1、近年來，食品安全問題一直備受人們關注，各種摻假造假的事件層出不窮，嚴重危害到人們的生命健康。加強食品安全監(jiān)管變得更為重要。近紅外光譜分析技術是一種新興的分析檢測技術，與傳統(tǒng)的化學分析方法相比具有速度快，無污染，操作方便等優(yōu)點，近年來發(fā)展迅速，廣泛的應用在物品的定性和定量檢測中。本文主要工作內容如下：
　　首先，本文以近紅外光譜的食品檢測軟件的開發(fā)為切入點，闡述了近紅外光譜技術的基本原理，相比于傳統(tǒng)的化學檢測方法，近紅外光譜檢測具有

2、一定的優(yōu)勢，介紹了近紅外光譜技術在食品檢測方面的最新研究進展。
　　其次，介紹了一些化學計量學算法?；瘜W計量學是近紅外光譜分析技術必不可少的組成部分。
　　再次，基于MATLAB語言開發(fā)了一套食品檢測軟件。實現(xiàn)了從光譜預處理、異常樣本分析到建模、模型調用等全套近紅外光譜分析過程,包括了目前常用的多種化學計量學算法。優(yōu)化了建模流程，加入了幫助系統(tǒng)，軟件使用更為方便。
　　接下來，研究了近紅外光譜技術在奶粉摻假中的應用。以

3、奶粉摻入麥芽糖糊精的實驗進行研究，使用偏最小二乘法(PLS)模式識別和 SIMCA算法進行建模，針對幾種光譜預處理方式和不同的波長范圍進行比較。結果表明，兩種模型的最優(yōu)判別正確率都達到了100％。證明近紅外光譜技術在定性判別方面的可行性。
　　最后，研究了近紅外光譜技術在面粉水分檢測中的應用。搜集了101組面粉樣品，選擇水分在近紅外范圍內的兩個吸收峰(1460nm)和(1960nm)，利用化學計量學中的線性建模方法偏最小二乘法和非

4、線性的誤差反向傳輸人工神經網絡(BP-ANN)，通過不同的光譜預處理方式，建立了兩個水分校正模型，都取了很好的結果。相比較BP神經網絡，偏最小二乘法校正模型更好，在后續(xù)的實驗中，使用普通面粉和高筋面粉驗證了此模型的可靠性和通用性。基于面粉的水分的偏最小二乘法校正模型，提出了一套新型便攜式多波長的近紅外水分檢測儀設計方案。傳統(tǒng)的水分測定儀采用2到3個波長，這里面我們采用了16個波長，12個用于測量，4個作為參比波長，得到12波長的吸光度值