食品安全关乎人们的身体健康，是公众关注的焦点。尽管传统的食品检测方法（如色谱法、质谱法等）具有较高的精度和可靠性，但存在分析周期长、成本高、样品处理复杂等问题，难以满足现代食品安全快速检测的需求[1]。红外光谱技术是一种基于物质分子振动与红外光相互作用的分析方法，能够提供食品样品的分子结构信息，具有分析速度快、无损检测、环保等优势[2]。根据光谱范围的不同，红外光谱可分为近红外光谱和中红外光谱。近红外光谱适用于快速、无损的食品宏观成分分析，如水分、蛋白质、脂肪和碳水化合物含量测定；中红外光谱能够提供更丰富的分子特征信息，适用于食品品质控制、掺假鉴别及食品安全检测等领域[3]。近年来，红外光谱技术在食品检测中的应用不断拓展，不仅可用于食品主要营养成分的分析，还可应用于食品掺假检测、腐败变质监测以及食品添加剂与污染物的鉴别，极大提升了食品安全检测的效率和准确性。本文对红外光谱技术检测技术进行概述，在此基础上探究其在食品检测中的具体应用方法。
1红外光谱技术概述
1.1红外光谱技术特点
红外光谱技术是一种基于物质分子振动和转动能级跃迁的光谱分析方法。当红外光照射到样品时，样品中的化学键会选择性地吸收特定波长的红外光，从而引起分子振动和转动能级的变化[4]。这些变化会在红外光谱中形成特征吸收峰，通过分析这些吸收峰的波长和强度来识别分子结构和化学成分。红外光谱的吸收机理涉及分子中不同类型化学键的振动模式，分子振动方式包括伸缩振动和弯曲振动。伸缩振动是指两个原子间化学键键长的周期性变化。C-H、O-H、N-H等基团的伸缩振动在红外光谱中通常会产生特征吸收峰，可用于分子结构的鉴定。弯曲振动是指分子内部原子之间的角度发生变化，常见的有摇摆、扭转和剪切等模式。不同的分子结构和官能团具有特定的红外吸收波长，羰基（C=O）在1 700 cm-1左右有强吸收峰，羟基（-OH）在3 200～3 600 cm-1区域有明显的宽峰。表1为不同波段红外光谱的特性及典型应用。
1.2检测原理
红外光谱检测基于分子的特征振动，当特定频率的红外光照射到食品样品时，食品中的化学键（如C-H、O-H、N-H、C=O等）会选择性吸收某些波长的光，导致透射光的强度降低，从而形成特征光谱。通过分析这些特征吸收峰的位置和强度，可以确定食品的化学组成及分子结构。红外光谱仪主要由光源、单色器/干涉仪、样品室、检测器以及计算机等组成，如图1所示。
图1 红外光谱仪结构示意
红外光源用于提供稳定的红外辐射，不同波段的红外光谱检测需要不同的光源。钨灯主要用于近红外光谱，波长在780～2 500 nm，适用于食品成分的快速检测，如水分、蛋白质和脂肪含量测定。红外灯（硅碳棒灯）适用于中红外光谱，波长在2 500～25 000 nm，通常用于傅里叶变换红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR）分析，常见于食品掺假检测和食品添加剂鉴定。高压汞灯或远红外光源用于远红外区域，适用于晶体结构分析和食品包装材料的检测。
单色器的作用是将红外光按波长进行分离，确保检测器接收到的光为单一波长的光。根据光谱仪类型，单色器可以是光栅单色器或干涉仪。光栅单色器利用衍射光栅将红外光分解为不同波长，从而实现波长扫描，但光通量较低[5]。FTIR仪器采用迈克尔逊干涉仪，通过光的干涉效应获得更高的信噪比和分辨率，使其在食品检测中更具优势。
食品样品可采用多种制备方式，如液体透射、固体压片、溴化钾压片法、薄膜法或衰减全反射（Attenuated Total Reflectance,ATR）法。对于食品检测，ATR是一种常用技术，可直接测量固体或液体样品，无须复杂的前处理。
检测器用于测量透射或反射光的强度，并将其转换为电信号。常见的红外检测器有热电检测器和光电检测器。热电检测器包含热释电探测器、热电偶或热电堆，光电检测器包含锗化镉探测器、铟镓砷探测器。
2红外光谱技术在食品检测中的具体应用
2.1食品成分分析
2.1.1水分含量检测
水分含量是影响食品品质和储存稳定性的关键因素。食品中的水分主要以游离水、结合水和束缚水3种形式存在，其对红外光谱的影响不同。O-H键的伸缩振动在3 400 cm-1附近表现出强烈的吸收峰，其峰值强度与水分含量密切相关。此外，1 600 cm-1附近的吸收峰也可用于区分不同形式的水分。表2为水分含量检测常用参数、对应的特征吸收峰及适用的分析对象。
