近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2024-09-02
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食品檢測是一項專業(yè)的工作,要想提高食品檢測的有效性,就需要用到先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)。現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)是當(dāng)下比較常用的一種食品檢測技術(shù)。本文簡單介紹了近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用。
食品檢測是一項專業(yè)的工作,要想提高食品檢測的有效性,就需要用到先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)?,F(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)是當(dāng)下比較常用的一種食品檢測技術(shù)。本文簡單介紹了近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中的應(yīng)用。
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近紅外光譜分析概述
近紅外光是電磁波的一種,其波長范圍在750~3000nm,其英文縮寫為NIR。該技術(shù)發(fā)源的年代較早,較為成熟,主要適用于對物質(zhì)的定量分析和結(jié)構(gòu)加工處理,對結(jié)構(gòu)物質(zhì)等方面有別于其他光譜在介質(zhì)中的傳播特性。在食品加工行業(yè),食品分析是食品檢測的一個重要環(huán)節(jié),對于食品的有機(jī)物認(rèn)識,該技術(shù)憑借著自身對于有機(jī)物的結(jié)構(gòu)的檢驗效果得到了十分廣泛的應(yīng)用。相對于傳統(tǒng)的檢驗方式,用該技術(shù)手段檢驗食品更加環(huán)保、便捷和簡單,它對于食品行業(yè)的檢驗檢測是一次質(zhì)的飛躍。
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近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用特點
近紅外光譜技術(shù)是一種利用光譜學(xué)監(jiān)測食品組成成分及性質(zhì)變化的技術(shù)。近紅外光譜儀器一般由光源和單色器兩部分組成,每個零件都有著它們特定的功能。所以在對近紅外光譜儀器的設(shè)計和組裝過程中,一定要確保每個組件的性能都保持原本的完好性。由于組件的不同,用途也大不相同,所以近紅外光譜儀器可以劃分為很多類,不同的光源代表了它們不同的用途。
1.?有效避免對樣品的損害
該技術(shù)利用光纖傳播的方式來檢測樣品的情況是否異常,尤其當(dāng)樣品為活體時,相對于其他檢測技術(shù),近紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢更加明顯。
2.?分析效率高
在過去的食品檢測中,由于技術(shù)的落后,經(jīng)常要在檢測前先對食品進(jìn)行預(yù)處理,然后才可以對食品進(jìn)行檢測。而運(yùn)用近紅外光譜技術(shù),不僅不需要對食品進(jìn)行預(yù)處理,還能大大縮短食品檢測時間。
3.?傳輸性能較高
近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用的是近紅外光,其特點是可以在光導(dǎo)纖維中傳導(dǎo),對今后多傳輸通道的發(fā)展具有重要的意義。
4.?節(jié)能環(huán)保
近紅外光可以直接檢測食品,不但免去了很多繁瑣步驟,節(jié)省了資源,還不會對外界環(huán)境產(chǎn)生影響,環(huán)保性能突出,符合我國綠色環(huán)保的主題。
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近紅外光譜分析在食品檢測中的應(yīng)用
近紅外光是一種在能見光和中紅外光之間的電磁波,近紅外光特定的波長能讓食物里面的水分、脂肪、蛋白質(zhì)等在這個波長段內(nèi)產(chǎn)生共振,并出現(xiàn)相應(yīng)的峰值。近紅外光譜能檢測出很多官能團(tuán),如C-H、O-H、N-H等。在食品工業(yè)中,近紅外光譜分析不僅可以通過檢測乙醇、糖、有機(jī)酸等含量來確定酒類的成分;還能對乳制品中的乳糖、脂肪、蛋白質(zhì)、乳酸和灰質(zhì)等物質(zhì)進(jìn)行檢測。
1?食品摻假鑒別
食品摻假是一種欺騙行為。例如,食品售賣者通過一些非法行為改變食品的賣相,或者在食品中加入一些成分以此迎合消費(fèi)者的心理。食品摻假不僅擾亂了食品銷售市場,還會損害人們的利益,威脅人們的健康。應(yīng)用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù),可以對食品的摻假成分進(jìn)行分析。以乳制品為例,當(dāng)前社會乳制品摻假現(xiàn)象比較嚴(yán)重,一些不法分子在乳制品中加水稀釋、加碳酸鈉、明礬等調(diào)節(jié)酸度。
在乳制品的摻假檢測中,檢測部門可以采用現(xiàn)代紅外光譜分析技術(shù)對乳制品的組成進(jìn)行分析。光譜檢測分析中不消耗樣品,從外觀到內(nèi)在都不會對樣品產(chǎn)生影響,同時通過相應(yīng)的測樣器件,可以直接測量不同物態(tài)的樣品,從而快速判斷樣品中是否存在摻假問題,一旦發(fā)現(xiàn)樣品存在摻假問題,有關(guān)部門可以對該批產(chǎn)品進(jìn)行處理,防止產(chǎn)品流入市場。
