国内外猪肉质量快速无损检测技术的研究进展

猪肉质量包含猪胴体分级及猪肉品质两方面,猪肉品质包括其感官品质、营养品质、安全品质及加工品质。概述猪胴体瘦肉率及猪肉品质的快速无损检测方法的研究现状。猪肉胴体分级的无损检测方法主要有超声波技术和近红外光谱技术;猪肉感官品质的无损检测多采用高光谱成像技术、红外光谱技术、拉曼光谱技术及核磁共振技术;猪肉营养品质的无损检测多采用红外光谱技术、超声波技术及核磁共振技术;猪肉安全品质的无损检测多采用电子鼻、电子舌、生物电学技术、计算机视觉技术及高光谱成像技术;猪肉加工品质的无损检测多采用核磁共振技术、红外光谱技术、拉曼光谱技术及高光谱成像技术等。结合国内外研究现状,对未来我国猪肉品质无损检测技术的研究与发展作出展望。     

高光谱技术结合改进LSSVM的大米脂肪酸检测方法

目的:解决食品企业现有大米品质检测方法存在的准确性低和效率差等问题。方法:基于高光谱数据采集系统,提出一种结合改进细菌觅食算法和最小二乘支持向量机的贮藏大米品质快速无损检测方法。通过改进的细菌觅食算法对最小二乘支持向量机超参数(正则化参数和核参数)进行寻优,实现贮藏大米品质的快速无损检测。通过试验分析其性能。结果:所提方法可以实现贮藏大米脂肪酸含量的快速无损检测,决定系数为0.940 5,均方根误差为0.543 5,平均检测时间为1.12 s。结论:所提检测方法具有较高的检测性能,可用于大米品质的鉴别与检测。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

不同猪肉组织在太赫兹衰减全反射光谱中的特性差异

为了探讨太赫兹(THz)光谱无损检测猪肉品质的可行性,采用衰减全反射(ATR)模式采集猪脂肪、肌肉和皮肤3种新鲜组织的THz光谱,获取3种组织在0.2~2.0THz范围的折射率和消光系数。结果表明:在0.2~1.6THz低频段猪肉不同组织的THz光谱差异较明显,含水量是影响新鲜组织对THz波吸收的主要因素。利用不同组织在THz波段的光学特性差异,可以无损快速鉴别组织类型。通过建立同种猪肉组织的THz光谱与猪肉品质的关系模型,能够实现猪肉品质的无损检测。     

生鲜猪肉细菌总数的高光谱特征参数研究

目的 通过对高光谱数据进行洛伦兹拟合参数的分析, 讨论高光谱技术对生鲜猪肉细菌总数预测的可行性。方法 63个猪肉样品贮存于4 ℃冰箱中, 每天随机取出4块样品, 在400~1100 nm波长范围内获取猪肉表面的高光谱散射图像, 从高光谱图像中提取猪肉的反射光谱曲线, 利用洛伦兹函数进行拟合, 然后用单参数和不同参数结合的方法建立多元线性回归模型。结果 多参数结合的方法比单个参数建立的模型更好, 最好的模型结果是三个参数结合建立模型, 校正集相关系数为0.96, 标准差为0.42; 预测集相关系数为0.89, 标准差为0.46。结论 利用高光谱成像技术结合洛伦兹函数对快速检测猪肉细菌总数具有一定的可行性。     

面粉品质近红外光谱在线检测系统开发与应用

本研究运用近红外光谱无损检测技术,开发了一种适用于面粉品质检测的在线测量系统。本系统在硬件平台基础上,采用C++Builder 6.0对NIR 1.7/S微型光谱仪进行二次开发,编写了具有光谱采集、面粉品质预测、模型更新和数据存储等功能的软件。对市售170种面粉进行试验,以面粉水分含量为代表性指标。通过对比不同光谱预处理方法建模结果,发现不进行任何预处理时的面粉水分偏最小二乘回归(PLS)得到的模型精度最高。建模集和验证集决定系数(R2)分别为0.947,0.841;均方根误差(RMSE)分别为0.146%,0.198%;RPD值为2.53。模型导入软件后对30份新样品进行外部验证,预测值与测量值决定系数(R2)为0.883,均方根误差为0.206%。结果表明,该系统能够初步实现面粉水分的实时预测,为近红外在线检测技术应用提供了一定的技术参考。     

