2023年近红外光谱技术在农产品品质分析中的应用.doc

近红外光谱技术在农产品品质分析中的应用 :近红外光谱技术是一种高效、快速的现代分析技术,已在很多领域得到广泛应用。文章对近红外光谱分析的技术原理、技术方法、技术特点作了简要介绍,并对其在农产品品质分析中的应用现状和应用前景进行了综述。 关键词:近红外光谱技术(NIST);农产品;品质分析;应用 近年来,随着近红外光谱技术和化学计量学的快速开展,近红外光谱技术已成功应用于食品、药品、烟草、饲料以及石油化工等诸多行业产品的分析测定。特别是在农副产品的品质分析上,因其具有快速、无须前处理、非破坏性以及多组分同时定量分析测试等优势而得到更为广泛的应用。本文就近红外光谱分析的技术原理、技术方法、技术特点及其在农产品品质分析中的应用现状和应用前景进行综述,以期为近红外光谱技术在农产品品质分析中的进一步开展提供科学依据。 1 技术原理 近红外光谱区介于可见光区与中红外光区之间,波长范围为780~2 526nm,波数范围为4 000~13 330 cm-1,为人们最早认识的非可见光区域,习惯上又将其划分为近红外短波(780~1 100 nm)和近红外长波(1 100~2 526 nm)两个区域[1]。有机物分子一些基团,主要是含氢基团(CH、OH、NH、SH等)的倍频与合频谱带恰好落在近红外区。这些基团吸收频率的特征性强, 受分子内部和外部环境影响较小,容易获得稳定的谱图。因而,近红外光谱包含了大多数有机化合物结构和组成等丰富的信息,在现代化学计量学和计算机技术的配合下,可以实现复杂物质的定性鉴别和定量分析。 农产品中的大多数有机化合物如蛋白质、脂肪、氨基酸、糖类(如复原糖、纤维素、半纤维素、淀粉、果胶)等都拥有各种含氢基团,因此,运用近红外光谱仪扫描农产品的近红外光谱,可以得到农产品中有机分子含氢基团的特征振动信息,从而通过对农产品的近红外光谱分析可以测定农产品中各种化学成分的含量,而农产品的品质或品性与它所含有的各种化学成分直接相关。同时,近红外光谱技术目前正转向以分析弱信号和多组分多元信息处理为根底的高精度快速在线分析开展,这样可进一步建立关于农产品品质优劣、级别以及品种鉴定等一系列快速分析模型,从而从根本上防止现在农产品化学测定方法的烦琐和人工审评中因个人好恶带来的误差。 2 技术方法 近红外光谱技术是从复杂、重叠、变动的光谱中提取样品微弱信息进行分析,因此,运用傅里叶变换近红外光谱仪测定农产品样品中某种化学成分,需要采用化学计量学方法建立光谱特征与该成分含量之间分析性能稳定、结果可靠的数学模型: (1)选择上百至上千份具有代表性的农产品样品(标准样品集); (2)用其他测试仪器或化学方法测定各份农产品样品中所要预测成分的含量作为真实值;(3)用近红外光谱扫描标准样品集中各份农产品样品的近红外光谱图; (4)运用随机软件中的化学计量学方法如偏最小二乘法(PLC),在计算机内建立农产品样品的近红外光谱图和化学成分真实值之间的对应模型; (5)在以后的测试过程中对该模型进行不断的检验和校准,进行多组分测定时,只需对标准样品集中各份农产品样品进行多组分测定,建立模型时再分别建立各组分和农产品样品的近红外光谱图的对应模型即可; (6)测定时只需扫描待测样品的近红外光谱,通过欲测定成分的对应模型就可以得到样品该成分的含量,从而可进一步进行农产品品质优劣判定和品种鉴定等工作。 3 技术优势 近红外光谱技术之所以广泛应用于食品、药品、烟草、饲料、石油化工等行业的产品测定以及农副产品的品质分析中,是由其高效、快捷、绿色、经济等技术特点所决定的。近红外光谱分析的主要技术特点如下。 (1)高效。通过傅里叶变换近红外光谱仪所获取的近红外光谱信息量极为丰富,几乎包含全部有机化合物中含氢基团的有关特征信息,因此,大多数农产品品质分析指标,如蛋白质、脂肪、氨基酸、糖类等化学指标以及硬度、沉降值等物理量指标,均可用近红外光谱技术进行分析。