Page 172 - 质量检测与计量检测技术研究
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Research on Quality Testing and Measurement Detection Technology
质量检测与计量检测技术研究
依据。严晨等利用近红外光谱技术结合支持向量机（SVM）建立了花生样品定
性判别分析模型，发现随着储藏时间的延长，花生表面逐渐暗淡并有菌丝覆盖，
毒素侵染水平逐渐提高。表明利用可见近红外光谱以及机器视觉技术结合化学计
量法能够有效识别黄曲霉毒素 B 1 种类以及含量。
3. 筛查食源性病菌
除了产毒真菌以外，食源性病菌本身也会引发食源性疾病，因此利用近红外
光谱技术筛查食源性病菌同样重要。目前近红外光谱技术已能够准确辨别大肠希
氏菌、金黄色葡萄球菌、单增李斯特菌等。对于水基食品中乳酸菌以及牛奶中的
大肠杆菌、铜绿假单胞菌等的定类定量分析，利用近红外光谱技术收集其特征变
化，并与细菌增殖程度和腐败程度相关联，可实现快速无创检测。徐赛等构建了
常见水果蔬菜微生物污染物监测体系，将近红外光谱技术（1111~2000nm）应用
于菠萝果肉中，有效完成了肠炎链球菌与大肠杆菌的鉴别，便捷性较高。
4. 筛查致腐微生物
食品受到微生物影响，会出现腐败从而失去食用价值，而利用近红外光谱技
术能够检测食物新鲜程度，分辨微生物含量以及种类。具体检测中，对样品进行
处理并应用近红外光谱技术采集标准菌的近红外漫反射光谱数据后，结合化学计
量对细菌繁殖引起的食品性质形状变化进行在线监测，这种方法能够有效分析细
菌总数、种类，为食品安全管理提供有效信息。王文秀等采集了生鲜猪肉 1~58d
共 58 个样本，收集可见 / 近红外反射光谱信息，并建立猪肉新鲜度的支持向量
机（Support Vector Machine，SVM）判别模型，该模型能够提取不同期间生鲜猪
肉在腐败变质过程中的光谱特征信息变化，实现了变量筛选的目的，为判断致腐
微生物的含量、种类提供了有效思路。
食品微生物检测中，近红外光谱检测技术通过对食物中多种微生物进行近红
外漫反射光谱数据采集，结合化学计量方法，准确检测食品中的微生物种类与含
量，从而实现产毒真菌的有效筛选、食品中有益微生物的检测以及帮助控制微生
物食品的质量。但近红外光谱检测技术在建模阶段需要投入大量的成本，研究者
需要不断探索出更为准确、便携、快速、简单的检测办法。基于互联网技术，构
建互联网 + 检测端 + 云数据的网络化平台将会提高近红外光谱技术在食品微生物
检测中的运用效果，是未来食品微生物检测发展的重要技术及目标。
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