传统食品安全检测技术虽具备高准确性与高灵敏度等优势，但也存在前处理复杂、检测周期长、操作要求高等局限性。尤其在当前食品行业快速发展的大环境下，传统食品安全检测技术已难以满足现代食品工业对快速筛查、在线监控及大规模样本检测的严格要求。近红外光谱技术凭借独特的技术优势迅速成为研究热点。近年来，近红外光谱技术在食品安全检测中的应用范围不断拓展，检测精度与稳定性也得以显著提升。
1 近红外光谱技术的基本原理与技术特征
1.1 基本原理
近红外光谱区位于可见光区与中红外光谱区之间，与中红外光谱区的基频吸收相比，近红外光谱的吸收强度较弱，但包含丰富的分子结构与组成信息。不同物质的含氢基团在类型、数量及所处化学环境上皆存在一定差异。因此，近红外吸收光谱的峰位、峰形、峰强也呈现出一定的特异性，这也正是近红外光谱技术进行定性鉴别、定量分析的核心依据[1]。在食品安全检测中，近红外光谱技术的分析流程主要包括以下3个关键步骤。①样品光谱采集，利用近红外光谱仪发射特定波长范围的近红外光，将光线照射到待检测食品样品上，通过检测样品对光线的吸收、反射或透射信号，便可生成样品的原始近红外光谱图。在具体操作中，基于样品形态的差异，可选择透射式、反射式或漫反射式等不同的光谱采集方式。一般而言，在检测液体牛奶时常选用透射式采集方式，而在检测谷物、肉类等固体样品时，常选用漫反射式采集方式。②光谱预处理，原始光谱图容易受到仪器噪声、环境干扰、样品物理状态等因素的影响，需进行光谱预处理将无关信息进行消除，以准确提取有效特征。当前，常用的预处理方法主要有基线校正、多元散射校正、标准正态变量变换、一阶或二阶导数等[2]。③模型构建与分析，利用化学计量学方法，将经过预处理后的光谱数据与样品的参考值(通过传统标准方法测得的农药残留量、蛋白质含量等)进行关联，可构建定性或定量分析模型。构建完模型后，还需通过验证集样品来评估模型的准确性、稳定性与适用性，合格后才可将其应用于样品的实际检测中。
1.2 技术特征
近红外光谱技术之所以能在食品安全检测领域不断获得推广，主要归功于其强大的技术优势，具体如下。①检测过程不会破坏样品的结构，无须对样品进行复杂的前处理，尤其适用于进口水果、名贵中药材等高价值食品或那些对完整性有较高要求样品的检测。②单次样品检测时间通常在1～5 min，远快于传统检测方法，可实现大规模样品的快速筛查，如食品生产线上的在线监控、市场监管部门的现场抽检等。③检测过程中无须使用有机溶剂、化学试剂，也不会排放废液、废气，在符合绿色环保需求的同时，还省去了试剂采购、样品前处理等环节的成本开支，能更好地满足中小型食品企业的质量控制需求。④一份近红外光谱可包含多种物质的特征吸收信息，通过构建多组分分析模型，可实现对样品中多种成分的同时检测，从而提升检测效率[3]。
2 近红外光谱技术在食品安全检测中的应用现状
2.1 在农药残留检测中的应用
农药是农业生产中防控病虫害、保障作物产量的重要投入品，但过量或不当使用将导致农产品农药残留出现超标问题。随着现代农业中农药的广泛应用，其残留问题逐渐成为影响食品安全性的重要因素。在此背景下，我国对2 400余种农药在不同食品中的残留量作出了严格限定，建立快速检测方法体系成为保障农产品安全的关键环节。其中，近红外光谱技术通过识别农药分子中含氢基团(有机磷农药中的P-O-C-H、拟除虫菊酯类农药中的C-H)的特征吸收，实现对残留农药的快速识别与定量分析[4]。相较于气相色谱、高效液相色谱等传统检测方法，近红外光谱技术无须进行复杂的样品前处理操作，可大幅度缩短检测时间，因而更适配于农产品采摘后的快速上市、市场抽检等场景。
就现阶段而言，近红外光谱技术在农药残留检测中的应用依然面临两大核心挑战。①农产品基质复杂，蔬菜中的叶绿素、水果中的糖分等成分，可能会掩盖低浓度农药的特征吸收，降低检测的灵敏度。②我国允许使用的农药有700余种，部分农药的近红外光谱可能存在重叠，多农药同时精准检测的实现依然存在挑战。对于这些挑战，可通过结合化学计量学算法(深度学习中的卷积神经网络)或者样品前处理技术(固相微萃取)来减少其负面影响。
