综述：台式与便携式光谱技术在食品质量监测中的应用

【编辑推荐】本综述系统阐述了傅里叶变换红外（FTIR）、拉曼（Raman）、近红外（NIR）和荧光光谱等非破坏性检测技术与机器学习化学计量学（chemometrics）的协同应用，为食品成分分析、掺假鉴别、腐败标志物及污染物检测提供了高效解决方案，推动食品安全监测向智能化、便携化发展。

　　

台式与便携式光谱技术赋能食品安全监测

Abstract
食品安全与质量已成为全球焦点问题。光谱技术凭借快速、高效和非破坏性优势，在食品成分分析、掺假鉴别、腐败标志物检测等领域发挥关键作用。傅里叶变换红外（FTIR）、红外（IR）、拉曼光谱、近红外（NIR）和荧光光谱等技术结合机器学习化学计量学，可高效解析复杂光谱数据，实现从定性到定量的精准评估。

Introduction
传统感官分析和湿化学法（如HPLC、GC）虽可靠但耗时长、成本高。现代光谱技术通过物质与电磁辐射相互作用，实现无损检测。便携式设备的出现更推动现场实时监测发展，而机器学习算法（如PLS-DA、SVM）通过模式识别显著提升污染物和品质异常的检测灵敏度。

Chemometrics
化学计量学分为预处理（SNV、MSC）、定性分析（PCA、LDA）和定量分析（PLSR、ANN）三大类。其中深度学习模型在复杂食品基质分析中表现突出，如卷积神经网络（CNN）可自动提取NIR光谱特征，准确预测水分含量。

Traditional Methods
感官评价和湿化学法（如滴定法、比色法）仍是基准方法，但面临试剂消耗大、通量低等局限。相比之下，ICP-MS和LC-MS虽能精准检测重金属和农药残留，却依赖实验室条件。

Spectroscopy Techniques
• FTIR：通过分子振动指纹识别掺假物质，如橄榄油中掺混菜籽油的检测限达5%。
• Raman：适用于色素和抗生素检测，表面增强拉曼（SERS）技术可将灵敏度提升至ppm级。
• NIR：结合PLSR模型可实时预测谷物蛋白质含量（R²>0.95）。
• Fluorescence：通过色氨酸荧光强度变化评估肉类新鲜度。

Challenges and Prospects
当前挑战包括便携设备精度不足、复杂基质干扰等。未来趋势聚焦微型化光谱仪与物联网结合，实现从农场到餐桌的全链条数字化监控。

Conclusion
光谱-化学计量学联用技术正重塑食品安全监测范式。随着算法优化和设备便携化，该技术将在预防食源性疾病和打击食品欺诈中发挥更大作用。

Declaration & Acknowledgments
研究获中国国家自然科学基金（32150410350）和江苏省自然科学基金（BK20190100）支持。