张雯汐，尚宇瀚，孟宪双，胡 琪，白 桦，马 强*

（1. 中国检验检疫科学研究院，北京 100176；2. 陕西省产品质量监督检验研究院，陕西 西安 710048；3. 大连理工大学 化工学院，辽宁 大连 116024）

消费品是消费者为生活消费需要购买、使用的产品。当前，我国已成为全球消费品生产、消费和贸易大国，随着社会经济的快速发展，人民群众的消费需求日益增长，消费水平呈逐年升高的趋势，消费对经济增长的基础作用明显增强。据国家统计局数据分析，2020年我国社会消费品零售总额在国内消费稳步复苏的背景下达到39.2万亿元，虽比上年略有下降，但消费仍是经济稳定运行的“压舱石”。

消费品质量品质的优劣直接关乎消费者的身体健康和合法权益，同时也是政府监管部门规范和整顿市场秩序的要义所在。当前，随着科技的发展和制造业水平的进步，新材料和新工艺不断涌现。技术工艺进步在造福消费者的同时也带来某些负面效应，以假充真、以次充好等行为已成为社会公众高度关注的热点问题。例如，某些厂商通过使用透气性和舒适性较差、价值相对较低的人工合成革冒充天然皮革制作皮具［1－2］，使用价格低廉的山羊毛冒充山羊绒制作纺织品［3］，使用外观相似、功效较差、成本更低的贝壳粉和牡蛎壳粉掺杂或代替珍珠粉［4］。这些不法行为不仅损害消费者的正当权益，还会破坏市场经济秩序，将对整个消费品产业的发展造成不利影响。

为提升消费品质量水平，满足市场对高品质消费品的消费需求，夯实消费品产业发展根基，除企业应做好源头控制外，相关科研和检测机构需要建立准确可靠的消费品真实性检测方法。为获得可靠的判断结果，可综合运用多种分析技术用于消费品真实性检测，以便从不同维度获取关键信息。这些技术各具优势，也存在一定的局限性。本文综述了近年来消费品真实性检测的相关研究工作，旨在为消费品的真实性检测和品质鉴别提供有益指导和技术参考。

1 消费品真实性检测技术

1.1 感官检验法

感官检验法是借助人的感觉器官功能和实践经验来评价产品质量的一种方法，通常以眼、鼻、耳、舌、手等感觉器官作为工具进行视觉、嗅觉、听觉、味觉、触觉检测，结合实践经验对产品外形、外观、色泽、气味、滋味、弹性、硬度和光滑度等质量情况，以及品种、规格及性能等指标进行检测。感官检验法以简便易行、不受条件限制、成本低等特点在消费品真伪鉴别中有着广泛应用。例如，人们常通过纺织品的外观、质地等特性进行分辨和真实性判断，如棉纤维天然卷曲，细而短、弹性差、手感柔软、光泽暗淡；羊毛纤维弹性好、卷曲状、手感温暖，较棉粗而长，手感滑爽且揉搓不易折皱；蚕丝长度在天然纤维中最细长、强力大、柔软、富有光泽、手感冷凉；麻纤维较粗、呈多片状、强力大，缺乏弹性和光泽，手感凉且粗硬；合成纤维强力大、弹性好、手感光滑但不够柔软。对于玉石制品的真实性检测，作为普通消费者可从看结构、听声音、掂重量、试硬度等物理指标方面做出大致判断，而翡翠可从外观、表面结构和声音等方面进行大致区分。如要对玉石的真伪和质地好坏做出准确判断，还需通过实验室分析技术。对天然皮革和人工革的感官检验通常从皮革的花纹、毛孔等方面鉴别，天然皮革表面有规则花纹和毛孔、滑爽、柔软且有弹性，反面有动物纤维，侧断面层次明显可辨；而人工革表面一般较涩、柔软性差，反面可见编织物或无纺布等，花纹不明显。通过折叠方式和嗅觉也可对天然皮革和人工革进行区分。

