你的饮食与近红外光谱分析技术息息相关

对很多人来说，美好的一天总是从谷物早餐开始的，可能包括燕麦、麦麸松饼，甚至粗玉米粉，如果喜欢的话。

事实上，我们的日常饮食中离不开谷物。美国农业部将谷物定义为由小麦、稻米、燕麦、玉米面、大麦或其他谷物制成的任何食品，包括面包、意大利面、燕麦片、早餐麦片和玉米饼。

大家可能不知道的是，近红外（NIR）光谱技术在监测谷物的安全性、质量和健康益处等方面发挥着至关重要的作用。

近红外光谱技术被广泛应用于食品科学与技术研究。得益于其低成本、快速处理和无损特性，已成为该领域最常见的分析技术之一。如今，近红外光谱技术已成为小麦和谷物加工业中公认的常规质量评估技术。

谷物是全球性主食。小麦、稻米和玉米是三大主要农作物。根据美国农业部的数据，以上农作物产品提供了全球一半以上的食物热量或摄入能量。食品的质量严格取决于原料的质量。因此，评估其成分、纯度和理化特性对食品工业、培育者、种植户以及为上述行业服务的科学界都有积极意义。

谷物有多种特性会影响其质量、安全和健康价值，其中包括蛋白质、水分、酚类和真菌。工程师使用近红外光谱技术对上述特性进行检测。

Nicola Caporaso、Martin Whitworth 和 Ian Fisk 在 2018 年开展的研究表明，测量小麦和其他谷物中的蛋白质和水分是近红外光谱技术最广泛的应用之一。光谱技术能提供关于材料化学性质的信息，所以近红外光谱技术被用于谷物评估。该研究小组展示了运用近红外方法可以预测小麦和大麦中的蛋白质含量、发芽损失和 α-淀粉酶活性。他们还展示了对稻米、玉米和燕麦等其他谷物质量参数的评估，以及对真菌感染的预估。

惯例上使用磨碎的小麦进行近红外光谱技术研究。但是，研究人员证明，直接使用整粒小麦时，近红外也可以对小麦成分进行可靠预测。这样在样本制备、成本和适用性等方面具有优势，是一项重大进步。

近红外光谱技术已被应用于预测谷物中的一部分主要成分，如水分、蛋白质和脂类。已展示出良好性能，在许多情况下优于常规分析中采用的传统湿式化学法。

惯例上，使用磨碎的材料会让样本中单粒的自然变异信息丢失，其本质上是测量平均值。但是，用于光谱仪的都是研磨均匀的材料。因此，与整粒测量相比，研究人员通常能获得更好的预测结果。

但是研磨会耗费时间，如果工程师需要扫描大量样本，会有所不便。近红外光谱技术能够扫描单粒，代替批量扫描。

近红外光谱技术进行批量和单粒扫描主要是为测量小麦中的蛋白质含量。例如，近红外反射光谱技术已被用于评估美国农业部各品种单粒小麦的蛋白质变异性。研究还表明，小麦中的蛋白质含量可以通过单粒近红外反射光谱来估算，其性能与传统的批量近红外仪器相当。

近红外光谱技术实现了对大麦中总酚和游离对香豆酸含量的准确预测。近红外光谱技术也被用来预测米粉中蛋白质和淀粉酶的含量。

研究人员表示，玉米真菌毒素是每个生产国普遍面临的问题。产毒真菌的滋生会极大影响产品的质量和安全性，对人类和动物的营养都是如此。传统的近红外光谱技术已经被用于检测真菌毒素及其有毒代谢物。

HORIBA Scientific 制造了多种近红外光谱仪，包括手动设备和一部分定制系统。