《Food Control》：Advanced technologies in food fraud detection: infrared thermography as a promising non-destructive tool
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摘要食品欺诈对消费者健康和经济可持续性构成重大风险，促使人们对其可行的检测方法进行了大量研究，尤其是非破坏性技术。虽然传统的分析方法准确率较高，但其破坏性、高成本以及有限的工业可扩展性，推动了快速、非破坏性且数据驱动替代方法的发展。红外热成像技术因其非接触特性、高速性，以及通
摘要
食品欺诈对消费者健康和经济可持续性构成重大风险，促使人们对其可行的检测方法进行了大量研究，尤其是非破坏性技术。虽然传统的分析方法准确率较高，但其破坏性、高成本以及有限的工业可扩展性，推动了快速、非破坏性且数据驱动替代方法的发展。红外热成像技术因其非接触特性、高速性，以及通过热模式检测结构和成分异质性的能力，已成为一项极具前景的技术。本综述评估了包括光谱学、电子传感系统（电子鼻、电子舌和电子眼）以及高光谱成像等先进技术在食品欺诈检测中的表现，并阐明了它们的优缺点。此外，它还考察了红外热成像作为新兴技术，探索了其在农业和食品行业中的基本原理和多种应用。研究表明，热成像提供了一种独特的方法论范式，为食品真实性监测开辟了一条新颖且非破坏性的途径。研究结果指出，热成像在检测掺假物方面取得了可喜成就，但其系统性优势和局限性尚不充分系统化。从实验室规模的成功迈向工业实施面临重大障碍，包括食品欺诈的动态特性、缺乏标准化的热刺激框架，以及将热成像与先进的人工智能算法相结合以进行潜在模式分析的必要性。未来的发展应致力于开发集成化、可扩展且鲁棒的方法，以弥合实验室精度与工业效率需求之间的差距。
引言
食品成分包括碳水化合物、水、脂质和蛋白质等重要营养素和矿物质，这些成分对营养和人类感官体验至关重要。人口的健康和正常运作取决于所消费食品的质量、营养价值和安全性（Anagaw等人，2024）。随着对健康、高质量和安全食品需求的不断增加，食品和消费者比以往任何时候都更加关注这一领域。食品欺诈是供应链中最大的挑战之一，并发生在不同层级（Pulluri & Kumar，2022）。掺假是食品欺诈的一种重要形式，对于患有食物过敏或遵循特殊饮食的人群可能产生严重后果。食品掺假的常见动机是用低价值的替代品替换高价值产品以获取经济利益（Pulluri & Kumar，2022）。几乎所有食品产品都面临质量问题，但在商业价值高的产品中，这一问题更为显著。因此，监控和监管食品掺假对于保护消费者和食品行业至关重要（Marikkar等人，2001）。
食品欺诈并非新鲜事物，其根源可追溯数百年前。近代最早的科学调查之一是由德国化学家Frederick Accum在19世纪初进行的，他揭示了某些食品和饮料中存在人工色素和有毒化合物。随后的研究，包括1850年代Hill Hassall的研究，推动了第一部旨在打击食品掺假的正式法律的颁布。在当时，这是一种影响相对有限且后果较小的现象，而今天，由于全球贸易的扩展和经济压力，食品欺诈已成为食品行业面临的一项严重且长期的挑战（Choudhary等人，2020）。这种现象可以采取多种形式，包括原材料替换、产品稀释、生产过程造假和欺诈、使用未经授权的添加剂、在非正式市场提供产品，或分销链中的转移和盗窃。此外，虚假标签、隐瞒真实产品信息以及其他欺骗性做法也是食品欺诈的表现（He等人，2021）。掺假是食品欺诈的一种重要形式，可能涉及故意添加或替换低价值材料以提高利润空间（Pririti等人，2024）。
近年来，用于检测食品掺假的分析方法发展受到了极大关注。过去，对非真实食品产品的检测主要基于有限的一组经典物理和化学指标，包括折射率、粘度、熔点、皂化值和碘值。然而，全球贸易的扩展和经济竞争的加剧导致食品欺诈显著增长，对这些传统方法的有效性构成了挑战。因此，采用更高效和可靠的分析方法的呼声越来越高。在这方面，与食品安全和真实性相关的国际组织和监管机构制定了许多官方方法和指南来识别食品欺诈（Momtaz等人，2023）。
