姜 萃
(海陽(yáng)市檢驗(yàn)檢測(cè)中心,山東煙臺(tái) 265100)
食品安全問(wèn)題一直是人們廣泛關(guān)注的問(wèn)題,其質(zhì)量把控及監(jiān)督管理工作的開(kāi)展,都需要檢測(cè)技術(shù)的支持。紅外光譜技術(shù)具有高靈敏度、分析速度快、專屬性好等特點(diǎn),能夠?qū)Υ郎y(cè)物進(jìn)行定量或定性分析,并且操作便捷、前處理簡(jiǎn)單、適用性強(qiáng),被廣泛應(yīng)用于食品檢測(cè)中,對(duì)提升檢測(cè)質(zhì)量與水平具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。
分子中某些特定波長(zhǎng)的紅外線,會(huì)被紅外光譜選擇性吸收,使得分子中振轉(zhuǎn)能級(jí)發(fā)生躍遷,吸收紅外線的情況會(huì)在儀器處理下,形成特征吸光譜,通過(guò)紅外光譜帶形狀、位置、數(shù)量以及強(qiáng)度隨分子結(jié)構(gòu)的觀察,完成定量、定性分析[2]。紅外光譜分為波長(zhǎng)范圍為780~2 500 nm的近紅外光譜、2 500~25 000 nm的中紅外光譜以及25 000~500 000 nm的遠(yuǎn)紅外光譜。在紅外光譜中,不同官能團(tuán)的特征吸收頻率存在較大差異,且十分明顯,通過(guò)對(duì)特征吸收峰的分析,達(dá)到鑒別化合物結(jié)構(gòu)、分析復(fù)雜成分的目的,目前這種技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于食品、制藥、環(huán)境等檢測(cè)研究中,表現(xiàn)出較好的應(yīng)用前景。
紅外光譜與傳統(tǒng)分析方法不同,研究學(xué)者對(duì)其在食品檢測(cè)中的研究表明,技術(shù)能夠在待測(cè)樣品及其中未知物質(zhì)間建立數(shù)學(xué)關(guān)系,幫助檢測(cè)人員在較短時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析,分析效率高、數(shù)據(jù)檢測(cè)準(zhǔn)、操作成本低,能夠檢測(cè)液體、半固體、膠體、液體等多種待測(cè)物質(zhì),在很大程度上降低了食品檢測(cè)工作對(duì)環(huán)境的污染問(wèn)題[3]。但是在實(shí)際應(yīng)用中,需要對(duì)建立的模型進(jìn)行維護(hù)與修正,并對(duì)空間環(huán)境中的不確定因素加以控制,這樣才能保證紅外光譜技術(shù)在相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境中,充分發(fā)揮出自身優(yōu)勢(shì)與價(jià)值[4]。
食品造假、摻假是現(xiàn)階段最為突出的食品安全問(wèn)題,傳統(tǒng)分析檢測(cè)方法已經(jīng)無(wú)法滿足食品真?zhèn)舞b定需求,因此業(yè)界研究學(xué)者利用紅外光譜在食品真?zhèn)舞b定及鑒別中的應(yīng)用進(jìn)行深入的研究[5]。吳迪等利用紅外光譜技術(shù)對(duì)不同形式的肉類的真?zhèn)握归_(kāi)了鑒別,分別采集熟肉、生肉、切碎牛肉等樣品在400~2 500 nm波長(zhǎng)間的光譜,對(duì)比數(shù)據(jù)并進(jìn)行總結(jié)分析。同時(shí),將牛肉、羊肉、小麥粉等物質(zhì)分別加入到豬肉中,以此明確紅外光譜技術(shù)是否具有一定的鑒別能力[1]。結(jié)合中心化、SG平滑求導(dǎo)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正方法,對(duì)紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,檢測(cè)結(jié)果表示,豬肉中摻入羊肉、摻入牛肉、摻入小麥粉、摻入奶粉的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差分別為3.33%、2.99%、0.57%、0.92%,相關(guān)系數(shù)分別為0.87%、0.89%、1.000%、0.99%,證明紅外光譜技術(shù)能夠高效完成食品真?zhèn)舞b別工作,檢測(cè)準(zhǔn)確度高達(dá)95.7%以上,所以紅外光譜技術(shù)對(duì)維護(hù)社會(huì)安定具有重要意義。
