陳超，柳琦，李釩，陶倩

（天津渤海職業(yè)技術(shù)學(xué)院，天津 300402）

在當(dāng)今社會(huì)的食品市場(chǎng)中，食品安全問(wèn)題屢禁不止，不僅給消費(fèi)者帶來(lái)了身體安全危害，同時(shí)也給社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展帶來(lái)了惡劣的影響。近年來(lái)，國(guó)家對(duì)食品安全問(wèn)題的重視程度不斷提高，在食品安全檢測(cè)方面也加強(qiáng)了管理。為了保證食品檢測(cè)的快速、高效、安全，在食品安全檢測(cè)的過(guò)程中必須要使用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，而紅外光譜技術(shù)是目前應(yīng)用最為廣泛的食品安全檢測(cè)技術(shù)之一。

1 紅外光譜技術(shù)概論

紅外光是介于可見(jiàn)光和中紅外光之間的一種電磁波，美國(guó)試驗(yàn)和材料檢測(cè)協(xié)會(huì)（American Society for Testing and Testing Materials，ASTM）將其定義為：波長(zhǎng)為780 nm～2 526 nm 范圍內(nèi)的電磁波[1]。這種紅外光電磁波的光譜區(qū)和有機(jī)分子中含氫基團(tuán)有著一致的振動(dòng)合頻，同時(shí)也和各級(jí)倍頻的吸收區(qū)相同。所謂的紅外光譜技術(shù)就是利用紅外光電磁波掃描樣品，從而得到樣品中的有機(jī)分子含氫基團(tuán)的特征信息。不同的物質(zhì)在紅外光譜區(qū)中的吸收特征是不同的，這是因?yàn)椴煌镔|(zhì)的成分不同，因此每個(gè)物質(zhì)都存在特定的吸收特征，以此會(huì)形成紅外光譜信息，繼而可以對(duì)紅外光譜物質(zhì)檢測(cè)進(jìn)行定量或定性分析，同時(shí)，經(jīng)過(guò)紅外光譜技術(shù)所得到的信息也可以對(duì)物質(zhì)分析提供理論依據(jù)。紅外光譜技術(shù)之所以在食品檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用，是因?yàn)槠浔旧砭哂歇?dú)特性，正是這些特點(diǎn)，讓其在檢測(cè)行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用。紅外光譜技術(shù)具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：第一，紅外光譜技術(shù)的分析過(guò)程簡(jiǎn)單；第二，紅外光譜技術(shù)的分析成本低；第三，紅外光譜技術(shù)既可作為定性分析，同時(shí)也可以完成定量檢測(cè)；第四，紅外光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)了無(wú)損分析，最大程度的保證樣品完整性；第五，紅外光譜技術(shù)的分析速度快，可以在短時(shí)間內(nèi)得到所需要的結(jié)果；第六，分析重現(xiàn)性，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，展現(xiàn)出了良好的特性。

1.1 紅外光譜的技術(shù)特征

1.1.1 近紅外光譜技術(shù)

分子中的能量主要以4 種不同的類(lèi)型存在，即平動(dòng)能、轉(zhuǎn)運(yùn)能、振動(dòng)能和電子能[2]。著名物理學(xué)家普朗克在19 世紀(jì)提出了著名的量子理論，明確分子中的能量具有很強(qiáng)的不連續(xù)性，而且具有較強(qiáng)的量子化特點(diǎn)。當(dāng)一束光通過(guò)樣品之后，分子便會(huì)吸收其中一部分光子，從而躍居到下一個(gè)能級(jí)之中。另外，振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)輻射過(guò)程要求光子的能力較低，而且主要集中在紅外和微波區(qū)域。到了20 世紀(jì)初期，美國(guó)開(kāi)始對(duì)近紅外光的深入研究，據(jù)相關(guān)研究人員發(fā)現(xiàn)，分子在振動(dòng)狀態(tài)下能夠在幾個(gè)能級(jí)之間進(jìn)行躍遷，從而形成倍頻現(xiàn)象。分子在吸收光子之后，其自身的振動(dòng)能態(tài)會(huì)出現(xiàn)較大程度的改變，通常來(lái)說(shuō)，其振動(dòng)所產(chǎn)生的頻譜主要集中與紅外區(qū)域之中[3]。Sxcb 等提出了近紅外光譜的四大特征：第一，信息范圍較窄，紅外區(qū)主要吸收的波長(zhǎng)范圍在800 nm 到2 500 nm 范圍內(nèi)，這其中包括C-H 和OH 等。第二，信息量較大。近紅外光譜中主要涉及到不同級(jí)別的倍頻吸收，從而提升了圖譜的復(fù)雜程度。第三，光譜信息較弱。分子中的倍頻要比毛頻躍遷小出很多，從而達(dá)到輕量級(jí)的目的。第四，譜峰重疊十分嚴(yán)重。由于倍頻的組合形式較多，形式也更加多種多樣，從而在同一個(gè)譜區(qū)之中產(chǎn)生不同基團(tuán)[4]。

