一、酒制品檢測分析
不同產地的葡萄酒具有不同的質量與風格，市場上葡萄酒以假亂真、以次充好現(xiàn)象頗多，尋找簡單有效地鑒別葡萄酒產區(qū)的方法，有利于葡萄酒市場的健康發(fā)展。向伶俐等人采用近、中紅外光譜的貝葉斯信息融合技術對葡萄酒原產地進行快速識別，建模集準確率為87.11 %，檢驗集準確率為90.87 %，提高判別的準確度，為葡萄酒原產地真?zhèn)巫R別提供了一種高效低成本的新方法。
此外，利用紅外光譜對白酒年份與香型鑒別也十分有效。因不同香型白酒的成分有所差異，其紅外光譜也不盡相同，可根據(jù)紅外光譜差異鑒別不同年份的白酒。
二、蜂蜜檢測分析
我國蜂蜜質量參差不齊，摻假現(xiàn)象也較為嚴重。利用中紅外圖譜分析儀結合化學計量軟件檢測蜂蜜樣品，準確率達90.3 %，為蜂蜜真?zhèn)舞b別提供了一種有效的方法。
三、谷類檢測分析
近年來，少數(shù)造假者頻頻在陳舊大米中涂抹摻加植物油、礦物油，增加其亮度和光澤，冒充優(yōu)質新鮮大米銷售，嚴重危害消費者身體健康。利用紅外光譜對涂有和摻有礦物油的大米可進行定性鑒別。
將分離出含有礦物油的試樣進行紅外光譜測試，未出現(xiàn) 1745 cm-1脂 c=o 的伸縮振動吸收和1000~1300 cm-1伸縮振動吸收，證明該試樣中含有直鏈烷烴的礦物油。該方法可用于對大米、餅干、瓜子和食用油中是否摻加工業(yè)礦物油的鑒定。
利用傅里葉變換衰減全反射紅外光譜技術結合化學計量學方法(art-ftir)，可對稻谷中7 種常見有害霉菌進行了快速鑒定，建立的線性判別分析和偏最小二乘判別分析模型對7種不同類別菌株的留一交互驗證整體正確率分別達到 87.1 %和87.3 %，表明art-ftir 技術技術可用于谷物中霉菌不同屬間的快速鑒別，尤其對不同菌屬的霉菌具有良好的判別效果。
四、果蔬檢測分析
果蔬中農藥殘留快速、高效的檢測技術是當前食品安全控制關注的重大問題?？捎酶道锶~紅外光譜技術對農藥的紅外光譜進行了測量和分析。
驗證了ftir/atr技術快速檢測蔬菜中有機磷農藥殘留的可行性，為果蔬農藥殘留檢測提供了一種方便、快捷、準確的方法。