拉曼光谱与近红外光谱：通过两个案例研究探讨食品质量测量中校准的稳健性

《Analytica Chimica Acta》：Raman and NIR spectroscopy: A discussion of calibration robustness for food quality measurements through two case studies

草莓糖分与肉类脂肪的拉曼与近红外光谱技术稳健性对比研究表明，拉曼光谱在化学细节、抗水性和波段重叠方面具有优势，其校准模型复杂度比近红外低50%仍保持性能，而6mm光斑拉曼探头误差优于3mm探头，但弱于1cm近红外探头。分隔符：

　　这项研究探讨了拉曼光谱与近红外（NIR）光谱在食品工业应用中的鲁棒性（robustness）差异。通过对两种技术在特定案例中的比较，研究人员试图验证拉曼光谱在某些食品分析场景中是否具有更优的校准开发与维护能力。文章强调，选择适合的光谱技术对于食品工业而言至关重要，尤其是在需要快速、非破坏性检测的情况下。在决定投资哪种技术或采样光学系统时，校准的稳定性与成本应该成为重要考量因素。

食品工业中，快速且非破坏性的光谱测量技术具有巨大的应用潜力，特别是在决策支持和优化生产流程方面。然而，对于应选择哪种光谱技术，尤其是针对不同食品特性的场景，常常存在挑战。这主要是因为不同技术在应对样品的异质性、季节性变化以及物理结构差异方面表现各异。因此，研究团队提出一个假设：拉曼光谱由于其光谱中化学信息的详细程度更高、光谱带重叠更少以及对水分的敏感性更低，可能在鲁棒性方面具有优势。

在研究中，通过两个实际案例对拉曼和NIR光谱的鲁棒性进行了评估。第一个案例是关于草莓糖含量校准的转移能力，第二个案例是关于不同肉质处理程度下脂肪模型的转移能力。在草莓案例中，研究人员发现拉曼模型在复杂度（PLSR成分数量）上仅为NIR模型的一半，却达到了相似的预测性能，并且其回归向量的可解释性更高。这表明拉曼光谱在处理这类样品时可能更具优势。而在肉的案例中，研究发现两种技术的鲁棒性可能受到样品质地和异质性的不同影响。例如，拉曼探针在3毫米直径的光斑下表现出了更高的预测误差，而6毫米直径的探针则更稳定。此外，随着肉的储存时间延长，拉曼光谱中荧光的增加也成为一个挑战。尽管如此，6毫米直径的拉曼系统在预测性能上仍优于采用近似1厘米照射光斑的反射几何NIR系统。

这一研究的意义在于，目前针对拉曼和NIR光谱在食品应用中鲁棒性差异的研究较少。通过本次研究，可以为食品工业在选择光谱技术时提供更全面的参考，特别是在考虑校准开发和维护的成本与可行性时。此外，研究结果也强调了在实施长期的光谱检测系统之前，对两种技术进行关键比较的重要性。

拉曼光谱与NIR光谱在食品分析中的应用各有特点。NIR光谱由于其成本低、采样灵活性强以及快速的数据采集能力，已被广泛应用于食品质量检测。然而，NIR光谱对水分的高敏感性可能在某些场景下成为劣势，因为水分在食品中普遍存在，且其吸收峰往往与其他成分的吸收峰重叠，从而影响定量分析的准确性。此外，NIR光谱还受到样品的散射特性影响，这使得其在处理异质性材料时更加复杂。

相比之下，拉曼光谱提供了更具解释性的光谱，并且能够更详细地分析样品的化学组成。由于水分在拉曼光谱中的活性较低，因此在处理含水量较高的材料时，拉曼光谱能够减少水分对其他成分的干扰，从而简化分析过程。然而，拉曼光谱在食品工业中的应用仍然有限，特别是在处理异质性较高的食品时。传统上，拉曼光谱被认为是一种实验室方法，主要受限于信噪比和高昂的成本。但近年来，随着技术的进步，拉曼光谱设备的成本有所下降，且其在处理复杂样品方面的能力也得到了提升。

为了更好地评估拉曼光谱在食品工业中的应用潜力，研究人员采用了一种新的宽区域照明（WAI）拉曼探针，这种探针能够扩大测量体积，并且减少对工作距离变化的敏感性。WAI探针通过引入更大的激光光斑尺寸和焦深，提高了样品的代表性，使其在处理异质性材料时更具优势。在多个食品应用中，结合扫描模式的WAI探针已被证明能够提供更准确的代表测量，从而提升定量分析的鲁棒性。