1.1.2 傅立葉變換中的紅外光譜技術(shù)

在上世紀(jì)初期，傅立葉通過(guò)對(duì)有機(jī)化合物的基團(tuán)振動(dòng)頻率的深入研究，得出了其中的變化規(guī)律，并在研究過(guò)程中積累了大量資料。另外，在后續(xù)研究工程中，Ksdre 等利用邁克遜干涉儀將兩束光程通過(guò)一定速度的變化，形成了兩束紅外光的相互干涉，之后在與樣品進(jìn)行干涉[5]。之后，將檢測(cè)器中得到的干涉信號(hào)送入到計(jì)算機(jī)之中，從而完成傅立葉變換，并確保光譜圖的穩(wěn)定性。但該技術(shù)應(yīng)用過(guò)程中，依然存在很多不足之處，如檢測(cè)模型不完善等。為此，很多研究學(xué)者投入了該項(xiàng)研究之中，Derty 等利用全光譜進(jìn)行分析，并將分辨率調(diào)到了0.1 cm[6]。在此種情況之下，最終得到的光譜需要經(jīng)過(guò)多次數(shù)據(jù)處理后方能得出結(jié)果，增加了數(shù)據(jù)處理的困難程度，但所得到的結(jié)果具有較強(qiáng)的精確性。由于該種方式的作用，傅立葉紅外也將得到更多擴(kuò)展。

1.2 紅外光譜技術(shù)的發(fā)展歷程

20 世紀(jì)初期，人們?cè)趯?duì)攝譜進(jìn)行研究的過(guò)程中第一次發(fā)現(xiàn)了紅外光譜，并且對(duì)紅外光譜的特征進(jìn)行了全面的解析。隨著時(shí)間的推移，20 世紀(jì)50 年代中期，出現(xiàn)了紅外光譜檢測(cè)儀器，并且率先應(yīng)用到了農(nóng)副產(chǎn)品的品質(zhì)檢測(cè)工作中。但是，因?yàn)榧夹g(shù)、儀器等多方面的原因，測(cè)量結(jié)果存在較大的誤差，加上紅外光譜技術(shù)本身還沒(méi)有得到全面的開(kāi)發(fā)，因此在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，僅僅停留在了農(nóng)副產(chǎn)業(yè)，其他產(chǎn)業(yè)中沒(méi)有得到應(yīng)用。而進(jìn)入了20 世紀(jì)80 年代，計(jì)算機(jī)技術(shù)出現(xiàn)，化學(xué)、物理等方面的全面發(fā)展，紅外光譜技術(shù)得到了全面的發(fā)展，成為了一個(gè)獨(dú)立的分析技術(shù)。中國(guó)的紅外光譜技術(shù)研究起步較晚，嚴(yán)衍祿等[7]在《近紅外光譜分析的原理、技術(shù)與應(yīng)用》一書(shū)中提及紅外光譜技術(shù)研究工作。該技術(shù)最早起源于20 世紀(jì)90 年代中期，隨后，國(guó)內(nèi)的紅外光譜技術(shù)研究工作就開(kāi)始一直持續(xù)不斷的發(fā)展。不僅如此，隨著中國(guó)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步，國(guó)家的研究工作日益完善，在研究過(guò)程中紅外光譜技術(shù)出現(xiàn)了多種不同的分析儀器，比如，紅外光譜谷物品質(zhì)分析儀器、紅外光譜農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析儀器等。從這些儀器類(lèi)型可以看出，此時(shí)國(guó)家關(guān)于紅外光譜技術(shù)的研究工作主要圍繞著農(nóng)業(yè)而開(kāi)展，但隨著時(shí)間的發(fā)展，開(kāi)始出現(xiàn)了專(zhuān)業(yè)化的紅外光譜分析儀，比如，茶葉品質(zhì)分析儀、車(chē)用塑料分析儀、聚丙烯專(zhuān)用分析儀等。而近年來(lái)，紅外光譜技術(shù)研究工作開(kāi)始轉(zhuǎn)向食品分析，包括對(duì)食品真?zhèn)?、種類(lèi)等多方面的檢測(cè)，可以說(shuō)，現(xiàn)階段是紅外光譜技術(shù)研究工作飛速發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期。

