小麦（Triticum属）是全球种植最广泛的谷物之一（Çetin-Babaoğlu等人，2020年）。在全球范围内，小麦是产量最高的三大农产品之一，2013年至2023年间年均产量约为7.5亿吨，仅低于甘蔗和玉米，与水稻相当（FAO，2025年）。小麦粉是面包、蛋糕、意大利面和饼干等许多食品的主要原料（Guzmán等人，2022年）。作为一种重要的消费品成分，小麦粉富含碳水化合物、纤维、蛋白质和矿物质（Zareef等人，2021年）。其高产量凸显了其在全球粮食安全中的关键作用，尤其是在小麦种植集中的温带地区。
然而，掺假和低质量问题对质量和安全保障构成了挑战，因为这些问题难以检测，并可能对公共健康构成风险（Zhang等人，2022年）。因此，确保小麦粉及其制品的质量和安全至关重要。开发快速、经济且有效的分析方法至关重要。
小麦粉的主要质量参数通常使用标准化的AOAC方法进行评估（AOAC，2019年）。这些参数包括化学成分的关键组成部分，如水分、蛋白质、灰分和湿面筋含量（Cornell & Hoveling，2020年）。此外，还评估了技术参数，如沉淀值、落粉数以及小麦粉面团的流变特性（如alveograph和farinograph参数）。然而，传统的分析方法大多劳动强度大、耗时且具有破坏性。此外，还使用了酶联免疫吸附测定（ELISA）、聚合酶链反应（PCR）和液相色谱-质谱联用（LC-MS）等方法，但这些方法成本高昂，需要化学试剂，并且样品制备过程繁琐（Badaró等人，2022年；T. Czaja等人，2018年）。
因此，无损光谱技术已成为一种可行的替代方案。这些技术包括高光谱和多光谱成像、核磁共振（NMR）、拉曼光谱（RS）、红外光谱（IRS）、近红外光谱（NIR）、中红外光谱（MIR）、紫外光谱（UV）、可见光谱、荧光光谱和基于X射线的光谱方法（Mohd Ali & Hashim，2022年）。
目前，大多数定量光谱技术基于NIR光谱，因为其在成本效益、速度、简便性、高通量、便携性和多功能性方面具有优势（Sadat等人，2019年）。另一方面，MIR光谱技术主要用于分子结构的定性研究。该技术可以监测分子的基本振动模式，从而提供特定样品的化学信息及其结构特征（Du等人，2022年）。
NIR光谱在食品产品中的质量和安全评估应用已得到广泛研究，例如可可豆（Teye等人，2020年）、食用油（Li等人，2020年）、蜂蜜（Biswas & Chaudhari，2024年）、香料（Oliveira等人，2019年）和园艺产品（Pandiselvam等人，2022年）。尽管已有研究探讨了NIR光谱在小麦制品（Badaró等人，2022年）和小麦粉（Du等人，2022年；Zhang等人，2022年）中的应用，但这些研究仅限于近红外光谱。据我们所知，目前尚无综述同时涵盖MIR技术与化学计量学在小麦粉及其制品质量与安全评估中的应用。此外，目前关于这两种技术在小麦中的性能比较的研究仍然较少（H. Shi & Yu，2017年）。然而，将NIR和MIR技术与化学计量学结合使用，可以为小麦粉及其制品的分析提供全面的信息，从而加速相关科学研究。
本文综述了利用无损NIR和MIR技术评估小麦粉及其制品质量和安全性的最新进展，包括真实性鉴定、质量参数、化学成分和技术参数的评估以及其他安全分析。
