在当今社会的食品市场中, 食品安全问题屡禁不止, 不仅给消费者带来了身体安全危害, 同时也给社会稳定发展带来了恶劣的影响。近年来, 国家对食品安全问题的重视程度不断提高, 在食品安全检测方面也加强了管理。为了保证食品检测的快速、高效、安全, 在食品安全检测的过程中必须要使用先进的科学技术, 而红外光谱技术是目前应用最为广泛的食品安全检测技术之一。
1 红外光谱技术概论
红外光是介于可见光和中红外光之间的一种电磁波, 美国试验和材料检测协会 (American Society for Testing and Testing Materials, ASTM) 将其定义为:波长为780 nm～2 526 nm范围内的电磁波[1]。这种红外光电磁波的光谱区和有机分子中含氢基团有着一致的振动合频, 同时也和各级倍频的吸收区相同。所谓的红外光谱技术就是利用红外光电磁波扫描样品, 从而得到样品中的有机分子含氢基团的特征信息。不同的物质在红外光谱区中的吸收特征是不同的, 这是因为不同物质的成分不同, 因此每个物质都存在特定的吸收特征, 以此会形成红外光谱信息, 继而可以对红外光谱物质检测进行定量或定性分析, 同时, 经过红外光谱技术所得到的信息也可以对物质分析提供理论依据。红外光谱技术之所以在食品检测中得到了广泛的应用, 是因为其本身具有独特性, 正是这些特点, 让其在检测行业得到了广泛的应用。红外光谱技术具有以下几个特点:第一, 红外光谱技术的分析过程简单;第二, 红外光谱技术的分析成本低;第三, 红外光谱技术既可作为定性分析, 同时也可以完成定量检测;第四, 红外光谱技术实现了无损分析, 最大程度的保证样品完整性;第五, 红外光谱技术的分析速度快, 可以在短时间内得到所需要的结果;第六, 分析重现性, 在实际应用的过程中, 展现出了良好的特性。
1.1 红外光谱的技术特征
1.1.1 近红外光谱技术
分子中的能量主要以4种不同的类型存在, 即平动能、转运能、振动能和电子能。著名物理学家普朗克在19世纪提出了著名的量子理论, 明确分子中的能量具有很强的不连续性, 而且具有较强的量子化特点。当一束光通过样品之后, 分子便会吸收其中一部分光子, 从而跃居到下一个能级之中。另外, 振动和转动辐射过程要求光子的能力较低, 而且主要集中在红外和微波区域。到了20世纪初期, 美国开始对近红外光的深入研究, 据相关研究人员发现, 分子在振动状态下能够在几个能级之间进行跃迁, 从而形成倍频现象。分子在吸收光子之后, 其自身的振动能态会出现较大程度的改变, 通常来说, 其振动所产生的频谱主要集中与红外区域之中。Sxcb等提出了近红外光谱的四大特征:第一, 信息范围较窄, 红外区主要吸收的波长范围在800 nm到2 500 nm范围内, 这其中包括C-H和OH等。第二, 信息量较大。近红外光谱中主要涉及到不同级别的倍频吸收, 从而提升了图谱的复杂程度。第三, 光谱信息较弱。分子中的倍频要比毛频跃迁小出很多, 从而达到轻量级的目的。第四, 谱峰重叠十分严重。由于倍频的组合形式较多, 形式也更加多种多样, 从而在同一个谱区之中产生不同基团。
1.1.2 傅立叶变换中的红外光谱技术
在上世纪初期, 傅立叶通过对有机化合物的基团振动频率的深入研究, 得出了其中的变化规律, 并在研究过程中积累了大量资料。另外, 在后续研究工程中, Ksdre等利用迈克逊干涉仪将两束光程通过一定速度的变化, 形成了两束红外光的相互干涉, 之后在与样品进行干涉。之后, 将检测器中得到的干涉信号送入到计算机之中, 从而完成傅立叶变换, 并确保光谱图的稳定性。但该技术应用过程中, 依然存在很多不足之处, 如检测模型不完善等。为此, 很多研究学者投入了该项研究之中, Derty等利用全光谱进行分析, 并将分辨率调到了0.1 cm。在此种情况之下, 最终得到的光谱需要经过多次数据处理后方能得出结果, 增加了数据处理的困难程度, 但所得到的结果具有较强的精确性。由于该种方式的作用, 傅立叶红外也将得到更多扩展。
1.2 红外光谱技术的发展历程