1.3 紅外光譜技術(shù)的特點(diǎn)

紅外光譜技術(shù)是一種現(xiàn)代化的分析方法，和傳統(tǒng)分析方法不同，用于檢測(cè)的紅外光譜技術(shù)的是在可見(jiàn)光區(qū)和中紅外光區(qū)之間的近紅外光，近紅外光還可以分為近紅外長(zhǎng)波、近紅外短波。譚正林等[8]在研究近紅外光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)的應(yīng)用過(guò)程中，對(duì)這種紅外光譜技術(shù)的原理進(jìn)行了全面的描述，指出其利用化學(xué)中的計(jì)量學(xué)知識(shí)，在檢測(cè)樣品和檢測(cè)樣品中的未知物質(zhì)之間建立起數(shù)學(xué)關(guān)系，進(jìn)而通過(guò)建立起來(lái)的數(shù)學(xué)關(guān)系，對(duì)檢測(cè)樣品中的未知失誤進(jìn)行定量分析。因此，紅外光譜技術(shù)和傳統(tǒng)檢測(cè)分析技術(shù)不同，有以下幾個(gè)特點(diǎn)：第一，紅外光譜技術(shù)的分析速度較快，可以在檢測(cè)后的最短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析，給檢測(cè)人員提供檢測(cè)數(shù)據(jù)；第二，紅外光譜技術(shù)的分析效率較高，分析速度決定分析效率，如果說(shuō)紅外光譜技術(shù)的分析速度較快，那么分析效率自然很高，通過(guò)光譜數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，有效?jiǎn)化實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中需要完成的檢測(cè)內(nèi)容，分析效率也就隨之提高；第三，無(wú)損性，紅外光譜技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，樣品本身也不會(huì)受到傷害，且操作簡(jiǎn)單成本較低，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，紅外光譜技術(shù)儀器的自動(dòng)化程度不斷提高，測(cè)試過(guò)程簡(jiǎn)便快捷。第四，與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比，這種技術(shù)成本低，適用范圍較廣，可以針對(duì)液體、固體、膠體、半固體等多種不同的物質(zhì)形態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，有效降低了環(huán)境污染問(wèn)題。

1.3.1 紅外光譜技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

利用紅外光譜技術(shù)能夠?qū)κ称分械亩喾N物質(zhì)同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，與傳統(tǒng)檢測(cè)工藝相比，這種檢測(cè)手段簡(jiǎn)化了檢測(cè)流程，提高了檢測(cè)效率和檢測(cè)準(zhǔn)確率。此外，紅外光譜技術(shù)的操作較為簡(jiǎn)單，不需要考慮過(guò)多的操作技術(shù)，就可以完成紅外光譜檢測(cè)。不僅如此，紅外光譜檢測(cè)技術(shù)不會(huì)對(duì)周?chē)h(huán)境造成污染也不會(huì)對(duì)食品造成污染，符合國(guó)家在環(huán)境保護(hù)工作方面的研究。

此外，紅外光譜技術(shù)不會(huì)對(duì)食品完整性造成破壞，這一點(diǎn)在能夠有效保證食品內(nèi)部有機(jī)物結(jié)構(gòu)在檢測(cè)后的完整性，正是基于此優(yōu)點(diǎn)紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。例如，徐霞等[9]采用紅外光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)肉品的在線快速無(wú)損檢測(cè)。

