随着现代食品加工技术的提升以及市场逐利动机的加剧，掺假手段愈加多样和隐蔽，已成为影响食品质量安全的主要风险因素之一。从廉价油替代高端植物油，到糖浆掺入天然蜂蜜，再到蛋白替代物掺入奶制品与肉制品，掺假行为不仅损害消费者权益，更挑战食品行业的道德底线与监管体系的响应能力。尽管传统检测技术如色谱法、质谱法、电化学法等在食品成分分析中具有重要地位，但受制于操作复杂、检测周期长、对样品有破坏性等因素，其在大范围、实时性的掺假筛查中应用受限。红外光谱技术作为一种非破坏性、高通量、高速响应的光学检测手段，近年来在食品安全监测中表现出强大的应用潜力。深入探讨红外光谱技术在食品掺假识别中的应用模式、建模流程与实施路径，已成为当前食品检测技术研究中的关键方向之一。
1 食品掺假现象的主要类型及检测难点
近年来，食品掺假现象已不再局限于初级加工阶段。其隐蔽性、规模化和利益链条使得识别工作变得更为复杂。常见的掺假类型主要包括稀释型掺假、替代型掺假和成分篡改三大类。例如，液态食品中普遍存在水分过量添加，固体粉末中经常掺入廉价淀粉或糖粉，脂类食品则可能被其他成本更低的植物油所部分替代。同时，部分生产者还通过人为添加营养成分或功能性物质，使商品外观与指标“接近真实”，以规避常规抽检。掺假行为的识别难度不仅源自其操作方式，更在于食品本身的复杂性。在真实样品中，掺假成分往往处于低浓度状态，信号不易分离；同时，食品的多组分结构、含水状态、物理形态差异和基质干扰，使传统检测模型面对“模糊边界”时响应不稳定[1]。尤其在不同批次和来源下，同一品类食品也可能表现出天然异质性，进一步削弱识别的精确度和通用性。这种状况迫使研究者必须在信号分辨、样本归类和判别机制上不断优化策略，以建立更具健壮性和响应速度的检测模型。
2 传统检测方法存在的局限性
①主流的食品成分分析方法如色谱法、质谱法、电感耦合等离子体发射光谱等，虽然在精密度上具备一定优势，但从操作流程来看，常常需要较为复杂的样本前处理过程，包括萃取、纯化、分离等步骤，且对操作人员技能水平和实验室条件提出了较高要求。在设备配置方面，高端仪器的采购与维护成本显著增加了常规检测的门槛，不适合向基层推广或快速部署。②当前监管体系以抽样检验为主，其频率、样本代表性和空间覆盖范围，往往无法全面反映实际市场的动态变化。在食品掺假呈现碎片化、区域化、时效化趋势的背景下，依靠实验室集中检测模式难以实现对掺假行为的快速干预。此外，大批量样本检测所需时间较长，不仅影响检测的时效性，还可能错过最关键的响应窗口。在管理层面，掺假识别亟待向实时、移动、非破坏性等方向转型，以适应复杂市场结构与多样化掺假手法之间的演化博弈[2]。
3 红外光谱技术在食品掺假识别中的应用原理与方法建构
3.1 红外光谱技术的检测原理与分类
在具体实施过程中，红外光谱技术依靠测量样本对不同波长红外光的吸收程度来判断其化学结构特征。中红外（Mid-Infrared,MIR）波段覆盖2 500～25 000 nm，常用于检测基团的特征振动，适合对含有官能团的有机化合物进行识别。近红外（NearInfrared,NIR）波段主要集中在780～2 500 nm，更适合检测C-H、N-H、O-H等基团的组合频率和倍频吸收，特别适合无损分析和快速筛查。选择合适波段时，应基于目标掺假成分的吸收峰特性以及样本的物理状态加以判断。在设备使用上，常见的装置包括傅里叶变换红外（Fourier Transform Infrared,FTIR）光谱仪、漫反射近红外光谱仪等类型。在采集数据时，需将样本均匀处理，避免颗粒分布不均造成光程差异[3]。随后，选择适合的光学平台（积分球、反射附件等）获取红外吸收图谱，并通过扫描头或自动进样器进行批量处理。特别是在奶制品、油类和粉末类食品中，样本的光学一致性直接影响谱图的解析质量，因此检测前需通过标准流程控制湿度、密度和温度等变量，使光谱采集具备稳定性与复现性。
3.2 光谱数据处理与建模流程
