食品检测过程质量控制措施的研究

　　高家峰

　　（河北省枣强县市场监督管理局，河北枣强 053100）

　　摘 要：本文介绍了食品检测过程质量控制的重要性，分析了食品检测过程质量控制存在的问题，并针对这些问题提出有效措施，旨在提高食品检测的准确性，为相关人员提供参考。

　　关键词：食品检测；质量控制；样品

　　食品检测过程中的质量控制是确保食品安全和质量的关键环节。随着全球食品供应链的扩展和消费者对食品质量关注度的增加，对于食品检测的准确性和可靠性的要求也日益提高。从农产品到加工食品，从食品添加剂到污染物，每种食品都具有不同的特征和目标物质，且不同农产品的市场需求不同，违法添加的种类也存在较大差异。例如，豆腐、豆芽等产品，可能会违法添加吊白块。因此，我国需要建立有效的质量控制措施来降低这些问题带来的影响。

　　1 食品检测过程质量控制的重要性

　　1.1 保障公众健康和安全

　　作为县级监管单位，保障公众的健康和安全是首要任务之一。食品检测的质量控制直接关系到食品产品是否符合卫生标准和安全要求。通过建立严格的质量控制措施，监管单位能够确保食品样品的准确采集、合规处理和科学分析。这有助于及早发现并防止潜在的食品质量问题，减少食源性疾病的发生，保护公众的身体健康。

　　1.2 维护社会稳定和信任

　　食品安全问题往往会引起社会不安和焦虑情绪。作为县级监管单位，通过建立有效的质量控制措施，可以提高对食品安全的监管力度，增强社会对监管工作的信任和支持。当公众信任监管单位的工作时，将形成良好的监管环境，使得食品企业更加自觉地履行责任，提高产品质量，进而促进社会的稳定发展[1]。

　　1.3 促进食品产业升级和转型

　　质量控制的要求促使食品企业不断改进生产工艺、更新设备、优化管理体系，提高产品的质量和竞争力。通过积极参与食品检测过程的质量控制，监管单位能够为食品产业的升级和转型提供指导和支持，推动整个产业链的可持续发展。

　　2 食品检测过程质量控制存在的问题

　　2.1 样品准备不足或不恰当

　　①样品的研磨不足或不均匀可能导致代表性差，这意味着从大批量食品中取出的小样本可能无法真实地反映整个批次的质量。例如，在肉制品中检测瘦肉精时，如果仅从表层取样而忽视了内部组织，就可能遗漏掉含有瘦肉精的部位，因为这类违法添加物可能在食品中分布不均。②不当的样品处理可能会导致待测物质的化学结构改变或发生降解。以敏感化学物质苏丹红为例，高温或者不适宜的溶剂可能会使苏丹红分解，从而影响后续的定性与定量分析[2]。

　　2.2 检测方法的特异性不足

　　在食品检测过程中，检测方法的敏感性和特异性对于确保准确度和可靠性至关重要。然而，这些方法可能存在一些限制，尤其是在检测低浓度或结构复杂的违法添加物。在食品安全领域，许多非法添加物如激素、抗生素、染色剂等，即使含量极低，也可能对人体健康产生严重影响。因此，检查这些化学物质需要高度敏感的检测方法。然而，一些常规的分析技术，如光谱法、滴定法和吸附分析等，可能无法有效地检测出较低浓度的目标化合物。在具体实施时，它们可能会由于背景噪音、设备灵敏度限制或样本处理步骤中的损失等因素，导致结果不准确或假阴性。

　　2.3 交叉污染或样品污染

　　在食品检测过程中，交叉污染和样品污染是质量控制中的重要问题。这些问题会严重影响检测结果的准确性和可靠性，尤其是在追踪痕量水平的非法添加物时，如瘦肉精、重金属、抗生素和农药残留等。交叉污染问题是指在样品处理或分析过程中，由于设备、器皿或环境的不洁，使得不同样品之间发生混合，或者前一个样品的残留对后一个样品产生干扰。例如，在使用色谱仪等分析仪器时，若前一个样品含有高浓度的目标化合物，且未对仪器进行充分清洗，可能导致下个样品的检测结果失真[3]。

