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    近紅外譜區(qū)早在1800年就被發(fā)現(xiàn)。但是，受當時光譜儀性能和信息提取技術(shù)條件的限制，在中紅外光譜技術(shù)快速發(fā)展期間，近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用并不多。不過，由于早期科學(xué)家使用近紅外光譜和多元線性回歸分析進行水分、蛋白和脂肪含量測定取得的研究結(jié)果，激勵人們對近紅外光譜分析技術(shù)進行不斷地研究。

    隨著計算機技術(shù)的高度發(fā)展和化學(xué)計量學(xué)學(xué)科的誕生，近紅外與之結(jié)合產(chǎn)生了現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)。近年來，尤其是近10年，近紅外在儀器、軟件和應(yīng)用技術(shù)上獲得了高度發(fā)展，以高效和快速的特點異軍突起，曾被譽為分析巨人。

    如在事先建立好校正模型的基礎(chǔ)上，一個人使用一臺近紅外光譜儀僅需2分種即可完成一個樣品的全性質(zhì)（十幾種）的測量。與傳統(tǒng)分析方法相比，分析工作效率具有劃時代的改變。近紅外光譜儀除消耗少量電能外，不消耗任何試劑、標準物質(zhì)和設(shè)備零件，被測樣品量僅為幾毫升，極為經(jīng)濟。一臺近紅外光譜儀用于控制分析，可以替代多種多臺分析儀器，節(jié)省了大量設(shè)備、人力和物力。因此，近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用將使許多化驗室的繁忙狀況得以改觀。近紅外光譜儀用于過程分析，可及時反饋分析數(shù)據(jù)，實現(xiàn)裝置的平穩(wěn)運行和質(zhì)量卡邊操作，可產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。

    近紅外光譜為分子振動光譜的倍頻和組合頻譜帶，主要是含氫基團（C－H，O－H，N－H，S－H）的吸收。近紅外光譜包含了絕大多數(shù)類型有機物組成和分子結(jié)構(gòu)的豐富信息，不同的基團和同一基團在不同化學(xué)環(huán)境中的吸收波長有明顯差別，可以作為獲取組成或性質(zhì)信息的有效載體。近紅外吸收系數(shù)小，樣品不經(jīng)稀釋直接測量，可分別用0.5～10厘米和0.1～0.5厘米長的測量池。樣品池可用玻璃窗片，操作很方便。但近紅外各譜帶寬和交疊多，使用傳統(tǒng)方法（工作曲線）難以進行定性和定量分析�，F(xiàn)代近紅外光譜分析依靠化學(xué)計量學(xué)和計算機技術(shù)有效地克服了這一局限。

    近紅外光譜不僅能夠反映絕大多數(shù)的有機化合物的組成和結(jié)構(gòu)信息，而且對某些無近紅外光譜吸收的物質(zhì)（如某些無機離子化合物），也能夠通過它對共存的本體物質(zhì)影響引起的光譜變化，間接地反映它存在的信息。加上近紅外光譜可測量形式如漫反射、透射和反射，能夠測定各種各樣的物態(tài)樣品的光譜，因此，近紅外光譜分析已被廣泛地應(yīng)用到石油化工、農(nóng)業(yè)、食品、生化、醫(yī)藥臨床、造紙和環(huán)保等領(lǐng)域。

    近紅外光譜可以快速測定谷物和麥子的蛋白、脂肪和水分含量和硬度等性質(zhì)。美國官方檢測機構(gòu)在谷物市場采用近紅外光譜儀Infratec Models 1225和1226作為檢測麥蛋白、豆蛋白和油脂含量的標準儀器，替代了傳統(tǒng)的費時費力的克氏定氮和油脂抽提分析方法，每年平均分析16500個豆樣品， 500000個麥樣品。我國曾在小麥優(yōu)良品種的篩選工作中使用了近紅外光譜快速分析技術(shù)，大大提高了工作效率。加拿大谷物研究實驗室使用近紅外光譜快速測定硬質(zhì)小麥的黃色顏料含量，分析結(jié)果與標準方法測定結(jié)果十分符合，對于硬質(zhì)小麥的篩選可提高工作效率。近紅外光譜在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用最早，分析的項目種類很多，如谷物產(chǎn)品缺陷和污染（雜種、蟲害等）分析、家畜飼料品質(zhì)分析，作物年齡測定、水果品質(zhì)（甜度、脆度和口感）和蔬菜等級檢驗、棉花和木材的等級測定、煙草品質(zhì)及成分測定等，替代傳統(tǒng)分析方法，大大節(jié)約時間和分析費用。