1.2 显微鉴别法

显微鉴别是一种常用的鉴定手段，通过微观结构来识别物品的固有特征。近年来，显微鉴别技术取得了长足发展，现广泛应用于考古、药材鉴定、瓷器鉴别等领域。在消费品真实性检测方面，显微鉴别技术也多有涉及。如李晓龙等［5］利用各种天然皮革中胶原蛋白纤维束形态特征的不同，在光学显微镜下观测皮革撕裂口处的胶原蛋白纤维束长度、粗细程度及胶原纤维分散程度等显微特征，通过比对标准皮革样品，图库数据进行牛皮、猪皮、山羊皮材质的鉴别。图1 为猪、牛、山羊剖层皮革放大100倍后裂口纤维束的显微图像。林朝川［6］采用光学显微镜分别观察了澳大利亚绵羊毛、河北土种绵羊毛、丝光防缩绵羊毛、拉细绵羊毛、内蒙古典型形态山羊绒和内蒙古变异形态山羊绒的微观结构，根据毛纤维的显微镜纵面形态特征对上述绵羊毛和山羊绒进行了定性鉴别。周琪［7］依据羊绒、紫羊绒、绵羊毛、牦牛绒、骆驼毛纤维的鳞片形态、结构和分布在扫描电镜下的显微特征对上述天然毛纤维进行了定性鉴别。上述方法简单易行，在日常检测过程中可行性较高，但其鉴别主要依托于技术人员的经验积累，有较强的测试主观性，需对毛绒纤维进行反复观察和总结，也有研究针对山羊和绵羊的纤维提出了一种基于残差网络的识别方法［8］，实验首先采集了6种不同类型的山羊和绵羊纤维的光学纤维图像，对图像进行数据扩充，然后利用样本图像训练和测试了几种经典的卷积神经网络模型。结果表明，该实验提出的18个权重层的残差网模型精度最高，测试集总体精度在97.1%以上。对澳大利亚美利奴羊毛和蒙古棕色羊绒的精度最高，均在98%以上；而对中国白羊绒的准确率最低，在95%以上。训练后的模型具有较快的检测速度，在20 s内可处理6 000张样本图像。

图1 剖层皮革裂口纤维束的显微图像（100倍）［5］Fig.1 Microscopic images of collagen bundle appeared on the split of leather（100×）［5］

1.3 理化检验法

理化检验是指借助物理或化学方法，使用特定测量工具进行的检验，与感官检验均属于质量检验的方式之一。如对产品的溶解度、沸点、熔点、吸水、酸碱度、燃烧等性能方面进行的测试均属于理化检验。有研究人员利用天然皮革和人工革之间的吸水、燃烧和溶解性能差异进行了快速区分［9］，如未经涂饰加工的天然皮革亲水性较强，而人工革的亲水性较差；在溶解性方面，天然皮革由于胶原纤维的存在能溶于10%氢氧化钠溶液，而人工革由于含尼龙和聚酯等纤维，不能溶于上述碱溶液中；在燃烧方面，根据天然皮革无火焰，而人工革释放刺鼻塑料味等特点可进行区分。

1.4 光谱分析法

光谱分析法是消费品真实性检测中较常用的分析方法。该类方法通过分析待测物表面，获得其化学组成相关信息，在对消费品样品的非破坏性分析中具有优势。

1.4.1 红外光谱法待测物分子选择性吸收特定波长的红外线，引起分子中振动能级和转动能级的跃迁，对红外线的透射、反射或吸收情况进行检测，即可得到红外光谱（Infrared spectroscopy，IR）。分子中不同化学键或官能团的吸收频率不同，因此，在红外光谱上的位置也会不同，由此可获得未知化合物的分子结构信息。目前，红外光谱法在消费品真实性检测领域中的应用较为广泛。国家标准中以织物为基材，以聚氯乙烯、聚氨酯为涂层主要材料的人工革（包括人造革和合成革）的材质鉴别方法正是基于红外光谱法建立［10］。陈磊等［11］结合红外光谱和光学显微镜建立了皮革材质的鉴别方法，构建了包含约100 张谱图的标准红外光谱库，通过皮革样品谱图与谱库比对分析，并采用超景深光学显微镜观察样品的粒面和截面，进一步确定样品材质，结果表明红外光谱图的谱库对比分析可初步鉴别样品的纤维类别，显微鉴别则可对样品是否为天然皮革进行验证。于宏伟等［12］采用变温傅里叶变换衰减全反射红外光谱法分别测定了羊毛和羊绒的红外一维光谱、红外二阶导数光谱和二维相关同步红外光谱，发现羊毛和羊绒同时存在反对称伸缩振动等振动形式，同时发现在2 800～3 000 cm－1、1 100～1 700 cm－1和1 000～1 100 cm－1区间内，传统的红外一维光谱法和红外二阶导数光谱法不能有效区分羊毛和羊绒，而采用二维相关同步红外光谱法，在2 800～3 000 cm-1和1 000～1 100 cm-1范围内可清晰区分羊毛纤维和羊绒纤维。Poli等［13］借助中红外光纤反射光谱分析了4种常见木材饰面材料，包括2种历史上广泛使用的木材饰面（蜂蜡和虫胶）以及2 种现代木材饰面（氢化烃树脂和微晶蜡），通过比较采集的反射光谱与透射光谱，可以观察到对应不同修饰材料的“标记”带，从而实现了对带有不同饰面的梨木样品的区分。林先凯等［14］采用衰减全反射附件直接采集猪皮、牛皮和羊皮的红外光谱图，分析皮革氨基酸结构中主要基团的红外吸收峰特点和位置，采用主成分回归方法建立相应判别模型，3 类皮革组分的模型预测相关系数为0.965～0.990，均方差均不大于0.122，预测均方差均不大于0.213，模型具有良好的稳定性。利用检测集样品对模型验证，依据各组分的预测值可快速对3 种天然皮革进行识别。鉴于市售桶装水的水桶存在用聚对苯二甲酸乙二醇酯材质冒充聚碳酸酯材质的现象，曹东丽等［15］采用傅里叶红外光谱压片法比对分析了这2 种材质的红外光谱特征，明确各自主要特征峰，并对照标准红外光谱图，实现了这2种材质水桶的快速识别。另外，研究人员也采用红外光谱法对不同类型的塑料制品，如仿瓷餐具、塑料下水管、密封圈等进行了真实性检测，在所得红外谱图中可清晰地观测到对应高分子单体的特征振动峰，并借此对不同类型的塑料材质进行区分。

