近红外光谱分析技术在食品检测中的应用研究进展

近30年来,近红外光谱技术(near-infrared spectroscopy,NIRS)作为一项高效、简便、无损的分析技术得到了长足的发展,并在食品质量监测领域得到了越来越广泛的应用。结合新型化学计量学方法,NIRS可以有效实现对食品进行组分含量测定、产品分类、掺伪检测等。文中综述了近年来利用NIRS分析技术结合化学计量学方法在食品检测中的一些研究进展情况。     

近红外光谱技术在食品分析中的应用

本文介绍现代近红外光谱技术在食品工业中的定量分析和质量检测方面的一些应用。作为一种简单、快速、高效、无损、绿色化的检测手段，近红外光谱技术在原料的真伪、有效成分、有毒成分的检测及工业在线监控中有着独有的优势，因而在食品工业领域得到越来越多的应用。     

基于近红外光谱的大鲵肉粉掺伪鉴别及纯度检测

利用近红外光谱技术进行大鲵肉粉的掺伪鉴别及纯度检测。分别采集大鲵纯肉粉、掺入江团鱼肉粉、草鱼肉粉和土豆淀粉的掺伪大鲵肉粉（各40 个样本,4 类共160 个样本）的近红外光谱图。原始光谱经光谱预处理后,利用偏最小二乘-判别分析（partial least square-discriminant analysis,PLS-DA）法分别建立2分类（纯样和掺伪样）和4分类（纯样、掺江团鱼样、掺草鱼样和掺淀粉样）的定性判别模型,利用偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）分析法分别建立3 类掺伪大鲵肉粉的纯度定量校正模型。结果表明,PLS-DA定性模型中,经一阶导数＋多元散射校正光谱预处理后,所建2分类和4分类模型性能均为最佳,校正集和预测集的预测准确率均为100%;PLSR定量模型中,大鲵肉粉掺江团鱼肉粉、大鲵肉粉掺草鱼肉粉和大鲵肉粉掺土豆淀粉模型的校正集相关系数（Rc2）分别为0.990 6、0.986 4和0.993 3,校正集的均方根误差分别为1.14%、1.39%和0.88%;测试集的相关系数（Rp2）分别为0.994 4、0.992 4和0.990 8,测试集的均方根误差分别为0.83%、0.89%和1.22%。运用近红外光谱技术结合化学计量学方法能够对大鲵肉粉进行掺伪鉴别及纯度检测。     

近红外光谱技术在食品微生物检测中的应用

食品微生物受环境和时间的影响等因素产生变化,幵且检测周期长,导致关系食品质量安全的微生物检测数据不能相对真实地反映食品微生物情况。近些年,近红外检测技术因其高效、无损、快捷特点,在食品微生物检测领域越来越受到重视。文章综述了近红外检测技术的原理、特点和检测过程,以及食品中产毒真菌、食源性致病菌和食品腐败菌等检测斱面的应用,以期为近红外检测技术在食品微生物检测中的应用研究提供参考,促迚食品微生物检测采用近红外迚行在线快速检测。     

近红外光谱分析技术在食品分析检测中的应用探究

食品安全问题是近年来广受社会关注的问题之一,其关乎人们的身体健康与生命安全,同时也在一定程度上会对经济发展以及社会稳定造成影响.想要保证食品质量安全,就要做好食品检测.近红外光谱分析技术是近年来我国研发的一项新技术,在食品检测应用方面具有显著效果.基于此,本文主要探究近红外光谱分析技术的实际应用效果.     

近红外光谱技术在油脂检测中的应用

近红外光谱技术作为一种快速检测技术，在食品行业已应用于粮食检测、果蔬加工和肉制品加工等领域，为食品质量管理作出了较大贡献，本文就近红外光谱技术在油脂油分含量及其品质检测方面的应用加以综述。     

近红外光谱技术对马铃薯掺假淀粉的检测

为有效辨别淀粉掺假,采用近红外光谱法建立一种快速定量检测方法,以掺有不同比例玉米淀粉的马铃薯淀粉为原料,利用近红外光谱仪在波长570～1098 nm处扫描,将得到的谱图信息筛选提取后以不同方式进行处理,通过比较得到检测马铃薯淀粉掺假的最佳模型.由此证实,近红外光谱法检测最佳模型建立方法选择无散射处理法,数学处理方法采用...     