    近紅外光譜技術(shù)不僅能測定飼料中的常規(guī)成分，如水分、粗蛋白、粗纖維、粗脂肪、粗灰分，而且能測定飼料中的微量成分，如氨基酸、維生素、有毒有害物質(zhì)，現(xiàn)在近紅外光譜技術(shù)已經(jīng)向飼料營養(yǎng)價值評定方面發(fā)展。

    一、常規(guī)成份的檢測
    
   近紅外光譜分析技術(shù)(NIRS)用于測定谷實類、油料作物籽實的水分、粗蛋白質(zhì)可獲得滿意的結(jié)果。 許多學(xué)者在這方面做了研究工作。Norris最早應(yīng)用NIRS法測定了谷物的粗蛋白、水分和脂肪含量，其后Law(1979)、Williams(1985)、Hartwig(1990)等用NIRS測定了谷實類、油料籽實的粗蛋白質(zhì)和水分含量。到1978年加拿大和美國兩國的谷物協(xié)會已將近紅外光譜分析方法作為公用方法。 國內(nèi)也有許多學(xué)者在這方面做了研究工作，如農(nóng)科院畜牧所的任鵬(1993)用NIRS對四種能量飼料(玉米、小麥、高梁、米糠)及兩種蛋白飼料(米糠餅、豆粕)做了水分和粗蛋白質(zhì)的定標和檢測。水分分析的準確性基本達到烘干減量法水平，其定標的相關(guān)系數(shù)為0.94～0.99；預(yù)測標準誤差為0.14～0.34%；變異系數(shù)為1.4～ 4.9%。

    能量飼料粗蛋白質(zhì)NIRS 測值與化學(xué)法測值的相關(guān)系數(shù)達0.95以上（表2）。米糠餅和豆粕的粗蛋白估測值效果較差，只能達到粗估水平。對粗纖維、粗灰分的估測效果不理想，需作進一步的研究。李大群等(1989)測定了大麥和小麥中粗蛋白含量，結(jié)果表明NIRS 法與常規(guī)法有較好的相關(guān)性。馮平(1986)用NIRS法測定的麥麩粗蛋白和粗纖維值與常規(guī)法測值相當近似，但粗脂肪和粗灰分的NIRS法測值與常法比只能達到粗估水平。

    二、NIRS進行氨基酸的檢測 

    Williams（1984）用NIRS測定了小麥的氨基酸含量，結(jié)果表明近紅外預(yù)測值與實測值的標準差小于2.07％，變異系數(shù)除蛋氨酸外均小于0.8％；大麥14種氨基酸中除蛋氨酸外，化學(xué)法測值與近紅外值間的相關(guān)系數(shù)（r）為0.93～0.99，變異系數(shù)均小于6.5%。吳秀琴（1985）用近紅外儀測定了小麥種子中的賴氨酸含量，化學(xué)法測值與NIRS值間的相關(guān)系數(shù)達0.95，相對誤差不超過5％。 馮平（1986）測定了小麥麩中賴、精、蘇、纈、亮、組氨酸的定標，相關(guān)系數(shù)在0.84～0.97之間，相對偏差在5％以下。魏瑞蘭（1987）作了花生粕中賴、精、組、纈、亮、異亮、蘇、苯丙氨酸的定標及檢驗。定標相關(guān)系數(shù)均在0.970以上，殘余標準差（RSD）分別為0.04%、0.16%、0.03%、0.05%、 0.08%  0.06% 、0.3% 和0.03%，變異系數(shù)均在3.7%以下，達到了定量水平。陸國權(quán)等（1987）做了甘著干中氨基酸的定標，9種必需氨基酸的NIRS測值與化學(xué)法的測值的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.92～0.98，其中蛋氨酸為0.84，殘余標準差在0.02% 以下，8種必需氨基酸變異系數(shù)為3.4%～11.4%，蛋氨酸的變異系數(shù)為13.4%；15個檢驗樣品的上述兩值間的相關(guān)系數(shù)為0.55～0.91，變異系數(shù)為6.2～22.6%。除蛋氨酸外，其它氨基酸均達到了實用程度。杜榮等（1990）用40個裸大麥進行了11種氨基酸的定標，除蛋氨酸和胱氨酸外，其余9種氨基酸的相關(guān)系數(shù)均大于0.95，變異系數(shù)小于6%。