1.3.2 紅外光譜技術(shù)的缺點(diǎn)

紅外光譜技術(shù)經(jīng)過(guò)了五十多年的發(fā)展，已經(jīng)成為一種較為完善的、系統(tǒng)的現(xiàn)代分析測(cè)試技術(shù)，目前在食品安全檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但該技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中還存在一定的問(wèn)題需要得到全面解決。第一，紅外光譜技術(shù)的建模較為困難，必須要由專(zhuān)業(yè)人員采集大量和樣品的基本信息后，才能夠保證建立出穩(wěn)定的模型，而且所建立的模型依然具有一定的適應(yīng)范圍，并不能夠保證信息的準(zhǔn)確性，因此需要對(duì)模型進(jìn)行全面的維護(hù)修正。而且在紅外光譜技術(shù)建立的模型中，多采用的是抽象模型，可以說(shuō)紅外光譜技術(shù)欠缺可描述模型的研究。第二，紅外光譜技術(shù)中很多物質(zhì)的吸收信息較弱，導(dǎo)致紅外光譜技術(shù)的靈敏度稍低。第三，紅外光譜檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度和難易程度還會(huì)受到各種因素的影響，因此必須要讓紅外光譜在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境中進(jìn)行檢測(cè)。例如，馬利等[10]，在研究紅外光譜技術(shù)在食品摻假檢驗(yàn)中的應(yīng)用時(shí)，發(fā)現(xiàn)周?chē)h(huán)境溫度等因素變化都會(huì)造成檢測(cè)數(shù)據(jù)的波動(dòng)。由此可知，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，必須要對(duì)技術(shù)中的這些缺點(diǎn)引起重視[11]。第四，目前大多數(shù)關(guān)于紅外光譜技術(shù)的研究仍處于應(yīng)用階段，還沒(méi)有更多的深入分析，因此紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍需進(jìn)行更進(jìn)一步的研究完善?？梢詮慕７椒?、光譜預(yù)處理、模型穩(wěn)定性、模型精度以及模型通用性等方面進(jìn)行分析，還可以針對(duì)紅外光譜技術(shù)模型庫(kù)的移植和轉(zhuǎn)換、模型在線更新升級(jí)等技術(shù)方面進(jìn)行研究，從而進(jìn)一步拓展模型的適用范圍。

1.4 紅外光譜檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用方法

社會(huì)在不斷進(jìn)步的過(guò)程中，人們生活水平也隨之提高，人們的精神需求和生活需求也在發(fā)生了變化，食品安全問(wèn)題成為了社會(huì)的熱點(diǎn)問(wèn)題，基于此，筆者針對(duì)紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)中的應(yīng)用展開(kāi)了全面的研究。

在眾多的紅外光譜應(yīng)用領(lǐng)域中，通過(guò)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，紅外光譜檢測(cè)分析技術(shù)中涉及到多種不同的應(yīng)用方法，例如，模擬算法、遺傳算法、凈分析算法等，很多方法在眾多已經(jīng)發(fā)表的文獻(xiàn)中都進(jìn)行了應(yīng)用研究。梁逸曾等[12]，曾經(jīng)提出了一種根據(jù)變量情況的加權(quán)算法，在實(shí)際證明的過(guò)程中，得到了具體的驗(yàn)證。此外，在紅外光譜技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中，還擁有了多種不同的分析檢測(cè)方法，包括定量校正方法、改進(jìn)算法、高斯過(guò)程回歸、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等多種不同的具體算法。這些眾多的方法需要在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中進(jìn)行全面的發(fā)展。