同时,近红外光谱的检测限在10-3~10-4之间,此检测限度能满足一般农产品的品质分析要求[2]。 (2)快捷。近红外光谱技术中的近红外光透过样品的能力强,并具有散射效应,可以对粉末状、颗粒状、片状甚至单颗粒等固体农产品样品进行远距测定、在线分析和原位分析,同时也可对液体农产品样品或气态农产品样品进行分析,制样方便,分析迅速。另外,近红外光谱技术中样品测量方式多种多样,包括透射、漫透射、漫反射、透反射等,能够满足不同状态下农产品品质分析要求。 (3)绿色。近红外光谱技术中所使用的近红外光的光子能量低,不易对农产品有机化合物外观和内在分子结构产生任何影响,不会对待测农产品样品产生破坏或污染,更不会对人体产生伤害。因此,近红外光谱分析属于非破坏性分析和无损分析,近红外光谱技术为绿色分析技术。 (4)经济。近红外光谱技术应用多元校正数学模型实现农产品品质分析,测试结果稳定,重现性好,分析过程中不消耗任何试剂,所需样品量少,其分析本钱十分低廉。 4 应用现状 近红外光谱技术是近年来受到人们特别重视且开展迅速的光谱分析方法之一[3,4],如在2023年的匹兹堡分析化学和应用光谱学学术报告会和展览会上,近红外光谱分析是所有光谱分析中最受重视的一类分析方法,一些农业分析学家甚至认为,近红外光谱分析具有解决全球农业分析的潜力。目前,近红外光谱技术正以高效、快捷、绿色、经济等特点在现代农产品品质分析中广泛应用。 4.1 粮油作物品质分析 20世纪60年代初,美国农业部仪器研究室首先利用近红外光谱技术测定谷物中的水分、蛋白质、脂肪等含量,并致力于近红外光谱技术在农牧产品品质分析中应用的研究[5]。国外研究者在该领域做了大量的研究工作,并成功地应用近红外光谱技术来分析测定多种农牧产品的品质成分。许多近红外光谱分析的实验方案和计算方法已成为AOCA (Association of Official Analytical Chemists)的标准方法[6]。美国谷物化学协会于1982年10月批准了近红外方法用于小麦蛋白质的测定,国际谷物科学技术协会规定了近红外测定小麦及面粉的蛋白质和水分含量的详细程序。以化学计量学为根底的定性与定量分析标准实用细那么已陆续由美国ASTM (American Society for Testing and Materials)于1995年、1996年公布。 国内近红外光谱技术在作物品质分析上的应用研究也十分活泼。应用近红外光谱分析测定了谷子、玉米、小麦等作物的蛋白质、氨基酸、脂肪等成分[7,10];李大群等[11]利用近红外漫反射光谱分析技术测定大豆和小麦的蛋白质含量;彭玉魁等[12]用近红外光谱技术对小麦品种子粒品质成分如水分、粗蛋白、粗纤维、赖氨酸含量进行了比拟测定;王成[13]利用傅立叶变换近红外漫反射光谱测定大麦子粒粗蛋白含量;刘建学等[14,15]对不同粒度、不同类型稻米样品进行了近红外光谱分析,建立了直链淀粉含量和蛋白质的预测模型;张晔晖等[16]用傅立叶变换近红外漫反射光谱法测定完整油菜籽中油份、蛋白质和硫甙的含量;陈文杰等[17]那么用同样方法进一步成功测定了完整油菜种子的总氮、含油量、硫甙以及脂肪酸(棕榈酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、碳烯酸、芥酸)等9种品质指标。利用近红外光谱技术快速测定粮油作物品质性状,可以满足育种工作中对大量育种材料进行初选的需要,从而有效地促进粮油作物品质改进工作。 4.2 蔬菜水果品质分析 近红外光谱技术在水果品质分析上的研究已经比拟深入，并可应用于水果的病害检测。早在20世纪70年代，Brown等学者就发现在近红外区从具有腐烂果面反射的光线强度低于从完好果面反射回来的光线强度，利用NIR技术通过这种差异可以识别有缺陷的水 果和健康的水果。近年来，科研人员利用近红外的漫反射图像快速检测苹果的缺陷，他们很好地解决了水果外表的缺陷区和梗萼凹陷区较难识别这一技术壁垒。