近年来，国家对饲料中各种成分的分析工作十分重视。使用常规分析方法检测饲料中各种成分是一项繁琐的工作，不仅费时费力，还需耗费大量的化学试剂和分析样本，同时产生的废液还会造成环境污染。由于常规分析方法操作繁琐、重复性差等因素，会导致日粮营养成分含量变异大，已不适应畜牧业精细化、科学化发展的需要。

近红外光谱技术（near infrared spectroscopy,NIRS）是一种先进的定性、定量检测分析技术，已经在动植物分析检测中被广泛应用，快速发展为饲料质量监测的新手段。近红外光谱分析技术可利用有机物中化学键的泛频振动或转动，以漫反射方式获得在近红外区的吸收光谱。通过主成分分析、人工神经网、偏最小二乘法（PLS）等化学计量学方法，建立物质光谱与待测成分含量的线性或非线性预测模型，从而实现对物质中待测成分的快速定量检测。

1 近红外光谱分析技术的特点

近红外光谱分析技术具有高效、快速的技术优点，所以在饲料快速分析领域得到了广泛的应用，其定标模型建立流程见图1。

1.1 分析速度快

饲料营养成分常规测定方法的时间消耗较长，检测方法及耗时见表1。

与物质的常规测定方法相比，近红外光谱分析技术不需要进行繁琐的前处理和化学反应过程，高度自动化降低了对操作者的技能要求，通过建立的预测模型可在几十秒至1 min内即可完成一个样品的多种成分（可多达十几种）的快速测定，提高了检测工作效率，避免了常规分析方法的滞后性。

1.2 分析对象广泛

近红外光谱分析技术可以测定的物质种类范围非常广泛，近红外光谱可用于所有与含氢基团有关的样品物化性质分析。

1.3 非破坏性，省时，省力

近红外光谱分析只需取得样品的光谱分析信息，不需要破坏样品，有时甚至可直接在物质的原容器中进行测定。与物质的常规测定方法相比，检测工作的效率得到极大提升，可为企业节约大量设备、人力和物力。

1.4 检测成本低，是一种绿色分析技术

近红外光谱分析技术可同时完成样品的不同成分含量的快速检测。样品一般不需要复杂的预处理，也不需要使用化学试剂，分析过程中不会产生污染，是一种绿色分析技术。

2 近红外光谱分析技术在饲料快速分析检测中的应用

2.1 饲料中主要营养成分的快速测定

近红外光谱分析技术已经被应用于饲料主要营养成分的快速分析领域中。最早由K.Norris等[9]运用近红外光谱分析技术对饲草原料中的粗蛋白、水分以及脂肪进行快速测定分析。我国近红外光谱技术也在饲料常量快速分析领域取得了一定的进展。曹明月等[10]选取154批次青贮样品，使用近红外光谱分析仪扫描样品，得到光谱数据，并利用偏最小二乘法（PLS）建立青贮饲料化学成分的近红外光谱预测模型。通过对预测模型进行验证，证明近红外光谱分析技术可用于青贮饲料的粗蛋白、水分、淀粉、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维含量的快速检测分析。周昊杰等[11]利用便携式近红外光谱分析仪建立了苜蓿干草、玉米青贮的主要营养成分的近红外光谱预测模型，并通过验证证明建立的预测模型可准确快速预测苜蓿干草、玉米青贮的营养成分含量。樊霞等[12]采集110份玉米DDGS样品，采用近红外光谱分析法，构建了玉米DDGS的氨基酸近红外光谱预测模型，可实现玉米DDGS中氨基酸含量的快速检测。宋军等[13]建立了豆粕、常规鱼饲料、进口鱼粉、国产鱼粉、赖氨酸、蛋氨酸6类饲料的多种氨基酸含量近红外光谱预测模型，能够准确对多种饲料的氨基酸含量进行快速测定。

2.2 饲料中有毒有害成分的快速测定

饲料中的一些有毒有害成分、抗营养因子和药物成分等可通过近红外光谱分析技术进行快速测定。赵茹冰[14]选取不同品种的棉籽456份，运用近红外光谱分析技术建立棉籽中植酸含量近红外预测模型，经验证证明可准确检测棉籽中植酸含量。程洋洋[15]随机抽取80份油菜籽建立植酸和芥子碱含量近红外光谱预测模型，并选取20份样本作为验证集验证预测模型的准确度，结果表明建成的预测模型可以准确测定油菜籽中植酸和芥子碱的含量。秦利等[16]选用49份不同蛋白质和棉酚含量的陆地棉种质资源和188份陆地棉重组近交系为材料，采用改进的偏最小二乘法建立棉仁粉中蛋白质和棉酚含量近红外反射光谱定标模型，该模型可快速准确测定棉仁粉中棉酚的含量。

2.3 饲料品质的快速评定

近红外光谱分析技术可快速评定饲料的品质。通过检测饲料中的蛋白质含量、相对饲喂价值、饲料消化率、酸性洗涤纤维含量和中性洗涤纤维含量等指标来评定饲料的品质。

薛祝林等[17]采集苜蓿草捆样品229份，利用近红外光谱分析技术建立苜蓿草捆中营养成分和消化率预测模型，相对饲喂价值、中性洗涤纤维等指标的预测结果良好。高燕丽等[18]共收集来自全国的紫花苜蓿干草样品87个，运用近红外光谱分析技术建立紫花苜蓿不同收获时期的粗蛋白、酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维含量及饲料相对值和分级指数的近红外光谱预测模型，可快速评定紫花苜蓿的品质。李静[19]收集来自全国的棉粕样品73个，运用近红外光谱分析技术，并采用偏最小二乘回归法建立棉粕的中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维的近红外光谱预测模型，可准确预测棉粕的中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维含量。

2.4 饲料生产过程的质量控制

近红外光谱分析技术可以实现对饲料生产过程的关键点进行检测追踪，利于生产企业动态调整饲料原料的配比，实现饲料生产精细化质量管理。金楠等[20]设计了一种在线饲料质量监测平台，该平台可在线持续检测饲料生产过程中的近红外光谱图。刘杲华等[21]在豆粕生产线上安装近红外分析仪，快速测定样品的水分、粗蛋白和粗脂肪含量，可以实时反映豆粕生产线上相关指标的变化情况，从而对豆粕生产过程进行质量控制。方景春等[22]将近红外光谱分析仪应用于DDGS的质量检测和生产控制中，研发了DDGS粗蛋白含量和水分测定的工厂校准，结果证明该校准符合国家标准的要求，可用于DDGS的生产过程质量控制中。

3 近红外光谱在饲料检测中的应用前景

近年来，随着科学技术的不断发展和完善，近红外光谱分析技术发展日趋成熟，已被越来越多的企业所使用，在饲料生产过程中发挥着重要作用。近红外光谱分析技术可检测从饲料原料到成品饲料的各项指标，具有一次分析指标多、无需样品前处理、分析快速准确和对环境无污染等特点，可以满足现代企业的饲料检测工作需求。在云计算及大数据技术发展的前景下，各大企业可通过不断收集并扩大饲料近红外光谱的数据量，在云端服务器实现近红外光谱分析模型的维护、扩展及升级，使模型的预测性能更稳定。