PERTEN-自動化線上近紅外線分析
休閒食品-線上Online近紅外線NIR分析應用
許多零食生產商是定期從生產線收集一定樣品，並帶到實驗室進行分析。 常用分析方法之一是使用硝酸銀滴定以確定鹽含量。 鹽通常是調味料的固定百分比，因此其測量值與零食上存在的調味料用量息息相關，但從採樣到分析結果可用的完整程序至少為10分鐘且不能連續時間知道結果。
Diode Array近紅外線光譜（NIR）技術是特別適用於零食產品類的分析狀況，過去傳統分析方法或者因為儀器限制也不允許使用者一次分析可以獲得全部主成分定量；也不能提供所需的穩定精度，更別說測量複雜的樣品參數。
傳統測試法是10分鐘前在線上實際發生事情，不是即時發生狀況。剛啟動產線時變化最大，停滯後表示調整正確的生產運行是需要一定時間。而在調整時間內，可能都會造成浪費或隔離生產的狀況。以及每次生產上轉換為另個產品，以上這兩種行為都會產生巨大的生產成本。 下圖-2顯示了調味料即時測量以及啟動期間的變化。通過安裝在馬鈴薯片加工生產線上的線上NIR進行測量，生產多種口味的切片。調味料的即時測量允許生產人員快速調整劑量並在整個運行過程中直接驗證品質。
定期的抽樣檢測，往往會錯過短時間內的生產問題。 下圖-3是來自馬鈴薯片製造商，顯示了線上近紅外線在較長時間內的調味品含量值。 其中曲線下降是顯示調味站有堵塞或暫停狀況發生。這堵塞或暫停情形將導致大量產品可能有較少調料狀況，反過來生產效率也會下降，更有可能導致消費者的食用上疑慮。
線上近紅外分析方法是有助於檢測堵塞或暫停的加料站等等問題，並保護辛苦建立出來的寶貴品牌形象。
幾十年來，國外零食食品行業早期都是使用基於光學濾波片技術的在線近紅外線儀器。 而這技術是在20世紀至70年代後期所開發出來，雖然有所幫助但也有很大的局限性，包括無法精準確定調味料用量。濾波片技術也只能測量幾個波長的近紅外光，不足以測量所有零食上的調味料。
本篇應用採用的近紅外線分析方法是採用二極管陣列技術，除了可收集全光譜近紅外光，更可以極快速地分析數據並證明準確，即時地確定調味品用量。
線上近紅外線NIR分析方法可在訂製前就先備好主成分模型，專用於測量調味料的用量上。相同的校準也可用於許多不同類型的調味料上。舉例像用戶通常使用相同的成分模型來測量10~15種不同的產品。測量結果都表示為幾％的鹽，因為這是測量調味品量的方式 。此方法也可進一步的同時監控水分、含油及其他主成分含量。
