近红外光谱技术在食品安全领域的应用
2013-11-10 09:17:57   来源：微迷   评论：0   点击：

上海芯晨科技有限公司 李成

食品是人们生活中最基本的必需品， 随着社会发展，人们的生活质量逐步提高，食品消费也从注重数量向注重质量和安全转变。近几年来涌现的不良食品安全事件使得消费者对食品行业的信任不断降低，极大地影响了食品市场的发展，这也使得对食品安全的检测变得极其重要。

更经济，更快速的食品安全检测方法一直是人们研究和开发的目标。传统的食品检测方法包括感官评定，化学方法和微生物分析等。感官评定是最古老的方法，通过消费者或者专业的食品员进行评定，结果具有很强的主观性，且不能定量分析。化学分析方法具有一定的客观性，通常结果比较可靠，但其需要准确制样以及专业分析。另外检测过程需要破坏样品，相应的仪器设备价格比较昂贵，不适合于快速在线检测。微生物分析方法主要是检测一些生物有机体，比如真菌和细菌等，具有客观和可信的检测结果，但检测速度非常慢，同样不适合于快速在线检测。为了克服上述的缺点，找到快速经济的方法，人们开发了光学多光谱检测技术。常见的多光谱包括紫外、可见以及红外波段，其中近红外波段是目前应用最广泛的光谱红外线是波长介于微波与可见光之间的电磁波，波长在 0.77-1000μm之间，其在军事、通讯、探测、医疗等方面有广泛的应用。目前对红外线的分类还没有统一的标准，各个专业根据应用的需要，有着自己的一套分类体系。美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为 0.77-2.5μm区域，这也是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。有机物中能量较高的化学键，如 C-H、O-H、N-H 等，其基频吸收带位于中红外光谱区 (3-8μm)，这些基频吸收带的倍频、合频和差频叠加就形成了近红外区的光谱吸收带。因此通过扫描近红外光谱，便得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，从而就可以分析样品的特性，实现对样品的检测。下图就是常见的化学物质水、酒精、苯和丙酮的近红外吸收谱线。

图1 水、酒精、苯和丙酮的近红外吸收谱线

在20世纪初期，由于近红外谱区光谱的严重重叠性和不连续性，与成份含量相关的信息很难直接提取出来并被给予合理的光谱解析，所以近红外谱区在很长一段时间内被人忽视。随着红外仪器技术、微型计算机的发展，近红外光谱区作为一段有独特信息特征的谱区得到了人们的重新重视。Karl Norris 作为近红外光谱分析技术发展的奠基人，首先提出了多元线性回归（MLR）算法在物质成份近红外光谱定标模型建立、光谱信息提取解析方面所体现出的优势。20世纪 60 年代，Norris 领导的课题组研制出世界上第一台近红外扫描光谱仪，这台光谱仪拥有与微型计算机进行数据传输的功能。在这台扫描光谱仪上，多元线性回归分析方法在提取成份相关光谱信息方面的优势得到了充分地演示，这台仪器也成为后来近红外光谱分析仪器发展的雏形。但存在的问题是多元回归变量如何完成待测成分近红外光谱吸光度数据与参考化学数据之间的相关计算；各个光谱变量与待测成分之间有怎样的特征关系；样品颗粒度及散射影响所导致的不稳定性如何解决。这些问题也影响了近红外光谱技术的进一步发展。

直到 80 年代多元统计变量方法（化学计量学）得到了发展，并被引入到近红外光谱解析及定标中来，近红外分析技术才真正达到了定标理论与实践的统一。化学计量学是一门通过统计学或数学方法对化学体系的测量值与体系的状态之间建立联系的学科。它应用数学、统计学和其他方法（包括计算机）选择最优试验设计和测量，并通过对测量数据的处理和解析，最大限度地获取有关物质系统的成分、结构及其他相关信息。其中的数学处理方法包括多元线性回归（MLR），逐步回归（SMR），主成分分析（PCA），主成分回归（PCR），偏最小二乘法（LPLS），人工神经网络（ANN）和拓扑等。 近红外光谱技术的进一步发展得益于光纤技术的日益成熟。传统的近红外光谱仪存在体积庞大、对环境要求较高等诸多不利因素，无法适应高效、恶劣的在线实时测试和监控。由于近红外光可以在光纤中进行有效地传输，使得近红外光谱技术的应用从实验室走向现场。光纤的化学和热稳定性、对电磁干扰不敏感、传输信号能量集中、灵敏度高、价格低廉等优点, 促进了在线近红外光谱分析快速发展。在线近红外光谱分析可以在军事和一些恶劣、危险的环境中进行远距离快速在线分析；另一方面采用光纤和光纤多路转换器, 在线近红外光谱分析仪很容易实现一台光谱仪检测多路样品, 提高了仪器的利用效率。

