一、食品检测技术的演进与需求

民以食为天，食品安全是民生大计。食品检测是守护食品安全的核心环节，其技术发展与产业需求和科学进步紧密相连。传统检测技术如化学分析法、色谱法等，凭借高精度的特点，长期以来在实验室场景中承担着确证性检测的重要角色，为食品成分分析和安全评估提供了可靠依据。然而，随着食品产业链的规模化扩张和消费市场对快速检测的需求升级，传统技术在实际应用中逐渐显现出局限性：

·检测周期较长：复杂的处理流程和多步骤化学反应，导致单次检测通常需要数小时至数天，难以满足生鲜食品流通、生产线实时监控等场景的快速筛查需求。

·样品制备复杂：需对样品进行粉碎、溶解或化学提取等破坏性处理，检测后样品无法保留，这对于珍稀样本、成品质量抽检等场景而言存在资源浪费问题。

·综合成本较高：依赖专业实验室环境、精密仪器设备及化学试剂，对操作人员的技术要求也较高，导致基层检测机构和中小企业在技术普及上面临门槛。

·单指标检测模式：一次检测通常只能分析一种或少数几种成分，面对食品中多元指标（如营养成分、新鲜度、污染物）的综合评估需求，需多次重复检测，效率较低。

随着食品工业的规模化发展和消费者对食品安全的重视，近红外光谱技术（Near-Infrared Spectroscopy, NIRS）随之诞生，它的出现，并非对传统检测技术的替代，而是针对上述实际应用痛点提供了一种互补性解决方案。近红外光谱技术以快速、无损、多参数同步检测的特性，填补了传统技术在现场快速筛查、过程监控等场景中的空白，推动食品检测向 “精准 + 高效” 的双轨模式发展。

二、近红外光谱技术的核心优势

快速精准，效率至上

近红外光谱技术检测速度极快，在食品成分分析时，能在短时间内获取关键信息。例如，肉类水分检测3秒钟就能完成[1]，牛奶蛋白质含量测定30秒内出结果[2]。在食品生产线中，该技术可实现实时监测，例如饮料灌装流程中，每瓶饮料通过在线检测窗口时仅需1秒即可完成多项指标（如糖度、酸度）的同步检测，从而快速识别异常并调整工艺，保障产品质量与生产效率[3]。

无损检测，样品无忧

这项技术的无损检测特性意义重大。它能直接对整果（如苹果、橙子）、整粒谷物或完整肉类进行检测，无需粉碎、溶解等破坏样品的操作。检测后，水果能正常销售，种子能继续播种，珍贵或高价值样品的完整性得以保留，避免资源浪费，为科研、珍稀品种保护等提供有力支持。

全面检测，一站式服务

近红外光谱技术可实现多参数同步检测。一次光谱采集，检测奶粉能同时获得蛋白质、脂肪、乳糖等10多项指标数据；检测谷物能分析水分、蛋白质、淀粉含量，还能判断品种类别。这不仅减少了重复检测的繁琐步骤，降低样本消耗，节省时间和成本，还为食品质量综合评估提供全面数据，助力食品企业优化生产和产品研发。

操作简便，应用广泛

近红外光谱技术操作简单，仪器配备自动化软件，经过1 - 2天基础培训，基层检测人员就能使用便携式设备在田间、市场现场检测果蔬农残；食品企业质检员也能快速上手，在生产线进行日常抽检。这大大降低了专业技术门槛，使检测工作不再局限于专业实验室，推动检测技术广泛应用，保障基层食品安全。

绿色环保，安全可靠

近红外光谱技术无需化学试剂参与检测过程，避免了传统检测方法中强酸、有机溶剂的使用和排放，检测过程零污染。对于有机食品、绿色食品检测，它能杜绝试剂残留对样品的影响，符合当下绿色发展理念，为环保型食品检测提供有效解决方案，让消费者更放心。

