紅外光譜技術是一種對有機物進行檢測的科學方式，相對于其他光譜技術來說紅外光譜技術憑借著檢測速度快、無污染、分析效率高、可以同時檢測多種成分、流程便捷等優勢在食品檢測中得到了普遍的應用。為此下面文章首先介紹了紅外光譜技術的相關概念，并且探究了該技術在牛奶成分檢測中的應用。

　　關鍵詞：紅外光譜技術,牛奶成分,食品檢測

　　牛奶是一種十分營養的食品，已經成為了人們生活中不可或缺的重要部分。人們在飲用牛奶的過程中也越來越關注牛奶的質量與品質，以期能夠通過飲用健康的牛奶來強身健體。因此，準確、高效、快速地檢測牛奶成分成為了控制牛奶質量的重要基礎。紅外光譜技術是一項多功能的食品檢測技術，能夠快速同時檢測牛奶中的成分，對于把控牛奶品質有著重要的作用。

　　1紅外光譜技術

　　紅外光譜技術是針對有機物進行定量、定性與結構分析的一種科學方式，相對其他光譜技術來說，紅外光譜技術的特點在于大部分有機物在紅外波段均有吸收。在20世紀中期，紅外光譜研究學者Sutherland和Thompson就提出不同化合物的紅外光譜是該化合物最具特色的性質。紅外光譜技術定量分析是通過測量特征吸收譜帶的強度來獲取組分含量。

　　當樣品受到頻率持續變化的紅外光照射的時候，分子吸收部分頻率的輻射，所形成的分子振動與轉動能級發生從基態到激發態的變化，使得相應區域的透射光強度逐漸減弱，將紅外光百分透射比以及波長關系曲線進行詳細的記錄就可以獲得紅外光譜。通常來說，可以將紅外區分為三個區域，其中波長780nm到2500nm的區域為近紅外區;波長2500nm至25000nm區域為中紅外區。

　　絕大部分有機化合物與無機化合物的化學鍵振動基頻率都在這處于這一區域當中。中紅外光譜區域與分子基頻頻率相同，而近紅外光譜區域與分子的倍頻、合頻振動頻率相同。紅外光譜定量分析是基于朗伯-比爾定量的，但是其實際操作過程中由于所獲取的光譜數據不僅涵蓋了被測樣品的構成與結構信息，同時還包括了不同組分之間的干擾。

　　現文章主要采用近紅外光譜技術來對牛奶成分進行檢測。相對于傳統光譜檢測分析技術來說，近紅外光譜檢測技術擁有以下優勢：檢測速度快，近紅外光譜技術可以在1min左右就完成對對象的監測;分析效率高，經過一次光譜測量以及已經建立的校正模型，可以開展多次、多組分的連續檢測;適用樣品范圍廣，通過測樣附件可以同時測量液體、固體、膠體等不用形態的物品。

　　近紅外檢測的樣品不需要經過特殊處理，不需要特定的高溫、高壓或大電流環境，通常都可以實現無損檢測;檢測分析成本較低，能夠節約一定費用;近紅外光在光纖中的傳導能力理想，能夠實現在線分析;無環境污染，近紅外光譜分析只是獲取樣品的光譜信號，有的時候甚至可以在原容器中開展，不需要其他試劑參與檢測，因此也不存在環境污染;近紅外光譜技術檢測流程便捷簡易，過程安全，對操作人員的專業要求不高。

　　2紅外光譜技術在牛奶成分檢測中的運用

　　2.1牛奶成分的散射特性

　　牛奶是一種濃縮分散體，其中脂肪球與酪蛋白膠束的顆粒體積較大，所以對入射光可以形成較強的散射效果。但是相對來說，酪蛋白膠束相對于脂肪球的體積更小，所以散射光也相對更小。牛奶中的乳清蛋白與體細胞的分子結構較小，濃度低，所以產生的光散射可以忽略。由于沒有經過特殊處理的牛奶性質穩定性較差，伴隨著時間與環境的變化，牛奶樣品的物理性質也會出現一定變動，這些性質的變動也會體現在紅外光譜當中。而近紅外光譜技術所要檢測的是牛奶成分的化學信息，因此一定程度上增加了近紅外光譜檢測分析的難度。

　　2.2儀器設備

　　利用近紅外光譜技術檢測牛奶成分使用實驗室自制的AOTF分光儀，儀器設備的工作波段處于1.1~1.7μm。根據相關研究資料顯示，牛奶處于近紅外波段的信息較為豐富，不同吸收位置存在著較大的差異。從牛奶的脂肪與蛋白質分子結構可以得知1.1~1.7μm存在著牛奶吸收信息。因此該自制設備可以被用于檢測牛奶成分。

　　2.3樣本采集

　　選擇某乳液公司提供的牛奶樣品，將其中部分樣品進行稀釋，以擴大建模樣品成分含量的范圍，并且擴大模型的適用范圍。

　　2.4建模型與預測

　　在進紅外光譜技術檢測中有可能會混入不屬于相同整體的數據。這一情況下的數據被成為奇異點或逸出值。如出現逸出值可能由于操作不慎導致，例如在實驗過程中樣品中出現了異物或樣品的配置出現問題;也有可能是實驗環境出現了變化。在奇異點出現后會使得檢測結果出現偏差，進而影響檢測的準確性。

　　所以，必須要發現奇異點并且將其舍棄。常用的方式有平滑處理、傅里葉濾波預處理方式。本次檢測采用的傅里葉濾波預處理方法。可以看出，傅里葉濾波能夠顯著提升校正模型的精度。

　　2.5波長優選與檢測結果

　　由于今后農耕外光譜數據都會存在一定的波峰重疊與共線性，因此需要對建立校正模型的波長來進行位置與數目的優選，以提升模型的質量。在本次檢測中選擇使用了遺傳算法來作為光譜波長優選。遺傳算法優勢明顯，能夠在眾多局部較優中尋找最優處，是一種高效的全局最優化方法。

　　第一，進行編碼。每個波長為一個基因，染色體長度為被編碼的波長數量;第二，選擇初始群體。如初始群體為N個個體，則單個體染色體長度為m，則初始群體選擇方法為隨機形成N個m位的二進制數來作為初始群體。第三，適應值函數，在對目標函數進行換算后得出適應值函數為。第四，復制。通過“輪盤賭”的方式開展正比選擇;第五，交叉，采用普通單點交叉方式;第六，變異。通過一定概率形成變異的基因出，隨機選擇發生變異的基因。最后，重復第四、五、六步驟，直至最大繁殖代數停止。檢測結果將會更加精確，能夠滿足牛奶成分檢測的精度要求。

　　3結束語

　　在我國牛奶已經成為了一種大眾食品，人民群眾尤其是嬰幼兒、兒童、老年人都牛奶有著較大的需求。因此，牛奶的成分檢測的準確性將會直接影響到人民群眾的身體健康。因此，高效、準確、快速的檢測手段應用在檢測牛奶生產當中對于乳業生產過程的高效管理與質量控制有著重大的意義。近紅外光譜技術憑借著快速、準確的優勢可以同時檢測牛奶中的多種成分。針對傳統成分檢測技術難以滿足現代如何生產需求的現狀，近紅外光譜技術必然將會受到越來越多研究者的熱點關注，以保證我國牛奶及相關乳制品的品質。

　　參考文獻

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　　相關期刊推薦：食品與發酵工業(月刊)1970年創刊，是全國眾多食品刊物中由國家一級學會創辦的、代表我國現代食品與發酵科學技術發展水平的純學術期刊。