撰稿人：黃閔裕 / 臺灣穀物產業發展協會秘書處助理
前言：
稻穀是全球重要主食與澱粉來源之一，其烹煮特性與加工應用，高度取決於內部直鏈與支鏈澱粉的組成比例。因此，如何透過監測工具來分析白米的糊化性質與烹煮品質，成為提升稻米產業價值的關鍵因素。傳統上，產業界與學術界主要透過快速黏度分析儀（RVA）來評估澱粉的糊化特性，並預測米粒烹煮後的質地變化。然而，RVA 不僅單次分析的樣品量少，且檢測前必須將穀粒粉碎研磨，不僅檢測效率低也容易破壞樣品，成為育種計畫與品質篩選的主要障礙。
為解決上述問題，近紅外光譜（NIR）技術因具備快速、非破壞性，且能精準偵測澱粉與蛋白質等有機分子訊號的優勢，成為品質篩選的理想替代方案。近年來，微型化與攜帶型 NIR 儀器的發明，使得農地間與加工產線也能進行相關檢測。儘管這類設備面臨光譜波長範圍縮減的問題，但其免研磨且即時分析的特性，仍在農產品供應鏈中展現出極大的應用潛力。
基於上述技術趨勢，本文獻旨在評估一款波長介於 950–1600 nm 的攜帶型近紅外光譜儀，並建立專屬的校正模型，以預測「未經研磨之完整白米穀粒」的直鏈澱粉含量與 RVA 參數等關鍵品質，期望透過這項非破壞性的即時檢測技術，大幅降低對傳統分析方法的依賴，為稻米育種篩選與產業界的品質管控提供快速且具實用價值的解決方案。
材料與方法：
本文獻從澳洲昆士蘭大學的樣品庫中，挑選144件涵蓋不同直鏈澱粉含量與糊化特性的白米樣品。這些樣品來自亞洲、美洲與澳洲等多個產區，並廣泛涵蓋稉稻、香米與秈稻等多種品系。所有完整穀粒均經過乾燥處理，將水分含量控制在12%以下並蜜蜂保存，以利後續進行檢測與光譜掃描並建立標準化基礎。
部分米粒會進行精細研磨並過篩成標準米穀粉，接著精確測定其直鏈澱粉含量與糊化溫度（GT）。同時，將米穀粉與水混合均勻後送入快速黏度分析儀（RVA），模擬烹煮過程中的加熱與冷卻循環，藉此量化得出峰值黏度（PV）、最終黏度（FV）、崩解值（BD）與回升值（SB）等完整參數，以作為訓練後續光譜模型的基準值。
本文獻直接將未經研磨的「完整白米穀粒」透過攜帶型近紅外光譜儀進行動態掃描。所有收集到的光譜數據均進行前處理以消除雜訊干擾。隨後，研究團隊使用Kennard-Stone演算法，將樣品劃分為「校正組」與「驗證組」，並進行線性迴歸分析，以建立一套透過掃描完整穀粒，即可精準預測直鏈澱粉、糊化溫度及各項RVA參數的快速校正模型。
結果與討論：
- 校正模型資料集之變異性：描述性統計顯示，樣品的直鏈澱粉含量、糊化溫度及RVA參數均具備顯著差異。直鏈澱粉涵蓋了不同質地的稻米類型；崩解值（BD）的變異最大，反映澱粉結構強度的明顯不同；回升值（SB）則出現極端正負值，突顯冷卻老化行為的差異。這份無系統性偏差的廣泛資料集，為建立與驗證校正模型建立基礎。
- 光譜特徵解析：近紅外光譜（NIR）圖譜表現出米粒內部的成分特徵。光譜在 1199 與 1273 nm 附近顯示出與澱粉 C-H 鍵高度相關的特徵吸收帶；在 994、1428 及 1589 nm 等區域則偵測到水分O-H鍵與蛋白質N-H鍵相關的訊號。這些被捕捉的成分訊號，決定稻米RVA糊化特性的數據變化。
- 模型預測效能：在所有分析結果中，糊化溫度（GT）的預測模型表現最為穩定。其預測偏差（RPD）大於 2.0，顯示攜帶型 NIR 設備對完整穀粒的 GT 預測能力已達實驗室等級。相對地，峰值黏度（PV）與谷值黏度（TV）僅具備中等預測能力，雖無法進行定量分析，但已足以對樣品進行初步分類與排序。
- 模型限制與應用建議：結果顯示，直鏈澱粉含量、崩解值（BD）與最終黏度（FV）等參數的預測能力偏弱（RPD < 1.5）。主因是攜帶型光譜儀受限於波長範圍，難以捕捉澱粉在加熱與冷卻中複雜的膨脹與崩解過程。整體而言，雖然這套非破壞性檢測技術在多參數的預測上仍有挑戰，但其建立的模型已可作為實用工具，應用於稻米育種初期的大規模分類與淘汰篩選。
結論：
本文獻證實，攜帶型近紅外光譜（NIR）技術能對完整稻米穀粒進行快速且非破壞性的品質檢測，特別在預測與澱粉分子結構高度相關的糊化溫度（GT）上具備優異的準確度。儘管該技術目前尚無法完全取代傳統實驗室精確的定量 RVA 分析，但其建立的預測模型已能滿足產業界與育種計畫在初期階段進行大規模篩選需求。未來若能進一步擴充校正資料庫、優化數據前處理方法並整合更廣的光譜波段，將有望提升對複雜流變特性的預測能力，為稻米產業提供更強大的即時品管管控方法。
文獻來源：國際穀物科學與技術協會(ICC)官方科學期刊 第131卷 (2026.09)
Nastasi, J. R., Alagappan, S., Fitzgerald, M. A., & Cozzolino, D. (2026). Predicting amylose content, gelatinisation temperature, and RVA parameters of intact white rice using a portable NIR instrument. Journal of Cereal Science, 104529. https://doi.org/10.1016/j.jcs.2026.104529