在本次研究中，为了进一步验证拉曼光谱的鲁棒性优势，研究人员比较了两种不同激光光斑直径（6毫米和3毫米）的拉曼探针。通过定量建模和预测，研究人员发现6毫米直径的拉曼探针在预测性能上优于3毫米直径的探针。这表明拉曼探针的光学设计对鲁棒性具有重要影响。此外，研究还表明，拉曼光谱在某些场景下的预测误差可能随着储存时间的增加而上升，特别是在处理肉类产品时。

综合来看，拉曼和NIR光谱在食品分析中的应用各有优劣。NIR光谱在处理具有高水分含量的样品时表现优异，但在面对样品异质性和物理结构变化时可能面临挑战。拉曼光谱虽然在某些方面具有更高的化学信息分辨率，但其在处理大规模异质性样品时仍然存在一定的局限性。然而，随着WAI探针等新技术的发展，拉曼光谱在食品工业中的应用前景变得更加广阔。

本研究通过两个实际案例，对拉曼和NIR光谱的鲁棒性进行了深入分析。草莓案例展示了拉曼光谱在处理季节性变化时的优势，而肉的案例则揭示了两种技术在应对样品质地和异质性时的不同表现。研究结果表明，拉曼光谱在某些食品分析场景中可能更具鲁棒性，尤其是在需要高化学信息分辨率的情况下。然而，对于其他场景，如处理水分含量较高的样品，NIR光谱可能仍然是更优的选择。

此外，研究还指出，在食品工业中，校准的开发与维护成本是影响技术选择的重要因素。拉曼光谱虽然在某些情况下可能需要更复杂的建模，但其更高的化学信息分辨率和更少的光谱带重叠可能带来更稳定的预测性能。因此，研究人员建议，在选择光谱技术时，应综合考虑其鲁棒性、成本以及在特定食品应用中的表现。对于需要长期稳定的检测系统，拉曼光谱可能是一个值得考虑的选项，尤其是在处理具有复杂化学组成和异质性的食品时。

研究团队还提到，目前在食品和饮料领域的拉曼与NIR光谱技术比较研究仍然有限，尤其是在关注鲁棒性的方面。因此，需要更多的研究来深入理解这两种技术在不同食品应用中的鲁棒性差异，并验证拉曼光谱在更广泛的应用场景中的优势。这不仅有助于食品工业在技术选择上做出更科学的决策，还可能推动拉曼光谱在更多实际应用中的发展。

总体而言，这项研究为食品工业在选择光谱技术时提供了新的视角。通过对拉曼和NIR光谱在两个实际案例中的比较，研究人员发现拉曼光谱在某些场景下可能具有更高的鲁棒性。这不仅是因为其光谱中更丰富的化学信息，还与其对水分的低敏感性和更少的光谱带重叠有关。然而，拉曼光谱仍然面临一些挑战，例如在处理大规模异质性样品时的代表性问题，以及随着储存时间延长而增加的荧光干扰。因此，在实际应用中，应根据具体的食品特性、分析需求以及技术成本，综合选择最合适的光谱方法。

研究团队的贡献在于，他们不仅提出了拉曼光谱在鲁棒性方面的潜在优势，还通过实际案例验证了这一假设。此外，他们还强调了在选择光谱技术时，采样光学设计的重要性，特别是在处理异质性材料时。通过本研究，食品工业可以更好地理解拉曼和NIR光谱技术在不同场景下的表现，并为未来的检测系统设计提供更科学的依据。这将有助于提高食品质量检测的效率和准确性，推动食品工业向更加智能化和自动化方向发展。

本研究得到了挪威研究理事会和农业与食品工业研究基金的支持，旨在探索食品质量检测中拉曼和NIR光谱技术的鲁棒性差异。通过本次研究，研究人员希望为食品工业提供更全面的技术评估，特别是在选择光谱技术时考虑其鲁棒性、成本和适用性。这不仅有助于优化食品生产流程，还可能提高食品质量的预测能力和决策支持水平。

综上所述，这项研究为食品工业在选择光谱技术时提供了新的思路和依据。通过比较拉曼和NIR光谱在两个实际案例中的表现，研究人员发现拉曼光谱在某些场景下可能具有更高的鲁棒性。这不仅是因为其光谱中更丰富的化学信息，还与其对水分的低敏感性和更少的光谱带重叠有关。然而，拉曼光谱仍然面临一些挑战，例如在处理大规模异质性样品时的代表性问题，以及随着储存时间延长而增加的荧光干扰。因此，在实际应用中，应根据具体的食品特性、分析需求以及技术成本，综合选择最合适的光谱方法。这将有助于提高食品质量检测的效率和准确性，推动食品工业向更加智能化和自动化方向发展。