應用范圍：
酒制品檢測分析
不同產(chǎn)地的葡萄酒具有不同的質(zhì)量與風格，市場上葡萄酒以假亂真,、以次充好現(xiàn)象頗多,，尋找簡單有效地鑒別葡萄酒產(chǎn)區(qū)的方法,，有利于葡萄酒市場的健康發(fā)展,。向伶俐等人采用近、中紅外光譜的貝葉斯信息融合技術對葡萄酒原產(chǎn)地進行快速識別,，建模集準確率為87.11%,，檢驗集準確率為90.87%，提高判別的準確度,，為葡萄酒原產(chǎn)地真?zhèn)巫R別提供了一種高效低成本的新方法,。
此外，利用紅外光譜對白酒年份與香型鑒別也有十分效,。因不同香型白酒的成分有所差異,，其紅外光譜也不盡相同，可根據(jù)紅外光譜差異鑒別不同年份的白酒,。
蜂蜜檢測分析
我國蜂蜜質(zhì)量參差不齊,，摻假現(xiàn)象也較為嚴重。孫燕等利用中紅外圖譜分析儀結(jié)合化學計量軟件建立饒河黑蜂蜂蜜產(chǎn)地真假判別模型判別饒河本地的蜂蜜樣品和其它地區(qū)蜂蜜樣品,，準確率達90.3%,，為蜂蜜真?zhèn)舞b別提供了一種有效的方法。
谷類檢測分析
近年來,，少數(shù)造假者頻頻在陳舊大米中涂抹摻加植物油,、礦物油，增加其亮度和光澤,，冒充優(yōu)質(zhì)新鮮大米銷售,，嚴重危害消費者身心健康。張耀武等利用紅外光譜對涂有和摻有礦物油的大米進行定性鑒別,。將分離出含有礦物油的試樣進行紅外光譜測試,，未出現(xiàn)1745cm-1脂C=O的伸縮振動吸收和1000~1300cm-1伸縮振動吸收，證明該試樣中含有直鏈烷烴的礦物油,。該方法可用于對大米,、餅干、瓜子和食用油中是否摻加工業(yè)礦物油的鑒定,。
糧食在高溫高濕條件下極易發(fā)霉變質(zhì),，不僅造成經(jīng)濟損失還嚴重威脅人畜健康,。劉凌平等利用傅里葉變換衰減全反射紅外光譜技術結(jié)合化學計量學方法，對稻谷中7種常見有害霉菌進行了快速鑒定,，建立的線性判別分析和偏最小二乘判別分析模型對7種不同類別菌株的留一交互驗證整體正確率分別達到87.1%和87.3%,，表明該技術可用于谷物中霉菌不同屬間的快速鑒別，尤其對不同菌屬的霉菌具有良好的判別效果,。
果蔬檢測分析
果蔬中農(nóng)藥殘留快速,、高效的檢測技術是當前食品安全控制關注的重大問題。朱春艷用傅里葉紅外光譜技術對敵百蟲和辛硫磷兩種農(nóng)藥的紅外光譜進行了測量和分析,，驗證了FTIR/ATR技術快速檢測蔬菜中有機磷農(nóng)藥殘留的可行性,，測定敵百蟲的最低的檢測限為0.2×10-6（體積分數(shù)），相關系數(shù)為0.9141,，辛硫磷的最低檢測限為0.02×10-6,，相關系數(shù)為0.9036，為果蔬農(nóng)藥殘留檢測提供了一種方便,、快捷,、準確的方法。
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