20世纪初期, 人们在对摄谱进行研究的过程中第一次发现了红外光谱, 并且对红外光谱的特征进行了全面的解析。随着时间的推移, 20世纪50年代中期, 出现了红外光谱检测仪器, 并且率先应用到了农副产品的品质检测工作中。但是, 因为技术、仪器等多方面的原因, 测量结果存在较大的误差, 加上红外光谱技术本身还没有得到全面的开发, 因此在实际应用的过程中, 仅仅停留在了农副产业, 其他产业中没有得到应用。而进入了20世纪80年代, 计算机技术出现, 化学、物理等方面的全面发展, 红外光谱技术得到了全面的发展, 成为了一个独立的分析技术。中国的红外光谱技术研究起步较晚, 严衍禄等[在《近红外光谱分析的原理、技术与应用》一书中提及红外光谱技术研究工作。该技术最早起源于20世纪90年代中期, 随后, 国内的红外光谱技术研究工作就开始一直持续不断的发展。不仅如此, 随着中国科学技术的发展进步, 国家的研究工作日益完善, 在研究过程中红外光谱技术出现了多种不同的分析仪器, 比如, 红外光谱谷物品质分析仪器、红外光谱农产品品质分析仪器等。从这些仪器类型可以看出, 此时国家关于红外光谱技术的研究工作主要围绕着农业而开展, 但随着时间的发展, 开始出现了专业化的红外光谱分析仪, 比如, 茶叶品质分析仪、车用塑料分析仪、聚丙烯专用分析仪等。而近年来, 红外光谱技术研究工作开始转向食品分析, 包括对食品真伪、种类等多方面的检测, 可以说, 现阶段是红外光谱技术研究工作飞速发展的关键时期。
1.3 红外光谱技术的特点
红外光谱技术是一种现代化的分析方法, 和传统分析方法不同, 用于检测的红外光谱技术的是在可见光区和中红外光区之间的近红外光, 近红外光还可以分为近红外长波、近红外短波。谭正林等在研究近红外光谱技术在农产品品质检测的应用过程中, 对这种红外光谱技术的原理进行了全面的描述, 指出其利用化学中的计量学知识, 在检测样品和检测样品中的未知物质之间建立起数学关系, 进而通过建立起来的数学关系, 对检测样品中的未知失误进行定量分析。因此, 红外光谱技术和传统检测分析技术不同, 有以下几个特点:第一, 红外光谱技术的分析速度较快, 可以在检测后的最短时间内完成数据分析, 给检测人员提供检测数据;第二, 红外光谱技术的分析效率较高, 分析速度决定分析效率, 如果说红外光谱技术的分析速度较快, 那么分析效率自然很高, 通过光谱数据和检验模型, 有效简化实际检测过程中需要完成的检测内容, 分析效率也就随之提高;第三, 无损性, 红外光谱技术在实际应用的过程中, 样品本身也不会受到伤害, 且操作简单成本较低, 随着科学技术的不断发展, 红外光谱技术仪器的自动化程度不断提高, 测试过程简便快捷。第四, 与传统检测方法相比, 这种技术成本低, 适用范围较广, 可以针对液体、固体、胶体、半固体等多种不同的物质形态进行检测, 有效降低了环境污染问题。
1.3.1 红外光谱技术的优点
利用红外光谱技术能够对食品中的多种物质同时进行检测, 与传统检测工艺相比, 这种检测手段简化了检测流程, 提高了检测效率和检测准确率。此外, 红外光谱技术的操作较为简单, 不需要考虑过多的操作技术, 就可以完成红外光谱检测。不仅如此, 红外光谱检测技术不会对周围环境造成污染也不会对食品造成污染, 符合国家在环境保护工作方面的研究。
此外, 红外光谱技术不会对食品完整性造成破坏, 这一点在能够有效保证食品内部有机物结构在检测后的完整性, 正是基于此优点红外光谱技术在食品安全检测行业中得到了广泛的应用。例如, 徐霞等采用红外光谱技术实现对肉品的在线快速无损检测。
1.3.2 红外光谱技术的缺点