表1 不同波段红外光谱特性及应用
表2 水分含量检测常用参数、对应的特征吸收峰及适用的分析对象
2.1.2蛋白质分析
食品中的蛋白质主要由氨基酸构成，其二级结构（α-螺旋、β-折叠等）在红外光谱中表现为特征吸收峰。酰胺Ⅰ带（1 650 cm-1）主要源自C=O伸缩振动，是蛋白质含量分析的主要依据；酰胺Ⅱ带（1 550 cm-1）来自N-H弯曲振动，可提供结构信息。表3为蛋白质检测常用吸收带及其对应的波数范围和振动类型。
红外光谱可用于检测乳制品、大豆制品中的蛋白质含量。例如，采用FTIR结合多变量校正模型，可实现乳制品蛋白质含量的快速检测。
2.1.3脂肪测定
脂肪主要由甘油三酯组成，在红外光谱中具有特征C-H伸缩振动吸收峰。2 850～2 950 cm-1波长处的C-H对称和不对称伸缩振动是脂肪的特征峰。此外，1 740 cm-1处的C=O伸缩振动与甘油三酯含量相关，可用于定量分析脂肪含量。表4为脂肪测定中常用参数及其对应的波数范围、基团。
红外光谱可用于检测植物油、肉制品等食品的脂肪含量。通过ATR-FTIR方法，可快速区分不同种类的油脂，并分析脂肪酸组成，如饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸比例等。
2.1.4碳水化合物分析
碳水化合物（如单糖、二糖和多糖）在1 000～1 200 cm-1处具有特征的C-O伸缩振动吸收峰。此外，不同糖类的环结构和糖苷键振动在900～950 cm-1也可提供分子信息。表5为不同碳水化合物类型对应的特征吸收峰及应用。
在实际应用中，FTIR结合偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）可用于预测蜂蜜中的果糖和葡萄糖含量，近红外光谱结合PLSR模型可实现小麦粉和大米粉中淀粉含量的高精度分析。
2.2食品掺假检测
2.2.1牛奶掺假检测
牛奶作为重要的乳制品，其品质直接影响到消费者的健康。为了降低成本，一些不法商家在牛奶中掺入不明物质，如三聚氰胺、淀粉和植物蛋白等。红外光谱技术能够通过分析牛奶样品的特征吸收峰变化，识别这些掺假成分。
(1）三聚氰胺掺假检测。三聚氰胺（C3H6N6）常被非法添加到牛奶中，以增加其氮含量，使其蛋白质含量检测值虚高。该物质在中红外光谱范围内具有特征吸收峰，如812 cm-1(C-N伸缩振动）、1 550 cm-1(C=N伸缩振动）、3 450 cm-1(N-H伸缩振动）。当牛奶中掺入三聚氰胺时，这些特征吸收峰会在光谱图上出现明显变化。
(2）淀粉掺假检测。淀粉是一种碳水化合物，由α-葡萄糖单元组成，掺入牛奶后可以增加其稠度。淀粉的主要红外吸收峰出现在995～1 150 cm-1(C-O-C伸缩振动）、1 650 cm-1(O-H弯曲振动）。通过检测这些特征吸收峰的出现与强度变化，可以判断牛奶是否掺入淀粉。
(3）植物蛋白掺假检测。植物蛋白（如大豆蛋白）掺入牛奶后，其红外光谱表现出特征吸收峰，包括1 655 cm-1(C=O伸缩振动，酰胺Ⅰ）、1 540 cm-1(N-H弯曲振动，酰胺Ⅱ）。由于植物蛋白的特征光谱与乳蛋白不同，利用红外光谱可以有效鉴别牛奶中是否掺入植物蛋白。
表3 蛋白质检测常用吸收带及其对应的波数范围和振动类型
表4 脂肪测定中常用参数及其对应的波数范围、基团
表5 不同碳水化合物类型对应的特征吸收峰及应用
2.2.2植物油掺假检测
植物油的掺假问题同样严重，部分不法商家将一些廉价的棕榈油或人造油掺入高品质橄榄油或花生油中，严重影响了产品的质量和市场秩序。红外光谱可用于分析油脂的脂肪酸组成及其特征官能团的变化，从而判断其是否掺假[6]。纯橄榄油的主要成分是油酸（C18:1）和亚油酸（C18:2），其红外光谱的主要吸收峰包括1 745 cm-1(C=O伸缩振动）、2 853 cm-1(C-H对称伸缩振动）、2 922 cm-1(C-H不对称伸缩振动）。若掺入棕榈油或人造油，其特征吸收峰会发生变化。棕榈油含有较高比例的饱和脂肪酸（如棕榈酸），其1 377 cm-1(C-H弯曲振动）处吸收峰强度较高。
2.2.3蜂蜜掺假分析
