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本文旨在研究近红外仪粮油检验工作当中应用，如近红外分析技术，该技术具有无污染、低成本、无损等多种优势，整体检验工作效率较高。通过分析近红外分析仪在各类粮油作物检验中应用，如小麦、玉米、大豆等多种粮食作物的检测，发现了近红分析仪应用优势和应用效果，以此为粮油检验工作中应用近红外仪提供技术支持。
20世纪70年代，近红外分析仪进入到我国，我国少数粮食科研院和专科院校逐渐引进近红外分析仪，我国粮食行业也逐渐开展了对近红外分析仪的应用研究，但是由于近红外分析仪处于应用初期，仪器还不够成熟，测定结果也不够准确，限制了近红外分析仪在粮油检验中推广和应用。随着化学计量学的不断发展，近红外仪器质量和定标质量不断提高，近红外技术也呈现出检验快速准确、可同时进行多指标检测的优点，这加快了近红外分析仪器的应用和推广[1]。近红外技术在快速检测、指导方面展示出了较强的优越性，我国粮油企业因为生产需求增加了近红外分析仪器数量，并将其运用到指导生产方面。部分粮油企业成立了内部网络，采用近红外仪器控制原料质量，对粮食加工过程进行优化和检验粮油产品质量。粮油质量检测部门也逐渐开始应用近红外仪器进行粮油质量检测，不仅提高了粮油检测速度，也可以保证粮油质量检测结果准确性。
目前，近红外技术在粮油的粮食水分、蛋白质、粗脂肪等营养成分应用上较为成熟，随着研究的不断深入，近红外技术在粮油检测品种范围也不断扩大，如，近红外分析仪可用于测定小麦、玉米、大豆等籽粒硬度、容重等，也可用于测定植物油料中油酸、亚油酸，油菜籽含油量、芥酸、硫代葡萄糖苷，花生脂肪酸[2]等。近年来，我国为了推广近红外分析技术，有关部门组织开展了一系列推广活动，近红外技术应用交流会议，主要目的是借鉴近红外技术应用经验，为推广工作奠定良好的基础，如Sup NIR-1200系列便携式近红外分析仪，该便携式近红外分析仪是针对现场实时检测应用而设计的便携式近红外分析仪，波长范围覆盖1000-1800nm。
近红外分析技术是一种现代光谱技术，集现代电子技术、光谱分析技术、计算机技术和化学计量方法为一体。短波区近红外光谱区范围约在780-1100mm之间，近红外光谱区长波区范围约在1100-2526nm。主要是借助有机化合物或者是水中含氨基团二级倍频和三级倍频在该光谱区域吸收信息从而达到分析的目的。使用近红外分析仪器光谱测定样品后，可选择多元线性回归方程对光谱所检测到的成分信息进行分析，借助信息构建样品成分参数关系的数字模型，可以将数字模型存入到仪器当中，仪器使用时不需要重新调整仪器参数即可得到样品成分信息。一般情况下都使用近红外仪器的短波谱区进行检测，这种检测方式成本使用效率较低，主要原因是短光谱区光源、检测器以及样品池等光学材料价格低廉，光源也以二极管为主，这都降低了检测过程中的资金投入。短波谱区适合应用于农产品检测，但是如果样品自身不均匀，会对最终检测结果造成误差。近红外仪器的短波讲课近红外谱趋同于主要是利用二级倍频和三级倍频，吸收系数较小，但是具有较强的投射能力，可实现多数量样品同时检测，并且最终取得的检测结果较为准确，可提高样品检测效率。
近红外分析仪在粮食检测中应用，所用的检测时间与其他方法相比可以大幅度缩短，实现实时在线检测。近红外分析仪主要是利用漫反射技术测定样品，不需要在检测前对样品进行处理，可节约较多的检测时间[3]。近红外分析仪器在获取光谱信号时，不需要借助试剂才能够得到检测结果，对于环境所造成的污染较小。并且近红外分析仪较为广泛，不仅可以应用于样品定性，还能够用于样品定量测定当中，并且精度较高。近红外分析仪检测的过程中所使用的样品池材料主要以玻璃或者是石英为主，制作材料成本较低，检测过程中还可以节约购买试剂的资金，属于经济成本较小的检测方法。近红外光谱分析仪器在检测应用过程中也存在一定的局限性，近红外仪器不适合在痕量分析和分散性样品分析当中应用，检出率不够准确、效率也偏低。近红外光谱分析技术建立样品模型时较为困难，并且容易受到多种因素的影响。传统粮油产品分析方法需要消耗大量的水、电以及化学试剂，使用近红外分析仪可减少检测过程中电量的消耗，需要使用其他化学试剂，如，检测粮油产品粗蛋白、水分、灰分，原料需要大量的水分、电力和化学试剂，使用近红外分析仪检测后，可有效节约化学试剂、水分、电力等资源。同时，近红外分析仪还能够节约人力成本，主要原因是传统粮油产品检测过程中需要使用化学试剂，化学试剂有一定毒性，检验人员上岗前需要进行相关培训，会加大人力成本的投入。近红外分析仪在粮油检验中应用后，可以减少人力培养的投入，也可减少检验人员的培训时间。
近红外分析仪在粮油检验中应用，要提前做好校准工作，才能够保证最终检验结果的准确性。校准会受到所选样品特性的影响。为了更精确地校准，应首先明确并确定样品中各成分的含量范围，进而将这些范围细分为若干个区间，并分别进行校准。
