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高光譜成像技術(shù)在雞肉品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2023-05-19
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?隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和居民生活水平的不斷提高,雞肉的食用品質(zhì)和安全性受到消費者越來越高的重視。然而,傳統(tǒng)的品質(zhì)檢測方法需要消耗大量時間、操作步驟繁瑣、且破壞樣本,不能滿足現(xiàn)代肉品工業(yè)快速、無損、實時的發(fā)展要求。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在肌肉品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用。

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和居民生活水平的不斷提高,雞肉的食用品質(zhì)和安全性受到消費者越來越高的重視。然而,傳統(tǒng)的品質(zhì)檢測方法需要消耗大量時間、操作步驟繁瑣、且破壞樣本,不能滿足現(xiàn)代肉品工業(yè)快速、無損、實時的發(fā)展要求。本文介紹了高光譜成像技術(shù)在肌肉品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用。

雞肉無損檢測

雞肉品質(zhì)的傳統(tǒng)檢測方法:

雞肉品質(zhì)的傳統(tǒng)檢測方法主要包括感官評定、物理儀器測定和化學(xué)分析測定。首先,感官評定是由經(jīng)過感官訓(xùn)練的檢查人員對雞肉的氣味、顏色、嫩度、硬度、彈性等外觀屬性進(jìn)行評價從而判斷雞肉品質(zhì)的現(xiàn)場檢測方法。這種評價方法雖不需要使用儀器,比較方便快捷,但其評價結(jié)果容易受到人為因素的影響,存在主觀性、片面性、成本高等缺點。

其次,物理儀器測定通常是指采用萬能拉力機(jī)、質(zhì)構(gòu)儀等測量儀器定量地測定雞肉的質(zhì)構(gòu)參數(shù)(嫩度、硬度、彈性、黏聚性等),揭示雞肉質(zhì)構(gòu)特性的本質(zhì)并提供客觀測定結(jié)果。物理儀器測定的優(yōu)點是可以減少感官評定過程中因檢查人員不同而造成的主觀誤差,但缺點是物理儀器測定是一種破壞性的分析方法,會導(dǎo)致被測雞肉樣本破壞而喪失食用價值。

最后,化學(xué)分析測定,跟物理儀器測定類似,也能提供客觀、可靠、準(zhǔn)確的結(jié)果,但樣本檢測前需要進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理,消耗大量的時間和精力,同時試驗過程中產(chǎn)生的廢液廢棄物會對環(huán)境造成嚴(yán)重污染。上述傳統(tǒng)品質(zhì)檢測方法均不能滿足現(xiàn)代肉類工業(yè)快速、無損、大批量的生產(chǎn)要求。因此,開發(fā)一些快速、無損、準(zhǔn)確的檢測技術(shù)對現(xiàn)代肉類工業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。

高光譜成像儀010

高光譜成像技術(shù)在雞肉品質(zhì)無損檢測中的應(yīng)用:

高光譜成像技術(shù)是一種集中了光學(xué)、信息處理、計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的新興無損檢測技術(shù),是傳統(tǒng)光譜技術(shù)與計算機(jī)視覺技術(shù)的有機(jī)融合,高光譜圖像是一個三維的數(shù)據(jù)矩陣(x,y,λ),其中(x,y)代表二維的圖像信息,λ代表一維的光譜信息,如下圖所示。

高光譜圖像的三維數(shù)據(jù)矩陣

圖像信息能夠反映目標(biāo)樣本的外部特征屬性如形狀、大小、顏色、紋理等,而光譜信息則能反映目標(biāo)樣本的內(nèi)部特征屬性如化學(xué)成分和組織結(jié)構(gòu)特性等。因此,高光譜成像技術(shù)能同時檢測目標(biāo)樣本的物理和化學(xué)信息并通過圖像處理算法實現(xiàn)其含量的分布可視化?;谶@些優(yōu)點,高光譜成像技術(shù)在雞肉品質(zhì)評價和安全性檢測上得到了廣泛的應(yīng)用。主要集中在以下5個方面:微生物腐敗檢測、表面污染物檢測、皮膚腫瘤檢測、品質(zhì)分級以及碎骨檢測。

相對比傳統(tǒng)檢測豬肉品質(zhì)的方法,高光譜成像技術(shù)是一種快速、不耗費化學(xué)試劑環(huán)境友好型的、對樣本沒有損壞的新興技術(shù)。與近紅外光譜技術(shù)和計算機(jī)機(jī)器視覺技術(shù)相比,它集合了傳統(tǒng)的光譜與圖像,可以同時獲取樣本的光譜信息和空間信息,更能整體全面反映樣本。與傳統(tǒng)高光譜技術(shù)相比,多光譜技術(shù)具有較簡單的數(shù)據(jù)且成本價格低,更適合用于食品品質(zhì)實時在線檢測。正是這些優(yōu)點使得多光譜成像技術(shù)被廣泛應(yīng)用在食品安全特別是肉和肉制品的質(zhì)量與安全領(lǐng)域。

本文標(biāo)簽: 高光譜成像儀雞肉無損檢測

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