随着人们生活水平的提高，食品安全问题受到广泛关注。为了保障消费者的健康和权益，开发快速、准确、无损的食品检测方法至关重要。传统的食品检测方法多数采用光谱数据融合技术在食品检测中进行应用研究，光谱数据融合技术可以用于检测食品中的营养成分和添加剂、防腐剂等有害物质，实现对食品中营养成分和有害物质的快速、准确检测，以保证食品的安全，但是该检测方法在实际食品检测中的应用仍面临一些挑战，光谱数据融合技术受到多种因素的影响，如仪器设备、环境条件、样品处理等，可能会导致检测结果存在一定的波动和不稳定性，而且不同食品样品的成分和结构差异可能导致检测方法适用性受限。

近红外光谱分析技术作为一种新型的分析手段，已经在多个领域展现出其独特的优势，具有无损、快速、操作简便、无需化学试剂等特点，能够直接对食品样品进行测定，提供丰富的组成和结构信息。该技术通过测量样品在近红外波段的吸收、反射或透射光谱，结合化学计量学方法，实现对食品成分、品质、安全性等方面的准确检测。基于此，本文引入近红外光谱分析技术，开展了该项技术在食品检测中的应用研究，通过深入探讨该技术在食品检测领域的方法和关键问题，为食品安全监管和质量控制提供有效的技术支持，为保障消费者的健康和权益作出贡献。

1. 近红外光谱分析技术的食品检测方法

(1)食品近红外光谱采集

①样品制备。根据食品的种类和特性，收集包含不同食品成分含量的样品，这些样品应具有代表性，能够反映整个批次的食品成分和特性情况，进而制备出适合光谱采集的样品。

②选定光谱采集设备并设置采集参数。选择适合食品光谱采集的设备，确保设备的准确性和精度，以满足分析需求。本文选用性能稳定、精度高的Nicolet6700型近红外光谱仪作为采集设备，其光谱采集参数设置，如表1所示。

按照表1所示的采集参数，对近红外光谱仪进行设定，保证仪器的稳定性及光谱采集的精度。

③光谱采集过程。保证实验室的温度在25℃左右，启动近红外光谱仪，预热30min，提高所采集光谱的准确性。将制备好的样品放置在光谱采集设备的样品台上，采用漫反射积分方式，以标准白板为背景，控制光源对食品样品进行垂直照射，进而按照设定的参数进行光谱采集。光源发出的近红外光通过样品后，被检测器接收并转化为光谱数据。

(2)食品近红外光谱数据预处理

通过上述近红外光谱仪采集检测目标食品的光谱数据存在较大的噪声，并且受到样品颗粒大小等因素影响，而这些因素会影响食品检测的准确性，因此，引入标准正态变量变换算法和自适应滤波算法，其中标准正态变量变换算法是消除样品颗粒大小、表面散射及光程变化对NIR漫反射光谱的影响，首先，采用最大最小值归一化处理方法，对采集到的光谱数据进行归一化处理，如公式（1）所示。

式中，Si表示上述采集的食品光谱；Smax、Smin分别表示光谱Si中的最大值与最小值；i表示波长。通过归一化处理，将整个食品光谱数据映射到0到1的范围内，有效地消除由于光程差异引发的光谱变化干扰影响。

在归一化处理数据后，采用标准正态变量变换处理采集的食品光谱数据的计算如公式（2）所示。

式中，表示归一化处理后的数据的均值；n表示食品近红外光谱数据的数量。

将上述公式（2）处理后的数据进行降噪处理，其处理用的算法为自适应滤波算法，进一步提高采集的食品近红外光谱数据，降噪处理的计算公式如式（3）所示。

式中，w表示自适应滤波权重；f (Si')表示滤波函数；T表示转置。

通过标准正态变量变换算法和自适应滤波算法的相结合，降低采集的食品近红外光谱的噪声等因素的影响，为基于近红外光谱分析技术的食品检测提供高质量的准确的数据，奠定准确检测的基础。

(3)食品检测实现

在预处理食品近红外光谱数据后，引入使用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA），通过该方法提取食品近红外光谱数据的特征，基于提取的特征，构建食品成分特征与近红外光谱数据之间的数学模型。具体步骤如下：

步骤一：在主成分分析法提取食品近红外光谱数据特征过程中，通过计算预处理后的数据的协方差矩阵来描述不同特征之间的关系。协方差矩阵反映了数据的变化趋势和相关性，计算公式如式（4）。

式中'，cov(Xi)表示计算协方差矩阵的函数。

步骤二：对协方差矩阵进行特征值分解，求得其对应的特征向量。特征向量描述了各个食品近红外光谱数据的特征，如公式（5）所示。

式中,eig(Xi')表示计算特征向量的函数。

步骤三：根据特征值的大小，选择贡献程度大的前k个特征向量作为主成分，k通常根据实际需求和方差解释率进行选择，选择主成分包括食品成分、含量和品质等，主成分的具体计算如公式（6）所示。

