傅里葉變換紅外光譜儀主要由紅外光源、干涉儀、樣品池、檢測(cè)器、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)、記錄系統(tǒng)等組成，是干涉型紅外光譜儀的典型代表，不同于色散型紅外儀的工作原理，它沒有單色器和狹縫，利用邁克爾遜干涉儀獲得入射光的干涉圖，然后通過傅里葉數(shù)學(xué)變換，把時(shí)間域函數(shù)干涉圖變換為頻率域函數(shù)圖。

 

　　傅里葉變換紅外光譜儀具有掃描速度極快、很高的分辨能力、靈敏度與信噪比高、測(cè)定的光譜范圍寬、能量輸出大、全波段內(nèi)分辨率一致、重復(fù)性好、雜散光干擾小、便于與氣、液色譜聯(lián)機(jī)等優(yōu)點(diǎn)。

 

　　傅里葉變換紅外光譜儀在食品中的應(yīng)用：

　　1、蜂蜜檢測(cè)分析：

　　我國(guó)蜂蜜質(zhì)量參差不齊，摻假現(xiàn)象也較為嚴(yán)重。

　　利用中紅外圖譜分析儀結(jié)合化學(xué)計(jì)量軟件建立真假判別模型判別蜂蜜樣品和其它地區(qū)蜂蜜樣品，準(zhǔn)確率達(dá)90.3%，為蜂蜜真?zhèn)舞b別提供了一種有效的方法。

 

　　2、肉制品檢測(cè)分析：

　　可用紅外光譜對(duì)肉質(zhì)量評(píng)定。

　　通過肉在不同溫度且有氧儲(chǔ)藏條件下生化指標(biāo)變化及其紅外光譜間關(guān)聯(lián)性建立PLS模型，利用建立模型對(duì)肉新鮮度進(jìn)行評(píng)定，正確率在86.7%～88.9%之間。

 

　　3、果蔬檢測(cè)分析：

　　果蔬中農(nóng)藥殘留快速、高效的檢測(cè)技術(shù)是當(dāng)前食品安全控制關(guān)注的重大問題。用傅里葉紅外光譜技術(shù)對(duì)農(nóng)藥的紅外光譜進(jìn)行了測(cè)量和分析，驗(yàn)證了FTIR/ATR技術(shù)快速檢測(cè)蔬菜中有機(jī)磷農(nóng)藥殘留的可行性，測(cè)定農(nóng)藥檢測(cè)限為0.2×10-6(體積分?jǐn)?shù))，相關(guān)系數(shù)為0.9141，農(nóng)藥檢測(cè)限為0.02×10-6，相關(guān)系數(shù)為0.9036，為果蔬農(nóng)藥殘留檢測(cè)提供了一種方便、快捷、準(zhǔn)確的方法。

　

　　4、食用油檢測(cè)分析：

　　芝麻油中常常摻雜一些廉價(jià)的其他油品，嚴(yán)重?fù)p害了消費(fèi)者的利益。利用中紅外光譜技術(shù)，對(duì)純芝麻油、摻入大豆油的芝麻油和摻入菜籽油的芝麻油進(jìn)行分析，通過不同的預(yù)處理方法建立優(yōu)定性模型，應(yīng)用優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確率高，準(zhǔn)確區(qū)分了純芝麻油和摻偽芝麻油。

　　油脂中反式脂肪酸含量嚴(yán)重影響人類健康。以酸水解法提取食品中脂肪酸，用傅立葉變換紅外光譜儀對(duì)反式脂肪酸含量進(jìn)行了快速測(cè)定，回收率達(dá)到89.26%～106.51%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差2.29%，結(jié)果準(zhǔn)確可靠，為測(cè)定食品中反式脂肪酸含量提供了新思路。

 

　　5、乳制品的監(jiān)測(cè)分析：

　　通過紅外光譜技術(shù)對(duì)乳制品定性定量分析，是實(shí)現(xiàn)乳制品快速檢測(cè)的有效手段。利用傅立葉變換紅外光譜法測(cè)定奶粉中三聚氰胺的含量，選取1551cm-1附近特征吸收峰，建立線性定量模型。結(jié)果表明紅外光譜法測(cè)定奶粉中三聚氰胺相關(guān)度高達(dá)0.9992，準(zhǔn)確度高、穩(wěn)定性好、檢測(cè)限低，樣品回收率為98.89%。該法可用于三聚氰胺的快速無損檢測(cè)，提高奶粉的質(zhì)量監(jiān)控能力。

　　乳制品中脂肪、蛋白質(zhì)等主要成分的含量及抗生素殘留是判斷其品質(zhì)的重要指標(biāo)。利用中紅外光譜技術(shù)結(jié)合PLS法對(duì)原料奶中脂肪、蛋白質(zhì)含量進(jìn)行定量分析，結(jié)果表明衰減全反射法結(jié)合PLS是一種檢測(cè)原料奶中蛋白質(zhì)、脂肪含量的有效手段。

 

　　6、酒制品檢測(cè)分析：

　　不同產(chǎn)地的葡萄酒具有不同的質(zhì)量與風(fēng)格，市場(chǎng)上葡萄酒以假亂真、以次充好現(xiàn)象頗多，尋找簡(jiǎn)單有效地鑒別葡萄酒產(chǎn)區(qū)的方法，有利于葡萄酒市場(chǎng)的健康發(fā)展。科學(xué)家采用近、中紅外光譜的貝葉斯信息融合技術(shù)對(duì)葡萄酒原產(chǎn)地進(jìn)行快速識(shí)別，建模集準(zhǔn)確率為87.11%，檢驗(yàn)集準(zhǔn)確率為90.87%，提高判別的準(zhǔn)確度，為葡萄酒原產(chǎn)地真?zhèn)巫R(shí)別提供了一種高效低成本的新方法。

　　此外，利用紅外光譜對(duì)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。