可见/近红外光谱技术在液态食品检测中的应用研究进展

可见/近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农产品与食品品质检测领域获得越来越广泛的应用。日本和欧美很多国家在近红外光谱对农产品与食品品质检测方面已经取得了很大的进展,国内在这一领域的研究虽有一定的成果,但与国外相比仍有一定的差距,有待加强。文章从酒类、奶制品、果汁、食用油等方面综述了近几年国内外可见/近红外光谱技术在液态食品品质检测中的最新应用研究进展,分析了可见/近红外光谱技术应用于液态食品品质检测的种种优势,思考了应用中存在的一些问题并尝试提出了相应的解决方法,最后对进一步的研究提出了展望。     

近红外光谱技术在微生物检测中的应用进展

近红外光谱作为一种无损检测技术被广泛应用于农业、制药、食品等领域的多组分品质快速监测。微生物的快速准确检测,在临床诊断、制药和食品加工等领域一直是一个难题。微生物菌体细胞壁、细胞膜及细胞内生物大分子和水的近红外光谱具有高度特异性,因此可以使用近红外光谱快速识别和分类不同的微生物。通过对相关文献的归纳整理与分析提炼,对近红外光谱技术在微生物检测中的研究进展做综述。对微生物的基本知识和近红外光谱技术鉴定微生物的基本原理进行了介绍,并重点综述了近红外光谱技术在微生物分类、食源性微生物检测和成像微生物检测等方面的国内外研究进展,最后对近红外光谱技术目前存在的问题和未来的应用前景进行了展望,以期为今后在微生物检测领域更好地利用近红外光谱提供参考。     

近红外光谱分析技术在农产品/食品品质在线无损检测中的应用研究进展

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点, 已成为一种快速的现代分析技术, 广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级, 指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。     

近红外光谱通用模型在农产品及食品检测中的研究进展

我国人口基数大,农产品和食品的需求量多。农产品和食品的质量与安全与人们的日常生活息息相关。如何实现使用无损、快速、环境友好型、高通量的检测方法对农产品和食品的品质进行检测,是当代社会的发展需要。传统的检测分析方法存在着耗时耗力、检测的样品不能再次出售、产生次品漏检的现象等缺点。近红外光谱分析技术作为一种快速无损的检测手段,逐渐被一些学者以及相关行业人员所重视。然而,近红外光谱分析方法大多数只针对于单一物料建立数学模型。对于数量庞大且种类众多的农产品和食品而言,如不同地域、不同年份、不同温度、不同加工方法、不同成分组成甚至是不同品种,这种相对传统的近红外分析方法无疑会增加建模的工作量。随着计算机技术、光谱仪硬件、化学计量学以及互联网技术的发展,相关学者已经开始着手于近红外光谱通用模型的研究与开发来解决这一问题,即建立一个近红外通用模型,能够对多种物料的同一指标或多种指标进行检测。相比于传统的近红外光谱模型,通用模型具有建模成本低、工作量小等优点,特别使近红外光谱技术在农产品和食品领域中应用以及推广方面具有重要的意义。针对近红外光谱通用模型在农产品和食品检测中的研究进行综述,通过比较传统模...     

近红外光谱检测技术在害虫检测中的应用

近红外光谱是20 世纪80 年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。以其快速、无损伤、操作简单、稳定性好、效率高等特点,在仓储害虫检测、种子害虫侵染检测和林草害虫危害检测中的应用已成为一个活跃的研究领域。而近红外光谱技术在我国害虫检测中的研究和应用则较少,处于刚刚起步阶段。因此,文章介绍了利用近红外光谱技术检测的基本原理, 综述了国内外利用近红外光谱技术检测农林业害虫的应用情况,并对近红外检测技术在害虫检测上的应用进行了展望,以期推动近红外光谱技术在我国害虫检测科技和生产中的应用。     

