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摘 要：本文阐述了近红户外分析技术在食品加工过程中的应用情况，对近红外分析食品氨基酸应用中涉及的化学计量学的方法进行简单的总结，并详细阐述了近红外技术对相关食物的检测的应用。
关键词：食品；分析；检测；近红外技术
中图分类号：TS207.3 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）15-0302-02
食品检测的过程中，最重要的技术就是氨基酸分析技术。多年来很多的科研者一直将提高食品检测中氨基酸检测技术的水平作为奋斗的目标。随着我国经济的不断提升，科技技术的不断发展，将食品氨基酸的定量测定的标准方法分为三种，其中包括高效液相色谱法、凯氏定氮法以及替代甲醛滴定法这三种，近几年红外光谱技术慢慢进入了食品检测技术中，是一种将计算机学和化学计量学中的成分含量结合起来的一种技术，它运用了有机物的含氢基因，可以在电磁波跃迁的时候产生光谱变化。其最大优点就是在检测中不需要检测试剂等，可以通过玻璃或者是塑料直接进行检测，不仅如此，它还有维护成本低、操作方便等优势。所以，它不仅是运用在食品检测中，还在农产品检测中也得到了运用。其工作流程如图1所示。
1 近红外技术的检测原理及特点
1.1 检测原理
因为不同有机物的基因不同，就使得其能级也不相同。所以，在不同的化学反应情况下，对近红外光吸收的波长也不相同。如果使用近红外光所吸收的波长来照射物体的时候，近红外光会对物体直接进行选择，投射出来的红外光线携带物品的结构信息，之后，再利用检测器对其信息进行分析，这时就可以确定出物质的结构和它的含量。
1.2 检测特点
近红外技术在食品检测的过程中，分析速度是超级快的，可以在短时间内对物品进行分析出来。与此同时，在检测的过程中，还可以对物品进行多个组进行同时检测，进一步的实现了在线定量分析。近红外光在检测的过程中，是真正的做到了绿色检测，因此，很多的研究学家称它是“绿色检测技术”。不仅如此，它的操作和维护都是非常简单方便的，在很大程度上避免了人为因素造成的误差。
2 化学计量学方法
化学计量学是通过统计学的方法对化学体系的测量值和体系的状态之间存在的联系，化学计量学的方法是在近红外光分析中的应用。
2.1 定量校正
近红外技术测验品主要是靠光谱参数和样品中的化学成分的含量来建立起的结构，其关系是标准曲线就是定标模块、定标曲线。建立定标曲线的时候，要使用较多的数学算法的模型中选择一种较为合适的进行定标。然后将这些数学算法的模型称之为多远校正技术。
偏最小二乘法与主成分回归是最常用的线性数学的算法，在这个基础之上，还有改良的多向偏最小二乘法，使用渠道都比较广，在非线性矫正算法中，人工神经网络是最常见的一种，它是由很多简单的处理单元进行连接而成的非线性动力学系统。结构属于变动型的，不仅如此，它还具有聚能量并行性、储存分布性等特点。
从单隐含层前馈神经网络發展出来的一种新的算法，这种新型算法就是极限学习机算法。这种算法可以随意设置隐含层神经元的个数，就可以轻易的获取一个最优解。简单又方便。
2.2 近红外分析氨基酸技术的影响因素与模型传递
近红外技术不同于传统的分析手段，传统的分析手段会破坏样品，并且它的检测时间较长、投资力度大、日常消耗时间较长，但是近红外技术具有很多的优点，它测验速度快、无污染、实验重现性好、精度较高等优点。不仅可以检测游离氨基酸，还可以检测结合态的氨基酸。近红外光谱技术对小批量样品分析是不合适的。在氨基酸范围检测方面，近红外技术是不能完全覆盖二十种氨基酸的。和其他仪器的检测一样，近红外技术的准确性也回收到样品、仪器的影响的。影响因素归纳见表2。
3 近红外技术在食品氨基酸中的检测运用
3.1 酒的检测
当前，近红外技术在酿酒是生产中的应用主要是白酒、米酒以及葡萄酒等成分的检测，在日本，是将其用来检测米酒的酸度、氨基酸以及总糖等含量的。除此之外，可以使用流动注射近红外技术来分析饮料酒中的乙醇含量，也运用近红外光检测白葡萄酒精在发酵的过程中苯酚的变化情况，运用近红外光在线检测酒精在发酵过程中的参数，研究使用了近红外光来检测酒精饮料中的乙醇含量。在中国，食品研究院对此作了一些研究，研究探讨了NIRS分析技术在酿造葡萄酒BRIX值的可行性，为酿酒企业运用近红外技术来预测葡萄采摘期对葡萄酒酿造的质量提供了实践基础。五粮液酒厂运用的近红外技术对酒中的水分、酸度等进行了测定，运用了短波的近红外技术来分析九种的乙醇的含量。除此之外，啤酒运用近红外技术主要是对其麦芽糖和乙醇等进行相关检测的。
