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俗語說民以食為天，每個人一天中所需的絕大多數(shù)能量就來自于三餐中食物的供給，并且可口的飯菜也能進一步增加食欲，從而攝入更多營養(yǎng)成分。不同的食材就包含了不一樣的營養(yǎng)元素，至于飲食的種類，那可謂是五花八門。不過在吃這件事情上，對于肉食愛好者來說，沒有什么能有比大快朵頤更具幸福感的了?？墒菫楹稳饩湍苁艿蕉鄶?shù)人的青睞呢，不僅因為其高蛋白能夠滿足身體新陳代謝的需求，同時也因豐富的脂肪含量能夠影響食物本身的口感，讓人情不自禁地想要飽餐一頓。

以肉制品為例，脂肪和蛋白質(zhì)都是非常重要的參數(shù)，一方面其含量高低影響產(chǎn)品的價值，對相關生產(chǎn)商來說就決定著成本的投入與利潤的獲取，另一方面它也關系著感官的評價，對消費者而言就體現(xiàn)在口感上。因此在肉類等食品等加工生產(chǎn)過程中，需要在多個環(huán)節(jié)分別對原料、中間產(chǎn)品以及成品中的多項指標進行檢測，從而實現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的控制，既保障了食品安全，又能維持產(chǎn)品風味的一致性，在保證消費者健康的前提下滿足大家對食物的預期。

根據(jù)我國現(xiàn)行標準 GB 5009.5-2016《食品中蛋白質(zhì)的測定》及 GB 5009.6-2016《食品中脂肪的測定》中描述，目前食品加工生產(chǎn)企業(yè)通常采取凱氏定氮和水解提取的方法來分別測定其產(chǎn)品中蛋白質(zhì)和脂肪的含量。這些經(jīng)典的分析方法結(jié)果準確，但其缺點也是顯而易見的，就是繁瑣耗時。這個不足之處對于生產(chǎn)企業(yè)而言尤為致命，一是難以及時了解產(chǎn)品質(zhì)量，并發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)上可能出現(xiàn)的問題，無法快速地作出調(diào)整，二是大規(guī)模多批次的檢測需求對人力的損耗是巨大的，僅采取這種低效率的分析方法勢必會延緩生產(chǎn)進度。因此目前大多數(shù)企業(yè)都會采取輔助的解決方案以提高生產(chǎn)效率，也就是今天要介紹的快速檢測秘密武器——近紅外光譜分析。

近紅外 (Near infrared, NIR) 光是介于紫外可見光和中紅外光之間的電磁波，可細分為 750 nm 至 1100 nm 的短波近紅外和 1100 nm 至 2500 nm 的長波近紅外兩個區(qū)域。物質(zhì)在近紅外譜區(qū)的吸收是由于分子內(nèi)部振動狀態(tài)的變化而產(chǎn)生的。分子的振動狀態(tài)的變化引起了分子的基頻吸收、倍頻吸收與合頻吸收，在紅外光譜中占主導地位的基頻吸收產(chǎn)生了中紅外光譜，而近紅外光譜主要是有機物分子中 C—H、O—H、N—H 等含氫基團的倍頻與合頻吸收。

同中紅外相比，近紅外光譜譜帶重疊情況嚴重，難以對物質(zhì)的吸收進行精確的歸屬判斷，所以也無法像傳統(tǒng)光譜分析方法那樣用于分子結(jié)構(gòu)的鑒定，更不能基于單波長建立令人滿意的工作曲線進行定量分析。不過近紅外光譜同中紅外一樣，也可以得到有關物質(zhì)的結(jié)構(gòu)與組成信息，只需獨辟蹊徑地借助化學計量學的方法，就能完成對物質(zhì)進行定性或定量的分析工作。

借助化學計量學的方法建立近紅外光譜與食品各個指標之間的數(shù)學關系，即近紅外光譜標定模型，通過這些模型，就能快速地對類似樣品的近紅外光譜做出相應指標的預測。通常情況下在完成光譜掃描的瞬間就可以即時得到結(jié)果，在掃描時也無需對樣品進行復雜的前處理過程，快速高效地完成產(chǎn)品的質(zhì)量檢測工作。步琦的 ProxiMate? 就是專為食品行業(yè)定量快檢而生的旁線近紅外設備。

ProxiMate? 是專為食品及飼料行業(yè)設計的穩(wěn)定且易用的近紅外光譜儀，觸控式的交互界面方便用戶操作，豐富的即用模型以及 AutoCal 自動建模功能也讓學習門檻極大降低，IP69 認證更能為復雜生產(chǎn)環(huán)境下檢測保駕護航。

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