近红外光谱可帮助您健康饮食

如果没有谷物，你几乎无法开始新的一天。其中可能有你喜欢的燕麦、麸皮松饼，甚至是粗玉米粉等等。事实上，谷物是我们日常饮食的一部分。某国农业部将谷物定义为由小麦、大米、燕麦、玉米粉、大麦或其他谷物制成的任何食品。其中包括面包、意大利面、燕麦片、早餐麦片和玉米饼。

您可能不知道的是，近红外光谱 (NIR) 在监测这些谷物的安全、质量和健康益处方面发挥着至关重要的作用。近红外光谱技术在食品科学技术研究中有着广泛的应用。由于其低成本、快速处理和非破坏性，它已成为该领域最常见的分析技术之一。如今，近红外光谱仪是小麦和谷物加工行业公认的常规质量评估技术。

谷物是全世界的主食供应。小麦、水稻和玉米是最重要的农作物。据某国农业部称，这些产品提供了世界膳食热量或能量摄入量的一半以上。食品的质量严格取决于所用原材料的质量。因此，评估其成分、纯度和理化特性对于食品工业、育种者和农民以及为这些行业服务的科学界来说很重要。谷物具有许多影响其质量、安全和健康价值的特性。蛋白质、水分、酚类物质和真菌就是其中的一些特征。工程师使用近红外光谱来检测这些特征。

根据某机构2018 年进行的研究，小麦和其他谷物中蛋白质和水分的测量是最广泛使用的近红外光谱应用之一。光谱学提供有关材料化学性质的信息，近红外光谱学用于谷物评估。该小组展示了基于近红外的方法预测小麦和大麦的蛋白质含量、芽损伤和 α-淀粉酶活性的潜力。他们还展示了对大米、玉米和燕麦等其他谷物的质量参数的评估，以及真菌感染的估计。

近红外光谱法在谷物研究中的传统应用是在研究中使用磨碎的小麦。然而，研究人员证明，直接使用近红外光谱对整个籽粒进行可靠的小麦成分预测是可能的。这代表了在样品制备、成本和适用性方面的巨大进步。

近红外光谱已应用于预测谷物的一些主要成分，例如水分、蛋白质和脂质。它已表现出如此良好的性能，以至于在许多情况下，它比传统的湿化学方法更适合进行常规分析。

传统上，使用研磨材料会消除有关样品中各个颗粒的自然变异性的信息。其本质意味着平均值的测量。然而，研磨在光谱仪上给出了均匀的材料。因此，与整个内核测量相比，研究人员通常会获得更好的预测。但研磨非常耗时，而且当工程师需要扫描大量样品时，它会受到限制。近红外光谱能够扫描单个谷粒，而不是批量扫描。

小麦中的蛋白质含量一直是散装和单粒应用的近红外光谱的主要目标。例如，近红外反射光谱已用于评估某国农业部不同小麦类别的单个小麦籽粒的蛋白质变异性。研究还表明，小麦中的蛋白质含量可以通过单粒近红外反射光谱来估计，其性能与传统散装粒近红外仪器相当。

近红外光谱准确预测了大麦中的总酚和游离对香豆酸含量。近红外光谱也被用来预测米粉中的蛋白质和淀粉酶含量。研究人员表示，玉米霉菌毒素是每个生产国的一个常见问题。产毒真菌的生长会极大地影响人类和动物营养产品的质量和安全性。传统的近红外光谱已在多种应用中用于检测产霉菌毒素真菌及其有毒代谢物。