2?對食品品質(zhì)以及種類的鑒別
每一種食品的品質(zhì)都因其本身的差異和種類區(qū)別而呈現(xiàn)差異,以母嬰產(chǎn)品中的奶粉為例,其品質(zhì)區(qū)別和種類區(qū)別以普通人的視角根本覺察不出,如果不是經(jīng)驗豐富的行內(nèi)人士,將無法對奶粉的種類和品質(zhì)進(jìn)行鑒定,如果不依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析過程,是很難實現(xiàn)對奶粉品種和嬰幼兒奶粉的品種鑒定。以矩陣算法分析為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能分析技術(shù)為例,為更好地獲取數(shù)據(jù)標(biāo)本,需要通過在模型建立的基礎(chǔ)上,提取多個樣本標(biāo)準(zhǔn)特征的成分,確保BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立在算法有效建立的基礎(chǔ)之上,在確保對食品本身的問題沒有特別了解的情況下,近乎百分百地確定食品的成分,從而區(qū)分類別和品質(zhì)差異。
3食品原產(chǎn)地快速鑒別
近紅外光譜實際應(yīng)用中可以有效識別食物的主要來源,消費(fèi)者的利益是食品原產(chǎn)地檢測的基本出發(fā)點。為了更快、更有效地識別食物來源,技術(shù)人員通常會對食物的來源進(jìn)行仔細(xì)研究。根據(jù)食品的特點,在識別過程中使用近紅外光譜分析法,結(jié)合相關(guān)分析模型,可以快速有效地識別食品來源。
4近紅外光譜分析在食品檢測中的具體應(yīng)用
1酒類食品檢測
酒類產(chǎn)品的檢測主要是檢測產(chǎn)品中的乙醇含量,而應(yīng)用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù),可以對酒類產(chǎn)品中的相關(guān)成分進(jìn)行有效識別。例如,在啤酒的檢測中,現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)可以通過對啤酒中的乙醇和還原糖含量進(jìn)行檢測,從而判斷啤酒生產(chǎn)是否符合標(biāo)準(zhǔn),并對其質(zhì)量進(jìn)行把控。再如,在葡萄酒的檢測中,應(yīng)用現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù),可以對葡萄酒中的苯酚及其他參數(shù)的含量進(jìn)行判定,從而預(yù)測其最佳的采摘和釀造時期,保證酒品質(zhì)量過關(guān)。
2釀造食品質(zhì)量檢測
釀造食品是人們生活中不可缺少的調(diào)味品,釀造食品的制作方法大多是利用化學(xué)方法來完成,所以在檢測釀造食品的過程中會經(jīng)常用到化學(xué)的方法和原理。在進(jìn)行釀造食品檢測之前要先進(jìn)行預(yù)處理,再通過近紅外光譜分析就可以即時檢測出釀造食品里面的各種組分,這個過程用時很短,分析得到的結(jié)果也很精準(zhǔn)。
3在乳制品中的檢測應(yīng)用
近紅外光譜技術(shù)還能有機(jī)結(jié)合光纖技術(shù),檢測分析乳制品,如檢測牛奶品質(zhì),分析其脂肪、蛋白質(zhì)、水分以及糖類含量等,同時該技術(shù)還能在奶粉以及鮮奶的質(zhì)量管控中發(fā)揮作用。在實際檢測中,研究人員會建立奶粉中各類營養(yǎng)成分研究模型,為把控奶粉質(zhì)量有效性提供保障。此外,近紅外光譜分析技術(shù)還能有效應(yīng)用于乳制品生產(chǎn)中,聯(lián)合光纖技術(shù)建立研究模型后,對乳制品中各類營養(yǎng)成分含量進(jìn)行科學(xué)評價。和傳統(tǒng)質(zhì)控方式相比,近紅外光譜分析技術(shù)能對乳制品原料奶中的各營養(yǎng)成分進(jìn)行有效分析,進(jìn)而提高成品乳制品質(zhì)量。
4肉制品檢測
近紅外光譜分析可以應(yīng)用于肉類產(chǎn)品中物質(zhì)含量的檢測和分析。該技術(shù)不僅可以作為衡量牛肉嫩度的主要分析手段,還可以應(yīng)用于鑒別牛肉產(chǎn)品類別以及判斷牛肉中的化學(xué)物質(zhì)和脂肪酸的組成。在利用近紅外光譜分析豬肉成分時,可以測定干豬肉香腸中飽和脂肪酸和不飽和脂肪酸的含量。用近紅外光譜分析魚類樣品的物理性質(zhì),所測定的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于魚肉加工階段對魚肉品質(zhì)進(jìn)行監(jiān)控,從而提升魚肉制品的質(zhì)量。
5對水果蔬菜的檢測
蔬菜水果中近紅外光譜技術(shù)的研究,主要集中在常見品種上,如土豆、白菜、葡萄、西紅柿等,研究內(nèi)容主要包括糖、添加劑、酸度、可溶性物質(zhì)檢測以及蔬菜水果在儲存期間的質(zhì)量檢測。此外,可以使用近紅外光譜技術(shù)確定在800~2500nm光譜中識別蘋果類型,如辨別成熟的蘋果與未成熟的蘋果。
6對糧食作物的檢測
在近紅外光譜分析技術(shù)不斷完善的同時,其對糧食作物檢驗的作用越來越大,主要檢查對象是普通品種,如小麥、玉米、大豆和花生等。例如,用近紅外光譜分析技術(shù)來檢測小麥粉顆粒,構(gòu)造糧食作物氨基酸含量的模型,可以方便快速、同步地確定農(nóng)作物中的氨基酸類別及含量。
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