1.4.2 拉曼光谱法拉曼光谱（Raman spectroscopy）与红外光谱类似，也是一种分子振动光谱。拉曼光谱法通过对与入射光频率不同的散射光谱进行分析以获得分子振动和转动方面信息用于分子结构研究，是一种分辨率高、适用范围广的分析手段。拉曼光谱法以其信息丰富、制样简单、水干扰小等独特优点，在化学、物理和高分子材料等领域有着广泛应用。张慧敏等［16］利用显微拉曼光谱法对16种不同品牌、不同类型的网购化妆品，如化妆水、保湿乳、眼影等进行快速鉴别和分析，并结合相关软件对芦荟胶进行了快速鉴定。雷蕾等［17］采用红外光谱法和拉曼光谱法，分别结合主成分分析和神经网络建立判别模型，对缅甸、俄罗斯、危地马拉3 个产地的55 个翡翠样品进行分析，实现了翡翠产地的快速鉴别。

1.4.3 太赫兹光谱法太赫兹波对应的波长范围为0.01～1 mm，在电磁波谱中位于红外和微波之间。太赫兹波以其高透射性、低能量、瞬态性、指纹光谱等特点，在各种检测领域中展示了较好的应用潜力。龙莎等［18］利用太赫兹时域光谱法对真皮和人造革进行了测定，结果表明通过测定皮革样品的太赫兹吸收系数及折射率，可高效准确地区分不同类型的天然皮革和人造革，为皮革的真伪鉴别提供了新的技术手段。

1.4.4 X 射线光谱法X 射线荧光光谱（X-ray fluorescence spectroscopy，XRF）是一种快速、简便、无损的样品分析方法，该方法以一次X 射线激发待测样品，并测量不同元素的特征二次X 射线的波长、能量和强度，从而对各种元素进行定性定量分析。近年来，有许多研究者利用X 射线荧光光谱研究消费品的真伪鉴别。刘江晖等［19］建立了一种基于能量散射X 射线荧光光谱鉴别粉类化妆品真伪及品质的方法，测量了58个真品样品以建立化妆品真品的三维标准指纹图谱库，通过比较未知样品指纹图谱与标准图谱的相似度阈值鉴别化妆品的真伪，根据不同化妆品中元素指纹图谱的差异性，可快速鉴别不同品牌及产地的粉类化妆品。邵尚坤等［20］建立了一种基于X 透射成像和荧光双模式的检测系统，可在不破坏样品的情况下实现珍珠的真伪鉴别及不同种类、产地的分辨。该方法先将测厚系统引入X 射线投射系统，修正样品厚度计算出X 射线在物质中的衰减系数，并与建立的衰减系数阈值数据库进行对比来鉴别珍珠的真伪，由于不同产地珍珠的衰减系数相似但元素含量存在差异，通过X 射线荧光光谱法测量不同产地珍珠的荧光强度比，根据测量值和阈值的对比可区分珍珠的产地。尽管X 射线荧光光谱技术分析速度快、周期短、范围广、精度高，但在定量分析时需要标样，对一些轻元素的灵敏度不高，同时易受到元素干扰和叠加峰的影响，在消费品分析鉴别中存在一定弊端。

