1. 近红外光谱的基本原理

近红外光谱（NIR）是指波长范围为780~2500 nm的电磁波谱区域。它主要利用有机分子中含氢基团（如-OH、-NH、-CH）的振动吸收特性进行分析。

2. 在食品检测中的应用

成分分析：

测定粮食、饲料中的水分、蛋白质、脂肪含量。

应用场景：小麦品质分级、大豆营养评价。

新鲜度评估：

通过检测肉类、鱼类中的挥发性化合物含量，判断其新鲜程度。

应用场景：冷冻食品质量监控。

掺假识别：

对比纯品和掺假样品的近红外光谱，快速发现异常。

应用场景：食用油真实性验证。

3. 技术特点

快速高效：一次扫描即可获得多个参数信息。

非破坏性：无需样品制备，适合大批量检测。

成本较低：相比其他光谱技术，设备价格更亲民。

4. 数据处理与建模

主成分分析（PCA）：用于降维和可视化，帮助识别样品间的差异。

偏最小二乘法（PLS）：构建定量分析模型，提高预测精度。

5. 展望

未来，结合人工智能算法的近红外光谱技术将进一步提升检测效率和准确性，推动智能化食品检测的发展。