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高光譜成像儀在豬肉新鮮度評定中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2024-04-30
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豬肉新鮮度是指肉品的新鮮程度,是衡量肉品是否符合食用要求的客觀標(biāo)準(zhǔn)。但豬肉在存儲的過程中,其內(nèi)部的某些有機成分會發(fā)生變化,導(dǎo)致豬肉的肉品發(fā)生腐敗,影響豬肉的新鮮度。為了快速、且無損的對豬肉的新鮮度進行評定,就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像儀?在豬肉新鮮度評定中的應(yīng)用。

豬肉新鮮度是指肉品的新鮮程度,是衡量肉品是否符合食用要求的客觀標(biāo)準(zhǔn)。但豬肉在存儲的過程中,其內(nèi)部的某些有機成分會發(fā)生變化,導(dǎo)致豬肉的肉品發(fā)生腐敗,影響豬肉的新鮮度。為了快速、且無損的對豬肉的新鮮度進行評定,就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像儀在豬肉新鮮度評定中的應(yīng)用。

豬肉

豬肉新鮮度評定的重要性:

豬肉新鮮度是指肉品的新鮮程度,是衡量肉品是否符合食用要求的客觀標(biāo)準(zhǔn)。一般來說,新鮮肉的pH值為5.8~6.2,隨著貯藏時間的變化,肉品發(fā)生腐敗,蛋白質(zhì)分解產(chǎn)生氨和胺類等堿性含氮的有毒物質(zhì),稱為肉毒胺,pH值隨之升高,因此肉的新鮮度肉可以用pH值表示。此外肉毒胺與腐敗過程中同時分解產(chǎn)生的有機酸結(jié)合,形成鹽基態(tài)氮而積集在肉品中,具有揮發(fā)性,稱為揮發(fā)性鹽基氮。肉品中所含揮發(fā)性鹽基氮的量,隨著腐敗的進行而增加,與腐敗程度之間有明確的對應(yīng)關(guān)系,因此揮發(fā)性鹽基氮的含量是衡量肉品新鮮度的重要指標(biāo)。然而,單一的指標(biāo)很難全面反映肉品新鮮度,若由多項指標(biāo)綜合評定,充分利用多元信息,可以提高檢測精度和可靠性。

傳統(tǒng)的肉品檢測方法有感官檢驗、理化檢驗和微生物檢驗等,但存在檢測效率低、所需時間長、產(chǎn)品破壞大等問題。因此,如何對生鮮豬肉進行快速無損的新鮮度評定有著重要的意義。近年來,隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展,高光譜成像技術(shù)被廣泛的應(yīng)用與肉質(zhì)品的無損檢測中。該技術(shù)融合了圖像和光譜技術(shù),實現(xiàn)樣本的空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲得,具有分析效率高、樣品無需預(yù)處理、操作簡便、非破壞性、便于實現(xiàn)在線分析等特點,成為了無損檢測豬肉新鮮度最具潛力的新方法之一。

高光譜成像儀05

高光譜成像儀在豬肉新鮮度評定中的應(yīng)用:

高光譜成像儀作為精密的光學(xué)儀器,它融合了傳統(tǒng)的成像和光譜技術(shù)的優(yōu)點,可以獲取多個光譜圖像信息,光譜圖像是具有多個離散波長下的圖像組成的三維數(shù)據(jù)塊,可以對樣本成分組成、分布狀態(tài)、表面紋理進行觀測分析。相對于單一波長的成像系統(tǒng),高光譜成像系統(tǒng)能夠獲得更為全面的樣本信息。因此,高光譜成像技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

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)和計算機機器視覺技術(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,高光譜技術(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)點使得高光譜成像技術(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。

高光譜圖像技術(shù)集成了傳統(tǒng)的圖像和光譜技術(shù),可同時獲得被測物體的空間和光譜信息,相比傳統(tǒng)的多光譜技術(shù)不能同時兼顧共線性消除和信息充分獲取的矛盾,高光譜圖像技術(shù)因其高的光譜分辨率已成為豬肉品質(zhì)評估和安全檢測的強有力工具。使用高光譜成像儀評定豬肉新鮮度的具步驟如下:

1.高光譜圖像數(shù)據(jù)采集

選取合適的樣品,使用高光譜成像儀采集豬肉的高光譜圖像數(shù)據(jù)。高光譜圖像采集之前要先對儀器進行校正,高光譜成像系統(tǒng)的校正主要通過調(diào)節(jié)光強、圖像清晰度、圖像的失真來實現(xiàn),影響圖像清晰度和是否失真的因素包括物鏡之間的高度,電控移位平臺移動速度和曝光時間。

2.高光譜數(shù)據(jù)提取

利用ROI工具對每個樣品進行感興趣區(qū)域的提取,計算每個波段的區(qū)域內(nèi)平均反射率,導(dǎo)出保存,作為樣品的原始光譜數(shù)據(jù),用作后續(xù)數(shù)據(jù)處理。

3.光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用不同的預(yù)處理方法消除原始光譜中的干擾信息,對原始高光譜數(shù)據(jù)進行處理。

4.建立預(yù)測模型

利用分析軟件采用不同的方法對原始光譜進行預(yù)處理,并使用該數(shù)據(jù)進行建模,分析不同的預(yù)處理方法對預(yù)測模型的作用。例如應(yīng)用偏最小二乘回歸(PLSR)建立豬肉新鮮度預(yù)測模型,并對模型的預(yù)測能力進行驗證和精度評價。然后根據(jù)預(yù)測模型建立相應(yīng)的豬肉新鮮度評定的方法。

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