一、概述

将一束不同波长的红外射线照射到物质的分子上，某些特定波长的红外射线被吸收，形成这一分子的红外吸收光谱。每种分子都有由其组成和结构决定的独有的红外吸收光谱，据此可以对分子进行结构分析和鉴定。红外吸收光谱由分子不停地作振动和转动而产生，分子振动指分子中各原子在平衡位置附近作相对运动，多原子分子可组成多种振动图形。当分子中各原子以同一频率、同一相位在平衡位置附近作简谐振动时，这种振动方式称简正振动（例如伸缩振动和变角振动）。分子振动的能量与红外射线的光量子能量正好对应，因此，当分子的振动状态改变时，既可以发射红外光谱，也可以因红外辐射激发分子振动而产生红外吸收光谱。分子的振动和转动的能量不是连续而是量子化的。在分子的振动跃迁过程中常常伴随转动跃迁，使振动光谱呈带状，因此，分子的红外光谱属带状光谱。分子越大，红外谱带越多。

近红外光谱(MnearInfraredSpectrum,LAIRS）是英国天文学家弗里德里希·威廉·赫歇尔爵士（FriedrichWilhelmHerschel,1738-1822）于1800年发现的波长为780一2500nm的电磁波。物质的LAIRS是由于分子振动能级的跃迁（同时伴随转动能级跃迁）而产生的，一般有机物在近红外光区的吸收主要是含氢基团(-OH、-CH、-NH、-SH、-PH）等的倍频和合频吸收。已证明几乎所有有机物的一些主要结构和组成成分都可以在它们的LAIRS中找到特征信号，而且谱图稳定，获取光谱容易。

LAIRS主要应用透射光谱技术和反射光谱技术获得。透射光谱波长一般在700一1100nm范围内；反射光谱波长在1100一2526nm范围内。根据检测对象的不同分成近红外透射光谱（NIT）和近红外反射光谱（LAIR）两种。MT是根据透射光与入射光强的比例关系获得在近红外区的吸收光谱。LAIR是根据反射光与入射光强的比例获得在近红外光谱区的吸收光谱。

LAIRS技术是一种集现代电子技术、光谱分析技术、计算机技术和化学计量技术于一体的现代光谱分析技术。它使用了包括LAIR分析仪、化学计量学软件和被测物质的各种性质或浓度分析模型成套分析技术等。用LAIRS技术进行检测的主要流程包括：收集具有代表性的样品，进行样品的光学数据采集；用标准的化学方法对样品进行化学成分测定；通过数学方法将光谱数据和检测的数据进行关联，将光谱数据进行转换，与化学测定值进行回归计算，然后得出定标方程，建立数据模型；分析未知样品时，先对待测样品进行扫描，根据光谱并利用建立的模型计算出待测样品的成分含量。

近红外光谱具有的优势为：①操作简单，无烦琐的前处理和化学反应过程；②不损伤样品，实现无损检测；③速度快，周期短；④效率高，对测试人员无专业化要求，且单人可完成多个化学指标的大量测试；⑤无污染，检测成本低；⑥随模型中优秀数据的积累，模型不断优化，测试精度不断提高，测试范围可以不断拓展。

但近红外光谱也有其固有的弱点，如：①由于物质在近红外区吸收弱，灵敏度较低，一般含量应＞0.1%;②建模工作难度大，需要有经验的专业人员和来源丰富的有代表性的样品，并配备精确的化学分析手段；③每一种模型只能适应一定的时间和空间范围，因此需要不断对模型进行维护，用户的技术也影响模型的使用效果。

近红外光谱用于定量分析远远不如紫外一可见光谱法。其原因是：

(1)红外谱图复杂，相邻峰重叠多，难以找到合适的检测峰。

(2）红外谱图峰形窄，光源强度低，检测器灵敏度低，因而必须使用较宽的狭缝。这些因素导致对比尔定律的偏离。

(3）红外测定时吸收池厚度不易确定，参比池难以消除吸收池、溶剂的影响。

定量分析依据是比尔定律，如果有标准样品，并且标准样品的吸收峰与其他成分的吸收峰重叠少时，可以采用标准曲线法进行分析，即配制不同含量的标准样品，测定数据点，作曲线。相关步骤可参考紫外一可见光谱定量分析的方法。

