以番茄可溶性固形物含量（SSC）的无损速测为例， 分别采用线性渐变分光（LVF）、 数字光处理（DLP）近红外光谱仪对大、 小番茄采集近红外光谱数据; 分别基于两种近红外光谱仪数据计算大、 小番茄平均光谱及差谱， 并比较两种近红外光谱仪所采集大、 小番茄近红外光谱数据的特征; 对两种近红外光谱仪的数据分别进行主成分分析（PCA）， 并比较了大、 小番茄前3主成分的得分分布; 按SSC梯度对数据进行分级， 采用偏最小二乘（PLS）回归结合全交互验证算法分别基于两种近红外光谱仪数据建立番茄SSC定量校正模型。 结果表明: （1）大、 小番茄LVF近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征分别与DLP近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征相似。 （2）大、 小番茄LVF近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点分离趋势不明显， 而DLP近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点基本上不具有分离趋势。 （3）基于LVF近红外光谱数据所建各模型的相对预测性能（RPD）皆不低于2.11， 其中标准化预处理所建模型具有最佳性能， 模型维数（Nf）、 校正测定系数（R2C）、 校正均方根误差（RMSEC）、 交互验证测定系数（R2CV）、 交互验证均方根误差（RMSECV）、 RPD、 预测相关系数（RP）、 预测均方根误差（RMSEP）分别为8、 0.949 1、 0.27、 0.899 9、 0.38、 3.16、 0.882 6、 0.63; 基于DLP近红外光谱数据所建各模型的RPD皆不低于1.60， 其中标准化预处理所建模型具有最佳性能， Nf、 R2C、 RMSEC、 R2CV、 RMSECV、 RPD、 RP、 RMSEP分别为5、 0.823 5、 0.49、 0.728 6、 0.62、 1.94、 0.788 4、 0.80。 该研究可为番茄SSC的无损快速测定以及果蔬品质无损快速检测的仪器选择与评价提供一定的参考。

中红外光谱以及近红外光谱在现代分析化学中有重要的地位, 是人类认识物质结构、 功能、 成分以及含量的重要途径。 小杂粮泛指生育期短、 种植面积少、 种植地区和种植方法特殊, 有特种用途的多种粮豆, 其特点是小、 少、 特、 杂。 小杂粮营养丰富, 既是传统口粮, 又是保健食品资源。 随着人民生活水平的提高和膳食结构的改善, 小杂粮作为药食同源的新型食品资源, 在现代绿色保健食品中占有重要地位。 对小杂粮进行品质检测可为小杂粮生物活性物质研究、 品质分级、 小杂粮育种、 产地溯源与真伪鉴别等方面提供可靠的数据支撑。 按照麦类小杂粮及豆类小杂粮分类, 对国内近30年来小杂粮品质检测有关文献加以综述。 研究表明, 麦类小杂粮品质检测文献更多, 约占文献数量的2/3左右, 且以近红外光谱技术应用居多; 豆类小杂粮品质检测文献相对较少, 约占文献数量的1/3左右, 且以中红外光谱技术应用居多。 中红外光谱、 近红外光谱在小杂粮品质检测分析方面有诸多重要应用。 其中, 中红外光谱更多应用于小杂粮中活性物质以及小杂粮加工过程的表征, 而近红外光谱则更多应用于小杂粮中粗蛋白、 粗脂肪、 水分等主要品质指标的定量分析检测, 可为小杂粮品质监测、 科学育种提供高效的数据来源。 近年来, 随着化学计量学的发展和计算机技术的进步, 近红外光谱不再局限于小杂粮品质指标定量分析, 而且还被应用于小杂粮产地溯源等领域, 亦取得了良好的效果。 最后对中红外光谱、 近红外光谱在小杂粮品质无损分析检测方面做出了展望。