在获取样本光谱数据之后，首先需要对原始信号进行多维预处理，以消除背景干扰、光源不稳定性和散射效应的影响。常见的预处理方法包括多项式基线校正、光谱平滑（Savitzky-Golay滤波）、标准正态变换与多重散射校正等。特别是在散射干扰强烈或样本分布不均的情况下，这些预处理步骤显著提升了模型后续学习的准确性。在建模过程中，应根据数据的结构与任务目标选择合适的算法。例如，需降维并提取特征向量，可选用主成分分析；若目标是二分类判断或比例预测，则可依托偏最小二乘（Partial Least Squares,PLS）判别分析、支持向量机等方法进行模型构建。在样本量充足、特征非线性较强的场景下，可采用人工神经网络或随机森林等算法进一步提升模型精度。数据划分策略方面，推荐将原始数据分为训练集、验证集和独立测试集。训练集用于模型拟合，验证集用于参数调优，测试集则用以评估模型在实际未见样本上的泛化能力[4]。此外，为测试模型的稳定性与适应性，可引入交叉验证（k折交叉法）及引入不同批次、来源的样本进行测试。模型输出结果除识别准确率外，还应综合考虑灵敏度、特异性、均方根误差等评价指标，以获取更加立体和客观的性能反馈。
4 红外光谱技术在食品掺假识别中的典型应用与实施效果分析
4.1 多食品种类中的应用案例
在液态奶制品的识别应用中，红外光谱可有效检测水分过度稀释、蛋白替代添加和三聚氰胺掺杂行为。其检测机制主要聚焦于O-H、N-H等基团吸收区域，结合PLS回归模型可对蛋白质变化进行精密回归计算。与传统酶法或凯氏定氮法相比，该方法具备无损、快速响应等优势，适用于生产环节的连续监控。在食用油类中，掺杂识别多集中于橄榄油、茶籽油等高价值油脂与低成本植物油之间的组分区分。表1列出了红外光谱技术在典型食品掺假检测中的不同应用数据。红外光谱通过检测C=C振动差异，配合多变量回归模型，能精准计算掺假比例，误差控制在可接受范围内，并实现对成分真实性的量化评估。蜂蜜与糖浆类产品识别中，红外光谱同样展现出优越表现。常用的识别变量包括C-H伸缩振动、O-H吸收峰位移，通过PLS判别分析与神经网络等非线性方法构建判别模型，能准确判别是否掺有果葡糖浆、麦芽糖或其他人工甜味剂。此类技术亦适用于市面上调配型蜂蜜的批量鉴定。针对肉制品与香料粉末的掺假检测，红外光谱可用于识别植物蛋白、禽肉替代以及香料混合比例异常。红外图谱在C-N、C=O等官能团的特征吸收峰处呈现明显吸收差异，配合机器学习模型后，能对不同蛋白来源和结构进行细致划分。特别是在碎末类食品中，其可穿透采样模式增强检测灵敏度，提升整体检测的响应效率。
表1红外光谱技术在典型食品掺假检测中的应用数据
4.2 实验验证与应用成效评估
在具体实施案例中，典型模型的性能评估多维度展开，主要包括识别准确率、灵敏度、特异性、决定系数和均方根误差指标等。以基于FTIR技术构建的掺假油脂识别模型为例，验证集准确率在95%以上，均方根误差控制在3%左右，决定系数趋近于0.99（见表2）。说明模型在实际应用中具备良好的拟合能力。与传统色谱法或化学分析法相比，红外光谱法在检测周期、样品处理要求及操作便捷性等方面具有明显优势。其从样品采集至结果输出的全过程通常在数分钟内完成，显著减少了人力成本与耗材消耗。同时，在不破坏样品的前提下，可实现同批次多品类的快速筛查。结合现场检测需求，红外技术支持便携化设备操作，适合市场抽检、生产线巡检等应用情境[5]。部分商业化设备已实现“采样—分析—上传”一体化流程，适配多种食品基质。在食品企业质量控制端，其亦被广泛部署于原料验收、成品检测与出厂审核流程中，为建立食品质量追溯体系提供了技术保障。
表2 FTIR模型在油脂掺假检测中的具体指标
5 结语
本文通过分析近红外和中红外技术在不同食品中的应用，结合化学计量学方法，证明了红外光谱技术在液态奶制品、食用油、蜂蜜等多种食品中的有效性和高准确性。未来，随着技术的不断发展，红外光谱技术有望与其他检测手段结合，进一步提升食品安全检测的精度和效率，为建立更完善的食品安全监管体系提供技术支持。