近几年来，随着现代科学技术的不断发展，微机械技术的产生以及微小光学元器件的开发成功，如微型全息光栅，以及高像素 CCD 探测器等，使得光谱仪的微小型化成为可能。人们在设计微小型光谱仪时，采用了多种方法和多种思路。从制作方法和工艺上，概括起来可以分为两大类，一类是基于微机械技术和工艺的微型光谱仪，一类是采用微型元器件的小型化光谱仪。微机械技术是一项非常有前景的高新技术，其在微电子的平面硅工艺基础上发展而来，主要包括体硅加工技术、表面硅加工技术、高深宽比加工技术以及键合封装技术等。利用微机械技术可以制作各种不同的三维微结构，如微光栅、微透镜、反射镜及光电接收单元等，同时因为集成电路也是在硅材料上制作的，这样就可以在同一片硅衬底上实现完整的微型光谱仪器的制作。

现代近红外光谱分析是光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术的有机结合。具体的分析过程主要包括以下几个步骤：一是选择有代表性的样品并测量其近红外光谱；二是采用标准或认可的参考方法测定所关心的组分或性质数据；三是将测量的光谱和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；四是通过建立的校正模型，和测定的未知样品的光谱，预测其组成或性质。由其工作过程可见，现代近红外光谱分析技术包括了近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分。三者有机结合才能满足快速分析的技术要求，缺一不可。

近红外光谱分析具有以下特点：
（1）分析速度快：光谱测试过程在1-2min内完成，通过建立的定标模型可迅速测定出样品的化学成分或性质。
（2）分析效率高：通过一次光谱的测试和已建立的多个定标模型，可同时对样品的多种成分和性质进行测定。
（3）非破坏性分析：近红外光谱测试过程中不损伤样品，从外观到内部都不会对样品产生影响。
（4）分析成本低、无污染：样品分析过程中不损耗样品本身，不使用任何化学试剂，分析成本大幅度降低，且对环境不造成任何污染，属于“绿色分析”技术。
（5）样品一般不需要处理，操作方便：由于近红外光较强的穿透能力和散射效应，根据样品物态和透光能力的强弱可选择透射和漫反射谱测方法。通过相应的载样器件可以直接测量液体、固体、半固体和胶状类等不同物态的样品。
（6）测试重现性好：由于光谱测试的稳定性，测试结果较少受到人为因素影响，与标准或参考方法相比，近红外光谱一般显示出更好的重复性。
（7）便于实现在线分析：由于近红外光谱在光纤中良好的传输特性，通过光纤可以使仪器远离采样现场，很适合于生产过程和恶劣、危险环境下的样品分析，实现在线分析和远程监控。

上述的这些优点使得近红外光谱分析技术成为食品安全检测的重要技术，目前国内外专家学者在这方面做了大量的工作，并取得了令人可喜的进步。在食品的真伪和品质鉴别方面，通过近红外光谱技术，并结合小波变换和模式识别技术，可快速准确地鉴别花生油的真伪及掺假成分，该方法对花生油的真伪鉴别准确率达到100％，而且能测定伪品花生油掺假量并在掺假量大于 20％时鉴定掺假植物油种类。另一个典型的例子就是对牛肉掺假的鉴定，通过采集400-2500nm波长范围内的生、熟和切碎牛肉的光谱，并通过最小二乘法建立回归模型，从而就可以对牛肉掺假进行判断。有学者利用模型对掺入羊肉、猪肉的牛肉汉堡进行检测，结果表明红外光谱技术能有效地发现牛肉汉堡的掺假。对于掺假量在5%-25%范围内的样品，判断准确度在92.7% 以上，掺假量越多，判断结果越准确。

近几年来出现了一些有关食品添加剂的安全问题，比如过量的食品添加剂或非法添加剂，这也使得食品添加剂的检测变的越发重要。食品添加剂检测日益受到进口国的重视，其限量规定已逐步演化为非关税技术堡垒，而近红外光谱是分析食品添加剂的有效方法。国内有学者利用液态奶为原料，通过添加不同含量的三聚氰胺并制备成样本，利用近红外光谱技术对牛奶中三聚氰胺含量进行检测，采用偏最小二乘法和向量机建立相应模型，并对40个独立的样本进行预测与比较。两个模型的预测相关系数在0.9左右，预测标准误差小于0.05，结果表明应用近红外光谱技术对牛奶中三聚氰胺含量的检测是可行的。

在农药残留污染方面，蔬菜中使用高毒农药或禁用农药而引起的中毒事件时有发生，因此对农药残留的检测变得异常关键。红外光谱检测技术在农药残留，尤其是有机磷残留检测方面已经得到快速发展。采用近红外光光谱法对十字花科、旋药科、菊科、伞形花科、苋科等 20 余种叶菜类中有机磷农药残留进行系统鉴别，以农药甲胺磷为主要研究对象，讨论各种蔬菜样品谱图的差异。利用含磷基团在倍频区的特征吸收，采用差谱技术、导数预处理等进行光谱分析，结合偏最小二乘回归方法建立的模型，可以对有机磷农药残留进行快速分析。

随着国家对食品安全的重视，食品安全领域的检测项目也越来越多。近红外光谱技术作为迅速发展的一种绿色分析技术，在食品安全检测领域有着无可比拟的优势。随着未来仪器性能、模型算法和光谱预处理方法的进一步发展，近红外光谱分析技术在食品安全检测领域具有广阔的前景。