2  近红外光谱技术在食品质量安全检测中的应用

随着生活水平的不断提高，人们对食品质量安全的重视程度也越来越高，进而对食品质量参数、掺假以及食品生产、运输、储存、销售环节中的品质控制等技术的要求也不断提高。近红外光谱技术作为一种快速、无损、绿色的分析技术，近年来在食品质量安全检测领域发挥了越来越重要的作用。

2.1  掺假检测

牛奶是一种营养丰富的乳制品，通常通过检测氮含量来判定其蛋白质含量和品质。一些不法商贩为谋取利益，会在牛奶中掺杂三聚氰胺、氯化铵、植物水解蛋白、尿素等成分以提高蛋白质含量，进而引发了严重的食品安全问题。目前三聚氰胺等违法添加物质的检测方法主要为高效液相色谱法和液质联用法，但其样品前处理步骤比较复杂，检测效率较低。魏玉娟等^[1]结合近红外光谱技术和机器学习技术，对牛奶中违法添加的三聚氰胺进行快速检测。他们采用主成分分析法、线性判别分析法、偏最小二乘判别法对纯牛奶和掺有不同浓度三聚氰胺牛奶的近红外光谱数据进行分析，结果表明基于偏最小二乘判别法的模型具有最好的训练和预测性能，其对训练集和验证集的分类准确率分别达到了100%和90.32%。范睿等^[2]建立了基于近红外光谱技术的氯化铵掺假牛奶定量分析模型，实验比较了光谱采集模式和样品前处理方法对最终模型预测准确性的影响。研究结果指出，采用透射式的光谱采集模式，并经三氯乙酸处理的牛奶样品，在8600-5700 cm^-1波段用偏最小二乘回归方法建立的定量分析模型具有最好的预测精度，可用于牛奶中氯化铵的掺假检测。