技术的进步和享受了过程仪器带来舒适的制造商，正在摒弃实验室的检测需求，取而代之以线内和在线监控系统。 

自动化作业主要是利用机器的力量代替人体肌肉，但这是不够的。复制人类的感官意识也是必要的，其过程分析是眼、耳、鼻和(光)触觉的自动化。

对于食品和饮料加工企业，当生产工作过程或成品不符合规格时，通常依赖于实验室检测来提醒。然而，随着机器速度加快和自动化程度提高，因获得有关质量问题使时间延迟而扩大了浪费。更高的生产量意味着每分钟的延迟将造成更多的浪费。越来越多的制造商要求实时过程反馈。幸运的是，新一代强化的工业仪器实现了可靠的过程反馈，满足了这一需要。

虽然核磁共振光谱学和其他分析技术已应用于工业几十年，在线质量检测在食品和饮料业仍然是一个相对较新的现象。

“12年前，曾有一种近红外设备将计量表在线放置，配有滤光轮和石英窗，然后放置一个实验仪器在其旁边，”Minneapolis（明尼阿波里斯市），Thermo Fisher Scientific Inc.（赛默飞世尔科技有限公司）营销技术部经理Rick Cash回忆道。这些原有的拙劣体系已经为更好地整合到生产线中的解决方案让路，这些解决方案是专门为在生产环境中发挥作用而设计的。

“现今，仪器仪表和传感技术已更加稳定，并且在更为广泛的工业层面上应用，”Waukesha, Wis（沃基肖,威斯康星州），Techniblend 公司副总裁Derek Deubel表示，“其维护和使用也是很简单的，不需要熟练的技术人员。在线测试演变的下一步是多功能传感器，在没有专门监控人员的情况下发挥最好的功能，将反馈直接发送到车间控制器以进行推断。”

  利用Thermo Scientific的电子扫描分析仪对干酪用乳实行在线精确的标准化管理，该仪器是基于导入式微波光谱的。该分析仪测出的读数（误差）在牛奶实际脂肪含量的0.05%内。

光的反射和折射，波的振幅和频率，能量的吸收，是在线传感器的核心技术，然而相对于检测而言，它们提供的令加工商感兴趣的产品特性是其实用化的关键。有时，终端用户和系统集成商会发现技术的新应用。

一个基于可见近红外(NIR)光谱的仪器——以前主要应用于采矿作业——目前正被用于测试猪肉分级。该设备的主要供应商建议NIR还可应用于牛肉的分级。(这是一个延伸：NIR穿透只有几毫米，所以除非测量均匀的物品，否则数据不具有代表性。) 。SM - 35000光谱仪（由Spectral Evolution升级而来）最近的买家Lawrence, Mass.公司希望能开发一个用于嫩火腿特性数据测量的模型。

“他们试图利用生成标记物，来指导选择哪种火腿将产生最好的产品，”公司的市场营销与销售总监Maurice Kashdam解释道。“每次我认为技术成熟的时候，我总会接到某个人的电话说发现了一种新的应用。”

探测器中的王者

大型啤酒厂一直引领该行业使用在线传感器，而啤酒之王是公认的这方面的标兵。“Anheuser-Busch是在线检测领域的领袖，”公认的评判家，Mettler Toledo（梅特勒-托利多）公司的Brian Vaillancourt声称。

软饮料生产商的产量也高到足以投入该仪器，“我们看到在乳品行业中越来越多地使用在线检测技术，特别是以制药和营养品公司为销售对象的企业，”Bedford, Mass公司过程分析部门的售后市场服务和关键客户经理Vaillancourt补充道。

在过去的几年中,手工酿酒厂从未考虑过在线检测，直到他们年产量到达了75000桶这一阈值；现今，即使小规模生产者也安装了在线传感器以确保始终如一的产出。

浊度、pH值、颜色和溶解的二氧化碳是啤酒制造商需要监控的一些变量。微量的氧气可以大大缩短货架期并产生异味，近年来部分领导者已经加大力度控制氧气水平。“二十年前，300ppb的氧气是可以的，”Vaillancourt说，“现在, 酿酒商希望少于10 ppb。”