10個樣品的檢驗結(jié)果表明，相關(guān)系數(shù)在0.88～0.99之間，變異系數(shù)為2.25～6.50%。D.A.Jackson（1996）等做了動物產(chǎn)品（肉骨粉 、魚粉和家禽副產(chǎn)品）及植物產(chǎn)品（玉米、小麥、大麥）的通用定標方程，及肉骨粉、魚粉和豆粕、玉米的定標方程，相關(guān)指數(shù)（R2）都大于0.90，標準差介于平均值的5％～10%之間，取得了令人滿意的定標效果。

    三 、NIRS進行有效能的檢測

    NIRS技術(shù)向評定飼料營養(yǎng)價值方向發(fā)展，已有一些學(xué)者在此方面進行了研究工作。馮平等(1986)用NIRS對小麥麩豬的消化能（DE）及雞的代謝能（AME）進行了測定，相關(guān)系數(shù)在0.96以上。DE的殘余標準差（RSD）為0.07兆卡/千克，變異系數(shù)為3％，AME的 RSD為0.11兆卡/千克，變異系數(shù)為5.6%。杜榮（1992）等用NIRS進行了雞代謝能（AME）和豬消化能（DE）的定標，相關(guān)系數(shù)分別為0.863和0.897，殘余標準差（RSD）為0.06兆卡/千克，變異系數(shù)為2.0%和1.9%，達到了粗估水平。陸國權(quán)（1992）用NIRS進行了甘薯干代謝能和豬消化能的估測，相關(guān)系數(shù)分別為0.912和0.694，殘余標準差（RSD）為0.06和0.10兆卡/千克，變異系數(shù)為2.1%和3.0%。葉繼丹等做了向日葵仁粕的有效能定標，雞表觀代謝能（AME）和豬離體消化能（IVDE）的相關(guān)系數(shù)為0.991和0.995，殘余標準差（RSD）為0.26和0.25兆焦/千克，估測變異系數(shù)為5.0%和3.4%。

    四、NIRS進行可消化氨基酸的估測 

    NIRS技術(shù)用于預(yù)測飼料中真可消化氨基酸的研究還處于探索階段，是本領(lǐng)域研究的熱點和方向，在此方向研究的國內(nèi)外學(xué)者并不多。魏瑞蘭（1987）等用NIRS進行了花生餅表觀可利用氨基酸（AAAA）的定標，結(jié)果指出生物學(xué)法測值與NIRS法測值間呈強相關(guān)(0.85～0.982)，估測變異系數(shù)分別為3.2～9.9％。除賴氨酸AAAA測試精度較差外，NIRS法AAAA測值均達到了與動物法測值相近似的水平，表明通過系統(tǒng)的標樣及軟件研制工作，NIRS分析技術(shù)可作為飼料可消化氨基酸的一種快速評定手段。