三、近红外光如何解码食品？—— 从光波特性到检测原理的全解析

（一）什么是近红外光谱技术？

光的本质是电磁波，不同波长的光对应不同的颜色和能量。人眼能看到的光波长在400-780nm 之间（可见光），而近红外光谱技术涉及波长在780到2526纳米之间的电磁波，处于可见光和中红外光之间。它可分为短波近红外区（780-1100 nm）和长波近红外区（1100-2526 nm）。短波近红外区透射能力强，能穿透样品表层检测内部成分，适合透射分析；长波近红外区反射能力较强，适用于分析样品表面或浅层成分。

（二）检测原理：分子特征吸收光谱

食品中的各种成分，如水、蛋白质、脂肪、碳水化合物等，都由分子构成，而分子中的原子通过化学键连接（如 O-H、N-H、C-H 键）。当近红外光照射食品样品时，食品中的水分子、蛋白质、脂肪等成分的含氢基团会选择性吸收特定波长的光，引发分子振动能级跃迁。不同成分的化学键组合不同，吸收光的波长和强度有差异，从而形成独特的光谱吸收峰分布。比如，水分子在 970nm、1450nm 处有强吸收峰，蛋白质的酰胺基团在 1550nm 附近有特征吸收，脂肪的 C - H 键在 1700nm、2300nm 处出现吸收峰 ，这些吸收峰就像是食品成分的 “指纹”。

近红外光谱仪工作时，首先由钨灯或激光光源发射连续近红外光照射样品。然后，分光系统将反射或透射光按波长分开，检测器记录每个波长的光强度，生成原始光谱图。最后，通过化学计量学方法，如主成分分析压缩光谱数据，偏最小二乘法建立光谱与成分含量的数学关系，进而预测未知样品的成分含量或性质。

四、近红外光谱在食品检测中的多元应用

近红外光谱技术凭借其快速、无损的检测优势，在食品成分分析领域展现出强大的应用价值。该技术通过分子振动信息与化学键特征的精准捕捉，可实现对食品基质的全面组分分析。其商业化应用已形成成熟的产业闭环，在提升检测效率的同时显著降低企业运营成本，正持续推动食品检测行业的技术革新。

（一）成分检测应用

在奶粉生产领域，产品成分直接关系到产品质量与婴幼儿健康安全，其中脂肪含量作为核心营养指标备受关注。基于近红外光谱分析技术构建的 PLS 定量模型，结合漫反射光信号收集方式，可实现奶粉粉末中脂肪成分的在线无损检测[4]。在乳制品行业，近红外光谱技术已实现规模化应用。自动化检测系统通过漫反射模式可完成日均千量级样本的脂肪含量分析，大幅提升质控效率，该技术不仅确保产品批次间营养指标稳定性，更将传统检测流程效率提升60%以上[5]——其核心原理是利用近红外光与奶粉中含氢基团（如脂肪的 C-H 键）的振动吸收特性，通过漫反射方式全面捕捉样本光谱信息，经化学计量学模型解析后实现精准定量。

在果品加工领域，糖度是决定产品分级与市场定价的关键参数，在水果糖度检测中，可通过漫反射光谱技术（近红外光谱技术的一种检测模式）分析果肉内糖分子O-H键的特征吸收（吸收峰位于1450 nm、1930 nm、2100 nm波段），实现整果糖度的非接触式测定，预测误差≤0.72 Brix[6]，其本质是利用近红外光穿透果皮后在果肉内的漫反射信号，分析糖分子的特征吸收光谱，实现整果糖度的快速评估。

（二）安全检测应用

在食品安全领域，食源性致病菌和农残污染的快速检测是风险防控的关键环节。传统检测方法（如微生物培养需 48-72 小时、农残色谱分析需 2-4 小时）难以满足实时监控需求，近红外光谱技术凭借快速响应、多指标兼容的特性，成为构建 “源头筛查-过程控制-终端确证” 全链条防控体系的核心技术，可大幅降低因安全问题导致的召回损失与品牌风险。