将制备好的样品放置实验室进行基准分析，完成检测后计算多次检测结果之间的平均值，如果平均值测试差超过原本的范围，需要重新开展检验工作。理化分析开展过程中要将电脑与红外分析仪连接起来，这样才能扫描仪器当中的数据进样时要保证进样平行性。对完成扫描的数据进行整合，主要目的是发现存在的错误数据，避免使用仪器分析时出现错误。使用近红外分析仪对相关数据进行分析，如果发现样品数据与标准要求差距过大，应对其进行删除处理，完成分析后对其进行校准。校准系数和预测标准误差应控制在合适范围内，可以根据此数据对其进行校准。样品选择与开发校准原则应保持一致，制备也与其原则相同。部分近红外仪器校准后虽然能够通过测试，但是在实际应用过程中还可能存在一定问题。例如水分检测过程中，高水分含量的样品在制备时，粉碎样品速度快、温度高，样品水分会出现不同程度的损失，并且损失程度不便于确定，损失水分与样品多少、时间长短、温度高低都有关。因此，在检验过程中，将国标GB 5009.3-2016作为指导，对样品水分校准进行测试，最终保证校准测试结果符合相关要求即可。
近红外分析仪最先应用于原粮的粗蛋白、粗脂肪、水分测定中，但是由于近红外光谱区倍频和合频吸收较弱，并且存在严重的谱带重叠情况，加上之前技术水平偏低，近红外分析仪器未能得到广泛应用。近几年随着技术水平的不断提升和化学计量学的发展，上述很多问题已经得到解决，对于粮油常规成分测定方面也得到了深入研究，并且取得了较好的成果。在2010年，近红外分析仪用于粮油粗蛋白、粗脂肪、水分、玉米淀粉、小麦灰分的测定，已经纳入了粮油检验标准当中。随后几年，农业部也发布了花生仁中氨基酸含量测定、油菜籽中总酚、生育酚、芥酸、硫代葡萄糖苷的测定等近红外检测法。
粮油产品中淀粉是最为主要的化学成分之一，传统粮油检验中会选择酶水解或者是旋光法检测产品当中的淀粉含量，上述两种方法检测速度较慢，检测过程中所需要投入的资金也较多，还会在测定时导致样品发生损坏。直链淀粉含量对于粮油产品质量和口感有着决定性作用，从而使其成为评价粮食质量的一大指标。近红外光谱仪器用于粮油检测当中，可以直接构建相关检测模型，通过模型检测出粮食中的淀粉含量。氨基酸是蛋白质的重要组成，会直接对蛋白质营养交织产生影响。粮油检测当中应用近红外分析仪，可在短时间内检测出粮油产品当中的氨基酸，并且检测结果准确可靠。脂肪酸组成对脂肪性质会产生一定影响，使用近红外分析仪器虽然能够检测出部分脂肪酸的含量，但是由于含量相对较低，最终得到的结果准确性偏低。大部分粮油产品当中都蕴含维生素分子，维生素分子当中包含氨基团，使用近红外分析技术可检测出粮油产品中的维生素含量。微量元素也是粮油产品的基础组成，传统检测方法包括原子吸收光谱法和分光光度法两种方法，这两种方法无法直接对样品进行检测，要对所检测的样品进行处理，导致测定过程较为复杂。代露茗[4]等对101份无芒雀麦元素含量进行近红外光谱技术分析研究，结果表明，所建立的预测模型中,K、P、Fe和Al预测准确性较高，可以替代传统分析方法来预测无芒雀麦中K、P、Fe和Al含量，Ca和Mg预测精度较弱，能够在样品数量较大时粗略预测含量来进行样品筛选；Mn的预测效果较差,预测值与实测值的误差较大。近红外光谱分析法虽然能够检测出粮油当中微量元素含量，但是相关研究和应用相对较少。
近红外分析仪在粮库虫害应用中也有较多的优势，如借助仪器对病害发生期间粮油作物水分、蛋白质含量变化检测，从而判断粮库内是否有虫害发生。借助采集图像可以发现粮食作物当中含有较大比例的亮斑，正常情况下玉米近红外图像为黑色，对比正常图像和发生虫害的图像，可发现两个图像之间存在明显的差异。近红外分析仪不仅能够发现粮仓内存在的害虫，还可以对害虫虫龄、形态进行区分，便于采取合适的措施对其进行处理。鲁玉杰等基于无虫小麦和含7个不同发育阶段米象的小麦近红外光谱,建立了不同生长发育阶段米象的小麦ELM分类识别模型,为粮食中隐蔽性害虫的早期检测提供了参考[5]。
近红外分析仪能够在短时间内识别粮油作物纯度。借助近红外分析仪也能够检测出转基因粮油产品，以转基因粮油作物作为样品，之后使用近红外分析仪进行识别分析，通过分析能够准确分辨出转基因粮油作物[6]。农药残留也是近年来食品安全中较为关注的问题，使用近红外分析仪检测农药残留受到的关注度也逐渐提高，张嘉洪等[7]基于高光谱成像技术做了研究，提供了一种新的方法检测高粱中农药残留。粮油产品掺假鉴别是保证粮油产品安全的重要内容，部分销售商为了自身利益会选择廉价替代品掺入到粮油当中，不仅扰乱了市场秩序，还对消费者自己权益造成严重损害。近红外光谱仪在粮油产品安全检验中应用，能够检验出粮油产品中是否存在掺假的问题，保证了粮油产品的安全性。
综上所述，近红外分析仪具有分析速度快、不破坏样本、操作简单等优势，当前已经在我国粮油检测产业当中被广泛应用，并且随着与其他技术的相融合，将进一步提升分析精度和效率，实现更智能化、自动化的粮油检测和过程控制，为粮油产业发展注入新的活力。