    D.A.JACKSON(1996)用NIRS進行真可消化氨基酸的定標研究。結(jié)果表明，動物蛋白（包括肉骨粉、魚粉和家禽副產(chǎn)品）、谷物（包括玉米、小麥和大麥）的通用定標及肉骨粉、魚粉和豆粕（見表3）特殊定標方程的相關(guān)系數(shù)均在0.90以上，認為NIRS能夠替代體內(nèi)法預(yù)測可消化氨基酸。D.A.JACKSON研究的定標方程以通用定標方程為主，特殊定標方程的研究是將來研究的方向。

    體內(nèi)測定氨基酸消化率費時、昂貴，在實際配方時不能做到實測，常用查表或用體外法來預(yù)測氨基酸消化率。所以近年在體外預(yù)測氨基酸消化率方面做了大量的研究。常用體外酶法估測可消化氨基酸，創(chuàng)造與體內(nèi)相似的條件。因許多因素影響體內(nèi)消化率，體外條件不可能完全模擬體內(nèi)。它不僅要考慮體內(nèi)酶的消化，而且要考慮腸道微生物的活動。由于腸道后段的發(fā)酵作用，許多研究消化生理的學(xué)者（Tanksley和Knabe, 1984; Just, 1985; Sauer和Ozimek, 1986等）建議消化率應(yīng)在回腸末端測定, 尤其是氨基酸的消化率。評價體外方法的優(yōu)劣時，應(yīng)特別注意那些簡便，快速和重復(fù)好的方法，并且用同種飼料測定時體內(nèi)法與體外法有高度相關(guān)。而那些復(fù)雜的方法花費大，操作技術(shù)要求高，實用性差。
但這些體外方法都存在以缺點：耗費時間或價格昂貴。對于那些花費時間長，程序繁瑣或者非常昂貴的預(yù)測方法根本無法應(yīng)用于日常分析，它們與NIRS技術(shù)相比，是沒有多少實際意義的。

    相反，NIRS技術(shù)卻適應(yīng)這種需要快速分析的要求，它的精度雖低于實測值，但與查書面值和某些其他體外預(yù)測方法相比，進行實際的應(yīng)用是可行的，也只有通過NIRS技術(shù)才能使以可利用氨基酸配合日糧成為可能。    

    五 應(yīng)用前景和有待近一步研究的問題

    NIRS技術(shù)有廣闊的應(yīng)用前景。測定成份由測定水分、粗蛋白質(zhì)、 脂肪、糖、淀粉、纖維素等成份發(fā)展到測定煙草中的尼古丁、 咖啡堿及飼料中的某些有害成份，如，棉酚、總葡萄苷、植酸磷以及氨基酸、可利用氨基酸和有效能的測定。測試準確性來看，在測定飼料原料水分、 大多數(shù)谷物及牧草的蛋白質(zhì)含量、動物性副產(chǎn)品、豆餅及大多數(shù)飼料原料、脂肪含量低于5%飼料的脂肪及油分方面,均可達到較好的預(yù)測效果。 對于動物性副產(chǎn)品，魚粉或含較高動物性副產(chǎn)品及魚粉的配合飼料的蛋白質(zhì)的測定，準確性稍差。對飼料的粗灰分、粗飼料中的礦物元素的測定，雖然NIRS 法與化學(xué)法存在一定相關(guān)，但仍不能達到實用程度。

    除此之外，NIRS還用于產(chǎn)品質(zhì)量及原料的在線分析。

    近紅光譜分析技術(shù)雖是具有快速、簡便，相對準確等優(yōu)點，但該法估測準確性受多種因素的影響。其中以樣品的粒度及均勻度影響最大，粒度變異直接影響近紅外光譜的變異。定標樣品選擇對近紅外分析估測準確性影響也很大。標樣選擇時不僅要考慮樣品成份含量和梯度，同時應(yīng)考慮標樣的物理、化學(xué)及植物學(xué)特性，使定標軟件具有廣泛的應(yīng)用范圍。對于開放性定標方程應(yīng)不斷增加標樣，使定標樣品群盡可能包容各方面的變異特性，不斷完善定標軟件。特別是做為近紅外光譜分析的基礎(chǔ)方法--化學(xué)法的準確性也是影響其估測準確性的重要因素。

