近紅外光譜技術（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。該技術利用物質在近紅外區(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?，F代NIRS儀器通常配備穩(wěn)定光源、高精度分光系統和高靈敏度探測器，以及復雜的算法來建立光譜數據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)，使得現場快速檢測成為可能，而與機器學習技術的結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，能反映物質結構和組成的獨有信息。其高穿透性使其適合分析厚重或不透明物質，快速響應特性使之成為在線或實時監(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，如平滑、微分和多元散射校正，提高光譜數據質量。接著，特征選取技術如主成分分析或**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），實現對未知樣本的定量或定性分析。

目前近紅外光譜技術在肉類食品**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波長范圍內進行32次掃描，確保了高信噪比和高質量的光譜數據。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，并結合高信噪比的光譜數據來預測肉類新鮮度。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，結果評價標準依據ISO23101:2020肉及肉制品—感官屬性的評定》進行分類，評判了肉類產品的新鮮級別。模型性能評價指標通過比較預測結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，確保數據的代表性和平均性。儀器參數調整后，確保了高分辨率和波數精度，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)化了光譜數據質量。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。結果評價標準依據GB2707-2016《食品安國內家標準鮮（凍）畜、禽產品》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，提高了數據的可靠性。儀器參數優(yōu)化后，調整了分辨率和采樣頻率，以適應**殘留檢測的特殊需求。光譜預處理技術應用了一階導數和二階導數等技術，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據建立了定量模型。模型驗證通過交叉驗證評估了PLSR模型的穩(wěn)定性。結果評價標準參照農業(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（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。近紅外光譜技術具有快速、無損檢測的特點，為肉類產品的質量**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。