近红外光谱技术在生鲜肉制品快速检测中的研究进展

徐林强 税丕容

随着国民经济的不断增长和生活水平的不断提升，人们对高质量生鲜肉制品的消费提出了更高的要求，但随着市场生鲜肉制品消费需求量的急剧增长，各种肉制品安全问题也频繁发生，严重威胁着消费者的生命安全。对此，有关部门必须加强对市场上生鲜肉制品的科学检测工作，确保流通到市场上的生鲜肉制品健康无害，切实保障消费者的合法权益。

近红外光谱技术作为一种分析化学领域的高新分析技术，将其合理应用在生鲜肉制品快速检测工作中，能够有效发挥出其快速无损、操作简单便捷、高精确度以及优良重现性的应用价值，通过检测各类生鲜肉制品的产地、理化性质、致病菌以及污染物等，对肉制品的新鲜安全程度、掺假量、掺假成分进行快速准确的检测。

一、近红外光谱技术在生鲜

肉制品快速检测中的应用价值

在生鲜肉制品快速检测中运用近红外光谱技术，不仅能够科学高效地检测分析出不同肉类的具体成分，准确判断生鲜肉制品的新鲜度、保水性等是否符合标准要求，还可以辨别生鲜肉制品的真伪及其实际产地，从而有效保障肉制品的质量安全，避免存在安全隐患的肉制品流通到市场中。

表1展示了近红外光谱技术在不同生鲜肉制品中化学成分及含量检测中的应用。单从化学组成方面进行分析，市场上流通的生鲜肉制品主要由六种成分构成，分别是蛋白质、脂肪、水分、维生素、矿物质、浸出物，只有科学地检测分析肉制品中的每种成分情况，才能准确判断出该肉制品是否健康安全。20世纪60年代左右，近红外反射光谱在蛋白质、脂肪以及水分等方面的研究，为近红外光谱技术在生鲜肉制品快速检测领域的应用创造了有利条件。

近红外光谱技术在生鲜肉制品的品质鉴定判断方面具有极大的应用潜力，通过对生鲜肉制品中的各类成分含量、感官品质进行检测分析，能够在短时间内准确判断不同生鲜肉制品的品质与安全。例如，在对生鲜肉制品的品质鉴定分析作业中，每位检测人员都需要关注生鲜肉制品的实际产地、品种、来源等，借助近红外光谱技术的应用，能够高效准确地判断出不同品种肉类的品质情况。值得注意的是，近红外对于屠宰后的畜体分级应用的效果不太理想。整体来说，近红外光谱技术在肉类检测方面具有无损检测、高准确率、高效率以及在线检测等应用优势，能够切实保障市场中流通的各类生鲜肉制品的健康安全。

二、近红外光谱技术在生鲜

肉制品快速检测中的具体应用

1.在生鲜肉制品新鲜度检测中的应用。消费者在购买生鲜肉制品时，首先关注的就是新鲜程度，新鲜程度偏低的肉制品不仅会影响食用口感和品质，严重情况下甚至会危害消费者的生命健康。当新鲜肉制品内部出现腐败变质问题时，其营养成分势必会发生相应的变化，致使生鲜肉制品对红外光的吸收和散射特性出现变化，因此可以运用近红外光谱分析技术来检测分析肉制品的新鲜度。

在生鲜肉制品的新鲜度检测分析中，挥发性盐基氮（TVB-N）含量是评价肉制品新鲜度的关键指标。侯瑞锋等人通过有效收集储存不同天数下猪肉的近红外光谱信息，同时与其挥发性盐基氮的具体含量做好对应的记录工作，再利用聚类分析法构建生鲜肉制品中挥发性盐基氮含量的PLS预测模型，从而准确判断检测肉制品样本的新鲜度。杨志敏等人将偏最小二乘法与聚类分析法结合，有效构建出生鲜肉制品中挥发性盐基氮含量与储存实际关系的定量预测模型，也能够准确鉴定分析出肉制品样本的新鲜度。

市场权威机构部门的研究数据显示，相较于短期储存肉制品新鲜度的鉴定判断分析，近红外光谱技术对于长期冻藏肉所构建的判别模型的准确率更高。这是因为长时间冻藏处理后的肉制品内部更容易出现腐败变质问题，致使其营养成分发生显著变化，从而使近红外光谱信息波动变化得更加明显，判别模型的预测准确度也更高。因此，可以采用近红外光谱技术来快速鉴别肉制品是长期冻藏肉类，还是短期新鲜肉制品。

2.在生鲜肉制品掺假检测中的应用。（1）生鲜肉制品真伪的检测鉴别。一些不良商家为了牟取更多的利益而在生鲜肉制品加工制作过程中掺入各种便宜劣质的肉类，不仅损害消费者的合法权益，还会威胁到消费者的生命安全，因此必须加强对生鲜肉制品掺假问题的检测鉴定工作。当前，近红外光谱技术已经被广泛应用于生鲜肉制品的掺假检测领域，并且取得了良好的快速检测效果。比如，张丽华等人运用近红外光谱有效构建起关于羊肉糜和牛里脊肉中掺杂鸭肉的鉴别模型，能够辅助检测技术人员快速准确地鉴别出掺假牛、羊肉糜，其准确识别率超过了97%。要想提高该模型的鉴别准确度，还可以搭配其他优化处理方法，降低外界因素對试验结果的影响。比如，牛晓颖等人通过合理使用傅里叶变换近红外光谱技术，有效构建起关于不同大小破碎粒度牛肉、羊肉、猪肉的分类模型，并综合采用一阶二阶微分、平滑处理、马氏距离判别以及标准归一化等方法，展开对分类模型的科学处理，最终发现使用马氏距离判别方法能够更好地提升模型的鉴别准确度。