红外光谱技术经过了五十多年的发展, 已经成为一种较为完善的、系统的现代分析测试技术, 目前在食品安全检测领域得到了广泛的应用, 但该技术在实际应用的过程中还存在一定的问题需要得到全面解决。第一, 红外光谱技术的建模较为困难, 必须要由专业人员采集大量和样品的基本信息后, 才能够保证建立出稳定的模型, 而且所建立的模型依然具有一定的适应范围, 并不能够保证信息的准确性, 因此需要对模型进行全面的维护修正。而且在红外光谱技术建立的模型中, 多采用的是抽象模型, 可以说红外光谱技术欠缺可描述模型的研究。第二, 红外光谱技术中很多物质的吸收信息较弱, 导致红外光谱技术的灵敏度稍低。第三, 红外光谱检测结果的准确度和难易程度还会受到各种因素的影响, 因此必须要让红外光谱在一个相对稳定的环境中进行检测。例如, 马利等, 在研究红外光谱技术在食品掺假检验中的应用时, 发现周围环境温度等因素变化都会造成检测数据的波动。由此可知, 在实际应用的过程中, 必须要对技术中的这些缺点引起重视。第四, 目前大多数关于红外光谱技术的研究仍处于应用阶段, 还没有更多的深入分析, 因此红外光谱技术在食品安全检测领域的应用仍需进行更进一步的研究完善。可以从建模方法、光谱预处理、模型稳定性、模型精度以及模型通用性等方面进行分析, 还可以针对红外光谱技术模型库的移植和转换、模型在线更新升级等技术方面进行研究, 从而进一步拓展模型的适用范围。
1.4 红外光谱检测技术中的应用方法
社会在不断进步的过程中, 人们生活水平也随之提高, 人们的精神需求和生活需求也在发生了变化, 食品安全问题成为了社会的热点问题, 基于此, 笔者针对红外光谱技术在食品安全检测中的应用展开了全面的研究。
在众多的红外光谱应用领域中, 通过学者研究发现, 红外光谱检测分析技术中涉及到多种不同的应用方法, 例如, 模拟算法、遗传算法、净分析算法等, 很多方法在众多已经发表的文献中都进行了应用研究。梁逸曾等, 曾经提出了一种根据变量情况的加权算法, 在实际证明的过程中, 得到了具体的验证。此外, 在红外光谱技术的实际应用中, 还拥有了多种不同的分析检测方法, 包括定量校正方法、改进算法、高斯过程回归、贝叶斯神经网络算法等多种不同的具体算法。这些众多的方法需要在实际应用过程中进行全面的发展。
2 红外光谱技术在食品安全检测中的应用
2.1 食品真伪辨别
目前, 在食品安全问题中最为常见的一种就是食品掺假、造假的问题, 不仅损害了消费者的经济利益, 很多造假、掺假的食品无法保证质量, 严重的情况下还会威胁到消费者的身体健康问题, 传统的化学检测分析方法无法准确的鉴别食品真假问题, 因此国内外研究人员利用红外光谱技术在食品真伪辨别中展开了全面的研究。吴迪等利用红外光谱技术针对肉类掺假问题进行了全面的研究, 其中针对不同形式的肉类进行了检测, 包括生肉、熟肉、切碎的牛肉等都进行了全面的研究, 分别采集了400 nm～2 500 nm波长的光谱, 并且将数据进行总结分析, 以此对比数据之间的差距, 并建立起来回归模型展开分析, 具体判断肉类掺假程度。为了进一步明确红外光谱技术的鉴别能力, 在猪肉中分别掺入了羊肉、牛肉、奶粉、小麦粉等不同物质, 并且分别进行预测监测, 根据实际检测后发现, 在4个检测项目中:掺入羊肉的猪肉的预测标准差为3.33%, 相关系数为0.87%。而在掺入牛肉的猪肉、掺入奶粉的猪肉、掺入小麦粉的猪肉的预测标准差和相关系数分别为:2.99%和0.89%、0.92%和0.99%、0.57%和1.000%。由此可知从红外光谱技术可以高效快速完成对肉类掺假的辨别工作, 此外如果将掺加量控制在一定的范围内, 判断的准确程度可以达到95.7%, 甚至更多。
不仅是猪肉, 在蟹肉、牛肉、奶粉等食品中, 红外光谱技术都能够利用定量模型, 判定产品的真实程度。国内的研究学者庄小丽等曾经利用红外光谱技术成功分辨出来20个橄榄油样品中的不同情况, 根据不同的光谱波段和最小二乘法, 建立起来的定量模型, 能够让罂粟油、葵花籽油、山茶油等不同的油类品种, 显示出一种不同的光谱情况。此外, 唐文屹等利用红外光谱在食品安全检测中的作用, 建立起判别函数, 正确率可以到达90%。将红外光谱技术和神经网络相结合, 正确率达到了94%。
2.2 食品种类辨别
