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      近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中應(yīng)用的幾點(diǎn)體會(huì)

      2019-03-10 19:35:00金渭荃
      食品界 2019年2期
      關(guān)鍵詞:奶制品果蔬食品

      近紅外光是指在波長為七百五十毫米到三千毫米范圍內(nèi)的電磁波。隨著我國社會(huì)體系的不斷發(fā)展,近紅外光譜分析技術(shù)已經(jīng)成為我國發(fā)展速度最為迅速的分析技術(shù)之一,逐漸應(yīng)用到制藥、農(nóng)業(yè)以及食品等各個(gè)領(lǐng)域中。近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中應(yīng)用雖然時(shí)間不是最長的,但所獲得的成效是十分明顯的。

      近紅外光譜分析技術(shù)在果蔬方面的應(yīng)用

      近紅外光譜分析技術(shù)在果蔬中方面的研究對(duì)象,主要為我們?nèi)粘I钪休^為常見的蔬菜與水果,通常含有可溶性的固形物與Vc,這些物質(zhì)都可以受到近紅外光譜分析技術(shù)的檢測。像蘋果、柑橘以及草莓這些水果中的重要指標(biāo)中均具有Vc,Vc的含量會(huì)直接受到水果類型以及種植方式的影響。果蔬的Vc破壞,還會(huì)受到運(yùn)輸和儲(chǔ)存的影響。因此,利用近紅外光譜分析技術(shù)進(jìn)行檢測是非常關(guān)鍵的??梢赃x擇一千二百毫米到七百毫米之間的波長,進(jìn)行三次檢測,得出最終的檢測結(jié)果,對(duì)檢測結(jié)果進(jìn)行深入研究,選擇誤差最小的檢測結(jié)果。對(duì)于果蔬中的可溶性固形物,在檢測過程中通常會(huì)選擇九百毫米左右的波長,對(duì)果蔬的標(biāo)準(zhǔn)以及系數(shù)等重要指標(biāo)進(jìn)行檢測。

      近紅外光譜分析技術(shù)在肉制品方面的應(yīng)用

      對(duì)于肉制品的檢測,近紅外光譜分析技術(shù)主要集中在羊肉、牛肉、魚肉以及豬肉的品質(zhì)與安全。相關(guān)人員通過PLS創(chuàng)建校正模型,對(duì)魚肉中所富含的水分,蛋白質(zhì)含量進(jìn)行預(yù)測,得出最終水分的R值為0.98,蛋白質(zhì)的R值為0.96。相關(guān)人員對(duì)五個(gè)產(chǎn)地的羊肉采用了線性判別結(jié)合主成分分析的方式進(jìn)行了合理的區(qū)分與檢測,最終所得出的正確率高達(dá)百分之九十一以上。對(duì)于禽蛋方面,也有相關(guān)人員進(jìn)行了綜合性的分析,針對(duì)雞蛋中所富含的的腦白質(zhì),也采用了近紅外光譜分析技術(shù),最終校正結(jié)果R值為0.89。

      近紅外光譜分析技術(shù)在奶制品方面的應(yīng)用

      近紅外光譜分析技術(shù)在奶制品方面的應(yīng)用主要包含兩類,第一種屬于在線檢測,通常是利用近紅外光譜分析技術(shù)在奶制品生產(chǎn)線上采用光纖探頭對(duì)奶制品樣品進(jìn)行檢測。第二種是與之相反的,屬于離線檢測,主要采用紅外反射儀檢測試管樣品,以及品杯中的樣品。將近紅外光譜分析技術(shù)與光纖技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,在線檢測不同飼養(yǎng)區(qū)域以及不同培育類型的奶牛牛奶中的主要成分。相關(guān)部門也是十分重視奶制品方面的檢測,通過利用近紅外透射技術(shù)與PLS校正模型對(duì)牛奶中的氯霉素的含量機(jī)型進(jìn)行預(yù)測,所預(yù)測的R值為0.9893。也有相關(guān)人員在檢測中滲入的乳清粉、植脂末以及水解植物蛋白的牛奶,得出R值為0.969。

      近紅外光譜分析技術(shù)在酒方面的應(yīng)用

      近紅外光譜分析技術(shù)在鑒定食品成分以及成分中的有害物質(zhì)中獲得了顯著的成效,使近紅外光譜分析技術(shù)在食品領(lǐng)域中得到了更加廣泛的應(yīng)用。近紅外光譜分析技術(shù)在酒類方面的應(yīng)用也是十分常見的,主要集中在釀酒、品牌鑒別、酒中成分以及產(chǎn)地等多方面,在釀酒過程中對(duì)參數(shù)的變化有著更加全面的研究,相關(guān)人員運(yùn)用PLS創(chuàng)建模型,對(duì)釀酒過程中白酒乙酸乙酯、乙醇、總酸以及總酯的含量進(jìn)行分析檢測,最終得出R值最高為0.97,最低為0.67。對(duì)于白酒中甲醇含量也有相關(guān)人員進(jìn)行了預(yù)測,采用的是同種形式,R值要高于前面幾項(xiàng)檢測,為0.9998。干紅葡萄酒樣品的判別模型創(chuàng)建于沙城、昌黎以及煙臺(tái),在檢測過程中,準(zhǔn)確率在86%以上。

      綜上所述,是對(duì)近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中應(yīng)用的幾點(diǎn)體會(huì)進(jìn)行分析研究。隨著我國科技水平的不斷發(fā)展,近紅外光譜分析技術(shù)獲得了越來越多人的重視,在食品檢測中也凸顯出了自身的優(yōu)勢。但由于食品本身是相對(duì)復(fù)雜的,在時(shí)間、產(chǎn)地等方面都存在顯著的差距,需要不斷的進(jìn)行完善、更新,為近紅外光譜分析技術(shù)在食品檢測中奠定良好的基礎(chǔ)。

      作者簡介:

      金渭荃(1997-),女,漢,遼寧大連人,本科,食品科學(xué)與工程。

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