基于MicroNIR的小麦粉品质在线检测系统设计

小麦粉生产工厂多采用离线方式分析产品的品质,造成产品质量分析数据滞后于生产过程,导致人力和物力资源浪费等问题,研究设计了微型近红外小麦粉品质在线检测系统。以MicroNIR-2200微型近红外光谱仪和S3C2416开发板为核心,以小麦粉为研究对象,以水分、灰分和面筋含量作为检测指标,设计并搭建了基于近红外光谱分析技术的小麦粉品质在线检测系统,该系统主要包括在线光谱采集系统的硬件、软件部分和光谱建模分析软件的设计。通过模拟在线装置和实验测试,验证了基于近红外光谱的小麦粉品质在线快速检测系统的可行性。     

基于DSP的便携式猪肉品质无损快速检测装置的研发

本研究针对猪肉生产及监管部门的实际需求,以猪肉新鲜度品质指标为目标,利用数字信号处理器(DSP)TMS320DM6437作为核心处理器,以TMS320F28015为辅助处理器,开发一种能够脱机使用的轻简便携式猪肉品质检测装置系统,包括硬件和软件系统:硬件系统由大功率LED点光源单元、图像采集单元、DSP数据处理单元和液晶显示单元组成;软件系统采用C语言编程工具开发的信号采集、分析处理、结果显示保存模块等。利用洛伦兹函数拟合猪肉的扩散图像,获取了猪肉品质的光学特征参数,基于光学特征参数建立猪肉的挥发性盐基氮(TVB-N)值、pH和颜色(L*、a*、b*)的预测模型。通过建模分析和独立样品验证,挥发性盐基氮的预测相关系数(RV)为0.92,预测标准误差(SE_P)为2.03,pH的预测相关系数(R_V)为0.90,预测标准误差(SE_P)为0.04;L*的R_V为0.94,SEP为1.02,a*的R_V为0.90,SE_P为0.80,b*的R_V为0.91,SE_P为0.58。通过软件与硬件系统调试和实验,该系统装置的检测速度为每个样品检测仅需4 s,符合猪肉现场快速检测的实际要求。     

基于太赫兹技术的小麦粉品质快速检测研究

该研究针对目前小麦粉品质方面检测方法存在的问题,提出利用太赫兹光谱技术对小麦粉进行快速无损品质检测研究。使用光谱仪与成像仪,采集了不同种类小麦粉样本的太赫兹光谱,使用TQ Analyst软件结合距离匹配法对小麦粉的太赫兹扫描光谱进行定性分析研究,富强粉和麦芯粉成功分类,模型性能指数达到88.9%,预测准确率达100%。使用OPUS软件结合偏最小二乘法（PLS）和一阶导数+矢量归一化（SNV）进行定量分析研究,水分定量模型R2为91.18%,交叉验证均方根为0.182;灰分定量模型 R2为83.37%,交叉验证均方根为0.064,最终通过实验结果分析得出太赫兹技术在食品品质检测方面的可行性。     

拉曼光谱法快速检测猪肉脯中的掺伪鸡肉

目的 肉脯掺假制假事件层出不穷,严重损害消费者权益,为了快速无损的检测肉脯掺假的质量安全问题,建立拉曼光谱技术快速、准确、无损的检测猪肉脯样品中是否掺假鸡肉。方法 试验制备33份猪肉中掺入不同比例鸡肉的肉脯样品,采集拉曼光谱数据,分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数等5种不同预处理方法,对原始光谱数据进行预处理,采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法及随机蛙跳算法对光谱数据进行特征波长筛选,建立偏最小二乘法(partial least squares,PLS)模型对猪肉脯进行定性定量判别。结果 拉曼光谱数据经过多元散射校正处理的效果最佳,竞争性自适应重加权算法竞筛选效果更佳,构建猪肉脯中猪肉含量(%)的PLS定量模型,其预测集相关系数(Rp₂⁾和预测均方根误差分别为0.9762、7.2998。建立的PLS判别模型的校正集和预测集总判别正确率分别为100%和98.33%。拉曼光谱分析技术可有效鉴别猪肉脯是否掺伪及其猪肉含量的比例,为肉脯掺假的快速准确地无损检测提供技术支持。结论 拉曼光谱分析技术可有效用于定性鉴别猪肉脯是否掺伪及定量分析猪肉肉脯中掺入鸡肉的比例,为肉脯掺假的快速无破坏性检测的应用提供支持。     