2 紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1 食品真?zhèn)伪鎰e

目前，在食品安全問(wèn)題中最為常見(jiàn)的一種就是食品摻假、造假的問(wèn)題，不僅損害了消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)利益，很多造假、摻假的食品無(wú)法保證質(zhì)量，嚴(yán)重的情況下還會(huì)威脅到消費(fèi)者的身體健康問(wèn)題，傳統(tǒng)的化學(xué)檢測(cè)分析方法無(wú)法準(zhǔn)確的鑒別食品真假問(wèn)題，因此國(guó)內(nèi)外研究人員利用紅外光譜技術(shù)在食品真?zhèn)伪鎰e中展開(kāi)了全面的研究。吳迪等利用紅外光譜技術(shù)針對(duì)肉類(lèi)摻假問(wèn)題進(jìn)行了全面的研究，其中針對(duì)不同形式的肉類(lèi)進(jìn)行了檢測(cè)，包括生肉、熟肉、切碎的牛肉等都進(jìn)行了全面的研究，分別采集了400 nm～2 500 nm 波長(zhǎng)的光譜，并且將數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)分析，以此對(duì)比數(shù)據(jù)之間的差距，并建立起來(lái)回歸模型展開(kāi)分析，具體判斷肉類(lèi)摻假程度。為了進(jìn)一步明確紅外光譜技術(shù)的鑒別能力，在豬肉中分別摻入了羊肉、牛肉、奶粉、小麥粉等不同物質(zhì)，并且分別進(jìn)行預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)，根據(jù)實(shí)際檢測(cè)后發(fā)現(xiàn)，在4 個(gè)檢測(cè)項(xiàng)目中：摻入羊肉的豬肉的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為3.33%，相關(guān)系數(shù)為0.87%。而在摻入牛肉的豬肉、摻入奶粉的豬肉、摻入小麥粉的豬肉的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)分別為：2.99%和0.89%、0.92%和0.99%、0.57%和1.000%。由此可知從紅外光譜技術(shù)可以高效快速完成對(duì)肉類(lèi)摻假的辨別工作，此外如果將摻加量控制在一定的范圍內(nèi)，判斷的準(zhǔn)確程度可以達(dá)到95.7%，甚至更多[13]。

不僅是豬肉，在蟹肉、牛肉、奶粉等食品中，紅外光譜技術(shù)都能夠利用定量模型，判定產(chǎn)品的真實(shí)程度。國(guó)內(nèi)的研究學(xué)者莊小麗等[14]曾經(jīng)利用紅外光譜技術(shù)成功分辨出來(lái)20 個(gè)橄欖油樣品中的不同情況，根據(jù)不同的光譜波段和最小二乘法，建立起來(lái)的定量模型，能夠讓罌粟油、葵花籽油、山茶油等不同的油類(lèi)品種，顯示出一種不同的光譜情況。此外，唐文屹等[15]利用紅外光譜在食品安全檢測(cè)中的作用，建立起判別函數(shù)，正確率可以到達(dá)90%。將紅外光譜技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，正確率達(dá)到了94%。

2.2 食品種類(lèi)辨別

對(duì)于食品而言，不同食品之間的品質(zhì)、口感各不相同，因此品種辨別極為重要，不僅是要辨別食品的質(zhì)量，食品的種類(lèi)、原產(chǎn)地等因素的鑒別工作也是新時(shí)期食品安全質(zhì)量檢測(cè)的重點(diǎn)工作內(nèi)容。比如魚(yú)油、酸奶、茶葉等食品，這些食品同種類(lèi)之間存在著較大的味道差別。其中國(guó)外研究學(xué)者Cozzohno 就利用紅外光譜技術(shù)對(duì)不同動(dòng)物肉類(lèi)進(jìn)行分析，在其研究過(guò)程中分別選擇了豬肉、牛肉、羊肉、雞肉等肉類(lèi)進(jìn)行分析，在進(jìn)行了具體的判別工作后發(fā)現(xiàn)，紅外光譜技術(shù)的鑒別準(zhǔn)確性可以達(dá)到80%[7]。此外，周子立等[16]還采用紅外光譜技術(shù)對(duì)大米、酸奶品種進(jìn)行全面研究，在其中采用主成分分析法對(duì)大米、酸奶等品種進(jìn)行聚類(lèi)分析，然后利用小波變換的方式，建立起相應(yīng)的模型，完成具體的分析，有效保證品種全面發(fā)展，在預(yù)測(cè)酸奶品種中的正確識(shí)別率可以達(dá)到100%，其中品種的擬合率為98%，而在大米品種的辨別中，正確識(shí)別率和擬合率分別為97.5%和98.7%，由此可知，紅外光譜技術(shù)可以在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中快速、無(wú)損的檢測(cè)出酸奶、大米等不同食品的品種[17]。而在對(duì)茶葉品種檢測(cè)判別的研究中，陳全勝等將紅外光譜技術(shù)和SIMCA 模式相結(jié)合，在研究過(guò)程中，選擇了龍井、碧螺春、鐵觀音等五類(lèi)茶葉建立形成了具體的類(lèi)模型，在五類(lèi)模型中，讓紅外光譜技術(shù)對(duì)五類(lèi)茶葉樣本進(jìn)行識(shí)別，并且經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，將試驗(yàn)數(shù)據(jù)總結(jié)提煉，最終五類(lèi)茶葉的正確識(shí)別率分別為 90%、80%、85%、100%、100%[18]。

