红外光谱在食品检测中的应用

　　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。 
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