紅外光譜技術是一種新型的無損檢測技術，在食品檢測中發(fā)揮著良好的效用。應用紅外光譜技術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，這個區(qū)域的構造類似于指紋，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，可判定化合物的結構和狀態(tài)，進而確定食品性質。
 

　　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、光譜測量技術、基礎測試技術與化學計量學技術進行了有機整合，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，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波段內對食品各組分含量，進行小二乘定量模型的構建。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算法，構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，對近紅外光譜內的數(shù)據(jù)進行匯總、整合，以蜂蜜麥芽糖含量定量模型構建的方式，對定量模型的交叉驗證相關系數(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、定量構效關系、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，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。國家相關實驗室和機構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)品的質量和安全問題是人們普遍關注的問題。為有效處理食品安全問題，相關人員可根據(jù)食品類型，合理利用近紅外檢測和中紅外檢測技術，從定性、定量兩個方面，分析食品組分和結構，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。