酱油是我们日常生活中不可或缺的传统调味品，以蛋白质及淀粉等为原料，经微生物（霉菌、乳酸菌和酵母）在盐溶液中发酵而成，富含多种营养成分、集调色、调味于一体，能增进食欲、助消化 ，还具有抗氧化作用。酱油含有数百种化合物，具有多种香味和口味。酱油的香味和口味取决于制造商使用的原材料和生产工艺。随着人民生活水平的日益提高，调味方式的改变也逐渐成为健康饮食的要素之一，人们从原来片面追求色、香、味的传统调味方式转而向讲究原色、原汁、原味的现代健康调味方式 。
全氮、总酸和氨基酸态氮是酱油三个*重要的必检质量指标酱油常规检测的质量指标还有食盐、铵盐、还原糖、无盐固形物等。氨基酸态氮是区分酱油等级的核心指标，这个含量把酱油品质氛围特级、**、二级、和三级，特级酱油代表着酱油中的*高品质。在酱油生产过程中对这些指标的检测基本是离线检测，而检测这些指标的方法大多比较繁琐费时，无法满足酱油生产现代智能化的要求，还增加了生产成本。
近红外光谱分析技术具有无需制样，无损检测，效率高，适合在线检测，无污染，分析结果重现性高等优点，因此近红外光谱分析可用于酱油的生产，降低生产成本，提高工作效率。近红外光谱分析技术可应用于酱油的在线生产中，光谱仪的探测点接入在生产工艺需要监控的关键点中，通过探头采集光谱预测理化指标的预测值，为生产调控提供参考数据。近红外在线应用跟离线应用的方法步骤差不多，具体如下：
1.收集湿化学数据，酱油样品中的全氮、总酸、氨基酸态氮、食盐、铵盐、还原糖、无盐固形物等理化指标数据根据标准方法，例如GB 5009.235-2016 、GB/T 6435—2014、GB/T 6432—2018、GB/T 6433-2006等测定湿化学值。
2.光谱采集：采用傅里叶变换近红外光谱仪在实验室静态条件下采集样品光谱、光谱采集的参数视具体的酱油种类而定，取平均光谱作为样品的光谱。
3.模型的建立：采用OPUS定量分析软件将酱油样品的平均近红外光谱与国标法测得的成分含量进行关联，建立酱油样品中pH、总酸、氨基酸态氮、含盐量、还原糖、全氮、可溶性无盐固形物、铵盐、总糖的定量预测模型。近红外定量分析模型的建立使用改进偏*小二乘法（PLS）算法。
4.模型的评价：模根据模型的校正集的决定系数(R2)、交互验证均方根误差(RMSECV)、检验集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)来判断模型的质量，从而筛选出酱油样品中pH、总酸、氨基酸态氮、含盐量、还原糖、全氮、可溶性无盐固形物、铵盐、总糖的*佳近红外定量预测模型。
5.在验证集浓度范围相同的前提下，1-VR和RSQ越接近1，回归或预测效果越好；SECV和SEPC越小，预测结果越准确。
6.建立及验证酱油的近红外模型后，在生产线上测定未知样品只需要在中控室远程控制即可得出样品的近红外预测值。
近红外光谱分析技术与现有检测方法相比，该检测方法具有快速准确、绿色无损等优点，能够实现酱油理化指标的快速准确测量，为酱油理化指标含量的实时在线监测和其它质量参数的快速测量奠定了良好的基础。德国布鲁克一直以来都是光谱技术的***，其产品近红外光谱仪广泛应用于各行各业。近红外光谱仪有智能化单通道和多通道多功能的型号选择，也可选择离线或者在线的型号。模型在各个型号之间可实现100%共享。这为生产企业实现工业4.0提供了坚实的技术基础。