红外光谱技术是一种的无损检测技术，在食品检测中发挥着良好的效用。应用红外光谱技术可以直接对食品进行检测，而且检测效率较高，检测成本较低，污染程度较小。因此，适当红外光谱技术在食品检测中的应用具有非常重要的意义。
 

  红外光谱的检测原理
 

  红外光谱是一种分子吸收光谱，主要包括近红外检测(0.75-2.5μm)、中红外检测(2.5-25μm)、远红外检测(25-1000μm)三个区段。食品样本受到频率连续变化的红外光照射后，其分子会吸收一定频率红外光辐射。随后由振动运动(或转动运动)引起分子偶矩变化，Z终形成红外吸收光谱。红外光谱中存在于一个区域内，这个区域的构造类似于指纹，这个区域能够排除干扰，反映分子间的细微差别。通过对区域中不同吸收峰化学基团进行对比分析，可判定化合物的结构和状态，进而确定食品性质。
 

  食品检测中红外光谱的应用进展
 

  目前应用于食品检测领域的红外光谱技术主要为近红外检测和中红外检测。
 

  近红外检测应用进展
 

  近红外检测将计算机技术、光谱测量技术、基础测试技术与化学计量学技术进行了有机整合，成为的食品检验模块。近红外检测在食品检测中的应用主要包括肉类安全性、粮食安全性、食用油安全性、酒类安全性、茶叶安全性、乳制品安全性等模块。如利用近红外光谱检测技术，可对黑木耳、银耳等食用菌，或者不同区域生产的山药样本进行红外检测分析。
 

  中红外检测应用进展
 

  中红外检测在食品检测领域中可检测食用油组分、粮食成分及肉制品中反式脂肪酸含量。如根据油脂中多次甲基链C-O、C-H在中红外光谱振动方式、振动频率差异。利用中红外光谱主成分分析方式，可区别葵花油、玉米油、菜籽油及橄榄油在1800-1000-1辐射区域内变化；通过液体油样光纤分析，还可以确定食品掺假情况。
 

  红外光谱在食品定量分析中的应用
 

  一方面，基于近红的食品定量分析主要通过多个食品样本的识别，在4200-4800nm-1波段内对食品各组分含量，进行Z小二乘定量模型的构建。通过对多个食品预测组分含量与参考含量的对比分析，可有效判定被检测食品组分含量的超标情况。如利用傅里叶红外变化模型，向槐花蜜、油菜蜜中掺加5.0%的麦芽糖浆，利用竞争性自适应重加权算法，构建蜂蜜的麦芽糖浆含量定量模型。通过对两样本定量模型方根对比分析，可确定两种蜂蜜的麦芽糖浆掺加含量。在此基础上，检测人员可进一步拓展检测范围，即向槐花蜜中掺加不同含量的麦芽糖浆，配成100个蜂蜜样本，在305-2100nm-1范围内采集近红外反射光谱。随后利用主成分分析方法，对近红外光谱内的数据进行汇总、整合，以蜂蜜麦芽糖含量定量模型构建的方式，对定量模型的交叉验证相关系数及均方根误差进行逐一分析，从而确定蜂蜜掺加麦芽糖浆的比例。
 

  另一方面，利用中红外检测进行食品定量分析，主要利用统计学、模型参数估计、化学信号处理、定量构效关系、人工智能、实验设计优化等化学计量方法，提取食品特征，构建食品参数模型，从而达到定量分析的目的。以中红外检测在食品反式脂肪酸含量测定中的应用为例，实验主要利用氯fang-甲醇提取法，提取食品中的脂肪。然后利用甲醇-BF3将食品中的脂肪进行快速甲脂化。食品脂肪甲酯化后，在Avatar 375傅里叶变换红外光谱仪内，对食品中反式脂肪酸含量进行定量分析，可达到90.2%-102.3%回收率。
 

  红外光谱检测需要多少钱
 

  红外光谱检测应用十分广泛，但实际每次检测费用并不是很高。根据待测样品的实际情况，收费一般从几百到上千元不等。因此红外光谱仪可以作为日常家居生活中常用的分析方法，帮助我们安全健康的生活。相关实验室和机构都广泛采用红外光谱仪进行快速检测，从而保证民生安全同时打击制假分子。
 

  食品特别是农产品的质量和安全问题是人们普遍关注的问题。为有效处理食品安全问题，相关人员可根据食品类型，合理利用近红外检测和中红外检测技术，从定性、定量两个方面，分析食品组分和结构，保证食品掺假问题的及早发现和处理，为我国食品行业的健康发展提供保障。