用于检测食品掺假的传统分析技术，如高效液相色谱法、气相色谱-质谱联用法、离子色谱法和毛细管电泳法，通过测量化学成分来进行，结果相对准确。然而，这些方法是破坏性的、耗时的，并且需要样品制备和预处理。由于这些方法的复杂性，它们不适合大规模或在线应用。现代分析技术可以在不损害样本的情况下快速获取样本信息，这对食品鉴别具有重要意义。因此，利用新技术检测食品掺假逐渐兴起（He等人，2021）。图1总结了用于检测食品掺假的方法。
目前，检测食品掺假的常见先进技术包括：可见光成像（Sitorus等，2025）、高光谱成像（Malavi等，2024）、热成像（Bahmani等，2025）、光谱学（Millatina等，2024）、电子舌（Tamara等，2023）和电子鼻（Sarno等，2020）。大量研究致力于考察和应用这些先进技术来评估质量和检测食品掺假。其中一种新兴方法——热成像，作为一种非破坏性、快速且便携的方法，在食品监测和检验领域日益受到关注。通过记录样本的表面温度分布，该技术提供的信息直接受到材料物理成分和内部结构的影响，能够区分不同的样本（Ortiz-Chiliquinga等，2026）。热成像基于记录温度高于绝对零度（0开尔文或-273.15°C）的物体所发射的电磁辐射。辐射的总水平和不同波长处发射辐射的光谱分布取决于材料的表面特性，随着温度的升高，短波长对辐射的贡献增加（Travain & Valsecchi，2021）。
因此，本综述旨在考察食品欺诈检测非破坏性方法的现状，特别关注红外热成像。首先讨论了光谱学、电子传感系统（电子鼻、电子舌、电子眼）和高光谱成像等既定方法的优缺点，以提供评估热成像的比较背景。尽管红外热成像在农业和食品行业的各种应用中已得到广泛综述（ElMasry等，2020；Gowen等，2010；Ishimwe等，2014；Mohd Ali等，2020；Pathmanaban等，2023；Vadivambal & Jayas，2011），但其在食品欺诈和掺假检测方面的具体应用却关注甚少，据我们所知，目前尚未对其进行专门综述。因此，本综述聚焦于红外热成像在食品欺诈检测中的新兴应用，考察现有研究、热成像方法、测量影响因素、数据分析策略、方法学局限以及实际实施的展望。
章节片段
食品欺诈检测的非破坏性方法
各种先进的分析技术日益补充着传统的食品欺诈检测方法。食品欺诈的多样性和演变性质要求分析方法能够提供快速、可靠——尽可能——非破坏性的评估。在可用方法中，光谱学、电子传感系统和高光谱成像在食品欺诈检测方面受到了极大关注。以下简要讨论了这些技术以
热成像在食品欺诈检测中的应用
温度是大多数农业和食品工业过程中的重要因素。通常，农产品和食品的温度监测使用经典传感器进行，包括热电偶、温度计、热敏电阻和电阻传感器。这些设备受到与样本直接接触需求的限制，将其应用局限于特定温度范围和测量位置。热像仪克服了这些限制并提供
挑战与未来方向
迄今为止的研究表明，红外热成像，尤其是主动热成像形式，在检测食品掺假方面具有巨大潜力，在大多数情况下报告了令人鼓舞的结果。然而，该技术在工业应用以及监管应用方面仍处于早期发展阶段，距离食品供应链中的实际和广泛应用仍有相当距离。
尽管热成像已被研究用于检测
结论
食品欺诈的全球扩展和篡改手段的不断复杂化表明，传统的质量控制方法已不足以应对现代食品行业的需求。本综述表明，红外热成像，尤其是与人工智能相结合时，具有潜力不仅仅作为一种成像工具，而是作为能够改变非破坏性食品欺诈监测范式的新兴分析平台。这一能力
CRediT作者贡献声明
Leila Bahmani：写作——初稿、可视化、方法论、调查、正式分析、数据整理、概念化。Saeid Minaei：写作——审阅与编辑、监督、项目管理、概念化
生成式AI和AI辅助技术在写作过程中的声明
在准备本工作的过程中，作者使用了ChatGPT来改善手稿的语言和可读性。在使用该工具之后，作者对内容进行了审查和必要的编辑，并对已发表文章的内容承担全部责任。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的经济利益冲突或个人关系，这些冲突或关系可能影响本文所报告的工作。
Leila Bahmani | Saied Minaei
