食品采样的新技术

所有的食品分析，或者说，所有的食品质量控制都是通过从食品生产线中采集一定份量的食品样品，然后进行检测分析的方式来进行的。采样是质量监控的关键环节，正确的采样是精确反应食品质量的重要保证。 尽管在食品工业中，食品分析的目的有许多，包括：配合法规和标签标识、评定产品质量、判定营养成份、检测掺杂成份，或是出于研发的目的等。样品也可能被用于各种各样的检测，例如农药残留分析，营养成分分析，但是取样的原则与检测的原则是完全一致的。在食品工业中样品的采集，存放和分析都有着特别的规定。 分析的结果与采样技术和样品的方法有紧密的关系。如果不了解总体数目和采样子集的关系，可能会得出错误的结果。 采样技术：概率采样常应用一些随机选择的方法。在随机选择方法中，分析员必须建立特定的程序和过程以保证在总样品集中每个样品有同等的被选概率。相反的，当不能选择到具有代表性样品时，需要进行非概率抽样。 下面是各种概率抽样方法的简要描述。 简单随机抽样：这种方法要求样品集中的每一个样品都有相同的被抽选概率，首先需要定义样品集，然后再进行抽选，当样品简单，样品集比较大时，基于这种方法的评估存有一定的不确定性。虽然这种方法易于操作，是简化的数据分析方式，但是被抽选的样品可能不能完全代表样品集。 分层随机抽样：在这种方法中，样品集首先被分为不重叠的子集，称为层。如果从层中的采样是随机的，则整个过程称为分层随机抽样。这种方法通过分层降低了错误的概率，但当层与层之间很难清楚的定义时，可能需要复杂的数据分析。 整群抽样：在简单随机抽样和分层随机抽样中，都是从样品集中选择单个样品。而整群抽样则从样品集中一次抽选一组或一群样品。这种方法在样品集处于大量分散状态时，可以降低时间和成本的消耗。这种方法不同于分层随机抽样，它的缺点也是有可能不代表整个样品集。 系统抽样：在这种方法中，首先在一个时间段内选取一个开始点，然后按有规律的间隔抽选样品。例如，从生产开始时采样，然后样品按一定间隔采集一次，如每十个采集一次。由于采样点更均匀的分布，这种方法比简单随机抽样更精确，但是如果样品有一定周期性变化，则容易引起误导。 混合抽样：这种方法从各个散包中抽取样品，然后将二个或更多的样品组合在一起，以减少样品间的差异。 样品准备： 食品样品的差异性比较大，在分析之前通常需要将样品均质，在这方面有专门的设备用于均质处理或是混合处理。达到均质的第一步是减少样品的颗粒。有许多设备可供选择：锤磨机常用于磨碎谷物、油粕和大多数干的粮食。球磨机适用于小样品，样品被装入球形的容器内，当容器持续转动时，对样品起到冲击研磨的作用。冷冻球磨机用于研磨冷冻的样品，有助于减少样品的化学变化。