近红外光谱技术在粮食检测中的应用进展

[摘要]近年来，信息化发展迅猛，计算机技术不断壮大与普及，化学计量学也得到了很好的发展。我国作为农业大国，农业是经济的重要组成部分，有效而便捷的粮食质量检测技术对农业的发展具有重要意义。计算机技术高速发展，在我国各行各业中运用极为广泛，近红外光谱技术在粮食检测中也得到了采用，提高了粮食的安全性，促进了粮食检测的有效发展。本文对近红外光谱技术进行研究，分析其在粮食检测中的应用，以期为粮食检测的发展提供帮助。

[关键词]近红外光谱技术；粮食检测；应用进展

中图分类号：TS207.3 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20180814

我国作为人口大国，既是粮食生产大国又是粮食消费大国，在国家经济发展中，农业更是基础，粮食的产量与质量等现实问题对于我国农业的发展具有重要意义。在粮食检测过程中寻求有效的检测措施至关重要，现有的传统的粮食检测技术需投入更多的人力和物力，得不到有效的检测效果。而近红外光谱技术的出现与普及给粮食检测带来更高的效率与更好的效果，相关人员对这种检测技术投入了更多的关注与研究，近红外光谱技术在不断更新与发展，在我国得到了普及，促进了粮食检测的发展。

1近红外光谱技术简述

近红外光谱仪（Near Infrared Spectrmn Instrument，NIRS）是介于可见光（Vis）和中红外（MIR）之间的电磁辐射波，美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定为780～2526nm，是人们在吸收光谱中发现的-第一个非可见光区。

自20世纪90年代以来，近红外光谱分析技术发展迅速，在农业、工业、食品等诸多领域都有所应用。在粮食安全检测中，不同的技术在不断地发展，在现代化检测中传统的检测方法已逐渐被淘汰，更多新型的检测技术被应用，但是现有的部分检测技术及检测仪存在着许多不足，如效率较低、成本较高、损失较大等，这些不足对粮食安全检测具有阻碍作用。而近红外光谱区与有机分子中含氢基团（O-H、N-H、C-H）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，在检测中粮食的氢基团不同，近红外吸收不同，以此来检测粮食中的脂肪、淀粉、蛋白质等含有氢基团的成分。

2近红外光谱技术的优缺点

2.1优点

首先在利用近红外光谱技术检测前对样品不用进行特殊处理，在检测过程中可以不破坏粮食样品、不消耗化学试剂、不污染环境，在一般情况下大约1min左右就可以完成一个样品的检测。同时采用模型结构，检测出的数据也可在很短的时间内完成。由于检测中的波段利用光纤，因此，无论环境的好坏都可实现对粮食的检测，对检测操作人员的要求也较低，无论是在物力还是人力方面，都获得了节约、高效、便捷的效果。

2.2缺点

虽然近红外光谱技术因其方便而实用的优点在粮食检测中逐渐得到普及，但其也存在着一定的局限性。近红外光谱谱带的宽度较宽且组成复杂，在吸收和信号方面都较差。近红外光谱技术主要是在复杂而又变动的光谱中进行信息整理，在这样的情况下信息的准确性就会产生误差，对最终数据会产生一定的影响。

3近红外光谱技术在粮食检测中的应用

我国粮食作物主要为水稻、小麦、玉米、大豆等，因而近红外光谱技术在这些农产品中的应用较为广泛。本文主要对小麦和水稻在检测中应用近红外光谱技术进行研究分析。

3.1在小麦检测中的应用

20世纪60年代已经开始利用近红外光谱对谷物的蛋白质及其他成分进行检测。同时研究人员还采用近红外光谱技术对小麦的蛋白质、脂肪、淀粉等多种检测指标进行检测与分析。近红外光谱技术有效地提高了小麥的检测，对小麦的检测具有重要意义。近年来，近红外光谱技术在脱氧萎镰菌醇与小麦优良品种筛选检测中有了新的发展。

3.1.1小麦中蛋白质含量的检测

小麦因蛋白质含量丰富，成为人类极为重要的蛋白质来源，小麦蛋白质含量的高低在很大程度上决定了小麦的质量。随着近红外光谱技术的不断发展，在小麦蛋白质的含量与质量检测中得到了进一步的运用发展。在对小麦进行蛋白质含量检测时，运用监督主成分回归法建立了随机选择的小麦试验样品的蛋白质含量近红外光谱定量分析模型，这种方法误差小，可从大量光谱数据中筛选出最重要的部分波长信息。