异质冷却猪肉快速判别装置的设计及验证

基于计算机视觉技术,设计了冷却猪肉异质肉判别装置。介绍了系统装置的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能。硬件系统包括快速测定pH计和图像信息采集装置,软件系统将获得的图像,进行二值化处理、高斯去噪、边缘检测、霍夫变化定位和投影算法来提取目标颜色特征参数,并辅助pH值对冷却猪肉进行判别。验证结果显示,设计的判别装置对白肌（pale, soft, exudative,PSE）肉、异于正常（reddish-pink, firm, nonexudative,RFN）肉、黑干（dark, firm, dry,DFD）肉的判断上可以实现94.0%、96.8%和98.0%的准确判断;不仅具有良好的准确性,而且缩短了处理时间,提高了作业效率。     

基于可见/近红外光谱技术的腐坏猪肉检测控制系统设计

目的 设计腐坏猪肉的快速、无损检测控制系统。方法 通过研究可见/近红外光谱技术, 根据其在应用过程中的使用特点并结合实际情况的需求, 设计检测系统的总体方案。结果 设计检测系统方案, 包括检测对象、检测指标, 设计控制系统的结构、功能和工作流程。结论 光纤探头距离样品高度为10 cm, 单个样品检测时间控制在5 s内, 使用DSP作为控制核心, 用于检测猪肉是否腐败。     

基于云计算的食品品质实时在线光谱检测系统实现

为解决光谱检测技术中的模型维护成本高、扩展性不足和光谱资源共享性较差等问题,改善专用便携式光谱仪检测分析对象的局限性,将光谱数据采集和分析功能进行解耦,使用Android开发工具和Java语言,开发了以便携式光谱仪、手机终端和云服务器构成的光谱实时在线检测系统,基于云计算服务完成云端光谱模型的建立与分析。以小麦粉面筋定量分析为例,采用多元散射校正、竞争性自适应重加权采样法、偏最小二乘回归算法建立小麦粉面筋定量分析模型,测试25个小麦粉样本并返回分析结果,验证系统可靠性。结果表明,25个小麦粉样本面筋含量误差范围在0~0.7%,分析结果消耗时间平均为7.09s,误差范围和分析结果耗时均在可接受范围内,验证了基于云计算服务实现光谱实时在线检测分析是可行的。通过部署不同食品主要成分的定量分析模型至云端,系统可实现多种食品品质的实时在线检测分析,希望为多场景下食品品质快速无损检测提供技术参考。     

猪肉瘦肉率和背膘厚度在线检测系统的研究

目的 建立猪肉瘦肉率和背膘厚度在线检测系统。方法 利用图像处理技术设计屠宰线上猪胴体无损等级评定系统, 实现对猪肉品质的在线分级。结果 针对猪肉的瘦肉率检测提出了一种依据直方图的检测方法, 针对猪肉胴体背膘厚度肋骨位置的检测提出了三种确定方法: 按照比例来确定, 按照轮廓拐点来确定, 直接数取肋骨的数量来确定。结论 本研究设计的猪胴体无损等级评定系统对于实时检测评估猪肉品质具有很大的潜力。     