   盡管近紅外光譜分析技術(shù)在估用范圍愈來愈廣泛，已被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、飼料及食品等行業(yè)。因此，近紅外光譜分析技術(shù)在飼料質(zhì)量監(jiān)測方面有廣闊的應(yīng)用前景，該法的出現(xiàn)為現(xiàn)場快速監(jiān)測飼料質(zhì)量提供了可能。除此之外，近紅外光譜分析技術(shù)還可用于產(chǎn)品質(zhì)量及原料的生產(chǎn)線抽樣（on-line）分析，通過監(jiān)控餅粕類飼料加工過程殼的數(shù)量，保證餅粕的各項指標要求。美國明尼蘇達州利用可移動近紅外光譜分析實驗車（大蓬車）到田間或交易市場為用戶分析牧草樣品，提供適時收割的日期，提供飼料配方，在提高飼料、牧草的可消化性及其營養(yǎng)價值方面收到良好的效果。

    1992年9月，美國國家牧草協(xié)作組已同美國農(nóng)業(yè)部及Nebraska大學(xué)合作，建立直播牧草的近紅外光譜分析定標網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)是中心實驗室應(yīng)用近紅外光譜儀，選擇數(shù)百個樣品在近紅外光譜區(qū)挑選最適宜波長制定定標方程，這些定標方程可通過電話線傳送到邊遠農(nóng)場設(shè)置的近紅外光譜儀，農(nóng)民就可利用該定標方程分析牧草的品質(zhì)，同時農(nóng)民測試結(jié)果又反過來通過網(wǎng)絡(luò)輸送到中心實驗室，并可使定標軟件進行修正。因此不久的將來，美國及歐洲的農(nóng)民可通過近紅外網(wǎng)絡(luò)，定期地從中心實驗室獲得新版本的定標軟件，用于田間牧草品質(zhì)分析。

    我國近年來進口了一大批各種型號的近紅外光譜儀，“七五”期間還研制成功了用于農(nóng)產(chǎn)品分析的近紅外光譜分析。如前所述，軟件是影響測值準確性的關(guān)鍵，因此有必要建立一套適用于我國國情的各種飼料原料及產(chǎn)品的定標軟件，充分發(fā)揮已有的硬件的作用。

    對于已購置近外儀器的飼料加工廠，應(yīng)立足本場，在進行產(chǎn)品、原料質(zhì)量監(jiān)測的同時，不斷收集樣品，逐步建立適宜于本場的常用原料及配合飼料的定標軟件，使該儀器充分發(fā)揮其在質(zhì)監(jiān)中的快速、簡便、準確的優(yōu)勢。

　

0前言

    近紅外光(near infrared，NIR)是介于可見光(VIS)和中紅外光(MIR)之間的電磁波，美國材料檢測協(xié)會(ASTM)將波長780~2526nm的光譜區(qū)定義為近紅外光譜區(qū)。近紅外光譜主要應(yīng)用兩種技術(shù)獲得：透射光譜技術(shù)和反射光譜技術(shù)。透射光譜波長一般在780~1100nm范圍內(nèi)；反射光譜波長在1100~2526nm范圍內(nèi)。近紅外光譜區(qū)(NIR)是由Herschel在1800年發(fā)現(xiàn)的。真正用于農(nóng)產(chǎn)晶方面的實用分析技術(shù)始于20世紀60年代。Karl Norris等人首先用近紅外光譜區(qū)測定谷物中的水分、蛋白質(zhì)。但是由于分子在該譜區(qū)倍頻和合頻吸收弱，且譜帶重疊嚴重，給分析和鑒定帶來了困難，以致于NIR分析技術(shù)的研究曾一度陷入低谷，甚至處于停止階段。20世紀80年代，隨著計算機技術(shù)、儀器硬件的迅速發(fā)展，以及化學(xué)計量學(xué)方法在解決光譜信息提取和消除背景干擾方面取得的良好效果，使得近紅外分析技術(shù)不僅用于農(nóng)產(chǎn)晶、食品和生物科學(xué)領(lǐng)域，而且還應(yīng)用到石油化工、煙草、紡織、環(huán)保等行業(yè)。

