基于光谱分析的农产品质量检测技术研究

基于光谱分析的农产品质量检测技术研究
李 琴
（宿迁市宿城区农产品综合检验检测中心，江苏宿迁，223800）
摘 要：光谱分析作为一种先进的非破坏性检测技术，在农产品质量检测领域得到了广泛的应用和研究。

本文旨在探讨基于光谱分析的农产品质量检测技术的优势以及应用场景，分析了光谱分析的农产品质量检测技术类型，包括近红外光谱、红外光谱、可见光光谱、激光诱导荧光光谱等，并在此基础上预测了未来技术发展趋势，以供参考。

关键词：光谱分析；农产品；质量检测；技术
中图分类号：F762 文献标识码：A 文章编号：1003-5494（2023）10-0165-03
随着社会经济的不断发展和人民生活水平的提高，人们对农产品质量的要求越来越高。

传统的农产品质量检测方法存在检测周期长、样品破坏性大、数据获取困难等问题，难以满足现代农产品质量检测的需求。

光谱分析检测技术因具有非破坏性、快速、高灵敏度等优势，成为解决这些问题的有效手段。

近年，光谱分析技术在农产品领域取得了显著的进展和应用成果。

本文总结了基于光谱分析的农产品质量检测技术特点，旨在促进该技术在农业领域的更广泛应用，推动农产品质量的提升，保障食品安全。

1 基于光谱分析的农产品质量检测技术的优势与应用场景
基于光谱分析的农产品质量检测技术是一种非常有效且广泛应用的方法，光谱分析是通过测量物质在不同波长光线下的吸收、反射或发射特性来获得物质的信息。

在农产品质量检测中，光谱分析可以用于分析农产品中的化学成分、营养含量、品质指标等，实现快速、准确的检测和分析，其主要优势和应用如下。

①非破坏性：光谱分析是一种非破坏性的检测方法，可以在不破坏样品的情况下获取信息，保持农产品的完整性。

②快速性：
光谱分析可以在短时间内完成检测，特别适用于大批量农产品的快速筛查。

③多成分分析：光谱分析可以同时获得多种成分信息，如蛋白质、糖分、水分、营养元素等。

④精确度高：由于光谱分析是基于物质的光谱特性，其结果具有较高的精确度和可靠性。

⑤可远程检测：部分光谱技术可以通过光纤传输，实现对农产品质量的远程监测和检测。

光谱分析在农产品质量检测中的应用非常广泛，涵盖了许多农产品的种类和品质指标，以下是一些典型的应用场景。

①农产品品质检测：通过光谱分析，可以对水果、蔬菜、粮食等农产品的品质指标进行检测，如糖度、酸度、色泽、营养成分等。

②农药残留检测：利用光谱技术可以对农产品中的农药残留进行快速检测，保障食品安全。

③土壤分析：光谱分析可用于土壤中营养元素、有机物质等成分的分析，为土壤肥力评估提供依据。

④农产品病虫害检测：通过光谱技术可以对农产品受到的病虫害进行早期检测和预警。

⑤农产品贮存管理：光谱分析可用于监测农产品在贮存过程中的品质变化和变质情况。

由此可见，基于光谱分析的农产品质量检测技术，在提高农产品质量和食品安全、优化农业生产管理等方面，具有重要的应用价值，随着光谱技术的不断发展和创新，它在农业领域的应用前景将更加广阔。

作者简介：李琴（1978—），女，硕士，高级农艺师，研究方向：农产品质量安全、农产品质量检验检测。

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基于光谱分析的农产品质量检测技术的类型2.1 近红外光谱
近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy ，NIR ）是一种常用的基于光谱分析的农产品质量检测技术，利用近红外波段（700～2 500 nm ）的光线与农产品进行相互作用，测量样品在这一波长范围内的吸收、反射和透射特性，从而获得样品的光谱信息，近红外光谱技术在农产品质量检测中具有许多优势，因此得到广泛应用[1]。

近红外光谱技术在农产品质量检测中的应用，主要包括以下几个方面。

①营养成分分析：通过近红外光谱技术，可以快速、准确地检测农产品中的营养成分，如蛋白质、脂肪、糖类、纤维等，对于农产品的营养价值评估和品质控制非常重要。

②水分含量检测：近红外光谱技术可以用于测量农产品中的水分含量，对于农产品的储存和加工具有重要意义。

③品质指标分析：近红外光谱技术可以检测农产品的色泽、硬度、成熟度等品质指标，用于评估农产品的品质。

④农药残留检测：近红外光谱技术可以用于检测农产品中的农药残留，实现快速的残留检测，保障食品安全。

⑤土壤分析：近红外光谱技术可应用于土壤质量的分析，包括土壤中的有机质含量、养分含量等。

2.2 红外光谱
红外光谱（Infrared Spectroscopy ，IR ）是另一种常用的基于光谱分析的农产品质量检测技术，利用红外波段的光线与农产品进行相互作用，测量样品在这一波长范围内的吸收、反射和透射特性，从而获得样品的光谱信息。