　　2.4 数据解释和判断的主观性

　　在食品检测过程中，数据解释和判断的主观性较强。这个问题涉及如何解析和评价实验结果，以及如何设定和应用变动的、复杂的食品安全标准。许多食品检测方法，如色谱法、质谱法、光谱法等，都会生成图像（如色谱图或光谱图）供分析人员进行解读。然而，分析人员对这些图像的解读往往存在一定的主观性。例如，在分析色谱图时，判断哪些峰代表目标化合物，哪些峰是由于其他化合物、杂质或仪器噪声产生的，均需要依赖分析人员的从业经验，若经验不足极易导致判断失误，对检测结果的准确性造成影响[4]。

　　3 食品检测过程质量控制的有效措施

　　3.1 完善样品准备流程，提高检测准确性

　　①随机采集。样品应该随机采集，覆盖整个批次，并且在采集时必须减少交叉污染的可能。样本一经收集，需立即标记，并记录详细的采样信息，包括日期、时间、地点及环境条件等。②样品储存。样品需按照特定温度和光照条件储存，并尽快送至实验室进行分析。冷藏需求的样品应使用冰袋或干冰保存，并避免反复冻融。对于需在常温下保存的样品，应确保避免直接日光照射和极端温度。③规范样品的前处理步骤。清洗、切割、均质化等步骤应遵循明确的操作程序。例如，样品均质化应选择合适的均质器，且每次均质时间和速度需要保持一致。对于可能影响测试结果的因素，如酶活性、pH值、含水量等，需在样品前处理时加以控制或调整。④实施质量控制措施。建立样品内部质量控制机制，如质控图表和标准物质添加回收率，可以监控分析过程的稳定性和可靠性。定期进行方法验证，如精密度、准确度等，确保所采用的分析方法满足检测要求。⑤加强分析设备和试剂的管理。分析设备需定期校准和维护，以保持其最佳工作状态。试剂和标准溶液应在指定条件下储存，并注意有效期限，同时记录每台设备的详细信息，如型号、序列号、购置日期和校准日期等，以便于追踪和管理。此外，还应制订并严格执行关于设备使用、日常检查、维护和校准的标准操作程序；使用先进先出原则管理试剂和耗材库存，确保使用前检查有效期和储存条件；确保分析设备所处环境（如温度、湿度、洁净级别）符合规定要求，避免因环境变化而影响测试结果。

　　3.2 采用高效的检测技术，提高检测特异性

　　①采用高效液相色谱、气相色谱-质谱联用技术。高效液相色谱技术以其较高的分离能力，可有效区分复杂食品样品中的多种组分，通过选择适当的色谱柱和相应的流动相，可以针对不同化合物实现精确分离，从而增强检测的特异性。气相色谱-质谱联用技术结合了气相色谱的分离功能和质谱的鉴定能力，对于挥发性和半挥发性有机物的检测尤为有效。②应用纳米技术和生物传感器技术。纳米材料如金属纳米颗粒和量子点因其独特的光学性质，可作为标记物，在检测过程中提供高灵敏度的信号输出。生物传感器结合了生物识别元素与物理转换器，能够对目标分析物产生高度特异的响应。以纳米粒子增强的信号检测技术为例，金纳米颗粒和量子点等纳米材料可以用于放大某些分析检测（如免疫层析试纸条）的信号，并提高其灵敏度。例如，在金纳米颗粒上修饰抗体，可用于识别特定的蛋白质或病原体，当这些纳米颗粒与目标分子结合时，其颜色变化可以通过肉眼观察或仪器检测到。③校准和维护检测仪器。规律性的校准可以保证检测设备的精度和稳定性。定期维护设备可以避免由于硬件故障而导致的误差。例如，高效液相色谱仪需要按照制造商的指引进行校准，并且周期性地更换耗材如色谱柱和检测器灯泡，以维持最佳运行状态。为此，可设立固定时间表，对所有关键检测仪器进行定期校准。使用标准物质或已知浓度的参考样品来校正仪器读数。在每次测试批次之前以及校准后，进行性能验证，以确认仪器处于良好状态，并且测试结果在允许的误差范围内。同时制订详尽的预防性维护计划，定期检查仪器的零件磨损情况，更换耗材，清洁关键组件，避免污染；详细记录所有的故障和异常情况，并迅速进行修复。修复后，通过再次执行性能验证确保问题已被解决。④建立样本跟踪质控机制。在日常分析中，应包括质控样品，如空白样本、阳性对照和阴性对照。通过监测这些质控样本的测试结果，可以及时发现方法执行过程中的任何异常，确保特异性的持续性和可靠性。每个样本在接收时都应赋予唯一的标识码，并记录其详细信息（来源、类型、接收日期等）。此外，可使用信息管理系统（如实验室信息管理系统），以电子方式追踪样本的所有处理步骤，确保从采集到测试的全过程可追溯[5]。