对于食品而言, 不同食品之间的品质、口感各不相同, 因此品种辨别极为重要, 不仅是要辨别食品的质量, 食品的种类、原产地等因素的鉴别工作也是新时期食品安全质量检测的重点工作内容。比如鱼油、酸奶、茶叶等食品, 这些食品同种类之间存在着较大的味道差别。其中国外研究学者Cozzohno就利用红外光谱技术对不同动物肉类进行分析, 在其研究过程中分别选择了猪肉、牛肉、羊肉、鸡肉等肉类进行分析, 在进行了具体的判别工作后发现, 红外光谱技术的鉴别准确性可以达到80%。此外, 周子立等[16]还采用红外光谱技术对大米、酸奶品种进行全面研究, 在其中采用主成分分析法对大米、酸奶等品种进行聚类分析, 然后利用小波变换的方式, 建立起相应的模型, 完成具体的分析, 有效保证品种全面发展, 在预测酸奶品种中的正确识别率可以达到100%, 其中品种的拟合率为98%, 而在大米品种的辨别中, 正确识别率和拟合率分别为97.5%和98.7%, 由此可知, 红外光谱技术可以在实际应用的过程中快速、无损的检测出酸奶、大米等不同食品的品种。而在对茶叶品种检测判别的研究中, 陈全胜等将红外光谱技术和SIMCA模式相结合, 在研究过程中, 选择了龙井、碧螺春、铁观音等五类茶叶建立形成了具体的类模型, 在五类模型中, 让红外光谱技术对五类茶叶样本进行识别, 并且经过反复试验, 将试验数据总结提炼, 最终五类茶叶的正确识别率分别为90%、80%、85%、100%、100%。
2.3 食品产地辨别
在食品安全检测工作中, 食品真伪、食品种类、食品产地属于基础的检测内容, 而红外光谱技术在食品产地辨别工作中也有着十分重要的作用。通过对食品产地的追溯, 如果发现食品安全问题, 可以在最短时间内, 能够将事故问题控制在最小范围内。尤其是, 国内外食品贸易联系性不断加强, 关于食品原产地问题也得到了各国的重视。其中肖应辉等利用红外光谱技术对不同产地的葡萄酒进行了全面的辨别研究, 并且将其和最小二乘法判别技术进行全面的结合, 将中国、澳大利亚、法国、英国、德国等生产的葡萄酒进行了鉴别, 在实际应用鉴别的过程中发现, 产自澳大利亚的葡萄酒辨别成功度较高为90%, 其他4个国家的葡萄酒较为相似, 因此正确识别的概率相对较低, 分别为:70%、60%、65%、70%。此外, 段翠等也应用了红外光谱技术对不同产地的鲈鱼进行了判别, 在实际应用中发现, 不同饲养条件下, 可识别能力各不相同, 最高正确率达到了80%。徐俊晖等[11]针对国内不同地区的橙子品种进行了研究, 同样采用了SIMCA模式, 对不同柑橘、橙子的产地进行定性分析, 其中样品的识别率均可以达到100%。不仅如此, 鸡肉的产地也可以进行判别。在实际应用的过程中建立定性判别模型, 就能够让红外光谱技术得到全面的应用。
2.4 食品致病菌检测
红外光谱技术不仅是在基础的食品信息判别技术上有所应用, 在致病菌、污染物等方面的检测上也有着全面的应用。如果人类食用的食物中存在致病菌, 那么会对人类身体造成无法估计的危害, 因此在食品安全检测工作中致病菌检测工作是最为重要的核心任务。但是, 传统的安全检测手段步骤较多、内容复杂, 需要耗费大量的时间, 无法满足信息时代的发展需求, 因此必须要开发出可以快速高效完成食品致病菌检测的方法。而红外光谱技术在检测致病菌方面有着一定的优势, 通过红外光谱技术中的光谱可以直接的看出微生物的细胞特征, 通过红外光谱技术中的不同波长和细菌细胞进行有效结合, 并且对食物中的细菌进行分类, 继而深入探究食品中的微观世界。国外研究学者Holy将红外光谱技术和傅里叶变换技术相结合, 对不同的细菌进行了分类检测, 在实际应用过程中发现, 这种综合性的红外光谱技术在细菌分类上成功率达到了94%, 而陈莉也采用了红外光谱技术, 并分别采用常量取样、微量取样两种手段进行了全面的分析, 在对李斯特菌、大肠埃希菌、沙门氏菌中进行判断, 其常量取样法的成功率为92.8%、93.1%、95%, 而微量取样法的成功率为79.2%、85.1%、90%。
2.5 食品污染物检测
随着工业的发展, 生态环境问题日益恶劣, 很多食品中也包含了大量的污染物, 因此将红外光谱技术应用到食品安全检测中有着十分重要的意义, 国内外的研究学者在近几年都采用了红外光谱技术完成食品污染物的快速检测工作, 在实际检测中发现, 红外光谱技术和化学计量学相结合, 可以对有机污染物进行全面的研究。此外, 在将红外光谱技术运用到对海面溢油等方面的判别上, 在0.4 mL/L～0.8 mL/L的海面溢油样品中进行了快速准确的辨别, 准确率可以达到100%。