近红外光谱技术通过捕捉微生物细胞壁的特征光谱指纹（如金黄色葡萄球菌的蛋白质酰胺键在1650nm的吸收峰、核酸在2050nm的吸收特征），并结合偏最小二乘法（PLS）建立菌种分类模型，可在5分钟内完成致病菌初筛[7]。国内大型肉制品企业通过部署近红外在线监测系统，在原料绞碎、混合、灌肠等关键环节实施实时光谱扫描，对掺假成分（如植物蛋白、禽肉混杂）、化学污染物（如兽药残留）及关键品质指标（脂肪、水分含量）进行快速检测与预警。相较于传统实验室检测方法（如微生物培养法需48小时、液相色谱法需24小时），该技术将污染筛查时间缩短至90秒至5分钟内完成单样本检测，并结合自动化分拣系统实现实时拦截。通过减少不合格原料投入、降低召回风险[8]。

（三）溯源检测应用

地理标志产品依赖独特地域属性实现高溢价，但假冒问题严重削弱消费者信心。近红外光谱技术通过无损、快速的产地溯源能力，为食品供应链提供全链条信任保障。近红外光谱（780-2500 nm）通过检测含氢基团（C-H、O-H等）的振动信号，构建与产地环境强关联的光谱指纹。

近红外光谱技术在葡萄酒行业的应用已形成成熟的技术体系。葡萄酒中多酚类物质在1610 cm⁻¹的吸收峰可标识勃艮第产区的土壤特征[9]。结合主成分分析（PCA）降维和判别因子分析（DFA）建模，可将复杂光谱数据转化为可分类的产地标签。例如，雷司令和波尔多葡萄酒产地的识别率为分别为100%和96%[10]。

在农产品领域，近红外光谱技术通过产地特征光谱数据库构建，有效遏制了假冒问题。例如，五常大米通过分析5,136-5,501 cm⁻¹区间的蛋白质与淀粉光谱特征，建立偏最小二乘（PLS）定量模型，实现与建三江产区的判别准确率98%。普洱茶则利用近红外光谱结合掺假定量模型，快速检测香豆素、乙基麦芽酚等香精成分，模型决定系数达0.7989，方根误差低于0.18，满足茶叶产地和品质的无损筛查需求[10]。

六、引用

[1]搜狐：中仪盟供应链|鲜肉水分检测方法大全：精准测量就靠这些食品检测技术！|https://www.sohu.com/a/877740189_122150638

[2]王晶, 王加启, 卜登攀, 国卫杰, 申军士, 魏宏阳, 周凌云, 刘开朗. 近红外光谱技术在牛奶及其制品品质检测中的应用[J]. 光谱学与光谱分析, 2009, 29(5): 1281.

[3]豆丁网|一种用于饮料灌装生产线的产品质量在线检测装置|https://www.docin.com/p-4573779389.html

[4]褚小立《近红外光谱分析技术及其应用》，化学工业出版社，2021

[5]Szura, G., S. Schäfers, D. von Soosten, Meyer, U., J. Klüß, G. Breves, S. Dänicke, Rehage, J., & Ruda, L. (2020). Gain and loss of subcutaneous and abdominal adipose tissue depot mass of German Holstein dairy cows with different body conditions during the transition period. Journal of Dairy Science, 103(12), 12015–12032. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17623

[6]郭志明，桑伟兴，杨忱，等 . 近红外光谱及成像在果品无损检测中的应用[J]. 包装与食品机械, 2024,42(5):1-14.

[7]微信公众号|农业数据智能信息处理研究团队|学术成果|基于近红外光谱特征和深度学习模型的木耳菌丝体贮藏时期检测方法

[8]微信公众号|畜牧视界|“数字样板工程”实践案例：双汇数字化严控产品质量关 引领肉类加工行业革新

[9]微信公众号|食品科学杂志|《食品科学》：西北农林科技大学李运奎副教授等：光谱技术在葡萄酒质量评价与质量控制中的研究进展|https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzQ4Nzk2Nw==&mid=2653208907&idx=3&sn=50fa1d054b9c15ef0e61183926730447&chksm=8158191f5dca6c3684579305999fd067430158fea048302ba77eee807b8e3625eaf6d51fb523#rd

[10]原创力文档|食品产地溯源及确证技术研究和应用|https://max.book118.com/html/2024/0624/7042120131006124.shtm