摘要：本文介紹現代近紅外光譜技術在食品工業中的定量分析和質量檢測方面的一些應用。作為一種簡單、快速、高效、無損、綠色化的檢測手段，近紅外光譜技術在原料的真偽、有效成分、有毒成分的檢測及工業在線監控中有著獨有的優勢，因而在食品工業領域得到越來越多的應用。 關鍵詞：近紅外光譜技術；食品分析；應用 近紅外光是一種介于可見光（VIS）和中紅外光（IR）之間的電磁波，美國材料檢測協會（ASTM），將其定義為波長78O～2526nm的光譜區。近紅外光譜技術（Near infrared spectroscopy，NIR）在2O世紀5O年代中后期首先被應用于農副產品的分析中，但由于技術上的困難，發展遲緩。直到上世紀8O年代中期隨著計算機技術的發展和化學計量學研究的深入，加上近紅外光譜儀器制造技術的日益完善，才使近紅外光譜分析測量信號達到數字化等又促進其發展。另外由于近紅外光譜吸收弱，可對樣品進行簡單的預處理后直接進行漫反射分析，避免了預處理時損傷樣品，實現無損檢測；同時因不需要化學試劑使分析操作達到綠色化，從而成為9O年代最引人注目的光譜分析技術。由于近紅外光譜在光纖中良好的傳輸性，近年來也被許多發達國家廣泛應用在工業在線分析中。近紅外定量分析因其快速、準確已被列人世界谷物化學科技標準協會和美國谷物化學協會標準，成為世界食品分析標準的檢測方法之一。 1 近紅外光譜技術在食品工業中的應用 目前NIR已廣泛應用于下列一些領域中： 1．1 糧食和飼料 農業是國民經濟的基礎，是我們的衣食之源、生存之本。而利用NIR技術對農副產品的營養成分和質量的檢測，是尋找合理的植物培育和動物飼養方法不可缺少的工作，其對于引導農民調整產業結構，發展農、林、牧、漁業，發展糧食和其它農產品的深加工，都有著非常重要的意義。 目前利用NIR結合漫反射技術可快速、準確測定小麥、大麥等農產品的含水率、蛋白質等重要的指標及面粉中含水率、蛋白質、灰分、顆粒度，從而在生產過程中實現在線監控，也可利用近紅外線光譜在建立有一定的訓練集基礎上，對大米進行質量評估。中國農業大學也已建立了部分農產品（包括小麥和大麥、玉米、葛根，杜仲等）近紅外定量分析數學模型 ，并研制和開發出近紅外玉米品質分析儀，用于分析樣品中的水分、蛋白質和淀粉的化學值 。 目前在油脂行業也廣泛來用NIR法測定大豆、油菜籽、葵花籽等餅粕中的蛋白質、脂肪（殘油）、水分、灰分等指標。NIR也可作為一種非破壞性方法用來測定花生中的油含量，能獲得與索氏提取法相近的結果。我國山東的香馳糧油公司首次研究用NIR檢測豆粕中的殘留物尿素酶獲得了成功，比其它方法快速簡便。。。 1．2 肉類和奶制品 國外已有人成功利用近紅外光纖探針實現了在加熱過程中檢測豬肉的水分變化，為肉類工業有效合理控制加工過程提供了一條有效的新途徑。NIR在液體牛奶質量檢測中的應用研究崛起于80年代，后逐漸發展成熟，國外已有許多的相關研究報道 ，國內人員研究利用該技術進行快速測定牛奶中的脂肪、蛋白質、乳糖等多種主要成分，也已取得了滿意的結果。 1．3 酒精飲料 利用NIR可快速測定酒精飲料（包括啤酒、果酒、黃酒）中乙醇的含量及水溶液中的乙醇、果糖和葡萄糖的含量，樣品不用進行預處理，可獲得滿意結果，比傳統的比重法、重鉻酸鹽氧化法、分光光度法、氣相色譜法及國外學者提出的紫外檢測高效液相色譜法、酶法、核磁共振法、流動注射分析法更快速、準確、簡便、廉價。 1．4 水果蔬菜 利用NIR可非破壞性地測定完整蘋果中的總糖、蔗糖、葡萄糖和果糖以及果汁中的糖和酸的含量，成分分析效率較高”，為判斷蘋果的品質提供了新方法。在蘋果汁、葡萄汁、梨汁等加工過程中，用NIR可連續測量可溶性固形物、總固形物和總水分的變化，進而監控加工產品的質量。 1．5 調味品 由于食醋中含有酸、糖等成分，可用NIR法檢測食醋的主要成分，判斷其質量，同時不同廠家的同種產品各種組分含量存在差異，NIR可檢測這種差別，判斷原料產地，防止侵權。Lizuka K通過測量醬油產品的近紅外光譜，并用LDA（Linear discriminates analysis）PLS（Partial least squares）對醬油進行分析，區別醬油的產地，從而實現了醬油的辨別。 1．6 VE的測定 利用NIR可測定濃度在93％～97．4％的維生素E，達到了較好的效果，比傳統分光光度法、熒光光譜法、氣相色譜法和高效液相色譜法更省時，成本大大降低。 2 方法特點 2．1 優點 2．1．1 簡單方便有不同的測樣器件可直接測定液體、固體、半固體和膠狀體等樣品，檢測成本低。 2．1．2 不損傷樣品可稱為無損檢測。 2．1．3 分析速度快一般樣品可在lmin內完成。 2．1．4 分辨率高可同時對樣品多個組分進行定性和定量分析。 2．1．5 綠色分析技術從樣品預處理到分析測試等環節對環境無污染。 2．1．6 適用于近紅外分析的光導纖維易得到，故易實現在線分析及監測，極適合于生產過程和惡劣環境下的樣品分析。 2．1．7 對測試人員要求不高，易培訓推廣。 2．2 缺點 2．2．1 不適合痕量分析（含量<0．I％）及分散性樣品分析。 2．2．2 由于測定的是倍頻和合頻吸收故靈敏度較低。 2．2．3 是一種間接方法需建立相關的模型庫（訓練集）。 參考文獻： [1]陸婉珍等．現代近紅外光譜分析技術．中國石化出版社，2000， [2]ICC No．159，ICC No．202 [3]AACC No ．39～00 [4]周燕、黃傳旭等．用近紅外光譜儀器快速檢測小麥水分．現代科學儀器，2002，6：50-52 [5]劉繼明．perton8600近紅外儀．在面粉廠的重要應用．糧油食品科技．2000，5：28 [6]Barton FE，wind ham WR，champagne ET，Lyon BG．Optimal geometries for the development of rice quality spectroscopic chemo metric models[j]Cereal chemistry，1998．75（3）：315～319