　　3.3 改进实验室操作规范，防止样品污染

　　①实验室应建立详细、清晰的操作规程和标准操作程序，明确实验室人员在每个环节的职责和操作步骤，包括样品接收、存储、处理和分析等各个环节。操作规程应考虑到各种样品类型的特点，制订相应的操作要求，以确保操作的准确性和一致性。在实验室操作过程中，必须严格执行质量控制措施，以确保样品分析结果的准确性和可靠性，包括校准仪器设备、验证分析方法、使用合适的标准物质进行质控样品的测定等。同时，实验室应建立内部质量控制体系，监测并纠正实验室操作中可能存在的偏差和误差。②实验室保持室内的清洁和整洁，是防止样品污染的关键。实验室应有专门的清洁程序和清洁计划，并定期对实验室进行清洁和消毒。此外，还需要控制实验室内的温度、湿度和空气质量等环境参数，以确保操作环境符合要求。③在样品接收、传递和处理过程中，必须严格遵循规定的操作步骤，防止样品与外界环境和其他样品接触，避免交叉污染。分析人员可使用一次性手套、无菌容器和专用工具等，尽可能减少样品污染的风险。④为确保对样品过程进行有效的追踪和监控，实验室应建立完善的样品追踪和记录系统。每个样品都应有唯一的标识符，并记录与样品相关的信息，如样品来源、接收时间和处理方法等。这有助于及时发现和排查可能存在的样品污染问题，并提供有效的数据支持。

　　3.4 依托数据处理软件，降低判断主观性

　　减少分析人员解读数据时的主观性是提高检测结果准确性和可靠性的前提。为此，可使用数据处理软件，将检测过程的所有原始数据按照统一的格式和协议输入数据管理系统中。例如，色谱数据应当包含必要的元数据，如测试条件、时间戳和样品编号等。为实现数据格式的统一，分析人员可以将数据处理软件设置为仅接受符合特定格式的数据，以避免错误或不完整的数据输入。①峰识别与积分。对于色谱分析（如液相色谱-高分辨质谱），数据处理软件可以自动检测和分析检测过程的色谱峰，并与软件数据库中的标准物质峰进行比较。②定量分析。通过外标法或内标法建立标准曲线，数据处理软件可以自动计算待测物质的浓度。③质控评估。软件可以监控质控样品和校准标准，确保它们在可接受的范围内变动。此外，对于复杂的样本，如食品中的多种添加剂混合物，可以采用主成分分析、偏最小二乘回归等方法来区分不同组分并识别异常值。根据上述计算方法长期累积的数据有助于辨识发展趋势和模式。例如，监测一系列产品中污染物的普遍水平，提前预警未来潜在的问题。④设置阈值。可在系统预先设定污染物阈值，自动识别那些超出常规范围的数据结果，并将其标记为需要进一步人工复查。

　　4 结语

　　综上所述，食品检测过程中的质量控制研究对于确保食品安全和质量具有重要意义。通过建立有效的质量控制措施，可以提高食品检测的准确性、可靠性和一致性。未来，随着技术的不断进步，食品检测过程中的质量控制将面临更高的要求。引入自动化技术，结合数据分析和人工智能等先进方法，有助于提高检测的效率和准确性，为食品行业提供更可靠、更快速的检测服务。食品检测过程中的质量控制是保障食品安全和质量的重要环节。通过不断研究和创新，建立更有效的质量控制措施，可为公众提供更安全、可靠的食品产品。

　　参考文献

　　[1]刘俊伟,张玉煜,王博阳,等.食品检验检测的质量控制及细节问题探究[J].中国食品工业,2023(21):43-44.

　　[2]金志超.浅析食品检验检测的质量控制现状及优化策略[J].现代食品,2023,29(20):169-171.

　　[3]石声鑫,陈庆,李小兰.食品检测机构能力验证过程中的质量控制[J].现代食品,2022,28(17):81-83.

　　[4]吴业庭.食品检测的质量控制及细节问题分析[J].现代食品,2022,28(5):132-134.

　　[5]李国琛.仪器分析技术在食品检测中的应用及其检测过程中质量控制简述[J].现代食品,2020(16):119-121