食品安全直接影响着人们的健康与生命安全。近红外光谱技术以其快速无损的特点在食品检测中得到了广泛应用[1]。本文论述了近红外光谱技术在食品检测中的具体应用，并总结近年来国内外近红外光谱技术在食品领域中的研究现状和发展前景，以期为我国食品无损检测提供一定参考。
1 近红外光谱技术概述
近红外光（Near Infrared,NIR）是处于红外光和可见光之间的一种电磁波，其波长范围在780～2 526 nm。近红外光谱图反映了水、脂类、蛋白质和碳水化合物等分子结构特征，是一种快速、无损、环保以及无样品制备要求的多组分分析手段[1]。如图1所示，通过采集样品近红外光谱和实际组分或性质，使用化学计量学方法搭建二者的关系模型，继而采取单一或组合的光谱预处理和波段筛选优化模型，从而可以通过简单的扫描，同时段快速分析各类状态样品中多种成分含量和产地信息。
图1 近红外光谱法分析流程
样品的近红外光谱信息丰富，但是存在光谱背景复杂、信噪比低、谱带重叠等问题，收集过程中容易受到仪器状态、检测环境（温度、湿度）、固体样品状态（粒度、松紧度）等因素干扰[2]。因此，在模型优化过程中，化学计量学的研究推动了近红外光谱在分析领域的快速发展，其能有效提取大量相似样品中可预测成分变化的核心信息，并消除噪声干扰[3]。近红外光谱法中的基础化学计量学方法如下。①多元散射校正及标准正态变化[4]。通过漫反射方式采集固体样本光谱，其不均匀性会造成散射干扰，而多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC)[5][6]和标准正态变化（Standard Normalized Variate,SNV)[7]可以有效消除此误差。②导数。导数可以有效解决基线平移或旋转，分辨重叠峰等问题，但导数阶数越高，引入噪声越多，信噪比也越低，因此一般不会超过二阶。③平滑。平滑是一种有效去噪、提高信噪比的基本方法，主要包括SG平滑和ND平滑[5]。④主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）。该方法的中心思想是通过降维，不仅可以得到光谱贡献率，而且在最小交叉验证均方根误差下取得最佳主因子数（维数）[1]。⑤偏最小二乘法判别分析（Partial Least Squares-Discriminant Analysis,PLS-DA）。PLS-DA是一种线性分类方法，具有比样本更多的变量和显著相关的预测因子[7]，利用PLS-DA可将分类问题转化为回归问题[8][9]。
2 近红外光谱技术在食品领域的研究现状
现有方法中，近红外光谱与化学计量技术相结合是食品行业中认证最快、最无损、最安全的方法之一，已广泛应用于食品的组分含量分析和质量控制[10]。目前，近红外光谱法已广泛应用于现代农业中水分、粗脂肪、脂肪酸、蛋白质等含量的测定，其中玉米、花生、大豆、芝麻、葵花籽和油菜籽等大宗农作物报道较多。
2.1 与其他技术的联用
近红外光谱与其他技术的联用可解决食品中复杂体系的检测问题。①传统的近红外光谱法利用一维光谱建模，但由于牛奶中掺假物质对水的吸收能力较强，与牛奶的特征峰重叠，导致掺假物质特征信息混乱。而近红外光谱技术与其他光谱技术的联用，可以形成二维光谱分析方法，具有较高的光谱分辨率和良好的光谱解释能力。YANG等[11]提出了一种基于二维相关异光谱NIR和中红外光谱（Infrared Spectroscopy,IR）的偏最小二乘判别分析法鉴别分析牛奶掺假的新方法，探讨了NIR与IR联用对掺假牛奶和纯牛奶分类的可行性，分析计算了二维异光谱IR/NIR、二维同光谱IR/IR和二维同光谱NIR/NIR，准确度均在88%以上。②近红外高光谱成像技术结合了光谱技术和数字成像的特点，在分析食品安全和质量方面的应用潜力巨大。HUANG等[12]使用近红外高光谱成像技术，对脱脂奶粉和全脂奶粉中三聚氰胺颗粒进行定量分析，通过纯奶粉和纯三聚氰胺的线性相关算法，同时设定阈值来确定样品中是否含有丰富的三聚氰胺，利用波段比值（B1447/1466）与近红外高光谱成像相结合的方法生成三聚氰胺掺入奶粉区域的空间分布，对颗粒进行可视化识别。综上，联用IR建立二维异光谱相关光谱来取代一维NIR的方法，增强了分离和提取掺假物的有效光谱信息，而高光谱成像技术的结合能够有效鉴别三聚氰胺颗粒，同时减少了基于波段的运算。
2.2 化学计量学方法的创新
偏最小二乘法是基础建模中常使用的化学计量学方法，而相关研究人员也对其他化学计量学方法进行了深入探索。DOSSA等[13]在已有的模型方法之上，检测139份亚洲和非洲芝麻品质，利用凝聚层次聚类法结合主成分分析法，得到相异矩阵，构造系统发生树，从而鉴别芝麻品种，用于帮助培育优良品系，满足市场的需求。LACZKOWSKI等[14]使用多元曲线分辨和交替最小二乘法建立了脱脂后奇亚籽DPPH·清除能力的伪单变量校准模型，该方法相较经典的多变量校准偏最小二乘模型更佳，且建模所需样品数更少。TEYE等[15]采用傅里叶变换近红外光谱与支持向量机和同步区间偏最小二乘法对发酵和未发酵的可可豆进行定量鉴别。分析认为，该方法比传统偏最小二乘模型优势更加明显。