    1 近紅外光譜分析原理

    近紅外光譜是由于分子振動能級的躍遷(同時伴隨轉(zhuǎn)動能級躍遷)而產(chǎn)生的。近紅外分析技術(shù)是依據(jù)被檢測樣品中某一化學(xué)成分對近紅外光譜區(qū)的吸收特性而進行的定量檢測的一種方法。它記錄的是分子中單個化學(xué)鍵的基頻振動的倍頻和合頻信息，它的光譜是在700—2 500nm范圍內(nèi)分子的吸收輻射。這個事實與常規(guī)的中紅外光譜定義一樣，吸收輻射導(dǎo)致原子之間的共價鍵發(fā)生膨脹、伸展和振動。中紅外吸收光譜中包括有C—H鍵、C—C鍵以及分子官能團的吸收帶。然而在NIR測量中顯示的是綜合波帶與諧波帶，它是R—H分子團(R是0，C，N和S)產(chǎn)生的吸收頻率諧波，并常常受含氫基團X—H(X—C、N、O)的倍頻和合頻的重疊主導(dǎo)，所以在近紅外光譜范圍內(nèi)，測量的主要是含氫基團X—H振動的倍頻和合頻吸收。使用NIR技術(shù)是因為它與樣品相互作用時輸出的能量效率比中紅外光更為實用。

    NIR的輻射源(儀器上的燈)要比用在中紅外的能量高得多，而且它的檢測器也具有更高檢測效率。這些因素意味著NIR儀器的信噪比值遠高于中紅外儀器。較高的信噪比意味著樣品的觀測時間可比中紅外儀器短得多。近紅外輻射對于樣品的穿透性也較高，因此樣品的前處理常較中紅外簡單。

    近紅外光譜根據(jù)其檢測對象的不同分成近紅外透射光譜(NIT)和近紅外反射光譜(NIR)兩種。NIT是根據(jù)透射光與入射光強的比例關(guān)系來獲得在近紅外區(qū)的吸收光譜。NIR是根據(jù)反射光與入射光強的比例來獲得在近紅外光譜區(qū)的吸收光譜。

    近紅外分析技術(shù)是綜合多學(xué)科(光譜學(xué)、化學(xué)計量學(xué)和計算機等)知識的現(xiàn)代分析技術(shù)，使用包括NIR分析儀、化學(xué)計量學(xué)光譜軟件和被測物質(zhì)的各種性質(zhì)或濃度分析模型成套近紅外分析技術(shù)等。經(jīng)過對這種模型的校正，就可以根據(jù)被測樣品的近紅外光譜，快速計算出各種數(shù)據(jù)。建立被測樣品成分的模型時，主要用到的校正方法有多元線性回歸法(MLR)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(ANN)。

    2 近紅外定量分析的性能與特點

    近紅外分析技術(shù)是依照物質(zhì)特征峰的強度來測定各組分的含量，關(guān)鍵是要建立時間與空間都穩(wěn)定的數(shù)學(xué)模型——定標方程來預(yù)測樣品成分含量，因此，定標方程的專一性很強。對某種物質(zhì)成分含量進行定標時，兩方面的因素對其有重要影響：一是定標樣品必須具有代表性且數(shù)量不能過少(一般應(yīng)達40個以上)；二是必須對定標樣品成分進行準確的化學(xué)分析。近紅外定標完成后還須經(jīng)內(nèi)部驗證(對定標本身的·準確性進行檢驗)和外部驗證(對應(yīng)用定標分析未知樣品的準確性檢驗)才能最終應(yīng)用于生產(chǎn)實踐。

