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摘 要：文章主要综述了红外光谱在饮料、肉类、农产品和其他食品检测中的应用状况。红外光谱可快速检测食品成分、含量及水果蔬菜的农药残留等，操作简单、成本低廉、准确度高，是定性和定量的有利手段，文章亦可为后续此类应用提供参考。
关键词：红外光谱；食品；检测
1 概述
近年来食品安全问题日益凸现，对其进行安全监测的各种方法和仪器应运而生。其中红外光谱技术利用其检测时间短、分析速度快、操作方便、准确度高且具有环保、高效的特点而被广泛应用。红外光谱在饮料，肉类，农产品等食品检测中可准确、方便地检测到食品中的化学成分和含量，还可进行食品中农药残留检测、掺假的鉴定、内部质量评定等，是定性与定量分析的有利工具。
2 红外光谱的使用
食品类型多、品种及其结构繁杂多样，组成、外观及性质等又较相似，普通化学方法常常难别真假。而红外光谱利用其从细微结构处鉴别物质的特性，可方便、快速、较为准确的检测食品成分，而且成本低、环保、高效，使其在这一领域应用广泛且有很大的前景。
2.1 在饮料检测中的应用
2.1.1 酒类
方利民等[1]采用红外与Fast ICA算法等结合的技术，对传统测定方法进行了改进，对红酒中酒精含量、pH值及残糖量，建立了预测模型，预测结果的相关性和误差都达到了较理想的效果，也为开发出更高精度的红酒酒精含量、pH值、残糖量以及其他一些参数的检测仪器提供了依据和可能。朱宏霞等[2]测定了数百个样品黄酒，实验结果表明，定标误差只有0.12%，曲线线性相系数为99%，可满足对普通测试工作的需求。
2.1.2 茶类
因具体的加工工艺差异和原料老嫩而使茶叶所含化学成分及相对含量不同，傅里叶红外光谱的一阶谱图和二阶谱图的信息结合起来能区分不同茶类。张娅玲[3]研究得出，红外光谱可为不同种类、等级、地区茶叶的鉴别提供科学依据。因各种茶叶所含化学成分及相对含量不同，各自都有自己独特的红外特征，通过比较相对强度及吸收峰的强弱变化规律，可以进行定性和定量。
图1为5个黑茶样品的二阶红外光谱[4]，由此可以明显的看出各茶叶的不同光谱，利用PLS法建立数学模型，应用近红外光谱，可对茶叶中的咖啡碱、茶多酚和氨基酸进行定量分析。孙耀国等[5]利用类似技术，对茶叶进行了测定，得到了比较好的效果。在进一步优化测定条件的基础上得到了较好的数学模型。
2.1.3 奶类
Shuso[6]在600～1050nm波长范围，对牛奶品质检测构建了红外测定系统。在对牛奶的主要成分乳糖、蛋白质和脂肪的测定和牛奶尿素氮MUN及体细胞个数的测定中，得到了较好的结果。韩东海[7]实验结果表明，与判别分析技术相结合的近红外光谱技术，可以很好的鉴别纯牛奶中还原奶的掺假现象，实现原料奶的新鲜判别，并能准确的识别掺碱牛奶。
2.2 红外光谱在肉类检测中的应用
2.2.1 禽畜肉
Osama等[8]对牛肉品质的测定中，用中红外光谱建立了一套测定检测模型，为肉制品的掺假检测提供了依据[9]。牛内脏中，尤其肝脏中含有肝糖元，在1200～1000cm-1处的红谱图有特征吸收，而瘦肉组织和脂肪中脂肪、蛋白质、水分含量也不同，据此，可将正宗牛肉产品与其他有内脏掺杂的样品很明确的分辨。
2.2.2 水产品
谢雯雯[10]等运用PLS化学计量学方法，建立了一套对鱼肉新鲜度可进行判断的近红外预测模型，相比于传统的新鲜度检测方法，该实验只需采集样品鱼肉的近红外光谱数据，再代入建立好的近红外预测模型，便可获得样品鱼肉的新鲜度信息，省去了样品前处理过程和测定过程，节省了大量的时间和原料。其局限性是进行定量分析时，不能直接采集带鳞整鱼的光谱数据。
2.2.3 火腿肠
表1是利用近红外检测火腿肠中的蛋白质、脂肪和水分与常规方法的对比，可见利用近红外检测火腿肠是可行的。需要注意的是， 每类测定样本（例如火腿肠类产品或者低温灌肠类）， 都要建立各自的定标方程。因为肉品在加工过程中添加的脱脂奶粉、蔗糖、抗坏血酸、亚硝酸盐、乳化剂等添加剂对近红外吸收都有影响，会影响样品中蛋白质、脂肪和水分含量的测定结果[11]。
