近紅外光譜技術(shù)（NIRS）在肉類食品**快速檢測中的應用是其對分子振動的非諧性原理。該技術(shù)利用物質(zhì)在近紅外區(qū)域（780-2500納米）的吸收特性進行高效、多組分同時分析。當近紅外光照射到樣品上時，樣本中的分子會吸收特定波長的光，這些吸收與分子中的化學鍵和官能團密切相關，尤其是含氫基團如C-H、O-H、N-H等，它們在近紅外區(qū)域的倍頻和組合頻吸收是光譜分析的關鍵。現(xiàn)代NIRS儀器通常配備穩(wěn)定光源、高精度分光系統(tǒng)和高靈敏度探測器，以及復雜的算法來建立光譜數(shù)據(jù)與樣本屬性之間的定量關系。這些設備的發(fā)展使得NIRS正逐步向更**別的集成化和自動化方向發(fā)展，例如便攜式NIRS設備的開發(fā)，使得現(xiàn)場快速檢測成為可能，而與機器學習技術(shù)的結(jié)合則進一步提高了分析的**度和速度。

NIRS在操作中顯示出高度的指印性，能反映物質(zhì)結(jié)構(gòu)和組成的獨有信息。其高穿透性使其適合分析厚重或不透明物質(zhì)，快速響應特性使之成為在線或?qū)崟r監(jiān)控的理想工具。此外，由于不需要對樣本進行物理或化學處理，NIRS能夠保證分析的原始性和真實性，同時還能無損地、快速地檢測樣本中的多種成分，提高了分析效率。從技術(shù)角度來看，NIRS的分析過程開始于穩(wěn)定的近紅外光源發(fā)射連續(xù)的光譜。光源發(fā)出的光經(jīng)過樣品后被光譜儀接收，并通過分光元件形成清晰的光譜。高靈敏度的探測器記錄不同波長的光強變化，這些變化直接與樣品的化學成分相關。通過先進的信號處理技術(shù)，如平滑、微分和多元散射校正，提高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量。接著，特征選取技術(shù)如主成分分析或**成分分析用于強化與被測屬性相關的光譜變量。*終，基于選定的特征建立多變量校準模型（如偏*小二乘回歸或支持向量機回歸），實現(xiàn)對未知樣本的定量或定性分析。

目前近紅外光譜技術(shù)在肉類食品**快速檢測中已有很多的應用案例，以下是列舉的具體應用案例：

一、新鮮度檢測：在新鮮度檢測的研究中，首先對肉類樣本進行穩(wěn)定化處理，所有樣本均在室溫下放置30分鐘以消除溫差影響。每個樣本在1000-2500nm波長范圍內(nèi)進行32次掃描，確保了高信噪比和高質(zhì)量的光譜數(shù)據(jù)。采用積分球附件進行反射模式光譜采集，減少了樣品表面不均勻性的影響。信號處理與分析通過ThermalPro軟件進行基線校正和平滑處理，降低了背景噪聲和非目標因素的干擾。模型建立應用了偏*小二乘回歸（PLSR）方法，并結(jié)合高信噪比的光譜數(shù)據(jù)來預測肉類新鮮度。模型驗證通過留一交叉驗證法測試了PLSR模型的準確性和穩(wěn)定性，結(jié)果評價標準依據(jù)ISO23101:2020肉及肉制品—感官屬性的評定》進行分類，評判了肉類產(chǎn)品的新鮮級別。模型性能評價指標通過比較預測結(jié)果與實際新鮮度標準值來評估模型的預測準確性和實用性。

二、摻假鑒定：在摻假鑒定的研究中，精心準備了肉樣本與摻假樣本，后者包含不同比例的其他動物肉類或非肉類填充物。使用BrukerMATRIX-F近紅外光譜儀通過光纖探頭以透射模式對樣本進行三次光譜采集，確保數(shù)據(jù)的代表性和平均性。儀器參數(shù)調(diào)整后，確保了高分辨率和波數(shù)精度，選擇了適合肉類檢測的波段。信號處理與分析使用了OPUS軟件進行基線校正和歸一化處理[8]，優(yōu)化了光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量。模型建立利用了線性判別分析（LDA）方法，選取特征波段建立摻假鑒別模型，提高了模型的分辨力。模型驗證通過**測試集樣本驗證了LDA模型的準確率和適用性。結(jié)果評價標準依據(jù)GB2707-2016《食品安國內(nèi)家標準鮮（凍）畜、禽產(chǎn)品》中關于成分鑒定的規(guī)定進行判定。模型性能評價指標評估了模型的準確性和適用性，確保了檢測結(jié)果的準確性和可靠性。

三、**殘留檢測：在**殘留檢測的研究中，從已知**處理和未處理的肉類中取樣，確保了樣本多樣性，覆蓋了不同**種類及殘留水平。使用BrukerMPAII近紅外光譜儀采用積分球附件進行反射模式多次掃描，提高了數(shù)據(jù)的可靠性。儀器參數(shù)優(yōu)化后，調(diào)整了分辨率和采樣頻率，以適應**殘留檢測的特殊需求。光譜預處理技術(shù)應用了一階導數(shù)和二階導數(shù)等技術(shù)，突出了**殘留的光譜特征。模型建立采用了偏*小二乘回歸（PLSR）方法，基于預處理后的光譜數(shù)據(jù)建立了定量模型。模型驗證通過交叉驗證評估了PLSR模型的穩(wěn)定性。結(jié)果評價標準參照農(nóng)業(yè)部235號公告《動物性食品中獸藥*高殘留限量》進行了嚴格評判。模型性能評價指標計算了模型的相關系數(shù)（R2）和預測誤差（RMSEP），評價了模型的準確性和實用性。

通過綜合分析與實證研究，驗證了該技術(shù)在提升檢測效率和準確性方面的巨大潛力。近紅外光譜技術(shù)具有快速、無損檢測的特點，為肉類產(chǎn)品的質(zhì)量**提供了一種高效、可靠的檢測手段。以上案例不僅證實了近紅外光譜技術(shù)在肉類新鮮度評估、摻假鑒別和**殘留分析中的有效性，并展示了其在實際應用中的靈活性和適應性。