为了满足这些要求，Mettler（梅特勒）用光学传感器更换了极谱氧传感器，这既可以测量溶氧量也可以测量二氧化碳水平。在数字信号的准确性、易用性和固态电子学方面也有所强化。

多功能传感器对工业界有明显的吸引力，且中红外仪器是最可能实现它的。VitalSensors技术有相当大的利益，Hudson, Mass.，一个以麻省理工学院的科学家们为核心的企业，致力于不需要专用控制器的IP-准备单元的研究，这可能降低一半系统的成本。

    Mettler Toledo（梅特勒-托利多）公司的Dennis Steeves在演示FreeWeigh.Net， 这是一个用于灌装水平检测和其他质量参数测定的在线监测仪器系统。该系统还可以提高文档的处理性能。

理论上，红外设备可以记录数以百计的读数，虽然“大多数这些仪器中实际限制的是3个，且通常是2个”，Thermo Fisher公司的Cash指出。尽管如此，使用单一设备来定量牛奶中的脂肪和蛋白质含量或花生酱中的固形物和油含量仍是吸引人的。

“红外的简单性和其测量数种成分的能力带给终端用户更多的利益，”Techniblend公司的Deubel说。与依靠产品滑流进行评估的仪器相比，新设备更加稳定。消除了泵衰弱和振动失真的问题，新设备具有固体结构并且其探测器几乎没有浸在产品流里。

Deubel公司正在与一家红外供应商合作开发一种红外传感器，可以应用于节食软饮料。在无糖的情况下，测量白利糖度的仪器是毫无用处的，所以开发人员专注于节食饮料的滴定酸度。目前，已经完成且产品已下线。“我们仍然参与健怡（不含糖）可乐指纹图谱的绘制，并确保结果是可重复的，并且不需要具有博士学位的人来操作该仪器，”他说。

量化复杂流

虽然大多数传感技术最适合应用于流体流，导入式微波光谱(GMS)在碎牛肉上发现一个契机。这一技术擅长于水分分析，并于20年前首次应用在谷物磨粉操作上。但它也可以基于电波在两点之间传播的振幅和频率，精确测量肥肉和瘦肉成分。

9年前Thermo Fisher公司介绍了其GMS解决方案，大部分细节主要体现在电子扫描分析仪上。该仪器通常安装在研磨机的后部，以确保精磨之后的成分符合规格。“在研磨设备上如果你可以节省1%的原料泄漏浪费，那么每小时的生产就可以节约几百美元的原料，很快就能回收该仪器的采购成本，”Cash指出。这一部件也已被用于测量牛奶中的脂肪，结果接近Mojonnier实验室测定方法。Mojonnier按重量计算，误差在0.03%以内；已证明GMS分析仪能达到0.05%。

再校准是所有这些设备的限制因素，并有助于解释为什么在线传感器在其他行业更常见。在食品生产中原材料的多变性是一个不争的事实。“不像洗发水中的成分，食品不是化学品，并不是每一天都是相同的,”Cash说。如果一个成分的信号特征超出了设备指纹校准的范围，如果没有再校准的话，反馈的数据将是不可靠的。

大多数实验室技术人员不熟悉GMS，但对于红外线却不是这样的。认识到这一情况，PerkinElmer公司最近推出了一种用于反式脂肪酸测定的商业化的中红外在线分析仪器。直到现在，在气相色谱方法中样品制备的酯交换是必需的。

位于康涅狄格州谢尔顿的PerkinElmer公司是食品解决方案开发领域的领袖，Robert Packer承认，这些实验室分析能够得到关于产品中脂肪类型的更为全面的结果，但公共健康问题的焦点是部分氢化脂肪。这一新仪器——有笔记本电脑般大小和“现场处置”能力——能在不到一分钟时间内生成结果，他说。
    “这使我们能够把仪器交到非科学人员的手中操作，并能得到可靠的结果，”Packer补充道。“反式脂肪酸的问题无处不在，因为尽管你的工厂在北美，这也并不意味着你的脂肪和油不是来自于印度或其他反式脂肪酸水平非常高的市场。”