布鲁克 近红外光谱仪原材料掺假鉴别解决方案

原材料的掺假鉴别，是每个品管人心中的痛。这就像是给他们出了一道开放性的试题——“我要检测的是什么？"，“含量是多少？"，“我怎么知道我是否都检测出来了？"，试题做完了也不知道标准答案。没错，有些掺假原料与真品非常相似，难以通过常规的检测方法快速鉴别。比如在蜂蜜中加入玉米糖浆，或者在橄榄油中掺杂玉米油、大豆油等。

随着掺假物及掺假手段的不断更新，品管员也要持续学习新技术来“打怪升级"。从外观检查到气味测试，从化学成分分析到机器视觉。目前近红外技术也成为掺假鉴别的新生力量。它快速、无损，不需要消耗试剂，属于绿色分析技术。对于近红外在定量上的应用大家应该都不陌生，不管是在农业、食品，还是石油、化工等行业都有着非常成熟的应用。而对于定性来说，近红外技术也优势。

近红外技术用于掺假鉴别的优势在于：在不确定掺假物的情况下快速进行掺假鉴定。

它是利用图谱比较的方法，通过比较未知样品光谱与某一特定参考光谱的相似程度，从而评价近红外光谱的偏差是否在限定范围内。样品在限定范围内，认定为合格品；不在限定范围内，认定为掺假样品。这种方法我们也称为判别分析或合格性测试（Conformity Test）。

例子：

蛋黄粉是以新鲜鸡蛋为原料，经过多道工序制成的粉质，是新鲜鸡蛋的替代品。因具有较好的乳化性，蛋黄粉作为一种天然的食品乳化剂在食品加工中广泛应用。许多原料供应商为了降低成本提会向蛋黄粉中掺入玉米蛋白粉、玉米粉、大豆蛋白粉等。掺假物质不论从外观、质地和理化性质都比较接近，很难通过一般的化学方法来鉴别。

对于蛋黄粉的掺假鉴别，我们将蛋黄粉的合格品和掺假品扫描近红外谱图，通过软件选取合适的预处理方法设定蛋黄粉合格品的光谱阈值，建立合格性测试模型。如下图所示，绿色样品点为合格品光谱，蓝色样品点为不同掺杂含量的样品光谱。从图中可以看出，合格品和不合格品会有一个明显的界限，不同掺杂含量的样品在空间中也有明显的区分。

图1. OPUS软件建立合格性测试模型

通过合格性测试模型，我们可以对蛋黄粉的来料进行掺假鉴别。如果样品在阈值范围内，软件认定为合格品，如果样品在阈值范围外，软件认定为不合格品。

图2. OPUS软件鉴别未知样品是否掺假

近红外光谱技术的判别分析方法功能强大，可用于食品、农业类原料的掺假鉴别，如蜂蜜掺假、肉类掺假、酒类掺假等；也可用于产地溯源、混合均匀度评价、产品配方变化判定以及在线过程的实时定性分析等。

图3. 采用合格性测试方法进行混合均匀度评价

图4 布鲁克 TANGO 近红外光谱仪

图5 布鲁克 MPA II D 红外乳品分析仪

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