如果沒有谷物，你幾乎無法開始新的一天。其中可能有你喜歡的燕麥、麩皮松餅，甚至是粗玉米粉等等。事實上，谷物是我們?nèi)粘ｏ嬍车囊徊糠?。某國農(nóng)業(yè)部將谷物定義為由小麥、大米、燕麥、玉米粉、大麥或其他谷物制成的任何食品。其中包括面包、意大利面、燕麥片、早餐麥片和玉米餅。

您可能不知道的是，近紅外光譜 (NIR) 在監(jiān)測這些谷物的安全、質量和健康益處方面發(fā)揮著至關重要的作用。近紅外光譜技術在食品科學技術研究中有著廣泛的應用。由于其低成本、快速處理和非破壞性，它已成為該領域最常見的分析技術之一。如今，近紅外光譜儀是小麥和谷物加工行業(yè)公認的常規(guī)質量評估技術。

谷物是全世界的主食供應。小麥、水稻和玉米是最重要的農(nóng)作物。據(jù)某國農(nóng)業(yè)部稱，這些產(chǎn)品提供了世界膳食熱量或能量攝入量的一半以上。食品的質量嚴格取決于所用原材料的質量。因此，評估其成分、純度和理化特性對于食品工業(yè)、育種者和農(nóng)民以及為這些行業(yè)服務的科學界來說很重要。谷物具有許多影響其質量、安全和健康價值的特性。蛋白質、水分、酚類物質和真菌就是其中的一些特征。工程師使用近紅外光譜來檢測這些特征。

根據(jù)某機構2018 年進行的研究，小麥和其他谷物中蛋白質和水分的測量是最廣泛使用的近紅外光譜應用之一。光譜學提供有關材料化學性質的信息，近紅外光譜學用于谷物評估。該小組展示了基于近紅外的方法預測小麥和大麥的蛋白質含量、芽損傷和 α-淀粉酶活性的潛力。他們還展示了對大米、玉米和燕麥等其他谷物的質量參數(shù)的評估，以及真菌感染的估計。

近紅外光譜法在谷物研究中的傳統(tǒng)應用是在研究中使用磨碎的小麥。然而，研究人員證明，直接使用近紅外光譜對整個籽粒進行可靠的小麥成分預測是可能的。這代表了在樣品制備、成本和適用性方面的巨大進步。

近紅外光譜已應用于預測谷物的一些主要成分，例如水分、蛋白質和脂質。它已表現(xiàn)出如此良好的性能，以至于在許多情況下，它比傳統(tǒng)的濕化學方法更適合進行常規(guī)分析。

傳統(tǒng)上，使用研磨材料會消除有關樣品中各個顆粒的自然變異性的信息。其本質意味著平均值的測量。然而，研磨在光譜儀上給出了均勻的材料。因此，與整個內(nèi)核測量相比，研究人員通常會獲得更好的預測。但研磨非常耗時，而且當工程師需要掃描大量樣品時，它會受到限制。近紅外光譜能夠掃描單個谷粒，而不是批量掃描。

小麥中的蛋白質含量一直是散裝和單粒應用的近紅外光譜的主要目標。例如，近紅外反射光譜已用于評估某國農(nóng)業(yè)部不同小麥類別的單個小麥籽粒的蛋白質變異性。研究還表明，小麥中的蛋白質含量可以通過單粒近紅外反射光譜來估計，其性能與傳統(tǒng)散裝粒近紅外儀器相當。

近紅外光譜準確預測了大麥中的總酚和游離對香豆酸含量。近紅外光譜也被用來預測米粉中的蛋白質和淀粉酶含量。研究人員表示，玉米霉菌毒素是每個生產(chǎn)國的一個常見問題。產(chǎn)毒真菌的生長會極大地影響人類和動物營養(yǎng)產(chǎn)品的質量和安全性。傳統(tǒng)的近紅外光譜已在多種應用中用于檢測產(chǎn)霉菌毒素真菌及其有毒代謝物。