近红外光谱分析系统的设计与出现，有助于更好地检测小麦中蛋白质的含量，同时采用MPA光谱仪验证了近红外光谱分析方法用于谷物品质检测的可行性。然后利用CA-06光栅光谱分析仪建立小麦蛋白、水分的偏最小二乘法模型，使得仪器性能的稳定性和准确性大大提高。利用凯氏定氮、DA 7200和8620近红外光谱仪这三种方法研究小麦面粉蛋白质含量的快速测定方法，测定出籽粒蛋白质差异较大的60个小麦品种（系）蛋白质含量，发现可以用8620、DA 7200近红外光谱仪对育种材料进行早期测定。

3.1.2小麦中其他重要成分的检测

在小麦检测中，对于近红外光谱技术的应用不仅体现在对蛋白质的检测中，同时对麦麸的成分进行检测时，对比发现近红外光谱技术检测模型可以对小麦中的淀粉、膳食纤维等成分很好地进行测定。直链淀粉含量的改变决定了小麦的糯性，与普通的小麦淀粉在一定程度上存在着差异，在生产制作中具有一定的优势。

另一方面，经研究小麦株枯病的发生与脱氧萎镰菌醇的存在有关系，在对小麦进行检测的过程中可以及时预防与诊断小麦发病。近红外光谱技术在自动分离技术上也取得了很大的进展，可以实现对糯麦、偏糯麦、野生型麦粒的精准分离，因此，利用近红外光谱技术可以促进小麦优良品种的培育。在快速无损分析硬质小麦和普通小麦中的小麦镰刀菌毒素（DON）中取得了新的收获，通过偏最小二乘法回归建立的硬质小麦、普通小麦与两种小麦混合样品的DON分析模型，研究结果显示，测定未加工小麦的DON近红外光谱技术是一种创新而高效的无损检测技术。在这样的技术下，不需要准备样品，在分析过程中成本低，对环境也有保护作用。因其良好的发展符合现代化的粮食检测的要求，近红外光谱技术在我国粮食检测与控制中十分受欢迎。

3.2在稻谷检测中的应用

作为水稻的生产大国，我国水稻的种植面积占很大比例。本文采用近红外光谱分析技术对水稻的种类进行识别，对水稻所含成分及其是否纯正进行检测。

3.2.1水稻品种识别

隨着水稻种类的增多，更多的先进技术的研究与出现对水稻识别工作具有促进作用，其中近红外光谱技术已屡见不鲜。在利用近红外光谱技术时，采取全波段与特征波段两种方法进行模型建立，收集纯度高的杂交水稻光谱数据，随后对其纯度进行鉴定，这种模型测定的准确率极高，据研究表明，可以达到100%的效果。因而，采用这种方法是有效的，与全波段模型相比，特征波段模型的预测精度更高。

3.2.2水稻蛋白质的检测

水稻作为大多数人的主食，为人类提供能量以实现正常活动。在水稻的检测中，蛋白质含量为重要的检测指标，人类在摄取米饭时，主要受直链淀粉含量和蛋白质含量的影响。蛋白质含量较低的水稻为良好的储备粮，适合用于长时间的存储；蛋白质含量较高的水稻对水稻中的蛋白质含量检测具有重要作用。对不同种类的水稻进行检测，设立近红外光谱法回归预测模型，这样的模型对早代的水稻检测具有促进作用，一方面不会危害到水稻种子的生长能力，另一方面又能便捷而迅速地达到检测要求。不同类型的水稻其离散度不同，对于糙米、精米、精米粉来说，它们的离散度是逐渐降低的，实验表明它们的粉样均匀性良好，在扫描过程中产生的误差低，从而实现较高的精度。

3.2.3水稻其他成分的检测

利用近红外光谱技术也可检测水稻的品质、口感及其他成分的含量。在运用传统方法对这些指标进行检测时，其他因素的干扰性强，不利于准确的检测。而采用近红外透射光谱分析仪对水稻进行光谱扫描，结合黏度分析仪测定的黏滞特性值消减值及水稻淀粉崩解值十分有效，水平极高，大大促进了对黏滞特性测定的准确度。在研究中利用近红外光谱分析技术对稻谷千粒质量进行测定和研究，选取多种不同种类的水稻进行检测，研究结果显示，近红外光谱分析技术可以对稻谷千粒质量进行高效而准确的检测。

4结论

本文对小麦和玉米在应用近红外光谱技术检测中的应用做了研究与分析，现实中还有更多的农作物利用这种技术进行检测并取得了良好的检测效果。在检测过程中应根据不同的农作物、环境、品种，结合实际情况来建立不同的模型，以实现更好的检测效果及准确性。随着科学技术的飞速发展，光谱学和化学计量可以实现与计算机技术的进一步融合发展，因此，应用近红外光谱技术对粮食进行检测的前景十分广阔，近红外光谱技术应该不断更新，更好地服务于粮食检测，以促进我国农业的发展。另外，在其他领域也可对近红外光谱技术进行进一步的应用与研究，使此技术造福于人类。

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