    近紅外光譜技術(shù)之所以成為一種快速、高效、適合在線分析的有利工具，是由其技術(shù)特點決定的。首先它適用的樣品范圍廣，可以直接測量液體、固體、半固體和膠狀體等不同物態(tài)的樣品，測量方便，對樣品不需要任何前處理，可進行無損檢測；其次它的分析效率高，可進行多組同時測定，并且根據(jù)已建立的相應(yīng)數(shù)學(xué)模型得出樣品的多個組分的定性和定量結(jié)果；另外它的分析速度快，整個測量過程大多可在1rain內(nèi)完成。在現(xiàn)實世界中，農(nóng)產(chǎn)品與工業(yè)產(chǎn)品的成分分析面臨著許多困難，分析結(jié)果常因樣品基體的取樣量、平均重量和基本成分差別而有異同。當面對大量樣品(如工業(yè)產(chǎn)品)，而傳統(tǒng)方法又不能及時提供可靠數(shù)據(jù)時，NIR分析卻能快速無誤地做到。

    3 近紅外分析技術(shù)在糧油檢測中的應(yīng)用

    3.1 在糧食中的應(yīng)用

    在糧食作物品質(zhì)鑒定上，近紅外使用最為成功、應(yīng)用最為廣泛的是分析小麥、大麥中的粗蛋白質(zhì)。小麥的硬度是磨粉或食用時的重要指標，Brown等人通過對小麥粉的近紅外技術(shù)研究得出結(jié)論，硬小麥品種中，水分與小麥硬度呈線性關(guān)系；而軟小麥沒有這種關(guān)系，并斷定不論軟硬小麥品種，其硬度與蛋白質(zhì)都呈正比關(guān)系。Stefanis曾比較了小麥粉樣品近紅外測定結(jié)果與常規(guī)方法測定結(jié)果的差異，結(jié)果發(fā)現(xiàn)水分含量、蛋白質(zhì)含量、干面筋的相關(guān)系數(shù)分別為0．95、0．98、0．92L2J。Manlev等討論了光的散射對小麥反射光譜和透射光譜的影響。Chiba等還就近紅外技術(shù)在面粉定級中的應(yīng)用進行了研究。胡新中把近紅外技術(shù)應(yīng)用到小麥商品糧收購中。Zwingelberg已把光學(xué)在線測量系統(tǒng)應(yīng)用于硬小麥加工產(chǎn)品的質(zhì)量控制，實時對小麥蛋白質(zhì)含量和粉粒粒度進行在線測量。王京宇等研究了水分含量對近紅外光譜技術(shù)測定小麥蛋白質(zhì)結(jié)果的影響。Jin Hwan Hong在蕎麥方面也進行了近紅外光譜研究，最后他認為近紅外技術(shù)是一種快捷、準確、無損檢測蕎麥蛋白質(zhì)、水分及干面筋含量的方法。高文淑等用近紅外漫反射光譜法測定了谷子、玉米中的多種氨基酸含量。趙環(huán)環(huán)等利用傅里葉近紅外漫反射光譜技術(shù)和PLS算法相結(jié)合，對玉米籽粒樣品中的蛋白質(zhì)含量進行分析，結(jié)果顯示預(yù)測模型對預(yù)測樣品的預(yù)測結(jié)果比較理想。在啤酒釀造業(yè)中，Sinnaeve等人通過對大麥質(zhì)量和發(fā)芽質(zhì)量的近紅外光譜分析，結(jié)果顯示不但可以預(yù)測大麥中的水溶性粗蛋白質(zhì)含量，還可對精煉蛋白可溶性氮進行預(yù)測。安嶺等利用近紅外透射光譜技術(shù)評價大麥的品質(zhì)。在飼料行業(yè)，丁麗敏等人用近紅外技術(shù)測定棉籽粕、菜籽粕中的真可利用氨基酸含量，定標結(jié)果表明，棉籽粕除胱氨酸和色氨酸，菜籽粕除賴氨酸外，其它氨基酸的變異系數(shù)都在7％以下，經(jīng)檢驗證明其定標具有良好的預(yù)測性能，近紅外技術(shù)可作為日常測定真可消化氨基酸的實時分析方法。盧利軍等對黃豆粕中的水分、蛋白質(zhì)和粗脂肪進行了近紅外光譜研究，結(jié)果與常規(guī)法測定結(jié)果呈密切相關(guān)。Villareal和Delwiche分別對大米直鏈淀粉含量用近紅外光譜技術(shù)進行了測量。Delwiche等用近紅外反射光譜測定稻米中的表觀直鏈淀粉含量。舒慶堯等人用近紅外反射光譜技術(shù)測定了小樣本糙米粉中表觀直鏈淀粉含量、糊化溫度和蛋白質(zhì)含量，還對精米粉樣品中表觀直鏈淀粉含量進行了近紅外光譜技術(shù)研究及近紅外光譜測定技術(shù)校正設(shè)置的優(yōu)化。劉建學(xué)等人通過用近紅外光譜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法來預(yù)測大米中的直鏈淀粉含量。

