除在水果检测应用领域应用，近红外光谱技术还可以在肉品分级中可以区分蛋白质和脂肪含量，并测量水分含量，颜色，pH值和鲜嫩度指标。它还可以检测常见污染物（如挥发性氮）的存在。在肉类生产中，这些因素极大地影响了肉的质量和等级，从而决定了价格。而在包装过程中的质量控制和检查对于预防食物传染疾病或对欺骗诈消费者的行为也至关重要。光谱法的非破坏性，非化学性可以大力的提高产量，例如通过测量蛋壳来监控鸡蛋质量。比利时的研究人员在鸡蛋新鲜度的校正模型的开发方面取得了巨大进展：将鸡蛋保质期与其近红外光谱特征变化关联起来，并将该数据关联到鸡蛋新鲜度的经典（破坏性）测量上。采用近红外分析技术帮助水果行业降本增效。江苏高效水果内部病斑检测

近红外与众多物料有着非常完美的结合。例如***、饲料、石油化工、医药。果蔬也是其中一例，不过内涵却与其它不同。首先是波长范围。果蔬水分约为80-90%，水果糖度在10-20°Brix之间。其他成分虽然很多，但含量很少。1100nm以下的短波近红外适用于果蔬类高水分物料。其次是光谱采集方式。果蔬内部质量无损检测除了糖度以外，还要检测内部褐变、糖心等，必须采用透射方式采集光谱。短波近红外穿透力强，加之，1100nm以下属于硅检测器范围，仪器造价比铟镓砷要便宜很多，这又为大量普及应用创造了有利条件，为量大利薄的农产品销售提供了强有力的支撑，因此是比较好选择。四川内部品质水果分类IAS-F100近红外水果内含物分析仪能够快速地用于水果内部品质的无损检测和快速分选。

目前所设计的多通道光谱分析系统，检测精度上可以做到±0.4，检测速度上大果可以达到大果1-2个/秒，中果5-10个每秒，不但可以满足大规模水果分选需求，也可以大幅度地提升分选的效率。“隰县玉露香梨”作为国家地理标志证明商标，**出口水果质量安全示范基地县，其果梨产业的生产标准化、规范化程度已经初具规模。而此次近红外水果内部品质分选系统的引入，不但将进一步推动隰县玉露香梨产线的智能化、数字化产线的建设，还将在行业内树立新的**，推进国内水果行业分选、分级制度的建设，改变传统水果产业的销售方式、销售策略，助力特色农产品走精品化道路、提升竞争力，实现农业增效、农民增收。

传统水果分级内容一般分为等级和大小两项，涉及多项物理指标和化学指标。所谓等级分级是指诸如优、良、中、合格、等外等几个规格，评价指标有外观的颜色、光泽、内部的糖度、酸度、果肉软硬度、有无外部损伤、内部缺陷、奇形怪状等；大小分级是日本的水果分级检测高新技术指诸如超大、**、大、中、小、小小、过小等多个规格，评价指标包括直径、长短、粗细、轻重等。内部品质包括水果的糖度、酸度和缺陷等指标。众多情况，水果的成熟程度可以用水果的颜色间接地**，但表示成熟度的根本是水果内部的糖度、酸度、果肉软硬度程度等指标。糖酸度的破坏性检测技术早已被人们掌握，而无损伤检测是近年来发展起来的高科技技术。水果品种多种多样，不同水果有时需要不同的检测方式方法。IAS-F100通过科学的方式提供内部品质检测，以便用户更好的以质论价。

与其他行业检测的基本原理相同，利用近红外光照射水果时，不同的水果内部成分对于不同波长的光学吸收和散射程度不同，而内部光谱也会随着水果内部成分质量分数的不同而发生变化，利用这一特性，即可根据近红外光谱特征运用化学计量学方法建立测量模型，**终实现水果品质测量。通过大量的实验验证，结果表明：利用近红外光谱技术能在不破坏样品的前提下，不但能检测水果糖度、酸度多项指标的快速检测，而且能在一定程度上判别水果内部缺陷。加之近红外设备体积小，分析速度快，性价比高等其他特性，这又为该项技术的大量普及应用创造了有利条件，可以说近红外技术是与水果分选**为契合的一项技术。近红外分选技术，为水果分选用户提供高性价比的水果分选技术支持。四川内部品质水果分类

近红外分选技术可依据水果甜度、酸度等内部品质信息，进行实时快速的分析、分选。江苏高效水果内部病斑检测

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