原材料的摻假鑒別，是每個品管人心中的痛。這就像是給他們出了一道開放性的試題——“我要檢測的是什么？”，“含量是多少？”，“我怎么知道我是否都檢測出來了？”，試題做完了也不知道標準答案。沒錯，有些摻假原料與真品非常相似，難以通過常規的檢測方法快速鑒別。比如在蜂蜜中加入玉米糖漿，或者在橄欖油中摻雜玉米油、大豆油等。

隨著摻假物及摻假手段的不斷更新，品管員也要持續學習新技術來“打怪升級”。從外觀檢查到氣味測試，從化學成分分析到機器視覺。目前近紅外技術也成為摻假鑒別的新生力量。它快速、無損，不需要消耗試劑，屬于綠色分析技術。對于近紅外在定量上的應用大家應該都不陌生，不管是在農業、食品，還是石油、化工等行業都有著非常成熟的應用。而對于定性來說，近紅外技術也優勢。

近紅外技術用于摻假鑒別的優勢在于：在不確定摻假物的情況下快速進行摻假鑒定。

它是利用圖譜比較的方法，通過比較未知樣品光譜與某一特定參考光譜的相似程度，從而評價近紅外光譜的偏差是否在限定范圍內。樣品在限定范圍內，認定為合格品；不在限定范圍內，認定為摻假樣品。這種方法我們也稱為判別分析或合格性測試（Conformity Test）。

例子：

蛋黃粉是以新鮮雞蛋為原料，經過多道工序制成的粉質，是新鮮雞蛋的替代品。因具有較好的乳化性，蛋黃粉作為一種天然的食品乳化劑在食品加工中廣泛應用。許多原料供應商為了降低成本提會向蛋黃粉中摻入玉米蛋白粉、玉米粉、大豆蛋白粉等。摻假物質不論從外觀、質地和理化性質都比較接近，很難通過一般的化學方法來鑒別。

對于蛋黃粉的摻假鑒別，我們將蛋黃粉的合格品和摻假品掃描近紅外譜圖，通過軟件選取合適的預處理方法設定蛋黃粉合格品的光譜閾值，建立合格性測試模型。如下圖所示，綠色樣品點為合格品光譜，藍色樣品點為不同摻雜含量的樣品光譜。從圖中可以看出，合格品和不合格品會有一個明顯的界限，不同摻雜含量的樣品在空間中也有明顯的區分。

圖1. OPUS軟件建立合格性測試模型

通過合格性測試模型，我們可以對蛋黃粉的來料進行摻假鑒別。如果樣品在閾值范圍內，軟件認定為合格品，如果樣品在閾值范圍外，軟件認定為不合格品。

圖2. OPUS軟件鑒別未知樣品是否摻假

近紅外光譜技術的判別分析方法功能強大，可用于食品、農業類原料的摻假鑒別，如蜂蜜摻假、肉類摻假、酒類摻假等；也可用于產地溯源、混合均勻度評價、產品配方變化判定以及在線過程的實時定性分析等。

圖3. 采用合格性測試方法進行混合均勻度評價

圖4 布魯克 TANGO 近紅外光譜儀

圖5 布魯克 MPA II D 紅外乳品分析儀

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