    3.2  在油脂方面的應(yīng)用

    近紅外光譜可以有效地用于作物中油脂含量的測定。Starr等在油菜籽近紅外品質(zhì)分析中取得較大的進展]。高文淑等用近紅外光譜法測定了谷子中的粗脂肪含量。顧偉珠等建立了用近紅外分析技術(shù)測定整粒帶殼油菜籽含油量模型。吳建國等用近紅外光譜法整粒測定油菜籽含油量，并得到很好的相關(guān)性(R=0.961)。王林友等用傅里葉變換近紅外漫反射光譜法測定完整油菜籽含油量、油酸和硫甙，結(jié)果表明，該方法與常規(guī)方法有類似的準確性和精確性，其定標方程的決定系數(shù)分別為0．9924、0．9942、0．9841。張嘩暉等用傅里葉近紅外光譜法對油菜籽三種品質(zhì)性狀進行了初步研究。吳建國還對近紅外光譜在測定油菜籽芥酸和硫甙時的技術(shù)進行優(yōu)化設(shè)置。Voor等檢測了脂肪和食用油的順式和反式含量的百分率，他們以純凈甘油三酯為標準，用偏最小二乘法作為化學(xué)統(tǒng)計來預(yù)測油中的順式和反式含量。David Pazdernik等用近紅外技術(shù)分析了大豆中的氨基酸和脂肪酸的含量。在油脂工業(yè)中，近紅外技術(shù)可以用來檢測油脂不飽和程度。陳斌用近紅外光譜分析技術(shù)檢測了方便面的含油率，結(jié)果顯示用小波變換法可提高方便面含油率近紅外光譜的定量分析精度。趙龍蓮等用傅里葉變換近紅外光譜法測定完整的單粒玉米中油分的含量。

    4 近紅外光譜分析技術(shù)的展望

    盡管目前近紅外光譜分析技術(shù)還存在不足，如不同地區(qū)的不同單位，在近紅外儀器的定標過程中，往往采用各自測定的標樣，不同單位的標樣之間有一定的差異，導(dǎo)致測定的結(jié)果也有一定的差異。樣品的粒度大小、均勻程度及裝樣方法對漫反射測量結(jié)果的精度都有較大的影響，預(yù)測能力及預(yù)測精度有待進一步提高，但隨著計算機技術(shù)、光譜學(xué)和化學(xué)計量學(xué)的不斷發(fā)展，這些問題都會得以解決。近紅外光譜分析技術(shù)不僅用在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的檢測，包括品質(zhì)分析和質(zhì)量控制，配以相應(yīng)的附件或利用專用的在線分析儀，還可實現(xiàn)在線分析過程的質(zhì)量監(jiān)控�？偟膩碚f，近紅外光譜分析技術(shù)在我國有廣闊的應(yīng)用前景，NIR工作者應(yīng)大力研究并推廣此項技術(shù)。