近红外光谱分析技术在食品检测中的应用一

时间:2019-02-09 13:23:03 来源:荣一娱乐注册 作者:匿名


随着光学,计算机数据处理技术,化学计量学理论和方法的发展,以及新近红外光谱仪器的出现和软件版本的翻新,近红外光谱技术的稳定性,实用性和准确性不断提高,非破坏性的优势同步和多组分测定,快速简便,不断得到认可。近红外光谱技术可用于食品成分的定量分析,水分子中氢结合状态的分析,淀粉损伤的检测以及加工适用性的测量。测量的食物形式可以是固体,液体,粉末或糊状物。使用各种样品杯和不同的光路组合,可以对所有食物进行定性或定量测量。

首先,近红外光谱技术在作物品质检测中的应用

由于近红外测量方法具有方便,无污染的特点,因此被广泛应用于粮食,油脂加工和科学研究。近红外光谱不仅可用于测定水,粗蛋白,脂肪,淀粉等的恒定组分,还可用于测定氨基酸和脂肪酸。

正确估算水分含量是粮食贸易高产和粮食加工效率高的先决条件。一些学者使用近红外光谱法测定全麦和粗粉小麦和大麦样品的含水量,并将其与几种水分仪的结果进行比较。实验结果表明,回归方程的相关系数为0.99,标准差为0.2,残差为0.38。水分含量小于20%的样品的准确度较高,而水分含量高于20%,精度显着降低,但仍优于传统水分仪。因此,虽然近红外分析的准确度(±1%)不足以取代标准烤箱方法,但它对于农场,商业和工业应用具有足够高的精度。

植物材料(包括种子,蔬菜组织和由其加工的产品)的氨基酸组成的常规分析对于食品工业和饲料工业是非常重要的。人和动物营养最重要的氨基酸是10种必需氨基酸(赖氨酸,蛋氨酸,苏氨酸,色氨酸,异亮氨酸,精氨酸,亮氨酸,苯丙氨酸,脯氨酸)。和组氨酸),其中前五个仍然限制氨基酸。因此,快速测定植物材料中的蛋白质和氨基酸尤为重要。一些学者通过近红外光谱确定了小麦中的四种限制性氨基酸(赖氨酸,蛋氨酸,苏氨酸和色氨酸)。测定总共40个已知氨基酸组成的样品,其中28个用于模型,12个用于预测。结果除蛋氨酸外,预测的标准偏差(小于2.0μmol/g)和变异系数(小于8%)相当低。蛋氨酸的变异系数为13.1%。这种高变异系数的原因可能不是由于近红外分析,而是由于离子交换色谱中的水解损失。因此,确定不是特别精确的受限氨基酸需要完全快速的NIR分析技术。此外,小麦粉中的水分,蛋白质和干面筋含量可通过近红外技术检测。测试结果与传统方法得到的结果非常接近,相关系数也很高。一些科学家还比较了近红外测定小麦角化率,矿物质含量,滴值和粘度与常规测量结果的结果,发现两者之间的相关性也很好,而且由于成本低近红外法,它完全适合面粉。生产过程中原材料和产品的质量评估和质量控制。

在油脂工业中,油脂的质量主要通过碘值,过氧化值和游离脂肪酸含量等指标来评估。上述指标可用于提高近红外技术的检测速度,更好地监测油品质量,并使用近红外技术。根据油的质量,测量油品的质量,测量不饱和度,并识别顺式和反式。

近年来,NIR技术的应用甚至扩展到食品的储存。 1996年,Ridgwei使用近红外技术确定有害生物发生过程中水,昆虫代谢物,蛋白质和几丁质含量的变化,以确定有害生物的发生程度。美国农业研究局开发了一种近红外装置,可以部分自动地将小麦样品运送到近红外检测池进行粒子扫描,以根据小麦吸收或反射的光谱确定小麦害虫的发生程度。