式中：yi'表示yi特'=征值Xi;*d ot([yi,yi',k])表示点乘操作；k表示主成分数量。

通过以上步骤，使用主成分分析方法从食品近红外光谱数据中提取特征。基于提取的特征，构建食品成分特征与近红外光谱数据之间的数学模型，如公式（7）所示。

式中，ωi表示回归系数；b表示误差项。

综上，将模型应用于新的近红外光谱数据中，对食品成分含量进行检测，只需将待测食品的近红外光谱数据输入模型，即可获得食品成分检测结果，实现食品检测目标。

2.实验分析

综合上述内容，便是本文针对食品检测，提出的近红外光谱分析技术应用研究。在提出的检测方法投入实际食品检测工作使用前，需要对其应用效果做出检验，确认其应用效果能够达到预期要求后，方可投入实际工作应用。基于此，开展了如下所示的实验分析。

(1)实验准备

选取鲜榨苹果汁作为此次实验研究的对象。鲜榨苹果汁中含有丰富的矿物质元素、维生素、氨基酸及其它活性化合物，从某种程度上能够起到促进消化、美白肌肤的作用。当前，市场销售的苹果汁饮料品质不一，部分果汁采用冲剂勾兑的方式制作而成，为了检测鲜榨苹果汁的品质，验证本文研究的可行性及应用效果，开展了如下文所示的实验测试分析。

选择性能稳定、精度高的Nicolet 6700型近红外光谱仪，其规格参数如表2所示。

结合表2的近红外光谱仪规格参数，配备相应的光谱处理和分析软件，分别测定样品的近红外光谱，获取苹果汁在近红外光谱上的特征差异，包括吸收峰位置、峰强度和形状等，为后续实验测试提供基础支持。

在实验测试中，确保实验室具备恒温、恒湿的环境条件，以减少环境因素对实验结果的影响。同时，实验室应具备足够的空间和通风设施，以确保实验过程的顺利进行。在此基础上，应用本文提出的检测方法，开展食品检测实验。

(2)应用结果分析

实验测试所用的苹果均为S大型超市的新鲜富士苹果，其表面光滑、没有锈斑、成熟度均相同。利用A牌苹果汁冲剂作为样品，制备勾兑苹果汁。首先，使用蒸馏水，清洗干净苹果表面，并将其放入榨汁机内，挤压粉碎榨汁，经过8层纱布的过滤作用，过滤出2份鲜榨苹果汁。使用折射计，测定鲜榨苹果汁内可溶性固体含量，并记录下来。其次，利用蒸馏水，冲泡果汁粉，使2份苹果汁冲剂中可溶性固体含量与鲜榨苹果汁保持一致。按照不同的比例，混合鲜榨苹果汁与果汁冲剂，总共混合2份不同比例的样品，其总体积均为4.5m L。将6份不同比例的混合样品分别编号为YP-01#、YP-02#、YP-03#、YP-04#、YP-05#、YP-06#。其中，YP-01#、YP-02#为鲜榨苹果汁；YP-03#、YP-04#为果汁冲剂；YP-05#、YP-06#为混合果汁。分别使用本文提出的食品检测方法、文献[1]、文献[2]提出的检测方法，对6份样品进行检测，测定6份样品中的可溶性固体含量，并计算检测均方根误差，计算如公式（8）所示。

式中，Yi'表示样品可溶性固体含量实际值；n表示样品数目。通过计算，得出检测均方根误差，并作出客观对比，结果如图1所示。

通过图1的对比结果可知，应用本文提出的检测方法后，苹果汁样品可溶性固体含量检测均方根误差明显小于另外两种方法，该方法的误差最高仅为0.25%，而文献[1]方法的误差最低达到了0.89%，由此可知，本文方法有效降低了检测误差，其检测结果更加接近真实值，食品检测准确性较高，可以根据可溶性固体含量检测出鲜榨苹果汁、果汁冲剂及混合果汁，检测效果优势显著。

3.结束语

随着食品安全问题的日益突出，开发高效、准确的食品检测方法成为当务之急。近红外光谱分析技术作为一种快速、无损的分析手段，为食品检测提供了新的解决方案。基于此，本文提出了基于该项技术的食品检测方法研究。通过本文的研究，进一步提高了食品检测的准确性和可靠性。本文研究可用于检测各种类型的食品样品，为提高食品安全监管水平和保障消费者健康提供了有效的技术支持。未来，随着科学技术的不断发展和优化，相信该项技术在食品检测领域的应用将更加广泛和深入。