2.3 红外光谱在农产品检测中的应用
2.3.1 水果
可利用近红外光谱技术，对一般水果所含的近红外活性基团成分，即水分、纤维、碳水化合物等，进行定量分析；因为在近红外区域，它们都有特征吸收。李彦文等[12]建立了一套枣仁检测红外光谱体系，在1800～960cm-1间，酸枣仁与其伪品滇枣仁的红外吸收峰的峰数、峰位、峰形和峰强度等有着明显的差异，可作为二者的重要区别。王欣等[13]在近红外漫透射分析技术的基础上，研制了一种水果内部品质在线分析仪。将其用于鸭梨黑心病的判断，准确率为0.96，该仪器为在水果品质的检测提供了一种快速简便廉价的检测手段，在商检、质检、海关等领域应用前景广阔。
2.3.2 蔬菜
李文秀[14]用中红外衰减全反射光谱数据，对蔬菜汁液中残留高残留农药敌百虫、敌敌畏进行了研究。结果表明，农药在蔬菜汁中与在标准试剂中有基本一致的吸收特性，蔬菜上的农药残留可以用红外光谱技术直接进行检测，通过农药在水中的吸收建立模型模拟其在蔬菜体内的吸收，为实现对蔬菜中农药残留进行快速检测提供一条可能的途径。
周向阳[15]等对旋药科、苋科、菊科等几十余种蔬菜类中有机磷农药残留的鉴别进行了红外光谱法研究。利用含磷基团在倍频区的特征吸收和差谱技术等进行定性定量，取得满意的鉴别效果，为有机磷农药残留的快速分析提供一种简便、快速、可靠的手段。
金同铭[16]通过NIR光谱实验，定量分析西红柿中的蔗糖、葡萄糖、果糖的含量，结果表明用NIR光谱法完全满足其精度的要求，而且NIR光谱法的分析效率比HPLC法高数十倍，既不用化学试剂，亦无需破坏样品，分析后的西红柿仍可食用或作商品出售，这在品质分析、资源评价及育种中，对大批量样品的测定、筛选极为有利。对蔬菜表面残留的氯氰菊酯等，徐琳[17]等用FTIR技术进行了分析测试。结果表明，该法测定蔬菜表面农药残留的灵敏度高于透射光谱法，而且快速、简便。
2.3.3 谷类
张耀武[18]等对涂有石蜡和掺有矿物油的大米，利用红外光谱进行了定性鉴别和判伪，该方法在对大米、食用油和瓜子中是否掺加工业矿物油的鉴定中得到了肯定。
2.4 红外光谱在其他食品检测中的应用
2.4.1 蜂蜜
生活用品蜂蜜对人体有多种益处，但普通人员凭感官判断蜂蜜的品质有困难，掺假已经成为重要问题之一。可掺入蜂蜜中的其他物质有很多，检测有一定难度。常规方法费时费力，且有使用限制。红外光谱可以用于掺假产品的分析检测，因其能够从结构上判断物质，即在复杂的背景中分辨出待测物质的细微化学信息，尤其对食品中低含量物质。
S·Sivakesava[19]以一定的增量，分别向菊花蜜、三叶草蜜、荞麦蜜中分别掺入不同重量的甜菜转化糖，然后室温下进行傅里叶变换红外分析，实验结果表明，混合物用全反射傅里叶变换红外进行测定，得到了非常好的结果，三种蜂蜜的预测值和实际值间的相关系数分别为0.946，0.964和0.956，预测值标准差在2.1%～4.4%。
2.4.2 油
中国市场上由于橄榄油量少价高，一些经销商为了获取更大的利益，常常向其中掺杂较便宜的其他油品，导致消费者的利益受到严重损害。何优选[20]、黄秀丽[21]等对橄榄油和其他油的区别鉴定做了系统的红外研究。他们根据食用油中的主要成分脂肪酸油脂中，多次甲基链中两种健，即C-O和C-H，在红外谱区振动频率和方式差异，反映不同油型信息的特性，采用主成分分析和判别式分析检测了橄榄油及其它油品菜籽油、葵花油、玉米油等，在1000～1800cm-1和2800～3100cm-1内红外的数据特点，利用光谱信息对油型进行聚类分析，实验结果表明橄榄油型紧密聚集在一起，与其他油型有明显区别。将实验结果的数据比较对照，便可对橄榄油的品质和掺假行为做出快速准确判定，同时给出定量分析结果。
3 结束语
综上所述，红外光谱检测技术已经成为一种方便、快捷、高效的检测技术。在与食品有关的各种样品的检测中得到了广泛使用。尤其在与定性有关的结构测定中具有其他技术无法取代的优势。展望未来，相信该技术应用的领域必将越来越广泛。
参考文献
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