光谱检测技术在农产品质量安全检测中的应用

农业工程技术·综合版 2024年1月刊

农 产 品 加 工

DOI:10.16815/.11-5436/s.2024.01.052

光谱检测技术在农产品质量安全检测中的应用

李世诚

（山东省青岛市即墨区龙泉街道办事处农业农村服务中心，山东 青岛 266217）

摘要:随着人们对食品安全问题的关注度提高，光谱检测技术在

农产品质量安全检测中得到广泛应用。该文简述了常用光谱检测

技术的应用原理，分析了该技术在农产品质量安全检测中的应用

优势，介绍了该技术在农药残留检测、营养成分分析、产地溯源

与真伪鉴别等方面的具体应用方法，明确了发展方向与应用中存

在的挑战，给相关工作人员提供借鉴。

关键词:光谱检测技术；农产品；质量安全；农药残留；营养成分；

产地溯源；真伪鉴别

李世诚. 光谱检测技术在农产品质量安全检测中的应用[J]. 农业工程

技术，2024，44(1):109～110.

农产品质量安全直接关系到人民群众的身体健康和生命安

全，近年来，随着农业生产规模扩大和种植结构调整，农产品

质量安全问题日益突出，存在农药残留、重金属超标、假冒伪

劣农产品等问题，加强农产品质量安全检测技术的研究和应用

尤为重要。

1 光谱检测技术简介

光谱检测技术是基于物质与光相互作用的检测方法，利用不

同物质对光吸收、反射、发射和散射等特性表现出不同光谱特征，

从而实现对物质成分、结构和状态的快速、准确分析。光谱检测

技术具有无损、非接触、高灵敏度、高分辨率和高精度等优点，

广泛应用于科研、工业生产和日常生活中。

在光谱检测技术中，常用光谱类型主要包括紫外-可见光

谱、红外光谱、拉曼光谱、荧光光谱和原子光谱等。其中，紫外-

可见光谱应用原理是，通过测量物质在紫外-可见光区吸收的

光谱来分析物质成分和含量；红外光谱应用原理是，通过测量物

质在红外光区吸收光谱来分析物质分子结构和官能团；拉曼光谱

则是通过测量物质的光散射效应分析物质分子振动和转动信息；

荧光光谱则是通过测量物质在特定光激发下的荧光发射光谱来

分析物质分子结构和激发态特性；原子光谱通过测量物质中元素

原子吸收或发射光谱来分析元素种类和含量。

实际应用中，光谱检测技术需要用到各种光学仪器和传感

器，如光谱仪、色谱仪、质谱仪、光电倍增管、光电二极管阵列等。

2 光谱检测技术在农产品质量安全检测中的应用优势

2.1 无损检测

传统检测方法如化学分析法包含取样、预处理等多个环节；

而光谱检测技术可在不破坏样品的情况下进行检测，保持农产品

的完整性和原始品质。

2.2 快速分析

光谱检测技术具有快速分析的特点，可在短时间内完成大量

样品检测，检测效率较高，有利于及时发现和解决问题。

2.3 非接触式检测

光谱检测技术不需要直接接触农产品，可避免对样品造成污

染和破坏，同时确保操作人员的健康。

2.4 多组分同时检测

光谱检测技术是对光谱数据进行处理和分析，可同时检测农

产品中的多种成分，如营养成分、农药残留、重金属等，实现多

组分同时快速检测。

2.5 高灵敏度和高精度

随着光谱检测技术不断发展，检测灵敏度和精度不断提高，

能够实现对农产品中微量成分的准确检测，有利于保证农产品质

量和安全。

2.6 适用范围广

光谱检测技术适用于多种农产品类型，包括蔬菜、水果、粮

食、肉类等，应用范围较广。

2.7 可实现现场检测

随着光谱检测设备逐渐小型化和便携化，方便带到现场进行

实时检测，可及时发现问题，也可实现对生产过程的监控。

2.8 低成本

与传统化学分析方法相比，光谱检测技术设备和运行成本较

低，可降低检测成本、节约资源。

3 光谱检测技术在农产品质量安全检测中的应用方法

3.1 农药残留检测

农药残留指农药使用后残留在农产品、土壤、水体等的中微

量农药及其代谢物，长期摄入带有农药残留的农产品会对人体健

康造成危害，准确检测农药残留非常重要。

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农 产 品 加 工

农业工程技术·综合版 2024年1月刊

光谱检测技术用于农药残留的检测主要方法有近红外光谱、

拉曼光谱和荧光光谱等。以近红外光谱为例，应用原理是利用近

红外光与有机物质相互作用产生的振动光谱进行检测，可对农产

品中特定官能团进行识别和分析，推断出农药残留种类和浓度。

研究表明，利用近红外光谱技术对苹果表面农药残留进行检测，

结果显示在1800～2500 nm波段内，不同浓度农药吸光度与浓

度呈线性关系，检测限可达到mg/kg级别

[1]