近红外光谱检测技术及其在林业中的应用

近红外光谱是20 世纪80 年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。文章介绍了近红外光谱技术的发展历程和在国外的应用概况,重点列举了近红外光谱在林业中的成功应用实例。资料表明, 近红外光谱以其快速、无损伤、操作简单、稳定性好、效率高等特点,在国外的水果品质检测、木材性质检测和林业育种中的应用已成为一个活跃的研究领域。而近红外光谱技术在我国林业上的研究和应用则刚刚起步,因此本文对国内外利用近红外光谱技术在林业上的应用作一综述,并对近红外检测技术在林业上的应用进行了展望,以推动近红外光谱技术在我国林业科技和生产中的应用。     

近红外光谱快速分析技术及其在动物饲料和产品品质检测中的应用

近红外光谱是近年来发展最快、最引人注目的光谱学技术。主要介绍了近红外光谱技术的基本原理和发展, 包括近红外光谱预处理技术如微分处理、信号平滑等技术的发展和近红外光谱分析模型如多元线性回归、主成分分析、偏最小二乘法和人工神经网络等的发展。综述了国内外近几年来此技术在动物饲料和产品品质检测中的应用。文献调查显示, 近红外光谱分析技术以其快速、无损、不污染环境等诸多优点在国内外饲料和动物产品检测方面得到广泛应用。在饲料分析方面,近红外不仅能用于其常量成分干物质、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪等的测定,而且能用于微量成分、有毒有害成分的测定。在动物产品分析方面,该技术已用于禽蛋、牛肉、羊肉、猪肉等的各种物理和化学指标的测定。文中详细给出了已经报道的利用近红外光谱技术测定饲料和动物产品测定指标和光谱处理以及模型建立的情况, 并讨论了近红外光谱快速检测技术的在饲料分析和动物产品分析领域的应用新趋势和局限性。     

近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用

牛奶及其制品作为一类营养全面的理想食品,已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。但与此同时人们也越来越关注乳制品的质量和品质,实时、快速、准确地检测牛奶及其制品成分和其他物质含量是提高乳制品质量,进行牛奶及其制品质量控制的首要条件。近红外光谱技术作为一种新型的分析检测技术,由于其快速、准确、无损的特点在乳及其制品产品检测和生产监控中有着巨大的应用潜力和前景。文章介绍了近红外光谱技术的原理、优点以及在牛奶及其制品营养成分含量测定、质量评定、在线检测等方面的研究进展,综合阐述了近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用现状,并对其前景进行了展望。证明近红外光谱技术可以有效地对乳及其制品的营养成分含量以及掺假物、残留物和防腐剂等进行快速、准确、无损的测定,从而实现对牛奶及其制品质量的检测和评定,以及生产过程的有效控制。随着近红外技术的不断发展,近红外检测技术将更加广泛地应用于牛奶及其制品的品质检测。     

近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展

综述了近红外分析技术在农作物生长及食品加工处理过程中氨基酸检测的应用情况,及其研究进展。对近红外分析食品氨基酸应用中涉及的化学值HPLC检测以及化学计量学方法进行总结,对相关原始文献中的数据、资料和主要观点进行整理和归纳。对氨基酸的HPLC、化学计量学分析方法及其在农作物品质监测、茶叶中氨基酸和茶多酚含量的同时测定、饲料品质鉴定、奶酪火腿肉制品中氨基酸及其他化学成分含量的测定情况进行了综述,分析了方法的优缺点并对近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用进行了展望。近红外光谱在氨基酸检测中应用的发展需基于氨基酸高效液相色谱检测的化学值来建立相应的模型,模型传递的问题是目前制约其大范围推广的主要原因。在线分析可以监测从原料到产品的整个反应变化过程,满足食品从生产到销售等领域中品质实时监控的需求,将是今后重要的发展方向。     

