近紅外光(nearinfrared，NIR)是介于可見光(VIS)和中紅外光(MIR)之間的電磁波，美國材料檢測協會(ASTM)將波長780~2526nm的光譜區定義為近紅外光譜區。近紅外光譜主要應用兩種技術獲得：透射光譜技術和反射光譜技術。透射光譜波長一般在780~1100nm范圍內；反射光譜波長在1100~2526nm范圍內。近紅外光譜區(NIR)是由Herschel在1800年發現的。真正用于農產晶方面的實用分析技術始于20世紀60年代。KarlNorris等人首先用近紅外光譜區測定谷物中的水分、蛋白質。但是由于分子在該譜區倍頻和合頻吸收弱，且譜帶重疊嚴重，給分析和鑒定帶來了困難，以致于NIR分析技術的研究曾一度陷入低谷，甚至處于停止階段。20世紀80年代，隨著計算機技術、儀器硬件的迅速發展，以及化學計量學方法在解決光譜信息提取和消除背景干擾方面取得的良好效果，使得近紅外分析技術不僅用于農產晶、食品和生物科學領域，而且還應用到石油化工、煙草、紡織、環保等行業。 
1近紅外光譜分析原理 
近紅外光譜是由于分子振動能級的躍遷(同時伴隨轉動能級躍遷)而產生的。近紅外分析技術是依據被檢測樣品中某一化學成分對近紅外光譜區的吸收特性而進行的定量檢測的一種方法。它記錄的是分子中單個化學鍵的基頻振動的倍頻和合頻信息，它的光譜是在700—2500nm范圍內分子的吸收輻射。這個事實與常規的中紅外光譜定義一樣，吸收輻射導致原子之間的共價鍵發生膨脹、伸展和振動。中紅外吸收光譜中包括有C—H鍵、C—C鍵以及分子官能團的吸收帶。然而在NIR測量中顯示的是綜合波帶與諧波帶，它是R—H分子團(R是0，C，N和S)產生的吸收頻率諧波，并常常受含氫基團X—H(X—C、N、O)的倍頻和合頻的重疊主導，所以在近紅外光譜范圍內，測量的主要是含氫基團X—H振動的倍頻和合頻吸收。使用NIR技術是因為它與樣品相互作用時輸出的能量效率比中紅外光更為實用。NIR的輻射源(儀器上的燈)要比用在中紅外的能量高得多，而且它的檢測器也具有更高檢測效率。這些因素意味著NIR儀器的信噪比值遠高于中紅外儀器。較高的信噪比意味著樣品的觀測時間可比中紅外儀器短得多。近紅外輻射對于樣品的穿透性也較高，因此樣品的前處理常較中紅外簡單。 
近紅外光譜根據其檢測對象的不同分成近紅外透射光譜(NIT)和近紅外反射光譜(NIR)兩種。NIT是根據透射光與入射光強的比例關系來獲得在近紅外區的吸收光譜。NIR是根據反射光與入射光強的比例來獲得在近紅外光譜區的吸收光譜。 
近紅外分析技術是綜合多學科(光譜學、化學計量學和計算機等)知識的現代分析技術，使用包括NIR分析儀、化學計量學光譜軟件和被測物質的各種性質或濃度分析模型成套近紅外分析技術等。經過對這種模型的校正，就可以根據被測樣品的近紅外光譜，快速計算出各種數據。建立被測樣品成分的模型時，主要用到的校正方法有多元線性回歸法(MLR)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經網絡法(ANN)。 
2近紅外定量分析的性能與特點 
近紅外分析技術是依照物質特征峰的強度來測定各組分的含量，關鍵是要建立時間與空間都穩定的數學模型——定標方程來預測樣品成分含量，因此，定標方程的專一性很強。對某種物質成分含量進行定標時，兩方面的因素對其有重要影響：一是定標樣品必須具有代表性且數量不能過少(一般應達40個以上)；二是必須對定標樣品成分進行準確的化學分析。近紅外定標完成后還須經內部驗證(對定標本身的·準確性進行檢驗)和外部驗證(對應用定標分析未知樣品的準確性檢驗)才能最終應用于生產實踐。 
近紅外光譜技術之所以成為一種快速、高效、適合在線分析的有利工具，是由其技術特點決定的。首先它適用的樣品范圍廣，可以直接測量液體、固體、半固體和膠狀體等不同物態的樣品，測量方便，對樣品不需要任何前處理，可進行無損檢測；其次它的分析效率高，可進行多組同時測定，并且根據已建立的相應數學模型得出樣品的多個組分的定性和定量結果；另外它的分析速度快，整個測量過程大多可在1rain內完成。在現實世界中，農產品與工業產品的成分分析面臨著許多困難，分析結果常因樣品基體的取樣量、平均重量和基本成分差別而有異同。當面對大量樣品(如工業產品)，而傳統方法又不能及時提供可靠數據時，NIR分析卻能快速無誤地做到。 
3近紅外分析技術在糧油檢測中的應用 
3.1在糧食中的應用 