。

研究人员采集来自不同农户的100个苹果样本，每个样本质

量为100 g。采用近红外光谱技术测量这些样本的近红外光谱，

测量波长范围为1100～2500 nm。考虑减少误差和提高准确性，

每个样本测量3次，取平均值作为最终结果。利用化学计量学方

法，如偏最小二乘法（PLS）和主成分分析（PCA），对光谱数

据进行处理和分析。对光谱数据进行预处理，如基线校正和平滑

处理等，消除噪声和异常值影响。采用PLS和PCA等方法对处

理后光谱数据进行建模，建立苹果表面农药残留预测模型。结果

表明，建立预测模型具有较好预测性能，预测误差较小。

3.2 营养成分分析

光谱检测技术用于营养成分分析的主要光谱有近红外光谱、

傅里叶变换红外光谱和核磁共振光谱等。

3.2.1近红外光谱

农产品中有机物质与近红外光产生相互作用形成光谱，分析

光谱可对成分进行分析，此技术可快速测定苹果中的糖分、水分

等营养成分。对苹果样本近红外光谱进行采集和分析，发现不同

糖度苹果近红外光谱存在差异，建立数学模型对苹果中糖分进行

预测，预测结果与实际测量值基本一致。此外，近红外光谱还可

用于分析蔬菜、谷物等农产品中的营养成分。

3.2.2傅里叶变换红外光谱

傅里叶变换红外光谱也较常用，通过对农产品中分子振动和转

动产生的红外光谱进行分析，检测样本的农药残留与营养成分，具

有高灵敏度和高分辨率特点

[2]

。利用傅里叶变换红外光谱技术对水

果表面农药残留和营养成分进行同时检测，结合苹果样本红外光谱

采集和分析，可发现不同糖度苹果傅里叶变换红外光谱存在差异。

3.2.3核磁共振光谱

此方法可用于营养成分分析，核磁共振光谱通过分析测量原

子核自旋磁矩在磁场中的共振分裂，可快速测定水果中的水分、

脂肪、蛋白质等营养成分，具有高分辨率和多组分同时检测的特点。

3.3 产地溯源与真伪鉴别

农产品产地地理环境和气候条件对农产品品质和安全有直

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接作用，假冒伪劣农产品会危害消费者利益和健康，对农产品进

行产地溯源和真伪鉴别可有效保护消费者权益

[3]

。

红外光谱可测量农产品中有机物质在红外光区的吸收光谱，

荧光光谱利用某些物质在特定波长光激发下能够发射荧光的特点

进行分析，采集和分析不同产地农产品的红外光谱或荧光光谱，

可实现对农产品产地的溯源和真伪鉴别。

研究人员采集来自不同产地的100个蜂蜜样本，利用光谱技

术测量样本的近红外光谱，通过对光谱数据进行预处理和特征提

取，可提取出与蜂蜜产地相关的特征信息。再采用化学计量学方

法，如主成分分析（PCA）和判别分析（DA）等，对这些特征

信息进行分析和建模。结果表明，不同产地蜂蜜在近红外光谱上

存在明显差异，与蜂蜜中成分组成和地理环境因素密切相关，建

立数学模型可实现对蜂蜜产地的准确预测。此方法还可用于鉴别

蜂蜜真伪，区分掺假蜂蜜与纯正蜂蜜。

4 展望与挑战

光谱检测技术是现代分析技术的重要方法，在农产品质量安

全检测中具有广泛应用前景。随着技术不断发展和进步，光谱检

测技术将进一步向着高灵敏度、高分辨率、快速实时检测方向发

展。随着科技发展，光谱检测技术将与人工智能、机器学习等先

进技术结合，建立更加智能化、自动化的检测系统，可有效提高

检测效率，降低检测成本，为农产品质量安全提供更加可靠的技

术保障。

但不同农产品光谱特征存在差异，而针对不同农产品建立相

应检测模型，则需要大量数据支持和经验积累。同时，光谱检测

技术对操作人员的专业素质要求较高，需具备扎实的理论基础和

实践经验，以保证检测结果的准确性和可靠性。此外，光谱检测

设备的成本和维护费用较高，需根据当地实际考虑应用推广。在

今后的发展中，需加强技术研发和创新，提高光谱检测技术的灵

敏度、分辨率和稳定性；加强国际合作和交流，借鉴和吸收国际

先进经验和技术成果，推动光谱检测技术共同发展和进步。

参考文献

[1] 陈永聪. 照明光源光谱检测研究[J]. 光源与照明，

2022(6):76～78.

[2] 李志明. 水中重金属光谱检测技术略论[J]. 革制作与环保科

技，2022，3(23):17～18+31.

[3] 胡玉霞，陈 杰，邵 慧，等. 水源性病原菌光谱检测技术研究

进展[J]. 光谱学与光谱分析，2022，42(9):2672～2678.