食品品質(zhì)是衡量食品綜合價(jià)值的重要指標(biāo),與食品產(chǎn)地、種類密切相關(guān)。在利用紅外光譜技術(shù)檢測(cè)食品品質(zhì)的過(guò)程中,向伶俐等對(duì)不同產(chǎn)地葡萄酒樣品的紅外圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行全面采集,利用建立的融合模型,高效分辨出葡萄酒的產(chǎn)地,準(zhǔn)確度高達(dá)90.87%以上;楚剛輝等利用該技術(shù)觀察喀什樹(shù)莓酒中不同物質(zhì)化學(xué)成分結(jié)構(gòu)特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)其他與待測(cè)樣品同類的產(chǎn)品,在700~500 cm-1波數(shù)段存在4個(gè)并列的小肩峰,進(jìn)一步表明紅外光譜技術(shù)對(duì)食品品質(zhì)鑒別具有重要意義。此外,紅外光譜技術(shù)還能夠無(wú)損、低成本、高效檢測(cè)出不同食品的品種及同一食品的不同類型?,F(xiàn)階段,綠色食品越來(lái)越受到人們的歡迎,食品品質(zhì)的提升能夠?qū)崿F(xiàn)食品質(zhì)量的轉(zhuǎn)變,而無(wú)損、在線智能化的紅外光譜技術(shù)在食品品質(zhì)研究中,發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,對(duì)實(shí)現(xiàn)未知樣品參數(shù)的預(yù)測(cè)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
食品中大量的化學(xué)試劑、農(nóng)藥殘留、致病菌等有害物質(zhì),嚴(yán)重危害著人們的身體健康及生命安全。為進(jìn)一步提升食品有害物質(zhì)的檢測(cè)效率、節(jié)約檢測(cè)時(shí)間,研究學(xué)者利用紅外光譜技術(shù)對(duì)白酒中乙酸和己酸的濃度進(jìn)行檢測(cè),采集 6 101.7~5 446 cm-1、6 101.7~5 449.8 cm-1、11 998.9~ 7 501.7 cm-1、11 998.9~7 497.9 cm-1譜區(qū)的紅外光譜,然后運(yùn)用最小二乘法以及交叉驗(yàn)證法,構(gòu)建分析模型。結(jié)果顯示,白酒中乙酸和己酸的濃度檢測(cè)準(zhǔn)確度分別高達(dá)95.63%、99.47%以上,在最大程度上滿足驗(yàn)證乙酸和己酸濃度的相關(guān)檢測(cè)需求。陳莉等采用微量取樣、常量取樣方法,結(jié)合紅外光譜技術(shù),分別對(duì)食品大腸埃希菌、李斯特菌、沙門(mén)氏菌進(jìn)行分析與判斷。其中,微量取樣法的成功率為85.1%、79.2%、90%,常量取樣法的成功率為93.1%、92.8%、95%。此外,國(guó)外研究學(xué)者還利用紅外光譜技術(shù)對(duì)食品中的產(chǎn)毒真菌及其毒素進(jìn)行檢測(cè),避免不同真菌毒素對(duì)人體及農(nóng)業(yè)作物、食用食品的危害。多項(xiàng)研究表明,紅外光譜技術(shù)能夠滿足食品有害物質(zhì)檢測(cè)的基本要求,若與其他檢測(cè)方法聯(lián)用,能夠進(jìn)一步提升食品在線監(jiān)測(cè)、安全監(jiān)管的水平。
食品包含多種多樣的成分,較為復(fù)雜,隨著國(guó)家對(duì)食品安全的逐漸重視,紅外光譜技術(shù)在食品領(lǐng)域檢測(cè)項(xiàng)目中,得到了更加廣泛的應(yīng)用。在利用紅外光譜技術(shù)定量分析食物中復(fù)雜成分的過(guò)程中,能夠幫助檢測(cè)人員更加深入地了解食品的屬性與質(zhì)量。NIERO等結(jié)合偏最小二乘回歸法以及紅外光譜技術(shù),對(duì)牛奶的抗氧化活性進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),還有的研究學(xué)者結(jié)合紅外光譜技術(shù)與經(jīng)典最小二乘法、主成分分析法、多元線性回歸法等,對(duì)精米中的淀粉含量進(jìn)行快速檢測(cè)[2]。結(jié)果表明,實(shí)際檢測(cè)結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān),具有較高的準(zhǔn)確度。此外,有的研究學(xué)者利用紅外光譜技術(shù)對(duì)食品有效期進(jìn)行推測(cè),包括市場(chǎng)中防腐劑含量較多的食品安全測(cè)定,達(dá)到適當(dāng)延長(zhǎng)食品保存時(shí)間的目的,并能夠有效避免防腐劑及其他食品添加劑對(duì)人體生命健康的傷害,進(jìn)而充分發(fā)揮出紅外光譜技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與價(jià)值,從根本上滿足食品中復(fù)雜成分的分析要求,且檢測(cè)結(jié)果可靠。
乳制品摻假、造假現(xiàn)象十分普遍,為更好提升乳制品的食用安全性,研究學(xué)者利用紅外光譜技術(shù)對(duì)不同品牌、不同種類的224個(gè)牛奶樣品進(jìn)行主要成分分析,以此正確、準(zhǔn)確識(shí)別出樣品中的摻假牛奶。CHEN H等結(jié)合一類偏最小二乘法、近紅外光譜,對(duì)102個(gè)液體乳樣品集開(kāi)展監(jiān)測(cè),從中選出40個(gè)最重要變量,并對(duì)其中32個(gè)純牛奶樣品,構(gòu)建一級(jí)模型訓(xùn)練集,然后鑒別樣品的真?zhèn)?。結(jié)果表明,總準(zhǔn)確率、靈敏度、特異性分別為89%、90%、88%,表明紅外光譜技術(shù)與其他方法結(jié)合能夠高效鑒別乳制品的真?zhèn)?,并且檢測(cè)過(guò)程對(duì)環(huán)境污染很小,對(duì)提升檢測(cè)精準(zhǔn)性具有重要意義,是維護(hù)乳制品銷售市場(chǎng)最有效的在線監(jiān)測(cè)工具。
