农产品及食品的品质与安全一直以来都是人们关注的焦点, 不仅关系着人们的身体健康, 而且关系着社会稳定甚至****。 由于农产品及食品的品质不合格引发的安全事件备受社会各界的广泛关注。 对农产品及食品的品质的监管长久以来都是分析检测领域的重点和难点。 我国人口众多, 对农产品和食品的消费量非常大。 面对如此大量农产品及食品品质的无损快速检测需求, 光谱法以其快速、 无损、 高效、 环境友好、 可现场检测等诸多特点, 为农产品及食品品质的无损快速分析提供了良好的解决方案。 然而, 传统的光谱法在检测过程中所使用的数据量十分庞大, 不仅在建立校正模型过程中会消耗大量时间, 而且难以完成大量农产品及食品的品质在线高通量无损快速检测。 大量数据的计算成为限制光谱类分析仪器工作效率的主要瓶颈之一, 并且大量数据的计算对仪器设备的硬件配置也提出了非常高的要求, 从而间接地提高了光谱分析技术的应用成本。 近年来, 关键变量筛选技术脱颖而出, 并成为光谱分析的一个新热点。 通过筛选, 采用少量关键变量建立校正模型即可得到和全谱数据建模准确度相差无几的分析结果, 从而可以有效提高分析仪器的工作效率并间接地降低光谱分析技术的应用成本, 进而为农产品及食品品质的高通量检测提供了可靠的技术支持、 为满足人民日益增长的美好生活需要提供科技保障。 针对光谱关键变量筛选在粮食及粮食作物、 蔬菜、 水果、 经济作物、 肉类、 食品品质与安全领域的无损检测应用进行综述, 对光谱关键变量筛选技术的应用从筛选方法、 应用范围、 应用效果等方面进行了分类总结归纳, 并就光谱关键变量筛选技术在农产品及食品品质无损检测中的应用从变量筛选方法特点及趋势、 所选变量的稳定性和可靠性、 所选变量的实际意义等方面进行了展望。

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质.二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难:①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析.综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质.同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源.详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景.

农产品/食品品质问题一直受到人们的广泛关注,而由品质问题引起的农产品/食品安全事故越来越多,所以急需对农产品/食品品质进行快速无损检测。目前常用的快速检测方法有化学比色分析法、近红外光谱法、免疫学分析法、生物传感器技术、生物芯片检测法以及生物学发光检测法等。近红外光谱分析技术因具有分析时间短、无需样品预处理、非破坏性、无污染以及成本低等特点,已成为一种快速的现代分析技术,广泛应用于农产品/食品领域的品质检测。国内外许多学者对其进行了深入的研究,并且从实验室的静态研究向在线检测研究方向发展。文章概述了近红外光谱分析技术在水果、鱼类、畜肉类、牛奶、谷物以及奶酪酒精发酵上的在线品质检测/监控应用上的研究进展,指出了近红外光谱分析技术尚存在的问题,并对今后的近红外光谱分析技术作了展望。提出近红外光谱分析技术将会与网络技术相结合,实现近红外分析模型的在线更新与升级,指出光谱成像技术将成为21世纪近红外光谱分析技术的发展趋势。