3.2 农作物的检测
可取较少的油菜籽，运用近红外技术检测油菜籽中饼粨氨基酸的含量。其中最常见的氨基酸的种类有15种左右，有13种氨基酸的R2值超过了0.8，有7种超过了0.9。在这个实验当中，缬氨酸是氨基酸标定最差，因此其并不具有预测的能力。运用MPLS的全局定标，对精米粉光谱建立的方程预测标准误差是相对比较低的，差不多都是在0.007%，可是，外部验证的决定系数都普遍在87%以上的，因此，可以运用定量分析来做相关检测。
对有除草剂的大麦进行氨基酸检测时，选用可见和近红外技术来进行检测，运用7种不同的光谱预处理的方法和6种不同的校准方法进行比较，显示结果发现最小二乘支持向量机法是最合适的，使用这种方法检测出来的结果也是最好的。因此，近红外技术可以较快的检测出氨基酸的含量，这也说明了近红外技术可以很好的检测出在除草剂影响的情况下其大麦的生长的状况。
3.3 茶叶中的检测
对于普洱茶而言，对它的游离氨基酸进行相关检测的时候，对预处理的三种光谱进行了对比，对比结果显示，中心化法预处理的效果是最好的。当处在定标模型阶段的时候，选用elm的方法，这种方法的误差是在pmsec和pls之间。运用这种方法检测出来的结果和标准检测出来的结果的训练集均方根误差0.1034，但是预测集均方根误差是0.1154，其结果显示出的后者误差相对较大。因此，使用上述两种方法检测出来的集均方根误差小于pls法定标模型的训练集均方根的误差。 3.4 在奶酪、肉制品、酱油中的测定
选用近红外技术对两种不同规格的奶酪进行了氨基酸检测，之后，通过奶酪中氨基酸的含量对不同规格的奶酪的成熟度进行了判断。选用msc对光谱进行了处理，用pls作为定标模型。检测的两种奶酪，外部验证系数的值和标准值相比都比较低，但是总氨基酸的含量普遍在0.92左右，说明了红外技术能够安全的检测出奶酪中氨基酸的含量。对肉制品中的10种氨基酸进行检测的时候，选用snv+d和mpls的方法检测，结果表明NIRS的氨基酸预测值和化学检测的方式检测出的结果都准确。对酱油进行氨基酸检测的时候，选用的是联合区间偏最小二乘法进行筛选，从全光谱中筛选出有效的光谱区域，然后在区域中选择建立pls模型。其结果显示，氨基酸态氮Rc=0.998，Rp=0.998，氨基酸总量Rc=0.991，Rp=0.990。从检测结果中可以发现，酱油中的氨基酸态氮和氨基酸的总量进行测定的时候，近紅外技术是最佳选择。除此之外，遗传算法联合区间偏最小二乘法相结合的话，可以在一定的程度上帮助近红外技术提高测定酱油中的氨基酸态氮了总量的准确度。
4 结 论
随着化学计量学和计算机的不断发展，近红外技术得以复兴，世界各地出现了近红外技术和硬件发展趋势的热潮。和传统的分析技术相比较的话，近红外技术只需要对样品进行一次近红外光谱的采集，然后就可以完成很多项指标的检测，其成本较低，分析重现性好，对于普遍的质量监控都可以较好的检测。但是近红外技术分析也是有一定的缺点的，对于间接检测手段的近红外技术，需要运用湿化学的方式来获取，所以，对测试精度还不能达到湿化学法的进度。除此之外，检测的时候其灵敏度相对较低。而且，建立方法之前，要建立一个准确的矫正模型，因此，某些地区是只检测一次到两次的食品氨基酸的含量，这样的话这种检测方法就不能使用。由于近红外技术已经被广泛的运用在检测食品安全的市场上，所以要更加提高其精准度，不仅如此，还要提升其灵敏度，只有这样，才可以让近红外技术在食品安全检测的行业中有较好的发展。
参考文献
[1]於筱岚，徐 宁，何 勇.近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展[J].光谱学与光谱分析，2014，34（9）：2377～2381.
[2]王文盛.近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展[J].食品安全导刊，2016，18（36）：118.
[3]林显活.关于高效液相色谱法检测食品中氨基酸的方法研究[J].现代食品，2016，7（3）：90～91.
[4]聂钰洪，周晓微，张 蓓.近红外分析技术在茶叶检测方面的研究进展[J].现代农业技2016，16（4）：289～290，294.
[5]赵海鑫.食品中有机磷及氨基酸甲酸酯类农药残留快速检测方法研究[J].黑龙江科技信息，2015，8（23）：115.