陕西洛川富士鲜苹果品质综合评价及分级体系的构建

建立鲜苹果品质综合评价标准及分级标准,构建鲜苹果品质的综合评价及分级体系,为鲜苹果品质在线无损检测提供技术支撑。以陕西洛川富士苹果为材料,利用SPSS 19.0软件通过因子分析对鲜苹果13 项品质指标进行筛选,利用概率分布和层次分析分别进行品质评价指标的分级及指标权重的确定,再通过K-均值聚类分析和判别分析建立苹果品质判别函数模型。本实验筛选出陕西洛川富士鲜苹果的7 项主要品质指标：单果质量、果形指数、色泽a*值、可溶性固形物含量、硬度、VC含量、糖酸比,建立了主要品质指标的分级标准和评分标准,得到对鲜苹果品质综合评价的5 个判别函数,建模样本和检验样本的判别正确率分别达95.65%和91.67%。     

生鲜猪肉水分含量的快速无损检测

目的 研究生鲜猪肉水分含量与1000~1680 nm范围内近红外吸收光谱之间的关系, 对生鲜肉的水分含量进行快速无损检测。方法 将原始光谱经中值平滑、多元散射校正和一阶导数复合预处理, 结合多元线性回归和偏最小二乘回归两种建模方法建立生鲜肉水分含量的预测模型。结果 应用所建立的模型对111个实际生鲜猪肉样品的水分含量进行预测, 得到较为满意的预测结果, 两种模型的预测相关系数分别为0.839和0.810。结论 所建模型适合于生鲜猪肉水分的无损快速检测。     

基于近红外光谱技术的生鲜猪肉质量检测研究进展

近红外光谱技术(Near-Infrared Spectroscopy,NIR)是一种根据被检测物质的光谱信息,运用统计学的方法,构建被测物质某种属性值和光谱信息之间最优预测模型的一种间接分析技术。近红外光谱分析集光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术和基础测试技术于一体,通过选择合适的化学计量学方法,将样品光谱信息和指标参考值相关联,构建高精度、高稳定性的数学模型预测未知样品参考值,具有无损、快捷和环保等特点。相比传统理化及生物方法反复试验且破坏原料获取数据,近红外光谱信息更容易获取、信息量更丰富、数据计算速度更快,在猪肉质量的分析检测方面获得广泛研究。本文主要综述了2010年至今近红外光谱用于研究猪肉的物理属性、化学组成、新鲜度预测和肉品掺假等方面的最新研究进展和成果,为研发肉品无损分析检测设备提供相关信息和参考。     

腐败肉光谱在线检测及剔除系统研究

目的提供一种基于可见/近红外光谱技术的腐败猪肉在线检测及剔除系统,实现自动化检测。方法构建由同步模块、检测模块和剔除模块组成的检测系统。肉样随传送带运动,同步模块控制检测探头的调整,保证探头到肉样表面的距离,并使其与肉的传送同步进行;检测模块用于提取光谱并进行分析,得出是否腐败的结果;之后由剔除模块对腐败样本进行剔除。将光谱数据与理化值联立采用多元散射校正与主成分分析法进行光谱预处理,建立了基于Fisher算法的判别模型。结果系统信噪比100:1,在线判别准确率达到87.4%。结论该系统可以保证光谱检测的稳定性,能实现腐败肉的在线检测和剔除动作,为实际生产应用创造了条件。     

光谱技术在生鲜肉品质安全快速检测的研究进展

光谱技术作为无损快速检测技术在肉品行业中得到广泛应用.该技术能实现生鲜肉快速、在线、准确、无损检测,是各类生鲜肉品质安全分析的重要技术之一.文章综述了近红外光谱、拉曼光谱、高光谱成像技术、荧光光谱等光谱技术在生鲜肉品质检测和安全评定上的重要应用和研究进展.主要包括水分、蛋白质及脂肪等影响肉类营养品质的组成成分分析,肉品食用品质如嫩度、大理石花纹、肉色及新鲜度等指标的评价,肉品加工品质如保水性并由此实行肉类分级的检测以及生鲜肉在微生物污染等安全品质的评定.同时分析各种光谱技术的现状提出存在的问题,并针对目前发展趋势展望了该技术的前景:光谱技术通过与机器视觉技术等新型无损检测技术的有机融合,将实现在线检测评价生鲜肉品质安全的目标.