基于近红外光谱的肉类食品**快速检测技术研究

近红外光谱技术（NIRS）在肉类食品**快速检测中的应用是其对分子振动的非谐性原理。该技术利用物质在近红外区域（780-2500纳米）的吸收特性进行高效、多组分同时分析。当近红外光照射到样品上时，样本中的分子会吸收特定波长的光，这些吸收与分子中的化学键和官能团密切相关，尤其是含氢基团如C-H、O-H、N-H等，它们在近红外区域的倍频和组合频吸收是光谱分析的关键。现代NIRS仪器通常配备稳定光源、高精度分光系统和高灵敏度探测器，以及复杂的算法来建立光谱数据与样本属性之间的定量关系。这些设备的发展使得NIRS正逐步向更**别的集成化和自动化方向发展，例如便携式NIRS设备的开发，使得现场快速检测成为可能，而与机器学习技术的结合则进一步提高了分析的**度和速度。

NIRS在操作中显示出高度的指印性，能反映物质结构和组成的独有信息。其高穿透性使其适合分析厚重或不透明物质，快速响应特性使之成为在线或实时监控的理想工具。此外，由于不需要对样本进行物理或化学处理，NIRS能够保证分析的原始性和真实性，同时还能无损地、快速地检测样本中的多种成分，提高了分析效率。从技术角度来看，NIRS的分析过程开始于稳定的近红外光源发射连续的光谱。光源发出的光经过样品后被光谱仪接收，并通过分光元件形成清晰的光谱。高灵敏度的探测器记录不同波长的光强变化，这些变化直接与样品的化学成分相关。通过先进的信号处理技术，如平滑、微分和多元散射校正，提高光谱数据质量。接着，特征选取技术如主成分分析或**成分分析用于强化与被测属性相关的光谱变量。*终，基于选定的特征建立多变量校准模型（如偏*小二乘回归或支持向量机回归），实现对未知样本的定量或定性分析。

目前近红外光谱技术在肉类食品**快速检测中已有很多的应用案例，以下是列举的具体应用案例：

一、新鲜度检测：在新鲜度检测的研究中，首先对肉类样本进行稳定化处理，所有样本均在室温下放置30分钟以消除温差影响。每个样本在1000-2500nm波长范围内进行32次扫描，确保了高信噪比和高质量的光谱数据。采用积分球附件进行反射模式光谱采集，减少了样品表面不均匀性的影响。信号处理与分析通过ThermalPro软件进行基线校正和平滑处理，降低了背景噪声和非目标因素的干扰。模型建立应用了偏*小二乘回归（PLSR）方法，并结合高信噪比的光谱数据来预测肉类新鲜度。模型验证通过留一交叉验证法测试了PLSR模型的准确性和稳定性，结果评价标准依据ISO23101:2020肉及肉制品—感官属性的评定》进行分类，评判了肉类产品的新鲜级别。模型性能评价指标通过比较预测结果与实际新鲜度标准值来评估模型的预测准确性和实用性。

二、掺假鉴定：在掺假鉴定的研究中，精心准备了肉样本与掺假样本，后者包含不同比例的其他动物肉类或非肉类填充物。使用BrukerMATRIX-F近红外光谱仪通过光纤探头以��射模式对样本进行三次光谱采集，确保数据的代表性和平均性。仪器参数调整后，确保了高分辨率和波数精度，选择了适合肉类检测的波段。信号处理与分析使用了OPUS软件进行基线校正和归一化处理[8]，优化了光谱数据质量。模型建立利用了线性判别分析（LDA）方法，选取特征波段建立掺假鉴别模型，提高了模型的分辨力。模型验证通过**测试集样本验证了LDA模型的准确率和适用性。结果评价标准依据GB2707-2016《食品安国内家标准鲜（冻）畜、禽产品》中关于成分鉴定的规定进行判定。模型性能评价指标评估了模型的准确性和适用性，确保了检测结果的准确性和可靠性。

三、**残留检测：在**残留检测的研究中，从已知**处理和未处理的肉类中取样，确保了样本多样性，覆盖了不同**种类及残留水平。使用BrukerMPAII近红外光谱仪采用积分球附件进行反射模式多次扫描，提高了数据的可靠性。仪器参数优化后，调整了分辨率和采样频率，以适应**残留检测的特殊需求。光谱预处理技术应用了一阶导数和二阶导数等技术，突出了**残留的光谱特征。模型建立采用了偏*小二乘回归（PLSR）方法，基于预处理后的光谱数据建立了定量模型。模型验证通过交叉验证评估了PLSR模型的稳定性。结果评价标准参照农业部235号公告《动物性食品中兽药*高残留限量》进行了严格评判。模型性能评价指标计算了模型的相关系数（R2）和预测误差（RMSEP），评价了模型的准确性和实用性。

通过综合分析与实证研究，验证了该技术在提升检测效率和准确性方面的巨大潜力。近红外光谱技术具有快速、无损检测的特点，为肉类产品的质量**提供了一种高效、可靠的检测手段。以上案例不仅证实了近红外光谱技术在肉类新鲜度评估、掺假鉴别和**残留分析中的有效性，并展示了其在实际应用中的灵活性和适应性。