X 射线衍射光谱（X-ray diffraction spectroscopy，XRD）是一种应用广泛的物质微观结构分析方法。该方法使用单色X 射线入射待测物，通过测量X 射线经晶格衍射后的空间分布和强度，可获得待测物晶体结构的详细信息。在消费品真伪鉴别领域，X射线衍射光谱法多用于矿物类产品的分析。王勇等［21］采用X 射线衍射光谱法得到药用珍珠粉和市售珍珠粉的特征标记峰和指纹图谱，以药用珍珠粉为标准对市售珍珠粉进行相似度比对，以鉴别珍珠粉的真伪及品质。李辉［22］、方萍［4］等分别报道了将X 射线衍射光谱与傅里叶变换红外光谱或扫描电镜成像联用的珍珠粉的鉴别方法。此外，陈予婕等［23］结合X射线衍射光谱、X 射线荧光光谱和扫描电镜对市售粉煤灰的外观形貌和化学组成进行了定性和定量分析，并对粉煤灰的不同特征进行了报道。

1.5 核磁共振波谱法

核磁共振波谱也是研究物质结构的重要分析手段。在强外磁场中，待测物分子中的特定原子会发生能级分裂，当吸收适当频率的电磁辐射时，分子或原子核会在产生的磁诱导能级间发生跃迁，从而产生共振谱。张巍等［24］使用衰减全反射红外光谱和固体核磁共振碳谱对不同类型的塑料餐具进行了成分分析与比较。结果表明，密胺塑料与脲醛塑料的红外光谱与核磁共振谱图均有明显差别，可将二者进行区分。相比之下，核磁共振碳谱的特征峰不重叠，结果准确度更高，但衰减全反射红外光谱的操作更简便，二者各有所长。

1.6 质谱分析法

质谱（Mass spectrometry，MS）通过测定样品中经电离产生的离子的质荷比确定其质量，是分析复杂化合物最有效的技术之一。将质谱与气相色谱（Gas chromatography，GC）或液相色谱（Liquid chromatography，LC）联用，在高效分离各组分的同时提高了分析的灵敏度和选择性，更适合多组分物质中未知化合物的定性定量分析［25］。敞开式电离质谱（Ambient mass spectrometry，AMS）具有无需复杂样品前处理、可实时原位分析等优点。其中，快速蒸发电离质谱技术（Rapid evaporative ionization mass spectrometry，REIMS）由Takáts等提出［26］，该技术是将样品表面用电灼烧使其迅速电离形成气溶胶，直接进入高分辨质谱进行检测，具有高通量、快速实时、绿色环保等优势，可以很好地应用于样品的高通量筛查测定［27］。刘鸣畅等［28］基于快速蒸发电离质谱数据建立了主成分分析和线性判别分析模型，对不同购买渠道的2 种基质的化妆品进行检测，实现了15 份化妆品样品的快速真伪鉴别。Gao 等［29］开发了用于分析不同种类皮革制品的REIMS 方法。首先，将来自牛、羊、猪、鹿、鸵鸟、鳄鱼和蛇的皮革样品用于创建基于主成分分析和线性判别分析的化学计量学模型（图2）。随后，将经过验证的多元统计模型对实际皮革样品实时分类和鉴别，并通过扫描电镜表征验证皮革的微观结构。结果表明，该方法可快速准确地鉴别不同来源的皮革制品。此外，Pironti 等［30］通过稳定同位素质谱，根据天然或合成表面活性剂中13C 稳定同位素含量差别明显的特征，实现了个人清洁产品中不同来源表面活性剂的区分。高莉等［31］使用顶空-离子分子反应质谱对卷烟的挥发性成分进行了研究，结合主成分分析快速有效地鉴别了真品卷烟和伪品卷烟，为卷烟的真伪和品质鉴别提供了技术手段。

图2 基于快速蒸发电离质谱分析建立的7种动物皮革的化学计量学鉴别模型［29］Fig.2 Chemometric model based on REIMS analysis of seven categories of authentic animal leathers［29］

1.7 聚合酶链式反应法

对于使用动物源性材料生产的消费品，聚合酶链式反应（Polymerase chain reaction，PCR）是一种有效的来源追溯技术手段。不同的生物物种，其DNA 序列存在差异，通过提取这些DNA 进行扩增和检测，可对不同来源的生物材料进行鉴别。金美菊［32］、Geng［33］和Geng［34］等分别报道了基于特定位点特征碱基序列聚合酶链式反应的羊绒与羊毛纤维鉴别方法。此外，赵竹等［35］报道了基于线粒体细胞色素C氧化酶亚基1（COI）基因测序对犀角工艺品真伪的鉴别与分类方法。