蜂蜜是一种天然食品，一些不法商家在蜂蜜中掺入高果糖浆或其他糖浆。红外光谱技术能够检测蜂蜜的化学成分，并识别掺假的糖类物质。纯蜂蜜的主要成分是果糖和葡萄糖，其红外吸收峰主要分布在1 050～1 150 cm-1(C-O伸缩振动）、1 645 cm-1(O-H弯曲振动）。当蜂蜜掺入高果糖浆时，光谱在900～1 200 cm-1的特征峰会发生明显变化。此外，高果糖浆920 cm-1(C-H振动）处的吸收峰在掺假蜂蜜样品中会增强。结合主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）或PLSR等数据处理方法，可以提高红外光谱对蜂蜜掺假的检测能力。通过分析不同蜂蜜样品的光谱数据，可实现蜂蜜掺假与否的定量识别。
2.3食品腐败与变质监测
2.3.1肉制品变质监测
肉类在储存过程中受到微生物污染和脂肪氧化的影响，导致风味恶化、色泽变化和营养成分损失。红外光谱技术可以通过检测脂肪氧化、蛋白质降解等化学反应产物的特征吸收峰，监测肉制品的变质情况。例如，脂肪氧化过程中，脂肪酸被氧化生成醛类、酮类和羰基化合物。红外光谱在1 740 cm-1附近出现强烈的C=O伸缩振动吸收峰，可作为脂肪氧化程度的重要标志。氧化过程中，脂肪的C-H伸缩振动（2 850～2 950 cm-1）也发生变化。蛋白质在微生物和酶的作用下发生降解，产生胺类、硫化物等异味物质。酰胺Ⅰ（1 650 cm-1）和酰胺Ⅱ（1 550 cm-1）的吸收峰强度变化可反映蛋白质结构的变化。
2.3.2谷物霉变监测
谷物在储存过程中容易受湿度和温度影响，导致霉菌生长，进而产生黄曲霉毒素等有害物质[7]。红外光谱可以识别霉变谷物中的特征化合物，从而实现霉变粮食的快速筛查。霉菌代谢过程中会产生多种次级代谢产物，包括黄曲霉毒素B1(Aflatoxin B1,AFT B1）。AFT B1的特征吸收峰主要出现在1 715 cm-1(C=O伸缩振动）和1 245 cm-1(C-O伸缩振动）。霉变过程中，淀粉和纤维素的红外光谱信号（1 000～1 200 cm-1）也将发生变化。利用FTIR结合偏最小二乘判别分析或线性判别分析，可以准确区分正常和霉变谷物。例如，对大米样品进行FTIR检测后，通过1 715 cm-1和1 245 cm-1的吸收峰变化判定黄曲霉毒素的含量是否超标。
2.4食品添加剂与污染物检测
2.4.1防腐剂检测
食品防腐剂主要用于延长食品的保质期，但过量使用或非法添加可能会对人体健康造成危害[8]。常见的防腐剂包括苯甲酸、山梨酸及其盐类，这些化合物在红外光谱中具有特定的吸收峰，可用于快速定性和定量检测。通过FTIR分析，可利用这些特征吸收峰区分不同防腐剂，并结合化学计量学方法进行定量分析。表6为不同防腐剂主要官能团及关键吸收峰。
2.4.2农药残留分析
农药残留是食品安全中的重要检测指标，尤其是有机磷和氨基甲酸酯类农药，它们具有较高毒性，对人体健康存在潜在威胁。红外光谱可用于检测这些农药的特征官能团，如磷氧键（P=O）、磷硫键（P=S）及酯基（C=O）。有机磷农药主要检测其P=O和P=S伸缩振动吸收峰，通常出现在1 000～1 300 cm-1。例如，敌百虫的P=O伸缩振动的特征峰在1 265 cm-1,C-O伸缩振动的特征峰在1 050 cm-1；毒死蜱的P=S伸缩振动峰在1 200 cm-1,C-Cl伸缩振动峰在800 cm-1附近；氨基甲酸酯类化合物的特征峰主要集中在C=O伸缩振动区域（1 650～1 750 cm-1）以及N-H变形振动区域（1 550 cm-1附近）。红外光谱结合差异光谱分析（如二阶导数光谱）可以提高检测的分辨率，并结合PLSR能够实现农药残留的定量分析。
表6 不同防腐剂主要官能团及关键吸收峰
3结语
红外光谱技术作为一种基于分子振动与红外相互作用的快速、无损、环保检测手段，在食品检测领域展现出广阔的应用前景，该技术不仅可实现食品中水分、蛋白质、脂肪、碳水化合物等主要成分的定性与定量分析，还能通过对特征吸收峰的准确识别，有效检测食品掺假、腐败变质以及添加剂与污染物等问题，满足现代食品安全检测对速度与准确性的双重要求。利用傅里叶变换红外光谱和近红外光谱相结合，再辅以多变量统计分析方法，可显著提高检测灵敏度和分辨率，为构建高效、可靠的食品安全检测体系提供坚实的技术支撑。
发布时间：2025-10-28 
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