2.6 食品药物残留检测
在对污染物进行检测的过程中往往需要大量的化学试剂, 这些化学试剂的费用较高, 且需要的条件较为复杂, 不仅提高了检测成本, 也浪费了大量的检测时间, 效率较低。不仅如此, 传统的检测技术还会对食品造成二次污染, 并且对周围环境造成污染, 在这种情况下, 必须要研发出来快速环保绿色的检测手段。一般情况下, 食品中含有农药残留量较低, 采用红外光谱技术检出的正确率较低, 但是可以通过适当加大药剂, 提高检测正确率。周向阳等[22]就利用红外光谱技术针对不同种类的蔬菜展开农药残留研究, 针对不同程度毒性的农药作为主要研究对象, 尝试分析不同种类蔬菜的光谱差异, 并且根据具体的特征, 进行鉴别, 在实际研究工作中发现在检测有机磷农药残留上, 红外光谱技术表现出来较好的特性, 准确性较高[23]。
2.7 食品转基因鉴定
科学技术的发展, 让食品行业也得到了全面的发展, 其中转基因食品就是新时期食品发展的代表性存在, 但是很多人们对转基因食品的安全性存在一定的疑虑, 现阶段, 常见的转基因食品检测方法有聚合酶链式反应技术和酶联免疫吸附法, 但是这两种方法在实际检测的过程中还存在盲区, 因此国内外学者尝试利用红外光谱技术对转基因食品进行全面的检测。例如, 李娟等利用红外光谱技术对转基因西红柿进行分析, 主要对西红柿内部变量情况进行判断, 为了找到最佳的红外光谱技术判别方法, 分别将红外光谱技术和偏最小二乘判别法、主成分分析法、判别分析法进行结合, 并且对比数据, 结果表明, 转基因西红柿和非转基因西红柿之间存在着较大的差异, 其中最为关键的就是这3种方式的正确率都可以到达100%。为了进一步验证红外光谱技术在转基因食品中的判别作用, 还对玉米等食品进行了分析, 并且对所得数据进行反向处理, 以此保证红外光谱技术可以高效准确的识别转基因食品。
3 红外光谱技术在食品安全检测中的未来发展
随着国家对食品安全的重视程度不断提高, 食品领域中的检测项目也在不断的增加, 虽然国内在红外光谱技术在食品安全检测方面展开了全面的研究, 并且取得了一定的成绩, 但是在很多方面还需要进一步深入研究, 全面探讨红外光谱技术本身的局限性, 以此让红外光谱技术得到全面的应用[20]。红外光谱技术因为本身的高效、准确、无损等特点在食品检测中得到了广泛的应用, 但是红外光谱技术本身就存在一定的缺陷, 例如, 在检测模型的建立上还需要得到更进一步的发展, 模型的准确性、稳定性还需要不断提高。此外, 关于红外光谱仪器检测方面的研究内容较少, 因此国内大部分仪器的准确精度较差, 稳定性较差, 很多性能较好的仪器都是来自于国外, 成本较高。在未来开发出高性能、便捷低价的红外光谱检测仪器是红外光谱技术在食品安全检测领域中的重点研究方向。除此之外, 在实际应用的过程中, 红外光谱技术还可以和其他检测技术、模型技术相结合, 以此提高检测准确度, 对食品中的更多成分进行分析, 拓展红外光谱技术在食品安全检测中的应用范围。例如, 王莉等采用红外光谱技术对酒类、奶制品、饮料、食用油等不同食品成分进行鉴定, 包括酒水中的酒精含量、有害物质、可溶性固体等不同成分的快速测定, 在上述食品安全检测领域中, 国家的红外光谱技术都取得了较优的成果。另外, 在林业、医学、环保等不同领域中红外光谱技术也可以发挥出其本身的特点, 为国家各个行业的全面发展提供参考。
4 总结
综上所述, 食物是人类生存发展的基本需求, 保证食品安全是社会稳定发展必然基础, 红外光谱在食品安全检测中的全面应用, 能够从根本上提高食品安全质量检测的工作效率, 保证质量检测数据的正确性。但是现阶段, 国家关于红外光谱在食品安全检测中的应用研究还缺少系统的集成规划, 需要对研究情况不断地进行总结归纳, 在此基础上进一步发展完善红外光谱技术, 为食品安全质量检测发展提供技术支持。