2.3 食品產(chǎn)地辨別

在食品安全檢測(cè)工作中，食品真?zhèn)?、食品種類(lèi)、食品產(chǎn)地屬于基礎(chǔ)的檢測(cè)內(nèi)容，而紅外光譜技術(shù)在食品產(chǎn)地辨別工作中也有著十分重要的作用。通過(guò)對(duì)食品產(chǎn)地的追溯，如果發(fā)現(xiàn)食品安全問(wèn)題，可以在最短時(shí)間內(nèi)，能夠?qū)⑹鹿蕟?wèn)題控制在最小范圍內(nèi)。尤其是，國(guó)內(nèi)外食品貿(mào)易聯(lián)系性不斷加強(qiáng)，關(guān)于食品原產(chǎn)地問(wèn)題也得到了各國(guó)的重視。其中肖應(yīng)輝等利用紅外光譜技術(shù)對(duì)不同產(chǎn)地的葡萄酒進(jìn)行了全面的辨別研究，并且將其和最小二乘法判別技術(shù)進(jìn)行全面的結(jié)合，將中國(guó)、澳大利亞、法國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等生產(chǎn)的葡萄酒進(jìn)行了鑒別，在實(shí)際應(yīng)用鑒別的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)自澳大利亞的葡萄酒辨別成功度較高為90%，其他4 個(gè)國(guó)家的葡萄酒較為相似，因此正確識(shí)別的概率相對(duì)較低，分別為：70%、60%、65%、70%。此外，段翠等[19]也應(yīng)用了紅外光譜技術(shù)對(duì)不同產(chǎn)地的鱸魚(yú)進(jìn)行了判別，在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，不同飼養(yǎng)條件下，可識(shí)別能力各不相同，最高正確率達(dá)到了80%。徐俊暉等[11]針對(duì)國(guó)內(nèi)不同地區(qū)的橙子品種進(jìn)行了研究，同樣采用了SIMCA 模式，對(duì)不同柑橘、橙子的產(chǎn)地進(jìn)行定性分析，其中樣品的識(shí)別率均可以達(dá)到100%。不僅如此，雞肉的產(chǎn)地也可以進(jìn)行判別[20]。在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中建立定性判別模型，就能夠讓紅外光譜技術(shù)得到全面的應(yīng)用。

2.4 食品致病菌檢測(cè)

紅外光譜技術(shù)不僅是在基礎(chǔ)的食品信息判別技術(shù)上有所應(yīng)用，在致病菌、污染物等方面的檢測(cè)上也有著全面的應(yīng)用。如果人類(lèi)食用的食物中存在致病菌，那么會(huì)對(duì)人類(lèi)身體造成無(wú)法估計(jì)的危害，因此在食品安全檢測(cè)工作中致病菌檢測(cè)工作是最為重要的核心任務(wù)。但是，傳統(tǒng)的安全檢測(cè)手段步驟較多、內(nèi)容復(fù)雜，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，無(wú)法滿足信息時(shí)代的發(fā)展需求，因此必須要開(kāi)發(fā)出可以快速高效完成食品致病菌檢測(cè)的方法。而紅外光譜技術(shù)在檢測(cè)致病菌方面有著一定的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)紅外光譜技術(shù)中的光譜可以直接的看出微生物的細(xì)胞特征，通過(guò)紅外光譜技術(shù)中的不同波長(zhǎng)和細(xì)菌細(xì)胞進(jìn)行有效結(jié)合，并且對(duì)食物中的細(xì)菌進(jìn)行分類(lèi)，繼而深入探究食品中的微觀世界。國(guó)外研究學(xué)者Holy 將紅外光譜技術(shù)和傅里葉變換技術(shù)相結(jié)合，對(duì)不同的細(xì)菌進(jìn)行了分類(lèi)檢測(cè)，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，這種綜合性的紅外光譜技術(shù)在細(xì)菌分類(lèi)上成功率達(dá)到了94%，而陳莉也采用了紅外光譜技術(shù)，并分別采用常量取樣、微量取樣兩種手段進(jìn)行了全面的分析，在對(duì)李斯特菌、大腸埃希菌、沙門(mén)氏菌中進(jìn)行判斷，其常量取樣法的成功率為92.8%、93.1%、95%，而微量取樣法的成功率為79.2%、85.1%、90%[21]。

