像苹果片等干制零食是新鲜水果的方便替代品，其保质期更长且更易储存。目前消费者对产品多样性的要求越来越高，因此食品企业在这些零食上涂覆了各种果蔬粉，以增强口感和感官吸引力。
据麦姆斯咨询报道，伊利诺伊大学（University of Illinois）的一项新研究利用近红外（NIR）光谱仪探索了涂覆和未涂覆苹果片的干燥过程，以便实时测量其水分含量。研究人员表示，近红外技术极大地提高了测量的速度和准确性。
此研究的通讯作者、伊利诺伊大学食品科学与人类营养系（FSHN）研究生Ragya Kapoor解释道，涂层的目的是让干苹果片更具营养和功能性，口感也更吸引人。
“我们的初衷是为了将苹果片纳入学龄儿童的饮食中。使用蔓越莓粉涂层，能够让苹果片的颜色和味道更具吸引力。”Kapoor补充道，“我们将苹果片在液体溶液中浸泡两次，共计60秒，然后进行热风干燥处理。”
研究人员利用微型近红外光谱仪检测干燥过程中苹果片各点的水分含量，以确保其足够干燥。
此研究的合著作者、伊利诺伊大学农业与生物工程系（ABE）的助理教授Mohammed Kamruzzaman表示，与常规监测技术相比，近红外技术提供了诸多优势。
“传统方法是在食品生产过程中提取样品，再送到实验室完成分析。这个过程至少需要24小时，由于一些分析过程需要用到刺激性的化学物质，样品会被破坏。”Kamruzzaman表示。
而利用近红外光谱仪，这个过程仅需几秒钟，无需剔除样品，也无需使用任何化学物质，就能完成检测。
“近红外技术精度非常高，速度非常快，同时不破坏样品，也不使用化学物质。因此这是一种可持续的绿色技术。传统的实验室技术需要专家操作设备并解释检测数据。而近红外光谱仪更易操作，几乎所有人都能够使用该仪器，仅需几分钟的训练即可进行测量。同时近红外光谱仪还具备小巧便携的优势。”
“近红外技术是利用不可见光来扫描产品。”Kamruzzaman解释道，“我们可以用眼睛看到食物的大小、形状和颜色，但却无法看到营养成分。利用近红外光吸收光谱可以探测食物中的化学键，这样就能够分析任何生物物质并确定其特征，如水分含量、蛋白质、脂肪、纤维及碳水化合物。近红外光谱仪可以提供很多数据，我们提取了数据并利用机器学习来解释结果。近红外光谱仪与机器学习的结合非常强大。”
Kapoor、Kamruzzaman、该研究的共同作者ABE的研究生Amir Malvandi，以及FSHN教授Hao Feng的研究团队有两个主要研究目标。研究人员想要探索苹果片上可食用涂层的成分，并测试使用近红外光谱仪监测涂覆与未涂覆的苹果片的干燥过程。
“涂覆样品和未涂覆样品的水分含量大不相同的，我们想了解二者干燥行为的不同之处。我们发现，通过近红外技术，能够仅根据成分的不同来区分两种样品。”Kapoor解释道。
研究人员表示，近红外光谱技术可以大幅提高生产效率。
“近红外光谱仪可以实时观察产品水分含量的变化。能够持续监测干燥过程，观察干燥物质的数量，并确定正确的停止干燥时间。”Kamruzzaman说。
FSHN和ABE两个系隶属于伊利诺伊大学农业、消费者与环境科学学院（College of Agricultural, Consumer and Environmental Sciences）。
该论文以题为“Real-time moisture monitoring of edible coated apple chips during hot air drying using miniature NIR spectroscopy and chemometrics”发表于LWT — Food Science and Technology杂志，论文链接为：https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.112602。
该研究获得了美国农业部（USDA）国家食品与农业研究所（NIFA）中“农业与食品研究计划（AFRI）”项目（# 2018-67017-27913和# AG 2018-68006-28097）的支持，以及美国农业部NIFA中孵化项目（ILLU-741-334）的支持。
