第一章緒論
11近紅外光譜技術的發展曆程
近紅外光譜技術（Near infrared Spectroscopy，縮寫為NIR）是一種高效快速的現代分析技術，它綜合運用了計算機技術、光譜技術和化學計量學等多個學科的最新研究成果，以其獨特的優勢在多個領域得到了日益廣泛的應用，並已逐漸得到大眾的普遍接受和官方的認可。
近紅外區域按ASTM定義是指波長在780～2 526nm範圍內的電磁波，是人們最早發現的非可見光區域，距今已有近200年的曆史。20世紀初，人們采用攝譜的方法首次獲得了有機化合物的近紅外光譜，並對有關基團的光譜特征進行了解釋，預示著近紅外光譜有可能作為分析技術的一種手段得到應用。由於缺乏儀器基礎，20世紀50年代以前，近紅外光譜的研究隻限於為數不多的幾個實驗室中，且沒有得到實際應用。50年代中後期，隨著簡易型近紅外光譜儀器的出現及Norris等在近紅外光譜漫反射技術上所做的大量工作，掀起了近紅外光譜應用的一個小高潮，近紅外光譜在測定農副產品（包括穀物、飼料、水果、蔬菜、肉、蛋、奶等）的品質（如水分、蛋白、油脂含量等）方麵得到廣泛使用。這些應用都基於傳統的光譜定量方法，當樣品的背景、顆粒度、基體等發生變化時，測量結果往往產生較大的誤差。進入60年代中後期，隨著中紅外光譜技術的發展及其在化合物結構表證中所起的巨大作用，使人們淡漠了近紅外光譜在分析測試中的應用。在此後約20年的時間裏，除在農副產品領域的傳統應用之外，近紅外光譜技術幾乎處於徘徊不前的狀態，以致被人們稱為光譜技術中的沉睡者。［1］
進入20世紀80年代後期，近紅外光譜才真正為人們所注意，這在很大程度上應歸功於化學計量學的應用，再加上過去中紅外光譜技術積累的經驗，使近紅外光譜分析技術得到迅速推廣。90年代國際匹茨堡會議與我國的BCEIA（Beijing Conference and Exhibition on Instrumental Analysis）等重要分析專業會議均先後把近紅外光譜分析與紫外、紅外光譜分析等技術並列，作為一種獨立的分析方法。2000年PITTCON會議上近紅外光譜方法是所有光譜法中最受重視的一類方法，這種分析方法已經成為ICC（International Association for Cereal Science and Technology國際穀物科技協會）、AOAC(American Association of Official Analytical Chemists美國公職化學家協會)、AACC（American Association of Cereal Chemists美國穀物化學家協會）等行業協會的標準。各發達國家藥典如USP（United States Pharmacopoeia美國藥典）均收入了近紅外光譜方法。我國2005年版的藥典也將該方法收入。在應用方麵近紅外光譜分析技術已擴展到石油化工、醫藥、生物化學、煙草、紡織品等領域。發達國家已經將近紅外方法作為質量控製、品質分析和在線分析等快速、無損分析的主要手段。
我國對近紅外光譜技術的研究及應用起步較晚，上世紀70年代開始，進行了近紅外光譜分析的基礎與應用研究，到了90年代，石化、農業、煙草等領域開始大量應用近紅外光譜分析技術，但主要是依靠國外大型分析儀器生產商的進口儀器。目前國內能夠提供完整近紅外光譜分析技術（近紅外光譜分析儀器、化學計量學軟件、應用模型的研發）的公司正處於發展階段。由於我國經濟的快速發展，持續發展型經濟與建立節約型社會方針的確定與貫徹我國生產、科研、教學領域和市場對產品的檢測與控製要求迫切，按照國際經驗，近紅外光譜分析技術將是一種首選技術。隨著國產近紅外光譜儀的研製和生產，近紅外光譜分析技術在分析界必將為更多的人所認識和接受，會在越來越多的領域被廣泛應用。
12近紅外技術在食品安全檢測方麵的應用
國外對近紅外光譜快速檢測技術的研究起步較早，檢測對象的涵蓋麵比較廣，在食品安全檢測方麵的應用尤其突出。OMarvik（1997年）［2］和Takahashi等人（1996年）［3］通過近紅外光譜漫反射方法，將測定探頭直接安裝在糧食的穀物傳送帶上，檢驗種子或作物的質量，如水分、蛋白質及小麥硬度等；EJohnsen（1997年）［4］將近紅外光譜技術用於作物及飼料中的油脂、氨基酸、糖分、灰糨等含量的測定以及穀物中汙染物的測定；Iben等人（1998年）［5］采用近紅外光譜技術快速檢測了冰凍鱈魚的二甲胺、甲醛等品質參數，並取得良好預測效果；Thomas Rohe（1999年）［6］應用近紅外光譜快速檢測方法對食品生產的條件，如濕度、聚合條件、反應條件對產品品質的影響作出了評定，為及時調整反應條件，控製產品質量提供了依據；Zeev Schmilovitch等人（2000年）［7］運用近紅外技術成功測定新鮮的粗牛奶中的脂肪，給近紅外光譜技術快速測量其他流質組分提供了依據；Jeroen Lammertyn等人（2000年）［8］應用近紅外光譜技術對水果非破壞性的品質進行了快速檢測，其中對可溶性固形物含量的預測效果十分理想；BSteuer等人（2001年）［9］用近紅外光譜技術對柚子、橙、中國柑桔、檸檬、酸橙中的一種十分有價值的成分——桔油，進行了快速測定並且與傳統測定方法進行了對比；XOtte等人（2002年）［10］將乳酪溶解在氯仿乙腈（1∶1），運用傅立葉轉換近紅外儀測定乳酪中尿素含量，達到了預期效果；Hans BüningPfaue（2003年）［11］應用近紅外光譜快速檢測出農業及食品原料中的水分，證明了這種快速檢測方法對於成品以及生產的在線控製同樣適用，並指出水峰出現在波長1 440和1 930nm附近，研究還發現樣品中的氫鍵及測定溫度對光譜均有影響；Dolores等人（2004年）［12］針對不同動物的配合飼料玉米、甜菜根等分為地上和地下的原料的化學組分用近紅外光譜技術進行了快速測定並加以區分；AHHoving-Bolink（2005年）［13］對新鮮屠宰的豬肉采用近紅外快速檢測水分流失、色澤變化、嫩度以及肌肉脂肪含量，在屠宰終端線上，除對水分流失的預測不是很理想外，其他幾項指標均得到較好的結果，並且對近紅外快速檢測在此方麵的應用作出了展望；DKLovett等人（2005年）［14］用近紅外光譜技術對玉米青貯飼料原料營養價值的生物參數，如粉碎粒度、烘幹溫度、殘留水分進行了快速檢測，得到了理想的效果。