2.5 食品污染物檢測(cè)

隨著工業(yè)的發(fā)展，生態(tài)環(huán)境問(wèn)題日益惡劣，很多食品中也包含了大量的污染物，因此將紅外光譜技術(shù)應(yīng)用到食品安全檢測(cè)中有著十分重要的意義，國(guó)內(nèi)外的研究學(xué)者在近幾年都采用了紅外光譜技術(shù)完成食品污染物的快速檢測(cè)工作，在實(shí)際檢測(cè)中發(fā)現(xiàn)，紅外光譜技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)相結(jié)合，可以對(duì)有機(jī)污染物進(jìn)行全面的研究。此外，在將紅外光譜技術(shù)運(yùn)用到對(duì)海面溢油等方面的判別上，在0.4 mL/L ～0.8 mL/L 的海面溢油樣品中進(jìn)行了快速準(zhǔn)確的辨別，準(zhǔn)確率可以達(dá)到100%。

2.6 食品藥物殘留檢測(cè)

在對(duì)污染物進(jìn)行檢測(cè)的過(guò)程中往往需要大量的化學(xué)試劑，這些化學(xué)試劑的費(fèi)用較高，且需要的條件較為復(fù)雜，不僅提高了檢測(cè)成本，也浪費(fèi)了大量的檢測(cè)時(shí)間，效率較低。不僅如此，傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)還會(huì)對(duì)食品造成二次污染，并且對(duì)周?chē)h(huán)境造成污染，在這種情況下，必須要研發(fā)出來(lái)快速環(huán)保綠色的檢測(cè)手段。一般情況下，食品中含有農(nóng)藥殘留量較低，采用紅外光譜技術(shù)檢出的正確率較低，但是可以通過(guò)適當(dāng)加大藥劑，提高檢測(cè)正確率。周向陽(yáng)等[22]就利用紅外光譜技術(shù)針對(duì)不同種類(lèi)的蔬菜展開(kāi)農(nóng)藥殘留研究，針對(duì)不同程度毒性的農(nóng)藥作為主要研究對(duì)象，嘗試分析不同種類(lèi)蔬菜的光譜差異，并且根據(jù)具體的特征，進(jìn)行鑒別，在實(shí)際研究工作中發(fā)現(xiàn)在檢測(cè)有機(jī)磷農(nóng)藥殘留上，紅外光譜技術(shù)表現(xiàn)出來(lái)較好的特性，準(zhǔn)確性較高[23]。