在乳制品化學(xué)成分檢測(cè)中應(yīng)用紅外光譜技術(shù),主要是對(duì)乳制品中的脂肪、蛋白質(zhì)、碳水化合物等多種成分的含量進(jìn)行測(cè)定。國(guó)外研究學(xué)者利用紅外光譜對(duì)奶粉中的主要化合物進(jìn)行定量分析,并以載荷以及回歸系數(shù)建立一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)比分析最小二乘法支持向量機(jī)算法、PLS兩大類檢測(cè)方法的效果。結(jié)果表明,優(yōu)化波長(zhǎng)區(qū)域要比全短波長(zhǎng)紅外區(qū)域的樣品預(yù)測(cè)性能要好,相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)表現(xiàn)出較為良好的性能,乳制品中蛋白質(zhì)、脂肪、碳水化合物的回歸系數(shù)分別為0.984、0.981、0.982。因此,乳制品化學(xué)成分實(shí)際定量分析、定性分析中,紅外光譜技術(shù)具有較為顯著的性能,且建立的分析模型,能夠有效提升檢測(cè)結(jié)果的預(yù)測(cè)水平,對(duì)維護(hù)食品市場(chǎng)穩(wěn)定性具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
現(xiàn)階段,大多數(shù)消費(fèi)者較為看重乳制品的品牌,其是挑選牛奶時(shí)最主要的因素。為避免市面上各種以假亂真的牛奶品牌影響消費(fèi)者的判斷,研究學(xué)者利用紅外光譜技術(shù)對(duì)不同品牌的138個(gè)牛奶樣品進(jìn)行分類研究,同時(shí)分別結(jié)合一化、二階求導(dǎo)等方式,對(duì)采集到的紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并利用建立起的回歸模型,對(duì)牛奶品牌進(jìn)行精準(zhǔn)鑒別[3]。結(jié)果顯示,識(shí)別荷蘭、光明、雀巢等乳制品品牌的效率,分別為75%、78%、100%,進(jìn)一步證明紅外光譜技術(shù)具有較高的品牌溯源能力,能夠達(dá)到有效鑒別未知樣品成分的目的。
微生物檢測(cè)是乳制品檢測(cè)中比較重要的內(nèi)容,由于乳制品性質(zhì)及質(zhì)量屬性的特殊性,常常由于傳統(tǒng)檢測(cè)手段、方法的滯后性,較長(zhǎng)的檢測(cè)周期,而影響牛奶樣品中微生物檢測(cè)效果。因此,利用紅外光譜技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)乳制品中微生物無(wú)損、高效、快捷、準(zhǔn)確的檢測(cè),對(duì)提升乳制品微生物含量在線監(jiān)測(cè)水平具有至關(guān)重要的作用。研究學(xué)者利用紅外光譜技術(shù)結(jié)合一階求導(dǎo)、多元散射校正、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)量變換等方法,對(duì)多個(gè)牛奶樣品中的微生物種類及數(shù)量進(jìn)行檢測(cè),同時(shí)與其他現(xiàn)代檢測(cè)手段進(jìn)行對(duì)比,表明紅外光譜技術(shù)對(duì)牛奶樣品中的微生物,開(kāi)展無(wú)損、快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)是十分可行的,進(jìn)一步推動(dòng)了食品在線監(jiān)控的發(fā)展,達(dá)到檢測(cè)并鑒別食品安全的目的。
綜上所述,通過(guò)對(duì)紅外光譜檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)的分析,進(jìn)一步明確了食品檢測(cè)中應(yīng)用紅外光譜技術(shù)的重點(diǎn)與難點(diǎn)。因此,為保證食品檢測(cè)工作質(zhì)量,需要建立健全的機(jī)制來(lái)保障紅外光譜技術(shù)優(yōu)勢(shì)與價(jià)值的充分發(fā)揮,只有這樣才能提升檢測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,促使品質(zhì)檢測(cè)、真?zhèn)舞b定、成分分析、物質(zhì)檢測(cè)工作效率與質(zhì)量的提升,從而為食品檢測(cè)提供更強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。