近红外光谱技术在食品领域的研究进展

近红外光谱技术综合了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的成果,具有强大的分析能力。近年来,近红外光谱技术被广泛应用于食品领域,与常规方法相比具有快速、无损、准确和环保的优势。本文概述了近红外光谱技术的检测原理和优势,探讨了近年来近红外光谱技术在食品检测领域的应用,包括食品成分检测、掺假鉴别、产地溯源和水果品质检测等,并对其应用前景进行了展望。     

近红外光谱技术在食品溯源中的应用进展

食品产地溯源的问题一直广受关注,一些制售假冒食品的现象屡禁不止,为维护市场秩序,保护消费者的合法权益,急需对食品产地溯源进行快速无损检测。目前,常用的检测方法有近红外光谱技术、矿物元素指纹分析技术、DNA指纹图谱技术等,其中近红外光谱技术(NIR)因具有高效、快速、无损、无污染及低成本检测的特点,而被广泛应用于食品产地溯源的研究中。主要概述近红外光谱技术的原理,并通过列举了其在肉类、水果、谷物的产地溯源研究中的方法手段和结论等,得出近红外光谱技术在食品产地溯源检测方面的研究具有一定可行性。同时分析了近红外光谱技术在食品产地溯源中应用现状,并指出了其存在的问题和今后其在食品产地溯源方面的研究展望,为近红外光谱技术在食品追溯体系分析中提供理论参考。     

近红外光谱检测技术在肉类工业中的应用

近年来,近红外光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)已经成为肉和肉产品品质检测中最为有效、先进的方法之一。本文回顾了应用NIRS技术对食品化学成分、物理性质和感官指标的检测,说明了NIRS技术在肉品分级制度中的应用,并讨论了NIRS在肉品工业上的应用前景。     

近红外光谱快速测定巧克力中掺假淀粉

巧克力作为一种休闲食品,以其细腻的口感和独特的口味而广泛受到消费者的青睐。然而,近几年来关于巧克力掺假的报道不断涌入人们的视野。其中,以廉价淀粉掺假巧克力的手段最为常见。本文研究利用近红外光谱快速检测巧克力中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉的方法,采用主成分回归(principal component regression,PCR)和偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)建立校正模型,并对比了光谱区间、光谱预处理方式以及主因子数对模型的影响。结果显示,采用PLS建模,光谱采用一阶导数处理(7pts),光谱区间选择在7000~4200 cm-1,主因子数为8时,模型预测效果最佳。结果表明,模型的预测误差均方根RMSEP=1.7%,实际值与预测值相关系数RP2=0.9426。该模型对不同掺假比例样品的加样回收率为94.2%~105.6%,日内RSD为4.7%~8.9%,日间RSD为5.1%~11.3%。结果表明,近红外光谱技术可用于快速检测巧克力中掺假淀粉。     

近红外光谱技术在食品检测与质量控制中的应用

近红外光谱技术是近年来迅速发展的,可实现无损检测的快速分析技术,在国外已经成功地应用到诸多行业中,并在其中发挥了巨大的作用。文中阐述了近红外光谱技术在酒类、乳粉类、肉类、食用植物油、调味品及其它日常食品门类质量检测领域的国内外最新研究进展,介绍了近红外光谱技术在食品生产加工环节质量控制及成品检测方面的应用情况,提出了该技术在实际应用中存在的一些不足,并展望了其在中国食品市场的研究应用发展前景。     