2.2 在兽药残留检测中的应用
在畜禽、水产养殖中，各类兽药在预防疾病、维护健康等方面发挥着不可替代的作用。一旦使用不当，兽药残留会通过动物产品进入人体，引发细菌耐药性、过敏反应等健康问题。以液相色谱-质谱联用技术等为代表的传统检测方法虽具备较高的灵敏度，但检测成本与操作要求同样较高，难以在屠宰场、养殖场等一线生产场景中实现快速检测。近红外光谱技术通过分析兽药分子的特征基团(抗生素中的β-内酰胺环、磺胺类药物中的N-H等)，可直接对动物产品进行检测，且不会破坏样品，不仅能满足现场快速筛查的需求，还能适配生产线上的在线监控。
从应用场景来看，肉类、乳制品、水产品是兽药残留检测的重点领域，应用近红外光谱技术时需着重注意以下要点。①在肉类检测中，需重点消除脂肪、蛋白质对光谱的干扰。②在乳制品检测中，乳糖、水分可能影响到检测结果的准确性。③在水产品检测中，鱼肉组织的不均匀性也会给检测工作带来挑战。针对这些问题，通常采取优化光谱预处理方法(多元散射校正、标准正态变量变换等)或者结合更精准的算法(人工神经网络、支持向量机等)，来提升模型的稳定性与准确性，确保得到的检测结果与国家标准相符合。
2.3 在微生物污染检测中的应用
微生物污染是引发食品安全事件的主要原因。常见的致病菌和腐败菌不仅会加速食品的变质进程，还可能导致食物中毒，造成的经济损失往往难以预估。在过去的微生物检测中，主要使用平板计数法、生化鉴定法等传统方法，检测周期往往在24～72 h，难以适配食品快速流通的需求。而分子生物学方法虽然检测速度较快，但需要提取微生物核酸，操作过程复杂且所需成本较高。与直接检测微生物本身不同，近红外光谱技术检测微生物污染的核心逻辑在于通过分析微生物生长代谢引发的食品基质成分变化，间接实现对微生物污染的定性、定量分析。这种间接检测方式，不仅规避了直接识别微生物的技术难点，还能缩短检测时间，通常10～30 min便可完成一次检测。
在应用近红外光谱技术检测食品中的微生物污染时，针对不同品类的食品，需采取针对性的优化措施。肉类检测需留意微生物代谢对蛋白质、脂肪的影响，乳制品检测需重点捕捉乳酸、乙酸等代谢产物的信号，谷物检测则需警惕真菌产生的真菌毒素。在当前的研究实践中，通过结合主成分分析、偏最小二乘判别分析等算法，近红外光谱技术已能实现对多数微生物污染的有效识别，且检测准确率普遍在90%以上[5]。这为食品生产后的质量控制与市场抽检提供了兼具高效性与可行性的解决方案。
2.4 在食品掺假检测中的应用
食品掺假是食品行业长期存在的质量隐患，常见形式主要包括在高价值食品中掺入低价替代物、添加非食用成分或降低有效成分含量等。感官评定法、显微镜观察法等传统检测方法高度依赖于操作人员的工作经验，且容易受到主观因素的干扰，往往难以精准识别微量掺假物质。高效液相色谱等仪器分析方法虽然能得到较精准的检测结果，但前处理烦琐、检测周期长，不适用于食品的大规模快速筛查。掺假行为会改变食品原有的成分构成，导致近红外光谱的特征峰出现变化。近红外光谱技术通过捕捉这些细微变化，结合化学计量学算法，便可实现对掺假行为的定性鉴别及对掺假量的定量分析。
从应用场景来看，近红外光谱技术已在乳制品、肉制品、蜂蜜、油脂等多类高风险食品的检测中有了较成熟的应用，且基于不同食品的掺假特点形成了差异化的解决方案[6]。例如，在乳制品检测中，通过分析蛋白质、脂肪等核心成分的特征吸收峰变化，可以准确地识别掺水或添加非乳成分等问题；在肉制品检测中，通过分析不同肉类肌红蛋白、脂肪含量的光谱差异，可以鉴别物种掺混问题等。
3 结语
近红外光谱技术是一种无损、快速、绿色的检测技术，在食品安全检测各环节中展现出不可替代的应用优势。目前，这一技术已在农药残留、兽药残留、微生物污染、食品掺假等领域取得了卓有成效的应用成果，为食品安全防控提供了有效的技术手段。未来，近红外光谱技术将进一步突破瓶颈，实现从实验室研究向产业化应用的跨越，为保障消费者健康、规范食品市场秩序提供可靠的支撑。