2.7 食品轉(zhuǎn)基因鑒定

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，讓食品行業(yè)也得到了全面的發(fā)展，其中轉(zhuǎn)基因食品就是新時(shí)期食品發(fā)展的代表性存在，但是很多人們對(duì)轉(zhuǎn)基因食品的安全性存在一定的疑慮，現(xiàn)階段，常見(jiàn)的轉(zhuǎn)基因食品檢測(cè)方法有聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)技術(shù)和酶聯(lián)免疫吸附法，但是這兩種方法在實(shí)際檢測(cè)的過(guò)程中還存在盲區(qū)，因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者嘗試?yán)眉t外光譜技術(shù)對(duì)轉(zhuǎn)基因食品進(jìn)行全面的檢測(cè)。例如，李娟等利用紅外光譜技術(shù)對(duì)轉(zhuǎn)基因西紅柿進(jìn)行分析，主要對(duì)西紅柿內(nèi)部變量情況進(jìn)行判斷，為了找到最佳的紅外光譜技術(shù)判別方法，分別將紅外光譜技術(shù)和偏最小二乘判別法、主成分分析法、判別分析法進(jìn)行結(jié)合，并且對(duì)比數(shù)據(jù)，結(jié)果表明，轉(zhuǎn)基因西紅柿和非轉(zhuǎn)基因西紅柿之間存在著較大的差異，其中最為關(guān)鍵的就是這3 種方式的正確率都可以到達(dá)100%。為了進(jìn)一步驗(yàn)證紅外光譜技術(shù)在轉(zhuǎn)基因食品中的判別作用，還對(duì)玉米等食品進(jìn)行了分析，并且對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行反向處理，以此保證紅外光譜技術(shù)可以高效準(zhǔn)確的識(shí)別轉(zhuǎn)基因食品[24]。

3 紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)中的未來(lái)發(fā)展

隨著國(guó)家對(duì)食品安全的重視程度不斷提高，食品領(lǐng)域中的檢測(cè)項(xiàng)目也在不斷的增加，雖然國(guó)內(nèi)在紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)方面展開(kāi)了全面的研究，并且取得了一定的成績(jī)，但是在很多方面還需要進(jìn)一步深入研究，全面探討紅外光譜技術(shù)本身的局限性，以此讓紅外光譜技術(shù)得到全面的應(yīng)用[20]。紅外光譜技術(shù)因?yàn)楸旧淼母咝?、?zhǔn)確、無(wú)損等特點(diǎn)在食品檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用，但是紅外光譜技術(shù)本身就存在一定的缺陷，例如，在檢測(cè)模型的建立上還需要得到更進(jìn)一步的發(fā)展，模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性還需要不斷提高。此外，關(guān)于紅外光譜儀器檢測(cè)方面的研究?jī)?nèi)容較少，因此國(guó)內(nèi)大部分儀器的準(zhǔn)確精度較差，穩(wěn)定性較差，很多性能較好的儀器都是來(lái)自于國(guó)外，成本較高。在未來(lái)開(kāi)發(fā)出高性能、便捷低價(jià)的紅外光譜檢測(cè)儀器是紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)領(lǐng)域中的重點(diǎn)研究方向。除此之外，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，紅外光譜技術(shù)還可以和其他檢測(cè)技術(shù)、模型技術(shù)相結(jié)合，以此提高檢測(cè)準(zhǔn)確度，對(duì)食品中的更多成分進(jìn)行分析，拓展紅外光譜技術(shù)在食品安全檢測(cè)中的應(yīng)用范圍。例如，王莉等[25]采用紅外光譜技術(shù)對(duì)酒類(lèi)、奶制品、飲料、食用油等不同食品成分進(jìn)行鑒定，包括酒水中的酒精含量、有害物質(zhì)、可溶性固體等不同成分的快速測(cè)定，在上述食品安全檢測(cè)領(lǐng)域中，國(guó)家的紅外光譜技術(shù)都取得了較優(yōu)的成果。另外，在林業(yè)、醫(yī)學(xué)、環(huán)保等不同領(lǐng)域中紅外光譜技術(shù)也可以發(fā)揮出其本身的特點(diǎn)，為國(guó)家各個(gè)行業(yè)的全面發(fā)展提供參考。

4 總結(jié)

綜上所述，食物是人類(lèi)生存發(fā)展的基本需求，保證食品安全是社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展必然基礎(chǔ)，紅外光譜在食品安全檢測(cè)中的全面應(yīng)用，能夠從根本上提高食品安全質(zhì)量檢測(cè)的工作效率，保證質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)的正確性。但是現(xiàn)階段，國(guó)家關(guān)于紅外光譜在食品安全檢測(cè)中的應(yīng)用研究還缺少系統(tǒng)的集成規(guī)劃，需要對(duì)研究情況不斷地進(jìn)行總結(jié)歸納，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展完善紅外光譜技術(shù)，為食品安全質(zhì)量檢測(cè)發(fā)展提供技術(shù)支持。