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近红外光谱以完全非侵入性的方式分析农作物

    

农业和食品相关分析是微型近红外光谱仪的一个特别丰富的应用领域。便携式 近红外光谱仪是监测作物质量以确定最佳栽培条件的完美工具。由于食品通常很容易受到含量变化的影响,保持新鲜以防止质量损失的风险以及非法掺假的可能性等,因此控制食品质量的重要性导致了 近红外光谱的广泛采用作为一种无损、快速和高通量的分析方法。此外,食品生产和交付链的复杂性,以及将分析时间降至最低的必要性,促使新兴的便携式光谱仪在该领域迈出了革命性的一步。 [65]

便携式仪器相对较早地在食品分析中得到了成功验证,例如,Teixeira dos Santos 等人在 2013 年的评论文章中总结了这一点。 [66] 和 Alander 等人。 [67] Ellis 及其同事提出了便携式 NIR 仪器提供的特殊潜力及其在整个食品供应链中使用的可行性的透视图。 [68] 大多数研究侧重于建立确定最终食品质量参数的成功方法。此类产品的化学(例如,复杂的基质、高水分含量)和物理(例如,表面纹理)特性多种多样,并且通常需要以完全非侵入性的方式(即通过原始包装)进行分析。这些因素增加了此类分析的难度,并且某些工具的适用性因特定情况而异。尽管如此,便携式 近红外光谱已在食品领域取得巨大成功,应用开发仍然是一个活跃的研究方向,最近的文献中出现了大量报告。桌子 2总结了目前在这方面取得的进展。对微型 近红外光谱仪食品分析应用当前进展的概述表明,虽然紧凑型设备可以成功用于多种类型的分析,但设备之间的适用潜力和相对性能差异很大。 [ 126 , 127 , 128 , 129 , 130 , 131 , 132 , 133 , 134 , 135 , 136 , 137 ] 在此类应用中,仪器差异似乎特别明显,例如,价格实惠的 SW-近红外光谱仪在分析某些常量营养素时可能会产生良好的性能,但它们在其他情况下的适用性在很大程度上受到限制。这使得在没有事先进行系统可行性研究的情况下很难预测给定光谱仪的性能。最近,Mayr 等人成功地尝试了对仪器差异的更普遍的了解,通过分析化学成分的 NIR 吸收光谱具有显着差异的能力来表达。 [52] CAF和l的预测差异,仪器测定红茶中的茶氨酸含量(考虑质量参数)可能与其对这两种成分的特征吸收带的敏感性有关。此外,光谱模拟产生了这些分子的吸收带和结构特征之间的详细相关性。因此,可以建立对使用两种设备执行的 NIR 分析有意义的波数区域,在这种情况下,它们的操作光谱区域有很大不同。这些成就使这两种光谱仪在分析类似于 CAF 或l-茶氨酸的化合物时的性能都能够得到预测。 [52]

重要的是,用于证明其质量、来源、真实性或营养价值的食品分析吸引了消费者的极大兴趣。在这个方向上,NIR 光谱的专业用途和因果用途之间的障碍已经被打破。旨在通过安装在智能手机上的“黑匣子”应用程序操作的廉价 SW-近红外光谱仪已经上市并在市场上进行广告宣传。 [4]

农业调查侧重于分析原料产品,并有大量的文献记录对应于农作物、水果和蔬菜的定性和定量分析。大量关于便携式 近红外光谱仪在这个方向上的应用的文献报告是可用的,因为小型化 近红外光谱仪相对较早地被广泛用于农业应用。 [66] 通常,此类分析的方法和一般特征类似于上文所述的那些。便携式 NIR 光谱法对水果分析给予了相当多的关注。 [ 69 , 70 , 71 , 72 , 73 ] 其中,紧凑型光谱仪成功确定质量参数的能力, [69] 监测水分含量和控制干燥过程,[ 70 , 73 ] 确定和鉴定水果品种, [71] 以及定量确定水果的各种特性[ 70 , 71 , 72 ] 在最近的文献中得到了证明。同样高度重视便携式近红外光谱在谷物分析中的优势。此类应用的最新示例包括,例如,定量测定各种无麸质谷物的总抗氧化能力。 [74] 该研究比较了三种不同的便携式 NIR 仪器与台式光谱仪的性能。使用 MicroNIR 仪器测量非研磨样品获得了最好的结果,尽管所有评估的光谱仪在该应用中的表现都令人满意。SCiO 设备的性能一直稍差;然而,应强调其高负担能力。另一方面,谷物中的蛋白质分析被证明对于微型光谱仪更具挑战性,特别是对于非研磨样品。 [75] 性能较差的建议原因可能包括对样品表面散射有害影响的更高敏感性。这与早期研究中的观察结果一致,其中样品研磨导致便携式光谱仪的性能提高更显着。 [74] 这些结论似乎表明,在某些应用中,便携式光谱仪可能需要更复杂的样品制备。

通过 近红外光谱对整个种子进行非侵入性检查的潜力似乎在农业相关研究中得到了广泛认可。微型光谱仪最近被用于分析整个油菜籽、 [76] 咖啡豆、 [77] 大麦、鹰嘴豆和高粱。 [78] 其他一些正在进行的研究表明,便携式 NIR 光谱是对各种其他农产品进行定量和定性检测的合适工具,例如,樱桃番茄、 [79] 桑叶、 [80] 葡萄和桃子. [81]

值得注意的是,近红外光谱是分析土壤和水的合适工具,便携式仪器显着提高了大规模执行此类监测的能力。这样的范围也适合环境研究的主题,这将在第 3.1.4 节中共同讨论。当前,革命性的理念和新技术引领着精准农业时代。 [82] 光谱分析方法,尤其是遥感,在精准农业中发挥着重要作用。该技术基于安装在无人机(即机载无人机)上的微型光谱仪,能够对大面积农作物进行遥感。 [ 47 , 48 ] 所采用的解决方案基于专业技术。然而,在仪器和数据分析工具方面取得的进展有助于便携式 NIR 光谱的普遍进步。

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