第二,近红外光谱技术在牛奶和乳制品中的应用

随着对乳制品质量的关注,生产和监督部门严格控制了乳制品和乳制品的成分。例如,脂肪是牛奶中最重要的成分之一,生产和监督部门已经明确定义了乳制品中的脂肪含量。此外,由于牛奶的价格基于价格(即基于牛奶中的蛋白质和脂肪含量),因此对乳制品行业中数千种鲜奶样品的分析尤为紧迫。

1957年,古尔登首先使用近红外技术研究牛奶和乳制品。之后,近红外在该领域的应用变得普遍,并且建立了许多用于测量原料奶,奶粉,??奶酪和黄油的模型。现在,经过研究人员的不断改进,这些模型的预测结果非常准确(R> 0.9)。1992年,Schmilovith通过对原料奶和乳制品的在线实验证明,NIR技术可用于这些产品的在线测试,并指出近红外在线检测技术与牛奶质量检测的结合可以最大化它的表现。近红外光谱的作用。

近年来,日本关西大学的尾崎研究小组和加拿大拉瓦尔大学的Paul Paquin对牛奶成分的近红外检测进行了大量的基础研究。一些外国公司已经应用该技术来开发用于乳制品分析的综合指标。利用近红外技术研究牛奶的主要成分,可以促进牛奶采购质量的快速,无损实现,打击掺假,为牛奶质量的标准化提供依据。此外,利用近红外技术研究牛奶的主要成分,可以实现奶牛健康的实时监测,这已成为奶牛场科学管理的重要参数。例如,R。17senkova和S. Atanassova(2001)表明,使用近红外技术测量牛奶中的体细胞计数(SCC)可用于诊断奶牛是否患有乳腺炎,从而治疗奶牛。疾病的早??期阶段,使奶农的损失最小化。

虽然近红外光谱已应用于乳制品测试领域,而牛奶作为散射体,但光谱信息的提取更为复杂。牛奶中的水分含量,脂肪球的大小,温度,预处理等化学成分都会对近红外检测产生不良影响,因此很多科学家都在努力取得更好的效果。研究人员还在研究近红外光谱在牛奶加工中的应用。结果表明,未经处理的牛奶样品和加工(均质,杀菌)后牛奶样品的二阶导数光谱在1884nm和995nm处有显着差异;光谱技术也用于识别原料奶中的还原牛奶。

在其他乳制品中,NIR检测技术也被广泛使用。例如,自20世纪70年代后期以来,大量科学家一直在研究奶酪成分和奶酪质量在线检测技术的近红外研究,并建立了大量的校准模型,并且检测效果不断提高;一些研究人员使用近红外技术研究乳清加工过程中乳清的成分和组成变化。结果表明,近红外技术可用于预测乳清成分,但应建立每种乳清粉的校准模型。主成分分析和聚类分析技术,NIR可用作高,中,低卡路里脱脂奶粉的有效检测技术。奶酪是NIRS最难分析的物质之一,因为它具有不同的加工,物理性质和化学成分,并含有高水分和脂肪。但是,通过标准化样品制备和制备程序,可以获得准确和有代表性的测量结果。通过标准化的样品制备程序,科学家们准确地建立了奶酪中水分,脂肪和蛋白质的预测模型。相关系数均高于0.9,预测偏差在可接受的范围内,并找到每个指数的相应特征波长。 。 2005年,研究人员使用近红外光谱法来区分和分析酸奶类型,并使用人工神经网络建立模型以获得预期效果。第三,近红外光谱技术在果蔬加工和贮藏中的应用

传统水果和蔬菜的质量评估基于一些外部参数,如颜色,形状,大小和疤痕。近年来,一些内部参数如甜度,酸度,硬度,内部病虫害等都在质量评估中。变得越来越重要。更重要的是,近红外光谱技术可以实现水果的一对一检测,同时获得多个质量参数以实现真正的质量分级。

参考:现代食品检测技术

关键词:近红外光谱,食品检测,质量检验,国家标准物质网络

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