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高光谱成像仪在猪肉品质无损检测中的应用

发布时间:2024-06-28
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随着人们生活水平的提高,人们越来越多的关注猪肉营养品质和质量安全等问题。目前时有以假乱真,以次充好的现象发生,破坏了公平的竞争环境及消费者的健康,因此实现快速无损检测猪肉品质及安全指标尤为重要。本文介绍了高光谱成像仪​在猪肉品质无损检测中的应用。

随着人们生活水平的提高,人们越来越多的关注猪肉营养品质和质量安全等问题。目前时有以假乱真,以次充好的现象发生,破坏了公平的竞争环境及消费者的健康,因此实现快速无损检测猪肉品质及安全指标尤为重要。本文介绍了高光谱成像仪在猪肉品质无损检测中的应用。

猪肉

用于猪肉营养成分的分析:

1.猪肉水分的测定

水分含量可以作为肉品原料的物性参数之一,因此,可以依据水分含量对不同肉品进行分类。利用高光谱成像技术(380~1100nm)对不同脱水程度的肉品进行水分含量检测,建立偏最小二乘回归模型,利用最小二乘支持向量机进行模型校正,模型预测效果达 98%,研究表明高光谱成像技术对肉品水量检测可以达到快速无损检测。

2.猪肉蛋白质的测定

从物质结构上看,蛋白质是构成生物的基本骨架,且生化反应中绝大多数酶都是蛋白质。从营养风味指标上看,蛋白质发生水解后的多肽或氨基酸可呈现出特征性的食品风味。利用高光谱成像技术对肉品中羟脯氨酸含量进行了检测。通过提取感兴趣区域及相关的特征波段,建立偏最小二乘模型,可以对肉品的蛋白质进行准确、快速的测定。

3.猪肉脂肪的测定

脂肪是动植物体中的油性物质,是生物体的组成部分和储能物质。在食品加工过程中常有特殊的食品风味。利用高光谱成像技术预测肉品的脂肪分布,比较光谱相似测量和方差分析提取特征波段的优劣,通过建立预测模型,可以精确对肉品的脂肪进行测量。


用于猪肉的食用品质的评价:

1.猪肉嫩度测定

肉的嫩度称为肉的柔软性,指肉在食用时口感的老嫩,反映肉的质地,且肉的嫩度与肉的弹性相对应,是硬度的倒数。通过高光谱成像技术获取肉品的相关信息,筛选出最能表征肉品剪切力值的波段,建立线性和支持向量机判别模型,就可以对肉品的嫩度进行分析。

2.猪肉色泽检测

肉品色泽是消费者对肉品质量的第一印象,也是对其进行评价的主要依据。色泽的测定通常有比色板法、仪器测色法和化学测定法。其中仪器测定法是利用色度仪测取肉品表面的亮度值(L*)、红度值(a*)和黄度值(b*)来评定肉色。通过高光谱仪对红肉颜色进行检测,选用具有样品代表性的光谱信息,经由多种预处理方法,建立预测各颜色参数的模型并对模型进行评价,取得了理想的模型预测效果。这表明,高光谱成像技术不仅可以作为无损检测肉品色泽的有效手段,并且可以取特定区域或品种的肉样作为研究对象,这一点也为实际生产与在线检测提供了一定的理论基础。

3.猪肉新鲜度测定

肉制品的新鲜程度直接影响肉品的食用品质和营养价值。应用高光谱成像技术对肉品新鲜度进行检测,利用偏最小二乘法,常规区域二乘法,向后区间偏最小二乘法和联合区间偏最小二乘法建立挥发性盐基氮)含量预测模型,就可以对肉品的新鲜度进行快速的无损检测。


用于猪肉安全指标的检测:

1.猪肉微生物测定

食品的腐败变质与食品自身或储藏环境中微生物含量有较大的关系,其中,微生物将食品作为自身繁殖的养料,不仅使食品营养成分减少,且降解产物会影响食品的食用品质。利用高光谱成像技术对肉品表面微生物含量进行测量,通过结合标准平板菌落计数法比较分析了偏最小二乘法、人工神经网络和最小二乘支持向量机的精确度,建立相应的预测模型,就可以对肉品中微生物的含量进行分析。

2.猪肉掺假测定

肉品中的掺假问题主要表现在肉糜类制品。利用高光谱成像技术检测牛肉馅制品中掺加鸡肉、羊肉馅制品中掺加猪肉,分别对不同添加量梯度进行检测分析,利用偏最小二乘回归法(PLSR)建立预测模型,就可以准确对肉制品的掺假情况进行分析。

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