收稿日期：2018-4-23
关键词：食品；分析；检测；近红外技术
中图分类号：TS207.3 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）15-0302-02
食品检测的过程中，最重要的技术就是氨基酸分析技术。多年来很多的科研者一直将提高食品检测中氨基酸检测技术的水平作为奋斗的目标。随着我国经济的不断提升，科技技术的不断发展，将食品氨基酸的定量测定的标准方法分为三种，其中包括高效液相色谱法、凯氏定氮法以及替代甲醛滴定法这三种，近几年红外光谱技术慢慢进入了食品检测技术中，是一种将计算机学和化学计量学中的成分含量结合起来的一种技术，它运用了有机物的含氢基因，可以在电磁波跃迁的时候产生光谱变化。其最大优点就是在检测中不需要检测试剂等，可以通过玻璃或者是塑料直接进行检测，不仅如此，它还有维护成本低、操作方便等优势。所以，它不仅是运用在食品检测中，还在农产品检测中也得到了运用。其工作流程如图1所示。
1 近红外技术的检测原理及特点
1.1 检测原理
因为不同有机物的基因不同，就使得其能级也不相同。所以，在不同的化学反应情况下，对近红外光吸收的波长也不相同。如果使用近红外光所吸收的波长来照射物体的时候，近红外光会对物体直接进行选择，投射出来的红外光线携带物品的结构信息，之后，再利用检测器对其信息进行分析，这时就可以确定出物质的结构和它的含量。
1.2 检测特点
近红外技术在食品检测的过程中，分析速度是超级快的，可以在短时间内对物品进行分析出来。与此同时，在检测的过程中，还可以对物品进行多个组进行同时检测，进一步的实现了在线定量分析。近红外光在检测的过程中，是真正的做到了绿色检测，因此，很多的研究学家称它是“绿色检测技术”。不仅如此，它的操作和维护都是非常简单方便的，在很大程度上避免了人为因素造成的误差。
2 化学计量学方法
化学计量学是通过统计学的方法对化学体系的测量值和体系的状态之间存在的联系，化学计量学的方法是在近红外光分析中的应用。
2.1 定量校正
近红外技术测验品主要是靠光谱参数和样品中的化学成分的含量来建立起的结构，其关系是标准曲线就是定标模块、定标曲线。建立定标曲线的时候，要使用较多的数学算法的模型中选择一种较为合适的进行定标。然后将这些数学算法的模型称之为多远校正技术。
偏最小二乘法与主成分回归是最常用的线性数学的算法，在这个基础之上，还有改良的多向偏最小二乘法，使用渠道都比较广，在非线性矫正算法中，人工神经网络是最常见的一种，它是由很多简单的处理单元进行连接而成的非线性动力学系统。结构属于变动型的，不仅如此，它还具有聚能量并行性、储存分布性等特点。
从单隐含层前馈神经网络發展出来的一种新的算法，这种新型算法就是极限学习机算法。这种算法可以随意设置隐含层神经元的个数，就可以轻易的获取一个最优解。简单又方便。
2.2 近红外分析氨基酸技术的影响因素与模型传递
近红外技术不同于传统的分析手段，传统的分析手段会破坏样品，并且它的检测时间较长、投资力度大、日常消耗时间较长，但是近红外技术具有很多的优点，它测验速度快、无污染、实验重现性好、精度较高等优点。不仅可以检测游离氨基酸，还可以检测结合态的氨基酸。近红外光谱技术对小批量样品分析是不合适的。在氨基酸范围检测方面，近红外技术是不能完全覆盖二十种氨基酸的。和其他仪器的检测一样，近红外技术的准确性也回收到样品、仪器的影响的。影响因素归纳见表2。
3 近红外技术在食品氨基酸中的检测运用
3.1 酒的检测
当前，近红外技术在酿酒是生产中的应用主要是白酒、米酒以及葡萄酒等成分的检测，在日本，是将其用来检测米酒的酸度、氨基酸以及总糖等含量的。除此之外，可以使用流动注射近红外技术来分析饮料酒中的乙醇含量，也运用近红外光检测白葡萄酒精在发酵的过程中苯酚的变化情况，运用近红外光在线检测酒精在发酵过程中的参数，研究使用了近红外光来检测酒精饮料中的乙醇含量。在中国，食品研究院对此作了一些研究，研究探讨了NIRS分析技术在酿造葡萄酒BRIX值的可行性，为酿酒企业运用近红外技术来预测葡萄采摘期对葡萄酒酿造的质量提供了实践基础。五粮液酒厂运用的近红外技术对酒中的水分、酸度等进行了测定，运用了短波的近红外技术来分析九种的乙醇的含量。除此之外，啤酒运用近红外技术主要是对其麦芽糖和乙醇等进行相关检测的。
