食品工业是一个非常重要的工业，而颜色是食品工业中令人感兴趣的主要表现性质。在市场上，顾客很少通过品尝食品来检验食品的优劣，然而可以用眼睛，通过外观来辨别食品的质量.当谈到用颜色的测量方法来分选食品时，以前的分级方法都无所助益。现在，人们可选用一种以食品光学特性为根据的颜色测量分选方法和仪器，那就是目前国内从美国引进一种专业进行颜色测量的设备，由光源发光照射在食品表面，经食品表面反射的光通过光纤传输到光谱仪，这种光纤光谱仪可以通过USB接口直接与电脑连接，通过安装在电脑中的测量软件就可以直接在电脑屏幕上看到食品颜色的详细信息。有关这方面的详细介绍请点击
颜色测量在食品工业中的应用
颜色是食品工业中令人感兴趣的主要表现性质，如果颜色应该相同的产品在颜色上存在明显的差异，该产品一定出了问题。食品工业是一个非常重要的工业，亦是一个与易腐产品有关的工业，这些易腐产品质量非常难以控制，却越来越重要。虽然产品的外观与质量并不是一回事，然而食品的表现却与质量有广泛的联系。颜色比滋味、气味和质地更易测量。在市场上，当一个潜在的顾客作出选择时，他很少通过品尝食品来检验食品的优劣，然而可以用眼睛，通过外观来辨别食品的质量。传统上，光纤光谱仪，食品工业可以按照下面食品的种类进行分类：
1、新鲜水果和蔬菜
2、加工的水果和蔬菜
3、配方的，组合的，或制造的食品（包括预制谷物）
4、乳制品
5、家禽类
6、肉及肉制品（包括鱼和家禽类）
7、鱼
8、香辛料、香料
9、粮谷
10、油、糖浆及糖
11、饮料酒类
在美国，农业及栽培物的技术是州立农学院和农业所主要关心的。农作物栽培以后，政府和工业的研究所都对其采收、加工及销售进行研究，上述组织对下面的研究领域特别重视：
1、与育种、选美有关的测量，
2、生长条件的研究（施肥、喷药等）
3、采收（时间的选择，采收的方法及搬运到加工厂）
4、新鲜水果和蔬菜质量评价
5、加工期间及加工结束时产品质量的保持
6、运输、贮存及销售时产品质量的保持。
近红外光谱分析原理
近红外光（Near Infrared，NIR）是介于可见光（VIS）和中红外光（MIR）之间的电磁波，微型光纤光谱仪，ASTM 定义的近红外光谱区的波长范围为 780~2526nm （12820～3959cm1），习惯上又将近红外区划分为近红外短波（780~1100nm）和近红外长波（1100~2526nm）两个区域。
近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团Ｘ－Ｈ（Ｘ＝Ｃ、Ｎ、Ｏ）振动的倍频和合频吸收。不同团（如甲基、亚甲基，苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，NIR 光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有机物质的组成与性质测量。但在 NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础。其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程：
（1）在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回归，主成分回归，偏小二乘，人工神经网络和拓扑方法等。显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数据有关，还与测量所要求达到的分析精度范围有关。实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范）。
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