（2）生鲜肉制品掺假量的检测鉴别。利用近红外光谱技术不仅能够准确鉴别出肉制品是否存在掺假问题，还可以判断识别出样品的具体掺假量。比如，RADY等人对掺有不同比例植物蛋白的猪肉糜、牛肉、羊肉等展开研究，收集检测对象在500-1600nm的近红外光谱信息，并科学运用偏最小二乘法构建相应的鉴别模型，鉴别准确率能够达到96%。DING等人使用近红外光谱技术对掺有猪肉、羊肉、小麦粉以及脱脂奶粉的牛肉汉堡肉片展开掺假检测工作，发现鉴别准确率能够达到93%，可以科学鉴别出牛肉汉堡的牛肉片中掺加的各种物质含量。

3.在生鲜肉制品添加剂检测中的应用。应用近红外光谱技术不仅能够科学高效地鉴别出以次充好的掺假肉，还可以检测判断生鲜肉制品中的各种非肉成分，比如亚硝酸盐、大豆蛋白以及卡拉胶等。杨志敏等人综合运用偏最小二乘法、Fisher线性判别分析法，有效构建起能够预测原料肉中掺有大豆蛋白的识别模型和掺入具体含量的预测模型，鉴别准确率能够达到87%，可以帮助检测人员更好地开展生鲜肉制品添加剂及其含量检测。

在生鲜肉制品加工制作过程中，一些生产厂家为了提升肉制品的口感、改善肉制品的保水性，会使用卡拉胶这种常见的食品添加剂，但卡拉胶的用量一旦超标，就会严重侵害消费者的合法权益，甚至会威胁到消费者的身体健康。何鸿举等人通过构建全波段的偏最小二乘预测模型，深入探究卡拉胶添加量为0%-30%的猪里脊肉糜的近红外光谱数据与不同掺胶比例数据的定量关系，最终取得了极佳的预测结果。杨志敏等人通过近红外漫发射光谱法对加入卡拉胶、氯化钠等添加剂的猪肉样品进行检测分析，基于两类判别法和MLP（神经网络）构建的掺假猪肉分类识别模型的准确率超过了94%。

在生鲜肉制品快速检测中，亚硝酸盐也是一种需要特别注意和鉴别的有害物质，虽然其能够有效改善肉制品的感官品质，但是一旦含量超标就容易引发癌变。周令国等人通过收集腊肉中亚硝酸盐含量的近红外光譜图并与亚硝酸盐含量数据相关联，同时科学采用偏最小二乘法构建用于快速检测腊肉中亚硝酸盐含量的预测模型，准确率超过了96%。

4.在生鲜肉制品细菌污染检测中的应用。不当的饲养和屠宰方式会导致肉中抗生素与有害病菌残留，因此需要加强对生鲜肉制品的细菌污染检测分析，而近红外光谱技术就是一种能够快速准确检测鉴别肉制品中各类细菌含量的先进技术手段。何鸿举等人科学采集900-1500nm下整块鸡胸肉的近红外光谱信息并与细菌菌落总数（TVC）一一对应，同时构建关于TVC含量的预测模型，综合运用SPA开展优化改善作业，最终预测模型得到的预测相关系数为0.944。吴霆等人科学采用近红外谱技术构建了关于三文鱼细菌菌落总数（TVC）含量的预测模型，该模型得出的决定性系数为0.96。FENG等人综合采用PLC回归分析法、近红外光谱技术，有效构建起关于鸡肉中肠杆菌科细菌的定量模型，也具有较高的鉴别准确率。

综上所述，将近红外光谱技术合理应用到生鲜肉制品快速检测作业中，可以实现对各类肉制品新鲜度、品种掺假鉴别、添加剂含量以及细菌污染程度等的检测目标，从而准确判断生鲜肉制品的健康品质，确保流通到市场中的肉制品都是健康无害的，满足消费者对高质量肉制品的消费需求。随着现代仪器分析技术的不断创新与发展，检测人员还可以将近红外光谱技术与其他先进检测仪器分析技术优化结合在一起，全面提升肉制品检测质量和效率，切实保障肉制品检测效果。

基金项目：泸州市科技计划项目“基于红外光谱的古蔺丫杈猪肉品质信息快速检测”（2021-NYF-22）。

作者简介：徐林强（1987-），男，汉族，四川泸州人，工程师，大学本科，研究方向为食品安全检测。

*通信作者：税丕容（1981-），女，汉族，四川泸州人，高级工程师，硕士研究生，研究方向为食品安全检测。