布魯克 近紅外光譜儀原材料摻假鑒別解決方案
2024-04-16
原材料的摻假鑒別，是每個品管人心中的痛。這就像是給他們出了一道開放性的試題——“我要檢測的是什么？”，“含量是多少？”，“我怎么知道我是否都檢測出來了？”，試題做完了也不知道標準答案。沒錯，有些摻假原料與真品非常相似，難以通過常規的檢測方法快速鑒別。比如在蜂蜜中加入玉米糖漿，或者在橄欖油中摻雜玉米油、大豆油等。
隨著摻假物及摻假手段的不斷更新，品管員也要持續學習新技術來“打怪升級”。從外觀檢查到氣味測試，從化學成分分析到機器視覺。目前近紅外技術也成為摻假鑒別的新生力量。它快速、無損，不需要消耗試劑，屬于綠色分析技術。對于近紅外在定量上的應用大家應該都不陌生，不管是在農業、食品，還是石油、化工等行業都有著非常成熟的應用。而對于定性來說，近紅外技術也獨具優勢。
近紅外技術用于摻假鑒別的優勢在于：在不確定摻假物的情況下快速進行摻假鑒定。
它是利用圖譜比較的方法，通過比較未知樣品光譜與某一特定參考光譜的相似程度，從而評價近紅外光譜的偏差是否在限定范圍內。樣品在限定范圍內，認定為合格品；不在限定范圍內，認定為摻假樣品。這種方法我們也稱為判別分析或合格性測試（Conformity Test）。
例子：
蛋黃粉是以新鮮雞蛋為原料，經過多道工序制成的粉質，是新鮮雞蛋最理想的替代品。因具有較好的乳化性，蛋黃粉作為一種天然的食品乳化劑在食品加工中廣泛應用。許多原料供應商為了降低成本提高利潤會向蛋黃粉中摻入玉米蛋白粉、玉米粉、大豆蛋白粉等。摻假物質不論從外觀、質地和理化性質都比較接近，很難通過一般的化學方法來鑒別。
對于蛋黃粉的摻假鑒別，我們將蛋黃粉的合格品和摻假品掃描近紅外譜圖，通過軟件選取合適的預處理方法設定蛋黃粉合格品的光譜閾值，建立合格性測試模型。如下圖所示，綠色樣品點為合格品光譜，藍色樣品點為不同摻雜含量的樣品光譜。從圖中可以看出，合格品和不合格品會有一個明顯的界限，不同摻雜含量的樣品在空間中也有明顯的區分。
圖1. OPUS軟件建立合格性測試模型
通過合格性測試模型，我們可以對蛋黃粉的來料進行摻假鑒別。如果樣品在閾值范圍內，軟件認定為合格品，如果樣品在閾值范圍外，軟件認定為不合格品。
圖2. OPUS軟件鑒別未知樣品是否摻假
近紅外光譜技術的判別分析方法功能強大，可用于食品、農業類原料的摻假鑒別，如蜂蜜摻假、肉類摻假、酒類摻假等；也可用于產地溯源、混合均勻度評價、產品配方變化判定以及在線過程的實時定性分析等。
圖3. 采用合格性測試方法進行混合均勻度評價
圖4 布魯克 TANGO 近紅外光譜儀
圖5 布魯克 MPA II D 紅外乳品分析儀
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