小麦粉近红外光谱技术预测白面包比容：反射、透射与便携式设备的比较研究

本研究针对传统面包比容预测方法耗时耗力的问题，采用近红外光谱技术（NIRS/NIT），通过154份冬春小麦粉样本分析，建立比传统方法（farinograph/alveograph）更高效、精准的预测模型。便携式FT-NIR设备的优异表现，为中小型烘焙企业提供了绿色解决方案，推动行业质量控制升级。

　　

在全球烘焙市场规模年增长6.8%的背景下，白面包作为重要主食，其比容（loaf volume）直接影响口感与消费接受度。传统预测方法依赖耗时的人工烘焙试验或复杂仪器（如farinograph），而小麦粉中蛋白（glutenins/gliadins）、淀粉酶活性等关键参数难以快速检测。丹麦食品创新团队联合瑞典Lantmannen Cerealia公司，通过154份冬春小麦粉样本，系统比较近红外反射（NIRS）、透射（NIT）与便携式FT-NIR设备的预测效能，成果发表于《Food Research International》。

研究采用三种光谱技术分析小麦粉样本（105份冬小麦、49份春小麦），结合传统方法（farinograph/alveograph/RVA）建立PLS回归模型。便携式FT-NIR设备首次被纳入比容预测体系，所有数据经交叉验证评估。

Material
样本来自瑞典两地产区，覆盖2018-2019年冬春小麦，蛋白含量10-14%，确保数据多样性。

Result and discussion
冬小麦蛋白（10-12%）与春小麦（12-14%）的比容差异显著。NIRS模型预测精度（R²>0.85）超越传统方法，便携设备误差仅±5%。光谱技术通过"协变笼效应"（cage of covariance）间接捕获淀粉酶活性等微观参数，突破直接检测限制。

Conclusion
NIRS技术实现5分钟内预测比容，较传统方法提速90%。便携设备使中小厂商能监控关键指标，推动行业技术民主化。研究证实近红外光谱可作为绿色（chemical-free）替代方案，但需进一步优化模型以适应更复杂原料。

该研究由丹麦GUDP计划（项目号34009-19-1496）资助，Tomasz Pawel Czaja等作者声明无利益冲突。成果为全球烘焙业提供了从实验室到生产线的标准化解决方案，标志着近红外技术进入普惠化应用新阶段。