在糧食作物品質鑒定上，近紅外使用廣泛的是分析小麥、大麥中的粗蛋白質。小麥的硬度是磨粉或食用時的重要指標，Brown等人通過對小麥粉的近紅外技術研究得出結論，硬小麥品種中，水分與小麥硬度呈線性關系；而軟小麥沒有這種關系，并斷定不論軟硬小麥品種，其硬度與蛋白質都呈正比關系。Stefanis曾比較了小麥粉樣品近紅外測定結果與常規方法測定結果的差異，結果發現水分含量、蛋白質含量、干面筋的相關系數分別為0．95、0．98、0．92L2J。Manlev等討論了光的散射對小麥反射光譜和透射光譜的影響。Chiba等還就近紅外技術在面粉定級中的應用進行了研究。胡新中把近紅外技術應用到小麥商品糧收購中。Zwingelberg已把光學在線測量系統應用于硬小麥加工產品的質量控制，實時對小麥蛋白質含量和粉粒粒度進行在線測量。王京宇等研究了水分含量對近紅外光譜技術測定小麥蛋白質結果的影響。JinHwanHong在蕎麥方面也進行了近紅外光譜研究，最后他認為近紅外技術是一種快捷、準確、無損檢測蕎麥蛋白質、水分及干面筋含量的方法。高文淑等用近紅外漫反射光譜法測定了谷子、玉米中的多種氨基酸含量。趙環環等利用傅里葉近紅外漫反射光譜技術和PLS算法相結合，對玉米籽粒樣品中的蛋白質含量進行分析，結果顯示預測模型對預測樣品的預測結果比較理想。在啤酒釀造業中，Sinnaeve等人通過對大麥質量和發芽質量的近紅外光譜分析，結果顯示不但可以預測大麥中的水溶性粗蛋白質含量，還可對精煉蛋白可溶性氮進行預測。安嶺等利用近紅外透射光譜技術評價大麥的品質。在飼料行業，丁麗敏等人用近紅外技術測定棉籽粕、菜籽粕中的真可利用氨基酸含量，定標結果表明，棉籽粕除胱氨酸和色氨酸，菜籽粕除賴氨酸外，其它氨基酸的變異系數都在7％以下，經檢驗證明其定標具有良好的預測性能，近紅外技術可作為日常測定真可消化氨基酸的實時分析方法。盧利軍等對黃豆粕中的水分、蛋白質和粗脂肪進行了近紅外光譜研究，結果與常規法測定結果呈密切相關。Villareal和Delwiche分別對大米直鏈淀粉含量用近紅外光譜技術進行了測量。Delwiche等用近紅外反射光譜測定稻米中的表觀直鏈淀粉含量。舒慶堯等人用近紅外反射光譜技術測定了小樣本糙米粉中表觀直鏈淀粉含量、糊化溫度和蛋白質含量，還對精米粉樣品中表觀直鏈淀粉含量進行了近紅外光譜技術研究及近紅外光譜測定技術校正設置的優化。劉建學等人通過用近紅外光譜的神經網絡法來預測大米中的直鏈淀粉含量。 
3.2在油脂方面的應用 
近紅外光譜可以有效地用于作物中油脂含量的測定。Starr等在油菜籽近紅外品質分析中取得較大的進展]。高文淑等用近紅外光譜法測定了谷子中的粗脂肪含量。顧偉珠等建立了用近紅外分析技術測定整粒帶殼油菜籽含油量模型。吳建國等用近紅外光譜法整粒測定油菜籽含油量，并得到很好的相關性(R=0.961)。王林友等用傅里葉變換近紅外漫反射光譜法測定完整油菜籽含油量、油酸和硫甙，結果表明，該方法與常規方法有類似的準確性，其定標方程的決定系數分別為0．9924、0．9942、0．9841。張嘩暉等用傅里葉近紅外光譜法對油菜籽三種品質性狀進行了初步研究。吳建國還對近紅外光譜在測定油菜籽芥酸和硫甙時的技術進行優化設置。Voor等檢測了脂肪和食用油的順式和反式含量的百分率，他們以純凈甘油三酯為標準，用偏最小二乘法作為化學統計來預測油中的順式和反式含量。DavidPazdernik等用近紅外技術分析了大豆中的氨基酸和脂肪酸的含量。在油脂工業中，近紅外技術可以用來檢測油脂不飽和程度。陳斌用近紅外光譜分析技術檢測了方便面的含油率，結果顯示用小波變換法可提高方便面含油率近紅外光譜的定量分析精度。趙龍蓮等用傅里葉變換近紅外光譜法測定完整的單粒玉米中油分的含量。 
4近紅外光譜分析技術的展望 
盡管目前近紅外光譜分析技術還存在不足，如不同地區的不同單位，在近紅外儀器的定標過程中，往往采用各自測定的標樣，不同單位的標樣之間有一定的差異，導致測定的結果也有一定的差異。樣品的粒度大小、均勻程度及裝樣方法對漫反射測量結果的精度都有較大的影響，預測能力及預測精度有待進一步提高，但隨著計算機技術、光譜學和化學計量學的不斷發展，這些問題都會得以解決。近紅外光譜分析技術不僅用在工農業生產過程中的檢測，包括品質分析和質量控制，配以相應的附件或利用在線分析儀，還可實現在線分析過程的質量監控。總的來說，近紅外光譜分析技術在我國有廣闊的應用前景，NIR工作者應大力研究并推廣此項技術