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紅外光譜在食品檢測(cè)中的應(yīng)用

更新時(shí)間:2019-07-31點(diǎn)擊次數(shù):6344

 紅外光譜技術(shù)是一種新型的無(wú)損檢測(cè)技術(shù),在食品檢測(cè)中發(fā)揮著良好的效用。應(yīng)用紅外光譜技術(shù)可以直接對(duì)食品進(jìn)行檢測(cè),而且檢測(cè)效率較高,檢測(cè)成本較低,污染程度較小。因此,適當(dāng)紅外光譜技術(shù)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用具有非常重要的意義。
 

  紅外光譜的檢測(cè)原理
 

  紅外光譜是一種分子吸收光譜,主要包括近紅外檢測(cè)(0.75-2.5μm)、中紅外檢測(cè)(2.5-25μm)、遠(yuǎn)紅外檢測(cè)(25-1000μm)三個(gè)區(qū)段。食品樣本受到頻率連續(xù)變化的紅外光照射后,其分子會(huì)吸收一定頻率紅外光輻射。隨后由振動(dòng)運(yùn)動(dòng)(或轉(zhuǎn)動(dòng)運(yùn)動(dòng))引起分子偶極矩變化,終形成紅外吸收光譜。紅外光譜中存在于一個(gè)區(qū)域內(nèi),這個(gè)區(qū)域的構(gòu)造類(lèi)似于指紋,這個(gè)區(qū)域能夠排除干擾,反映分子間的細(xì)微差別。通過(guò)對(duì)區(qū)域中不同吸收峰化學(xué)基團(tuán)進(jìn)行對(duì)比分析,可判定化合物的結(jié)構(gòu)和狀態(tài),進(jìn)而確定食品性質(zhì)。
 

  食品檢測(cè)中紅外光譜的應(yīng)用進(jìn)展
 

  目前應(yīng)用于食品檢測(cè)領(lǐng)域的紅外光譜技術(shù)主要為近紅外檢測(cè)和中紅外檢測(cè)。
 

  近紅外檢測(cè)應(yīng)用進(jìn)展
 

  近紅外檢測(cè)將計(jì)算機(jī)技術(shù)、光譜測(cè)量技術(shù)、基礎(chǔ)測(cè)試技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)進(jìn)行了有機(jī)整合,成為獨(dú)立的食品檢驗(yàn)?zāi)K。近紅外檢測(cè)在食品檢測(cè)中的應(yīng)用主要包括肉類(lèi)安全性、糧食安全性、食用油安全性、酒類(lèi)安全性、茶葉安全性、乳制品安全性等模塊。如利用近紅外光譜檢測(cè)技術(shù),可對(duì)黑木耳、銀耳等食用菌,或者不同區(qū)域生產(chǎn)的山藥樣本進(jìn)行紅外檢測(cè)分析。
 

  中紅外檢測(cè)應(yīng)用進(jìn)展
 

  中紅外檢測(cè)在食品檢測(cè)領(lǐng)域中可檢測(cè)食用油組分、糧食成分及肉制品中反式脂肪酸含量。如根據(jù)油脂中多次甲基鏈C-O、C-H在中紅外光譜振動(dòng)方式、振動(dòng)頻率差異。利用中紅外光譜主成分分析方式,可區(qū)別葵花油、玉米油、菜籽油及橄欖油在1800-1000-1輻射區(qū)域內(nèi)變化;通過(guò)液體油樣光纖分析,還可以確定食品摻假情況。
 

  紅外光譜在食品定量分析中的應(yīng)用
 

  一方面,基于近紅的食品定量分析主要通過(guò)多個(gè)食品樣本的識(shí)別,在4200-4800nm-1波段內(nèi)對(duì)食品各組分含量,進(jìn)行小二乘定量模型的構(gòu)建。通過(guò)對(duì)多個(gè)食品預(yù)測(cè)組分含量與參考含量的對(duì)比分析,可有效判定被檢測(cè)食品組分含量的超標(biāo)情況。如利用傅里葉紅外變化模型,向槐花蜜、油菜蜜中摻加5.0%的麥芽糖漿,利用競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法,構(gòu)建蜂蜜的麥芽糖漿含量定量模型。通過(guò)對(duì)兩樣本定量模型方根對(duì)比分析,可確定兩種蜂蜜的麥芽糖漿摻加含量。在此基礎(chǔ)上,檢測(cè)人員可進(jìn)一步拓展檢測(cè)范圍,即向槐花蜜中摻加不同含量的麥芽糖漿,配成100個(gè)蜂蜜樣本,在305-2100nm-1范圍內(nèi)采集近紅外反射光譜。隨后利用主成分分析方法,對(duì)近紅外光譜內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、整合,以蜂蜜麥芽糖含量定量模型構(gòu)建的方式,對(duì)定量模型的交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)及均方根誤差進(jìn)行逐一分析,從而確定蜂蜜摻加麥芽糖漿的比例。
 

  另一方面,利用中紅外檢測(cè)進(jìn)行食品定量分析,主要利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模型參數(shù)估計(jì)、化學(xué)信號(hào)處理、定量構(gòu)效關(guān)系、人工智能、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化等化學(xué)計(jì)量方法,提取食品特征,構(gòu)建食品參數(shù)模型,從而達(dá)到定量分析的目的。以中紅外檢測(cè)在食品反式脂肪酸含量測(cè)定中的應(yīng)用為例,實(shí)驗(yàn)主要利用lv仿-甲醇提取法,提取食品中的脂肪。然后利用甲醇-BF3將食品中的脂肪進(jìn)行快速甲脂化。食品脂肪甲酯化后,在Avatar 375傅里葉變換紅外光譜儀內(nèi),對(duì)食品中反式脂肪酸含量進(jìn)行定量分析,可達(dá)到90.2%-102.3%回收率。
 

  紅外光譜檢測(cè)需要多少錢(qián)
 

  紅外光譜檢測(cè)應(yīng)用十分廣泛,但實(shí)際每次檢測(cè)費(fèi)用并不是很高。根據(jù)待測(cè)樣品的實(shí)際情況,收費(fèi)一般從幾百到上千元不等。因此紅外光譜儀可以作為日常家居生活中常用的分析方法,幫助我們更安全更健康的生活。國(guó)家相關(guān)實(shí)驗(yàn)室和機(jī)構(gòu)都廣泛采用紅外光譜儀進(jìn)行快速檢測(cè),從而保證民生安全同時(shí)打擊制假分子。
 

  食品特別是農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和安全問(wèn)題是人們普遍關(guān)注的問(wèn)題。為有效處理食品安全問(wèn)題,相關(guān)人員可根據(jù)食品類(lèi)型,合理利用近紅外檢測(cè)和中紅外檢測(cè)技術(shù),從定性、定量?jī)蓚€(gè)方面,分析食品組分和結(jié)構(gòu),保證食品摻假問(wèn)題的及早發(fā)現(xiàn)和處理,為我國(guó)食品行業(yè)的健康發(fā)展提供保障。

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