近紅外光譜技術(shù)（NIRS）在肉類食品**快速檢測(cè)中的應(yīng)用是其對(duì)分子振動(dòng)的非諧性原理。該技術(shù)利用物質(zhì)在近紅外區(qū)域（780-2500納米）的吸收特性進(jìn)行高效、多組分同時(shí)分析。當(dāng)近紅外光照射到樣品上時(shí)，樣本中的分子會(huì)吸收特定波長(zhǎng)的光，這些吸收與分子中的化學(xué)鍵和官能團(tuán)密切相關(guān)，尤其是含氫基團(tuán)如C-H、O-H、N-H等，它們?cè)诮t外區(qū)域的倍頻和組合頻吸收是光譜分析的關(guān)鍵?，F(xiàn)代NIRS儀器通常配備穩(wěn)定光源、高精度分光系統(tǒng)和高靈敏度探測(cè)器，以及復(fù)雜的算法來(lái)建立光譜數(shù)據(jù)與樣本屬性之間的定量關(guān)系。這些設(shè)備的發(fā)展使得NIRS正逐步向更**別的集成化和自動(dòng)化方向發(fā)展，例如便攜式NIRS設(shè)備的開(kāi)發(fā)，使得現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)成為可能，而與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合則進(jìn)一步提高了分析的**度和速度。

NIRS在操作中顯示出高度的指印性，能反映物質(zhì)結(jié)構(gòu)和組成的獨(dú)有信息。其高穿透性使其適合分析厚重或不透明物質(zhì)，快速響應(yīng)特性使之成為在線或?qū)崟r(shí)監(jiān)控的理想工具。此外，由于不需要對(duì)樣本進(jìn)行物理或化學(xué)處理，NIRS能夠保證分析的原始性和真實(shí)性，同時(shí)還能無(wú)損地、快速地檢測(cè)樣本中的多種成分，提高了分析效率。從技術(shù)角度來(lái)看，NIRS的分析過(guò)程開(kāi)始于穩(wěn)定的近紅外光源發(fā)射連續(xù)的光譜。光源發(fā)出的光經(jīng)過(guò)樣品后被光譜儀接收，并通過(guò)分光元件形成清晰的光譜。高靈敏度的探測(cè)器記錄不同波長(zhǎng)的光強(qiáng)變化，這些變化直接與樣品的化學(xué)成分相關(guān)。通過(guò)先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，如平滑、微分和多元散射校正，提高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量。接著，特征選取技術(shù)如主成分分析或**成分分析用于強(qiáng)化與被測(cè)屬性相關(guān)的光譜變量。*終，基于選定的特征建立多變量校準(zhǔn)模型（如偏*小二乘回歸或支持向量機(jī)回歸），實(shí)現(xiàn)對(duì)未知樣本的定量或定性分析。

目前近紅外光譜技術(shù)在肉類食品**快速檢測(cè)中已有很多的應(yīng)用案例，以下是列舉的具體應(yīng)用案例：

一、新鮮度檢測(cè)：在新鮮度檢測(cè)的研究中，首先對(duì)肉類樣本進(jìn)行穩(wěn)定化處理，所有樣本均在室溫下放置30分鐘以消除溫差影響。每個(gè)樣本在1000-2500nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)進(jìn)行32次掃描，確保了高信噪比和高質(zhì)量的光譜數(shù)據(jù)。采用積分球附件進(jìn)行反射模式光譜采集，減少了樣品表面不均勻性的影響。信號(hào)處理與分析通過(guò)ThermalPro軟件進(jìn)行基線校正和平滑處理，降低了背景噪聲和非目標(biāo)因素的干擾。模型建立應(yīng)用了偏*小二乘回歸（PLSR）方法，并結(jié)合高信噪比的光譜數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)肉類新鮮度。模型驗(yàn)證通過(guò)留一交叉驗(yàn)證法測(cè)試了PLSR模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)ISO23101:2020肉及肉制品—感官屬性的評(píng)定》進(jìn)行分類，評(píng)判了肉類產(chǎn)品的新鮮級(jí)別。模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)通過(guò)比較預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際新鮮度標(biāo)準(zhǔn)值來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

二、摻假鑒定：在摻假鑒定的研究中，精心準(zhǔn)備了肉樣本與摻假樣本，后者包含不同比例的其他動(dòng)物肉類或非肉類填充物。使用BrukerMATRIX-F近紅外光譜儀通過(guò)光纖探頭以透射模式對(duì)樣本進(jìn)行三次光譜采集，確保數(shù)據(jù)的代表性和平均性。儀器參數(shù)調(diào)整后，確保了高分辨率和波數(shù)精度，選擇了適合肉類檢測(cè)的波段。信號(hào)處理與分析使用了OPUS軟件進(jìn)行基線校正和歸一化處理[8]，優(yōu)化了光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量。模型建立利用了線性判別分析（LDA）方法，選取特征波段建立摻假鑒別模型，提高了模型的分辨力。模型驗(yàn)證通過(guò)**測(cè)試集樣本驗(yàn)證了LDA模型的準(zhǔn)確率和適用性。結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)GB2707-2016《食品安國(guó)內(nèi)家標(biāo)準(zhǔn)鮮（凍）畜、禽產(chǎn)品》中關(guān)于成分鑒定的規(guī)定進(jìn)行判定。模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估了模型的準(zhǔn)確性和適用性，確保了檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

三、**殘留檢測(cè)：在**殘留檢測(cè)的研究中，從已知**處理和未處理的肉類中取樣，確保了樣本多樣性，覆蓋了不同**種類及殘留水平。使用BrukerMPAII近紅外光譜儀采用積分球附件進(jìn)行反射模式多次掃描，提高了數(shù)據(jù)的可靠性。儀器參數(shù)優(yōu)化后，調(diào)整了分辨率和采樣頻率，以適應(yīng)**殘留檢測(cè)的特殊需求。光譜預(yù)處理技術(shù)應(yīng)用了一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)等技術(shù)，突出了**殘留的光譜特征。模型建立采用了偏*小二乘回歸（PLSR）方法，基于預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)建立了定量模型。模型驗(yàn)證通過(guò)交叉驗(yàn)證評(píng)估了PLSR模型的穩(wěn)定性。結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)參照農(nóng)業(yè)部235號(hào)公告《動(dòng)物性食品中獸藥*高殘留限量》進(jìn)行了嚴(yán)格評(píng)判。模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算了模型的相關(guān)系數(shù)（R2）和預(yù)測(cè)誤差（RMSEP），評(píng)價(jià)了模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

通過(guò)綜合分析與實(shí)證研究，驗(yàn)證了該技術(shù)在提升檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性方面的巨大潛力。近紅外光譜技術(shù)具有快速、無(wú)損檢測(cè)的特點(diǎn)，為肉類產(chǎn)品的質(zhì)量**提供了一種高效、可靠的檢測(cè)手段。以上案例不僅證實(shí)了近紅外光譜技術(shù)在肉類新鮮度評(píng)估、摻假鑒別和**殘留分析中的有效性，并展示了其在實(shí)際應(yīng)用中的靈活性和適應(yīng)性。