礎測試技術(shù)與化學計量學技術(shù)進行了有機整合，成為獨立的食品檢驗模塊。近紅外檢測在食品檢測中的應用主要包括肉類安全性、糧食安全性、食用油安全性、酒類安全性、茶葉安全性、乳制品安全性等模塊。如利用近紅外光譜檢測技術(shù)，可對黑木耳、銀耳等食用菌，或者不同區(qū)域生產(chǎn)的山藥樣本進行紅外檢測分析。
 

　　中紅外檢測應用進展
 

　　中紅外檢測在食品檢測領域中可檢測食用油組分、糧食成分及肉制品中反式脂肪酸含量。如根據(jù)油脂中多次甲基鏈C-O、C-H在中紅外光譜振動方式、振動頻率差異。利用中紅外光譜主成分分析方式，可區(qū)別葵花油、玉米油、菜籽油及橄欖油在1800-1000-1輻射區(qū)域內(nèi)變化；通過液體油樣光纖分析，還可以確定食品摻假情況。
 

　　紅外光譜在食品定量分析中的應用
 

　　一方面，基于近紅的食品定量分析主要通過多個食品樣本的識別，在4200-4800nm-1波段內(nèi)對食品各組分含量，進行小二乘定量模型的構(gòu)建。通過對多個食品預測組分含量與參考含量的對比分析，可有效判定被檢測食品組分含量的超標情況。如利用傅里葉紅外變化模型，向槐花蜜、油菜蜜中摻加5.0%的麥芽糖漿，利用競爭性自適應重加權(quán)算法，構(gòu)建蜂蜜的麥芽糖漿含量定量模型。通過對兩樣本定量模型方根對比分析，可確定兩種蜂蜜的麥芽糖漿摻加含量。在此基礎上，檢測人員可進一步拓展檢測范圍，即向槐花蜜中摻加不同含量的麥芽糖漿，配成100個蜂蜜樣本，在305-2100nm-1范圍內(nèi)采集近紅外反射光譜。隨后利用主成分分析方法，對近紅外光譜內(nèi)的數(shù)據(jù)進行匯總、整合，以蜂蜜麥芽糖含量定量模型構(gòu)建的方式，對定量模型的交叉驗證相關(guān)系數(shù)及均方根誤差進行逐一分析，從而確定蜂蜜摻加麥芽糖漿的比例。
 

　　另一方面，利用中紅外檢測進行食品定量分析，主要利用統(tǒng)計學、模型參數(shù)估計、化學信號處理、定量構(gòu)效關(guān)系、人工智能、實驗設計優(yōu)化等化學計量方法，提取食品特征，構(gòu)建食品參數(shù)模型，從而達到定量分析的目的。以中紅外檢測在食品反式脂肪酸含量測定中的應用為例，實驗主要利用lv仿-甲醇提取法，提取食品中的脂肪。然后利用甲醇-BF3將食品中的脂肪進行快速甲脂化。食品脂肪甲酯化后，在Avatar 375傅里葉變換紅外光譜儀內(nèi)，對食品中反式脂肪酸含量進行定量分析，可達到90.2%-102.3%回收率。
 

　　紅外光譜檢測需要多少錢
 

　　紅外光譜檢測應用十分廣泛，但實際每次檢測費用并不是很高。根據(jù)待測樣品的實際情況，收費一般從幾百到上千元不等。因此紅外光譜儀可以作為日常家居生活中常用的分析方法，幫助我們更安全更健康的生活。國家相關(guān)實驗室和機構(gòu)都廣泛采用紅外光譜儀進行快速檢測，從而保證民生安全同時打擊制假分子。
 

　　食品特別是農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和安全問題是人們普遍關(guān)注的問題。為有效處理食品安全問題，相關(guān)人員可根據(jù)食品類型，合理利用近紅外檢測和中紅外檢測技術(shù)，從定性、定量兩個方面，分析食品組分和結(jié)構(gòu)，保證食品摻假問題的及早發(fā)現(xiàn)和處理，為我國食品行業(yè)的健康發(fā)展提供保障。