二、近红外光谱仪

近红外光谱仪的种类有：

(1)棱镜和光栅光谱仪。色散型。它的单色器为棱镜或光栅，为单通道测量。

(2)傅里叶变换红外光谱仪。非色散型。其核心部分是一台双光束干涉仪。当仪器中的动镜移动时，经过干涉仪的两束相干光间的光程差改变，探测器所测得的光强随之变化，从而得到干涉图。经过傅里叶变换的数学运算后，可得到入射光的光谱。这种仪器的优点：①多通道测量，信噪比高。②光通量高，仪器灵敏度高。③波数值精确，可达0.01cm-1。④增加动镜移动距离，分辨本领提高。⑤工作波段可从可见区延伸到毫米区，可实现远红外光谱的测定。

近红外光谱仪的工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程。

(1)校正过程。收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，测量各种相关参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并与参考数据关联，建立光谱图和参考数据之间的应映射关系（模型）。建立模型常用多元线性回归法、主成分分析法、偏最小二乘法、人工神经网络法和拓扑法等。显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数据有关，还与测量所要求达到的分析精度范围有关。实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM一6500标准）。

(2）预测过程。首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。对仪器定标，需要选择一组具有统计学意义的校正样品，样品至少25个以上。这组样品组分含量的范围应尽可能选到超过这种样品最高和最低含量。计算得到的定标方程不能直接用于测定未知样品，必须通过实际测量调整其准确度和可靠性。一般另用一组（15一20个）已知准确含量（标准值）的样品的标准值与仪器测定值进行统计检验，使仪器测定结果的误差符合要求。

三、近红外光谱法在食品分析中的应用

有机物不同组分在近红外区各有不同吸收图谱，谷物和油料农作物一般都含有蛋白质、脂肪、糖、淀粉和纤维等有机成分，它们具有红外活性，即含有共价键、并在振动过程中伴随有偶极矩变化，在近红外区域有丰富的吸收光谱，每种成分都有特定的吸收特征，为近红外光谱定性定量分析提供了依据。

近红外光谱技术在20世纪50年代中后期首先被应用于农副产品的分析中，到1980年代中期，计算机技术的发展和化学计量学研究深入、仪器制造技术完善及测量信号数字化等，促进了近红外光谱分析法的发展。无损检测和分析操作绿色化，使LAIRS成为1990年代最引人注目的光谱分析技术。

近红外定量分析技术最初（1965年）由美国KarlNorris等用于测定水分含量，如今在分析农产品和食品中的蛋白质、水分、脂肪、纤维、淀粉、氨基酸等营养成分方面已十分成熟，并在农产品品质评价、农产品安全检测、食品品质和加工过程监控中得到了广泛应用，现已成为美国谷物化学协会（AACC)、公职分析化学工作者协会（AOAC)、谷物化学协会（ICC)等机构的标准分析方法。

LAIR在农业和食品方面的应用包括以下方面的分析测定。

(1）乳制品：蛋白质、乳糖、脂肪、乳酸、灰分、固型物、水分、酪蛋白测定。

(2）肉类、鱼类、蛋类：蛋白质、脂肪、含水量、盐分、热量、氨基酸、脂肪酸、纤维素以及新鲜及冷冻程度、产品种类、真伪鉴别。

(3）红酒：乙醇、含糖量、有机酸、含氮量、pH值以及真伪鉴别。

(4）白酒：原料中的水分、淀粉、支链淀粉、pH值和残糖测定。

(5）啤酒：大麦原料中水分、麦芽糖、啤酒中的乙醇和麦芽糖测定。

(6）饮料：咖啡因、葡萄糖、果糖、蔗糖、酸度、有机酸等以及真伪鉴别。

(7）咖啡：咖啡因、绿原酸、水分、产地鉴别、品质分级。

(8）面包、饼干：蛋白质、脂肪、水分、淀粉、面筋值测定。

(9)食用油、酱油：碘价、酸值、黄色素、红色素、黏度、盐、氮、酒精、乳酸、谷氨酸、葡萄糖测定。

(10）转基因食品：监测蛋白或DNA的变化以及标记基因的转变。