葛粉掺假的近红外漫反射光谱快速检测

研究葛粉中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉的近红外漫反射光谱快速检测方法。采集样品的近红外漫反射光 谱,采用主成分回归和偏最小二乘法建立校正模型,并对比光谱预处理方法和光谱建模区间对模型的影响。结果表 明,采用偏最小二乘法建模,光谱采用标准正态变量变换预处理,光谱区间选择在962～1 389 nm时,模型预测效 果最佳,外部验证预测相关系数（RP 2）达0.994 5,均方根误差2.298 7%,相对分析误差13.56,平均回收率99.89% （n=9,RSD=2.96%）,这表明近红外漫反射技术能对葛粉中掺假红薯淀粉和马铃薯淀粉进行有效检测。     

拉曼光谱技术在肉类掺假检测方面的应用研究进展

随着人们对高品质肉要求的提高,对快速、可靠的肉类掺假鉴别需求也不断增加。拉曼光谱技术是基于非弹性散射原理建立起来的分子结构表征技术,该技术能检测出官能团分子的化学结构,经过几十年的发展已广泛应用于食品检测,具有快速、无损、无污染、简单、可重复等优点,在肉品掺假检测方面取得了较好研究结果,应用潜力巨大。本文对近年来拉曼光谱技术在肉类掺假检测方面的研究进展和最新研究成果进行综述,并讨论其存在的问题及发展前景。     

近红外光谱技术在肉品掺假检测方面的研究进展

近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy,NIRS)技术是一种通过获取被测样品的近红外光谱信息,并使用化学计量学方法挖掘被测样品指标和光谱信息之间定性定量关系的一种无损分析技术。该技术通过构建精确度高、稳定性好的数学模型,可在不破坏样品完整性和无需样品前处理的前提下获取被测样品信息,实现肉品掺假成分及掺假量的快速预测,目前在肉品掺假方面已有大量研究且应用潜力巨大。本文主要综述了2010年至今NIRS用于肉品掺假研究方面的研究进展和最新成果,可为后续研发肉品掺假无损快检设备提供数据支撑和理论参考。     

柑橘近红外光谱无损检测技术研究进展

柑橘是世界第一大水果,中国是柑橘生产和销售大国.现阶段我国柑橘产业存在各环节分离、加工技术粗糙、采后品质分级落后等问题,导致我国柑橘在国际市场上缺乏竞争力.对柑橘产品进行检测与分级是提高竞争力的有效手段,然而传统的柑橘品质检测手段如肉眼识别法、图像识别法、化学滴定法等存在费时费力、精度不高等缺陷,且化学滴定法等对样品具...     

基于近红外光谱对牛奶中掺杂尿素的判别分析

采集40个合格的纯牛奶样品,并配制含有尿素为1～20g/L的40个牛奶样品,研究掺杂尿素牛奶的二维相关近红外特性,在此基础上选择波数4200～4800cm-1为建模区间,采用偏最小二乘法建立定性、定量模型。结果指出通过判别偏最小二乘法可以实现纯牛奶及掺杂尿素牛奶的定性鉴别,判别正确率为100%;掺杂牛奶校正集相关系数R为0.999,交叉验证均方差为0.242,对未知样品集预测相关系数R达到0.999,预测标准偏差为0.57,这表明所建模型具有较好的预测效果。     

基于紫外光谱的花生油掺伪检测

为建立一种花生油掺伪检测方法,利用花生油和其他食用油在紫外光谱特征吸收峰不同,建立定量检测模型及并对模型进行验证分析。结果表明：花生油与其他食用油在280nm处特性吸收存在差异性,利用这一特性建立花生油掺伪定量分析模型,其方程为y＝46.72x－27.51(y为掺伪比例/%;x为吸光度),相关系数为0.9779,标准差为3.099%。盲样验证预测值与实际掺伪值高度线性相关,相关系数为0.9841,标准差为3.849%,检出限约为10%,相对误差均小于15%。紫外光谱花生油掺伪快速检测方法是可行的。     

近红外光谱分析技术在固体制剂生产中的应用

近红外光谱分析是一种快速、无损的在线分析技术,为药物生产过程提供了良好的监测和控制平台。现以混合、制粒、干燥、包衣等关键单元操作为对象,将近红外光谱分析技术在固体制剂生产中的应用现状做一综述。