利用近红外的特性到达快速识别果面缺陷和梗萼区，大大提高了缺陷检测的速度和精度 [18]。 近红外光谱技术在水果的酸度和糖度检测方面也有了广泛的开展。Kawano S等利用光纤传感在近红外光波段内检测桃子的糖度，试验结果得出红外光谱和水果的糖度有很好的相关性(r=0.97)[19]；LammertynJ B等利用可见近红外光结合光纤传感探头来检测Jonagold苹果的酸度、硬度和可溶性固形物含量[20]；金同铭等运用近红外光谱分析检测了苹果、草莓中的蔗糖、葡萄糖、果糖和苹果酸，从而证实了近红外光谱分析可满足实际应用所需的测定精度[21]；陈世铭等利用近红外光谱对水蜜桃果汁的糖度进行了检测[22]；陈致平等测定了幸水梨和新世纪梨的糖度与酸度[23]；何东健等采用近红外光谱测定了柑橘、苹果中的糖度、酸度含量，并通过实验验证了其内部褐变[24]。 4.3 甘蔗品质分析 近红外光谱技术在甘蔗品质分析上的应用研究也很多,不仅在糖厂原料蔗的品质管理上应用,在甘蔗选育种无性系的品质分析上也有应用报道。在国外,巴西等许多产糖国已将近红外光谱技术应用于蔗汁品质分析[25];在国内,黎庆涛等[26]利用近红外光谱技术对白砂糖样品进行了分析,并探讨了近红外光谱技术在制糖工业中的应用;卢家炯等[24]对近红外光谱技术在制糖工业上应用动态进行了评述;梁欣泉等[28]应用近红外技术和化学计量学的方法对混合汁的蔗糖含量进行了定量分析测定;陆登俊等[29,30]利用近红外光谱法测定了混合汁和清汁中复原糖含量;杨才誉等[31]进行了近红外光谱法在糖厂中间制品测定中的研究。 5 应用前景 近红外光谱技术在分析复杂物质成分时具有操作简便、非破坏性测定、快速以及测定一次光谱可同时获得多种品质成分含量的独特优点，随着近红外光谱分析技术的不断开展和成熟以及人们对近红外光谱分析技术特点和仪器性能更深入的了解和认识，该项技术作为一种高效、快捷、绿色、经济的分析技术，将会在中国现代农业中具有广阔的开展前景。并会带来显著的经济效益，加速农产品出口创汇的步伐。 参考文献 [1] 徐广通,袁洪福,陆婉珍.现代近红外光谱技术及应用进展[J].光谱学与光谱分析, 2023, 20 (2): 7-15. [2] 李军会,赵龙莲,劳彩莲,等.用近红外光谱构建现代农产品品质分析技术[J].现代科学仪器, 2023, 22 (1):17-19. [3] 金钦汉.从 99匹兹堡会议看分析仪器的跨世纪开展动向[J].现代科学仪器, 1999, 16 (3): 8-10. [4] 范世福.新形势下我国分析仪器事业的开展[J].现代科学仪器, 1999, 16 (3): 11-15. [5] NORRIS K H, BARNES R F, MOORE J E, et al.. Prediction for age quality by near infrared reflectancespectroscopy [J]. Journal of Animal Science, 1976, 43 (4): 899-897. [6] 罗苏秦,张世英.近红外光谱仪器之分析技术及其应用[J].科仪新知, 1999, 25 (5): 13-30. [7] 严衍禄,高文淑,张录达,等.付里叶变换近红外漫反射光谱分析测定谷物粗蛋白质的标准化方法[J].北京农业大学学报, 1990, 16 (增刊): 57-60. [8] 高文淑,张录达,王万军.应用付里叶变换近红外漫反射光谱法测定几种谷物籽粒中蛋白质的含量[J].北京农业大学学报, 1990, 16 (增刊): 72-79. [9] 高文淑,景茂,严衍禄.付里叶变换近红外漫反射光谱法测定谷子、玉米中多种氨基酸含量[J].北京农业大学学报, 1990, 16 (增刊): 88-93. [10]景茂,严衍禄,刘广田.付里叶变换近红外漫反射光谱法测定小麦单籽粒中蛋白质含量[J].光谱学与光谱分析,1991, 11 (3): 20-22.