近红外光谱检测技术在农业和食品分析上的应用

近红外光谱是 2 0世纪 90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。阐述了近红外光谱的原理、技术特点 ,介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程 ,重点列举了近红外光谱在农业和食品分析中的成功应用实例。资料表明 ,近红外光谱以其速度快、不破坏样品、操作简单、稳定性好、效率高等特点 ,已广泛应用于各个领域。特别是在欧美及日本等发达国家 ,很多近红外光谱分析法被列为标准方法。而我国近红外光谱的应用研究起步较晚 ,虽然某些方面已具国际领先水平 ,但就总体来看与国际水平还有大的差距。文章首次提出了集中优势资源 ,包括人力资源和设备资源 ,利用现代网络技术 ,建立终端用户和中心数据库资源共享的模式 ,以推动近红外光谱技术在我国农业科技和生产中的应用。     

近红外光谱技术检测种子质量的应用研究进展

作为农业生产最基本的生产资料,种子质量是影响其种用价值的最重要特征。常用的种子质量检测方法存在检测速度慢、具破坏性、预处理过程复杂等问题,因此研究简便快速的种子质量检测方法对于种子质量检验具有重要意义。本文综述了近年来近红外光谱技术检测种子内含物、种子活力及贮藏年份、种子病害和虫害等研究现状及存在的问题。对于水分、淀粉、蛋白质、脂肪酸、胡萝卜素等物质含量,其模型鉴别率较高,对相对含量较低的微量物质鉴别率较低;因高温高湿致活力下降的种子以及贮藏不同年份的种子可以高效鉴别,而因冷害所致的活力较低种子无法鉴别;目前可成功鉴别健康种子与感病种子,并对种子的健康度进行有效的分级,部分真菌性病害的病原菌也可鉴别;可成功鉴别遭虫蚀种子与健康种子,进而区分害虫的种类,但对虫害水平较低的样本和较小幼虫的检测效果不够理想。最后对近红外光谱技术在种子质量检测应用上存在的问题进行了分析与展望,特别是种子行业特有的单粒检测技术,其光谱采集配件的标准化将极大的提高其应用性。     

基于近红外光谱技术的秸秆工业分析

工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析。文章探讨了近红外光谱技术(NIRS)在秸秆工业组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和固定碳含量。利用Foss 6500光栅型近红外光谱仪在1 108～2 492 nm光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆样品,水分、灰分、挥发分和固定碳校正模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.92(0.76%),0.94(0.84%),0.88(0.82%)和0.75(0.65%)。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱模型外部验证的R2_V(SEP)分别为0.98(0.54%),0.95(0.57%)和0.78(0.61%)。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多组分同时测定, 从而可降低秸秆工业分析的成本。     

近红外光谱技术测定紫花苜蓿青贮鲜样的发酵品质

及时了解青贮饲草的发酵品质,如青贮饲草中氨态氮(NH₃-N),乳酸(LA), 乙酸(AA),丁酸(BA)含量,对畜牧业生产具有重要意义。应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中氨态氮,乳酸,乙酸,丁酸的近红外校正模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮样品中这些物质的可行性进行分析。所建模型的交叉检验决定系数(R2_CV)为0.602 4～0.949 7,交叉检验标准误(RMSECV)为0.559～3.78 g·kg-1鲜重。用检验集样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.882 6～0.985 3,预测标准误为0.571～3.15 g·kg-1鲜重。结果表明,采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮样品发酵品质的评定。     