红外光谱技术在农产品质量检测中具有广泛的应用，主
要包括以下几个方面[2]。

①化学成分分析：红外光谱技术可以用于检测农产品中的化学成分，如蛋白质、脂肪、糖类、氨基酸等，通过分析不同波长下样品的吸收谱图，可以得到样品的化学信息。

②农药残留检测：红外光谱技术可用于检测农产品中的农药残留，不同农药在红外光谱下有特定的吸收峰，通过对比样品的光谱和标准光谱，可以判断样品中是否含有农药残留。

③品质指标分析：红外光谱技术可以检测农产品的品质指标，如色泽、硬度、水分含量等，在该过程中通过光谱分析，可以快速实现品质评估。

④有机质分析：红外光谱技术可用于检测农产品中的有机质含量，对于土壤分析和农产品质量控制具有重要意义。

⑤鉴别和真伪检测：红外光谱技术可以用于对农产品的真伪进行检测，如区分不同品种、不同来源的农产品[3]。

2.3 可见光光谱
可见光光谱（Visible Light Spectroscopy ）是一种基于光谱分析的农产品质量检测技术，涉及可见光波段（400～700 nm ）的光线与农产品之间的相互作用。

由此可见，可见光光谱技术广泛应用于农产品的品质评估和外观检测，特别是对于水果、蔬菜等生鲜农产品的检测有重要意义，以下是可见光光谱在农产品质量检测中的主要应用。

①色泽评估：可见光光谱技术可以用于分析农产品的颜色和色泽，这在水果、蔬菜等生鲜农产品中尤为重要。

通过光谱分析，可以定量评估农产品的色泽特征，为品质判断和市场定位提供依据。

②成熟度检测：一些水果在成熟过程中，会产生特定的颜色变化，可见光光谱技术可以用于监测这些变化，从而判断水果的成
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熟度和最佳采收时机。

③品质指标分析：除了颜色外，可见光光谱还可用于分析农产品的硬度、光泽等品质指标。

通过光谱测量，可以快速实现品质检测。

④病虫害检测：一些病虫害可能导致农产品出现不正常的颜色和表面特征，通过可见光光谱技术，可以对农产品的表面特征进行监测，实现早期病虫害的检测和预警。

⑤品种鉴别：不同品种的农产品通常具有不同的颜色和外观特征。

2.4 激光诱导荧光光谱
激光诱导荧光光谱（Laser-Induced Fluorescence Spectroscopy，LIFS）是一种基于光谱分析的农产品质量检测技术，利用激光作为光源，通过激发样品中的分子或原子，使其处于激发态，然后分析样品在返回基态时产生的荧光信号，从而获取样品的光谱信息，LIFS技术在农产品质量检测中具有广泛的应用潜力，其在农产品质量检测中的主要应用如下。

①成熟度检测：激光诱导荧光光谱技术可以用于检测农产品在不同成熟度阶段下产生的荧光信号变化。

这样可以非破坏性地判断农产品的成熟度，并找到最佳采收时机。

②营养成分分析：激光诱导荧光光谱技术对于一些特定的营养成分，如叶绿素、类胡萝卜素、抗氧化物质等的检测有较好的敏感性，通过激光诱导荧光光谱分析，可以定量分析农产品中的这些成分含量。

③农药残留检测：LIFS技术可以用于检测农产品中的农药残留，某些农药分子在激光激发下会产生特定的荧光信号，通过对比样品的荧光信号和标准荧光信号，可以判断样品中是否含有农药残留。

④病虫害检测：农产品受到病虫害时，组织会发生变化，可能会导致荧光信号的改变。

LIFS技术可以监测农产品的荧光变化，从而实现早期病虫害的检测和预警。

⑤品质评估：激光诱导荧光光谱技术可以检测农产品的荧光特性，快速评估农产品的品质。

3 基于光谱分析的农产品质量检测技术的发展前景第一，基于光谱分析的农产品质量检测技术具有广阔的发展前景[4]。

随着科学技术的不断进步和光谱分析技术的不断发展，这项技术在农产品领域的应用将进一步扩展和深化。

随着光谱仪器技术和数据处理算法的改进，基于光谱分析的农产品质量检测技术将实现更高的检测精度和准确性，有助于提高农产品的质量控制和食品安全监测水平。

第二，光谱分析技术可以获得农产品中多种成分的信息，未来有望实现多参数联合检测，通过同时检测多个指标，更全面地评估农产品的质量和安全性。

一方面，光谱分析技术的快速性和非破坏性特点，使其适用于在线检测应用，未来可以将光谱分析技术与自动化设备结合，实现农产品质量的快速在线监测和实时反馈。

随着光谱仪器技术的发展，便携式光谱检测设备将逐渐普及，使得农产品质量检测更加灵活和便捷，可以在田间地头或农产品销售点进行快速检测[5]。

另一方面，随着大数据和人工智能技术的发展，农产品光谱分析数据可以更好地进行存储、共享和分析，从而为农产品质量检测提供更多的数据支持。

同时，智能化应用也将使农产品质量检测更加智能和高效。

第三，除了传统的近红外光谱、红外光谱和可见光光谱外，未来可能还会涌现新型的光谱技术，这些新技术可能在农产品质量检测中具有更高的敏感性和更广泛的应用场景。

基于光谱分析的农产品质量检测技术具有广阔的应用前景，为农产品质量控制和食品安全保障提供更加全面、高效、准确的解决方案，为农业生产和食品产业的发展作出重要贡献。

4 结束语
综上所述，本文对基于光谱分析的农产品质量检测技术进行了全面的研究和探讨，详细阐述了近红外光谱、红外光谱、可见光光谱和激光诱导荧光光谱等技术的应用场景。

相信未来，便携式光谱仪器、智能化数据处理和新型光谱技术的发展，将进一步推动该技术在农业生产中的广泛应用。

参考文献
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