2 多元统计分析方法在消费品真实性检测中的应用

近年来，多元统计分析方法与分析化学方法的结合日趋紧密，在真伪鉴别领域的应用也日益广泛。对于通过现代分析方法获得的庞大而复杂的数据集，多元统计分析可在多个对象和指标相互关联的情况下分析数据之间的统计规律，可以很好地满足真伪鉴别领域的研究需求。

聚类分析指物理或抽象对象的集合分组为由类似对象组成的多个类别的分析过程。对于消费品真实性检测而言，通过聚类分析可将多种不同来源的样品分类比较，在产品溯源等方面应用广泛。刘苔苔等［36］结合红外光谱和聚类分析，实现了天然彩棉和染色棉的快速无损鉴别。王成云等［37］结合红外光谱与聚类判别分析法建立了定性鉴别模型，快速筛查了36 个市售浅色或未染色绵羊皮革和牛皮革样品。邢文宇等［38］使用光学显微镜采集羊绒与羊毛样品的图像，数据经预处理后通过K 均值聚类算法进行识别分析，达到了较高的识别率。

判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。在消费品真实性检测领域，判别分析可用于基于给定标准的产品真伪判断。石先军等［39］通过光学成像提取羊绒与细羊毛纤维鳞片特征的4 个比对指标，基于统计假设建立了贝叶斯分类模型。结果表明，该模型具有较好的显微鉴别能力，对2 种纤维的识别准确度均高于80%。Xing 等［40］也报道了类似的光学成像判别分析方法，提取了目标纤维的5 个比对指标用于生成贝叶斯分类模型，获得了94.2%的识别准确率。

主成分分析是利用降维的思想，在损失较少信息的前提下，将多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。主成分分析是化学计量学中的常用方法，广泛应用于大量仪器分析数据的统计处理。林先凯［14］、张红［41］、韦树琛［42］等结合红外光谱和主成分分析，分别建立了快速鉴别天然皮革、动物毛皮种类和纺织纤维制品成分的模型和方法，并成功识别了猪皮、牛皮、羊皮3 种天然皮革，牛毛皮、马毛皮2 种动物毛皮及废旧纺织品中的纯聚酯织物。陈梓云、阮韵丹等［43－44］则将类似的方法应用于鉴定几种天然柠檬风味精油和桔子精油的品质，取得了较好效果。

支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。在消费品真实性检测领域，支持向量机可用于产品的分类识别。陶伟森等［45］报道了采用数字图像处理的羊毛与羊绒纤维识别方法，该方法从采集的图像中分别提取纤维的形态特征和纹理特征，基于支持向量机模型进行羊毛与羊绒纤维识别，正确率达到93.1%。Sun等［46］使用支持向量机模型，改善了现有红外光谱法在快速鉴定羊绒类纺织品时面临的羊绒和羊毛光谱高度相似、水分干扰明显和现有光谱识别方法效率较低等弊端，对含水织物样品的辨识准确度高于90%。

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算，能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。王飞［47］、路凯［48］、刘爽［49］、Luo［8］等分别报道了使用不同类型神经网络模型处理显微镜成像信息的羊毛与羊绒纤维识别方法。实验结果表明，上述研究的全局准确率在81.5%～97.1%之间，检测1 000 个以上纤维样品耗时仅为数十秒，较好地满足了消费品真伪鉴别需求。

3 总结及展望

消费品的质量品质越来越受到消费者的重视，研究者对消费品真伪鉴别及品质溯源的关注度也越来越高。一直以来，产品真实性及溯源的相关研究较多集中在食品、中药材等领域，涌现了一系列新兴技术。消费品种类繁杂、加工手段多样，但目前消费品真实性检测技术的准确性和可靠性尚不能充分满足实际需求，消费品真伪和品质检测鉴别手段还有待进一步的研究和突破。随着人们生活水平的不断提高和美好生活需要的日益增长，对于高质量、高品质消费品的需求大幅提升。与此同时，一系列现代分析技术陆续应用于消费品真实性鉴别分析领域，未来必将为提高消费品真实性及质量溯源研究水平、保护消费者合法权益、维护社会经济秩序、提升监管部门质量管控水平提供有力的技术支撑。