近红外光谱法测定紫花苜蓿青贮鲜样的营养价值

应用近红外光谱技术(NIRS)直接分析新鲜饲草的营养价值,如饲草中干物质(DM),粗蛋白(CP),中性洗涤纤维(NDF),酸性洗涤纤维(ADF)含量,对畜牧业生产具有重要意义。鲜草中由于含有较多的水分,不易制备均一的样品和进行光谱中有用信息的提取,因此难于进行近红外光谱分析。本试验应用偏最小二乘回归法(PLS)、傅里叶变换近红外光谱技术和液氮冷冻制样技术,建立了适合于不同品种,不同生育期,不同茬次和不同青贮方法即时测定青贮苜蓿鲜样中DM,CP,NDF,ADF的模型,以期对NIRS在测定紫花苜蓿青贮鲜样品这些成分测定的可行性进行分析。所建DM,CP,NDF和ADF模型的交叉检验决定系数(R2_cv)为0.884 6～0.989 8,交叉检验标准误(RMSECV)为3.9～9.7 g·kg-1鲜重。用50个样品对模型进行外部检验,预测相关系数(r)为0.939 7～0.994 9,预测标准误为1.9～8.3 g·kg-1鲜重。结果表明： 采用适当的样品处理方法和光谱分析技术可以实现近红外光谱技术对苜蓿青贮鲜样的营养价值评定。     

现代近红外光谱分析的信息处理技术

介绍了现代近红外光谱分析技术的要点，流程，以及建立数学模型的优化层次与建模层次，最后，阐明了在我国应用与发展近红外技术的策略，即“产业化”与“民主化”相结合。     

近红外光谱分析仪器的发展概况

近红外光谱分析技术被誉为分析化学领域的“巨人”, 已成为发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一。在国外,定性、定量分析所使用的近红外光谱分析仪器已走过了50年的发展历程,并且在不断完善的过程当中;我国的近红外光谱仪器的研制仅仅历经20年的时间,虽然处在起步阶段,但近几年的研究成果还是十分显著的。随着科技的进步,高性能的近红外光谱分析仪器层出不穷。文章就近红外光谱分析仪器从诞生至今的发展史及包括滤光片型、傅里叶变换型、声光可调滤光型等类型在内的五种近红外光谱分析仪的工作原理、特点作了较为详细的评述,并列举了当今国内外主要的近红外光谱分析仪制造商的主流产品。最后,作者展望了近红外光谱分析仪器的发展前景。     

WHITE ASPARAGUS HARVEST DATE DISCRIMINATION USING NIRS TECHNOLOGY

Asparagus is still an important resource for mid-size and small farms. It has been traditionally believed that factors such as the asparagus harvesting date have an influence on its quality. This research sought to identify the harvesting dates of different fruits by using Near Infrared Spectroscopy (NIRS) technology as quality indicators and the best zone a long of the asparagus to acquire the spectrum. All the asparagus tested came from the same manufacturer but had been canned on three different dates, giving a total of nine lots. There were one hundred asparagus per lot and the experiment data were taken from three different parts (tip, middle, and base) of each spear. Reflectance spectrum in the near infrared between 800–1700 nm was determined. Differences NIRS among the asparagus harvested on different dates were found. NIRS technology was able to classify the asparagus correctly in terms of harvest dates (71% well classified). The base of the asparagus turned out to be the best part to use in order to establish the harvest date.     

Applications of near infrared spectroscopy in cotton impurity and fiber quality detection: A review

Near infrared spectroscopy (NIRS) is an emerging, non-invasive, multi-index, simple preparation of sample process analytical technique suitable for cotton quality assessment. Cotton impurities not only affect the quality of seed cotton and lint cotton but also the quality of textiles. These impurities can occur during harvest and in the stage of postharvest handing, especially during pack house operations. In such a global and competitive marketplace, it is necessary to explore rapid, accurate, and precise cotton quality measurement techniques which require less expensive instrumentation, exhibit increased flexibility versatility, and perform both laboratory measurements and non-laboratory (at-line or field) measurements. Some reports have been published on the use of NIRS technology for inspecting cotton impurity contents, micronaire, and cotton fiber quality. This article condenses a representative selection of recent research in order to observe the significant progresses in how NIRS technology is applied to inspection of cotton impurity and cotton fiber. Additionally, the drawbacks and obstacles of NIRS for quality measurement in cotton are summarized and the trends are discussed.