波长的筛选是建模及优化模型过程中的难点，先后有学者采用合理的数学运算方式寻找最佳波段，以优化模型。冯嘉欣等[16]在研究冷鲜羊肉样品中鸡肉的鉴别分析中，将和样本同等数量的随机噪声放至原始矩阵中，重点研究了特征波长提取的3种筛选方式（连续投影算法、竞争性自适应重加权算法和无信息变量消除法）对结果的影响。研究结果表明，连续投影算法和竞争性自适应重加权算法对波段均能起到较好的筛选作用，而无信息变量消除法仍保留了大量波段，实现了波长的粗选，筛选的特征波段存在共线性，结果不佳。董春旺等[17]利用联合区间偏最小二乘法、竞争性自适应权重取样法、随机蛙跳算法以及连续投影4种方法筛选了红茶各品质最优的波段组合。黄华等[18]采用反向/组合分段法、分段间隔法和滑动窗口法筛选稻谷水分的特征谱区，结果显示反向分段法可以产生最优的偏最小二乘模型，其预测集相关系数为0.995 6。黄扬明等[19]在牛奶中掺入尿素，并在建模之前，利用移动窗口算法筛选变量，与偏最小二乘法进行联用，结果表明通过该方法建立的模型优于原始方法。
2.3 应用对象的挖掘
不同样品、状态、组分的光谱信号不同，与之对应的光谱预处理、波段选择等模型优化方法差异较大，因此急需建立多种样品的快速检测模型。①应用于固体样品的模型。LI等[20]建立了西红花苷I和西红花苷II的偏最小二乘模型，两种样品偏最小二乘模型下的均方根误差分别为1.40%和0.30%，相关系数分别为0.934 0和0.963 0。卜晓朴等[21]对紫薯的花青素含量等指标建立快速定量模型，模型的预测集相关系数均在0.9以上。李基业等[22]搭建了大豆样品中2S白蛋白、凝集素等8种抗营养因子的近红外预测模型。CORTÉS等[23]采用NIR和衰减全反射傅里叶变换红外光谱对西班牙4种不同品种的完整杏仁核进行分析，构建偏最小二乘法判别分析和二次判别分析两种分类方法鉴别杏仁品种的统计模型。GIRAUDO等[24]利用偏最小二乘法判别分析来自中南美洲和亚洲不同地域9个国家的191个绿色咖啡豆样品，基于大陆的最佳分类模型预测正确率超过98%，而基于国家分类的正确率达100%。②应用于液体样品的模型。凌晨等[25]运用近红外光谱技术建立了露酒理化指标的快速检测模型，能够快速检测露酒的酒精度和总糖含量。AZIZIAN等[26]采用NIR结合偏最小二乘法对来自7个主要橄榄油生产国的66种正宗特级初榨橄榄油进行分析，该模型可快速识别与特级初榨橄榄油混合的产品，如区别精炼橄榄油和掺假油。王凡等[27]采用近红外光谱技术结合偏最小二乘法，构建了针对酱香型白酒中6种醇类物质的分析模型，结果显示校正集决定系数均达到0.8以上。王东等[28]利用可见/近红外光谱技术，并结合多变量分析模型，对大豆油在精炼环节中的干燥油、脱色油和成品油的色泽与酸价进行检测，且基于QT 6.3版本框架，研发了一套大豆油加工过程内外部品质的实时无损监测系统，其模型预测集相关系数为0.98。综上，构建不同食品的快速检测模型，有效促进了检测效率的提升和近红外光谱技术在食品中的应用。
2.4 微型近红外光谱仪的探析
微型光谱仪因其便携性、低成本和集成化特点，已成为光谱技术的重要发展方向。随着微电子技术、光学技术和计算机技术的飞速发展，研究人员通过优化光学系统，采用高性能的光栅和探测器，以及先进的信号处理技术，使得近红外光谱仪能够在保证高灵敏度和高分辨率的同时，实现快速、准确的测量。此外，为了满足不同领域的应用需求，近红外光谱仪的设计更加注重个性化和定制化，以适应各种复杂环境和特殊样品的测定要求。王春峰等[29]采用微型N100型光谱仪检测油菜籽品质，验证了仪器在粗脂肪等指标检测方面的可行性。孙晓荣等[30]拟选择微型近红外光谱仪采集样品光谱信息，以小麦粉为研究对象，以水分、灰分、面筋的实际含量作为检测指标，以微型近红外光谱仪集成装置、生产线可调速模拟传输装置、光谱在线采集控制软件及在线建分析软件为研究重点，成功搭建了小麦粉品质在线快速检测系统。王加龙等[31]以光谱采集模块、供电模块、主控模块、输入与输出模块为设计思路，搭建了以微型光谱仪为核心部件的便携式可见-近红外光谱检测装置，使用该装置通过采集不同发育期和贮藏期贝贝南瓜的光谱数据，以可溶性固形物和硬度为主要评价指标，实现了贝贝南瓜品质的快速无损检测。吴婧仪等[32]针对微型近红外光谱仪器进行了3项关键改进：光纤代替入射狭缝；利用双光栅对光束进行二次衍射；使用柱透镜以改变线阵CCD阵列表面的成像尺寸。这些改进明显增加了光能的利用率，光谱仪性能佳、稳定性好。王硕等[33]设计并实现了一种基于数字微镜器件（Digtial Micromirror Devices,DMD）的微小型近红外光谱仪的硬件电路系统，该系统能够精确控制DMD，明显提升光谱分析的速度，并提高信噪比。
3 结语
近红外光谱技术在保障食品品质方面发挥着至关重要的作用。未来，近红外光谱技术在食品行业的时效性将不断提高，应用范围也将进一步扩大，包括食品的真伪鉴别、产地追溯以及新鲜度评估等。此外，结合机器学习和人工智能算法，近红外光谱技术有望进一步提升快检模型的准确性，为食品行业的质量控制和安全管理提供更加可靠的技术支持。
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