关键词：光谱技术;食品检测;光谱数据处理;预测模型
摘 要：随着时代发展，人们对饮食要求越来越高，从“能吃饱”逐渐变成“要吃好”。目前人们对食品安全问题十分重视，因此，迫切需要一种无损、快捷的食品检测技术以满足人们的需求。光谱技术能够根据待测食品样本的物理结构和化学成分推算出其物质特性和组成成分，在掺伪检测、新鲜度检测以及有害物质残留检测等方面，应用前景广阔。与食品检测中的传统检测技术相比，光谱技术具有迅速、精度高、没有样品损耗以及重复性好等优点，已经成为食品检测中重要的发展方向。该文整理了国内外近5年来食品检测中的光谱技术应用相关研究文献，重点在数据预处理方法、特征波段选择算法以及数据建模方法三个方面对食品检测中的光谱技术应用进行系统综述。该文所论述食品检测中光谱技术的应用主要采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)以及SG平滑算法对所采集光谱数据预处理；采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)以及竞争性自适应重加权采样(CARS)进行特征波段选择；采用偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)对检测结果数据进行分析。同时总结展望了食品检测中光谱技术应用的发展方向：光谱检测技术与多种食品检测技术相互融合将会成为未来发展方向；将光谱与在线检测技术相结合，实现对食品样本在线实时检测，将会取得更有价值的检测结果；研发便携式光谱检测设备，将会更方便地进行食品现场检测，检测效率将会显著提升，并且具有很大市场潜力。
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