3.2 农作物的检测
可取较少的油菜籽，运用近红外技术检测油菜籽中饼粨氨基酸的含量。其中最常见的氨基酸的种类有15种左右，有13种氨基酸的R2值超过了0.8，有7种超过了0.9。在这个实验当中，缬氨酸是氨基酸标定最差，因此其并不具有预测的能力。运用MPLS的全局定标，对精米粉光谱建立的方程预测标准误差是相对比较低的，差不多都是在0.007%，可是，外部验证的决定系数都普遍在87%以上的，因此，可以运用定量分析来做相关检测。
对有除草剂的大麦进行氨基酸检测时，选用可见和近红外技术来进行检测，运用7种不同的光谱预处理的方法和6种不同的校准方法进行比较，显示结果发现最小二乘支持向量机法是最合适的，使用这种方法检测出来的结果也是最好的。因此，近红外技术可以较快的检测出氨基酸的含量，这也说明了近红外技术可以很好的检测出在除草剂影响的情况下其大麦的生长的状况。
3.3 茶叶中的检测
对于普洱茶而言，对它的游离氨基酸进行相关检测的时候，对预处理的三种光谱进行了对比，对比结果显示，中心化法预处理的效果是最好的。当处在定标模型阶段的时候，选用elm的方法，这种方法的误差是在pmsec和pls之间。运用这种方法检测出来的结果和标准检测出来的结果的训练集均方根误差0.1034，但是预测集均方根误差是0.1154，其结果显示出的后者误差相对较大。因此，使用上述两种方法检测出来的集均方根误差小于pls法定标模型的训练集均方根的误差。 3.4 在奶酪、肉制品、酱油中的测定
选用近红外技术对两种不同规格的奶酪进行了氨基酸检测，之后，通过奶酪中氨基酸的含量对不同规格的奶酪的成熟度进行了判断。选用msc对光谱进行了处理，用pls作为定标模型。检测的两种奶酪，外部验证系数的值和标准值相比都比较低，但是总氨基酸的含量普遍在0.92左右，说明了红外技术能够安全的检测出奶酪中氨基酸的含量。对肉制品中的10种氨基酸进行检测的时候，选用snv+d和mpls的方法检测，结果表明NIRS的氨基酸预测值和化学检测的方式检测出的结果都准确。对酱油进行氨基酸检测的时候，选用的是联合区间偏最小二乘法进行筛选，从全光谱中筛选出有效的光谱区域，然后在区域中选择建立pls模型。其结果显示，氨基酸态氮Rc=0.998，Rp=0.998，氨基酸总量Rc=0.991，Rp=0.990。从检测结果中可以发现，酱油中的氨基酸态氮和氨基酸的总量进行测定的时候，近紅外技术是最佳选择。除此之外，遗传算法联合区间偏最小二乘法相结合的话，可以在一定的程度上帮助近红外技术提高测定酱油中的氨基酸态氮了总量的准确度。
4 结 论
随着化学计量学和计算机的不断发展，近红外技术得以复兴，世界各地出现了近红外技术和硬件发展趋势的热潮。和传统的分析技术相比较的话，近红外技术只需要对样品进行一次近红外光谱的采集，然后就可以完成很多项指标的检测，其成本较低，分析重现性好，对于普遍的质量监控都可以较好的检测。但是近红外技术分析也是有一定的缺点的，对于间接检测手段的近红外技术，需要运用湿化学的方式来获取，所以，对测试精度还不能达到湿化学法的进度。除此之外，检测的时候其灵敏度相对较低。而且，建立方法之前，要建立一个准确的矫正模型，因此，某些地区是只检测一次到两次的食品氨基酸的含量，这样的话这种检测方法就不能使用。由于近红外技术已经被广泛的运用在检测食品安全的市场上，所以要更加提高其精准度，不仅如此，还要提升其灵敏度，只有这样，才可以让近红外技术在食品安全检测的行业中有较好的发展。
参考文献
[1]於筱岚，徐 宁，何 勇.近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展[J].光谱学与光谱分析，2014，34（9）：2377～2381.
[2]王文盛.近红外分析技术在食品氨基酸检测中应用的研究进展[J].食品安全导刊，2016，18（36）：118.
[3]林显活.关于高效液相色谱法检测食品中氨基酸的方法研究[J].现代食品，2016，7（3）：90～91.
[4]聂钰洪，周晓微，张 蓓.近红外分析技术在茶叶检测方面的研究进展[J].现代农业技2016，16（4）：289～290，294.
[5]赵海鑫.食品中有机磷及氨基酸甲酸酯类农药残留快速检测方法研究[J].黑龙江科技信息，2015，8（23）：115.
收稿日期：2018-4-23