冷鲜肉馅中热杀索丝菌预测模型的建立

通过建立数学模型,来快速准确预测和监控瘦肥比例为7:3的冷鲜猪肉馅中优势腐败菌生长情况,选取0、5、10、15、20℃五种不同的温度,建立和验证0～20℃条件下热杀索丝菌的生长预测模型。结果表明,利用Gompertz模型拟合0～20℃条件下热杀索丝菌的生长,判定系数R2均大于0.99,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为1.16和0.88;利用平方根模型描述了温度与最大比生长速率和延滞期的关系,二者都呈现了良好的线性关系;由此建立的0～20℃条件下7:3冷鲜猪肉馅中热杀索丝菌的生长预测模型有比较好的预测效果。     

草鱼鱼腩中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以鱼腩中热杀索丝菌为研究对象,根据恒定温度下的活菌数以及利用Gompertz模型得到的预测值,绘制不同温度下热杀索丝菌的实际和预测生长曲线,可以直观判断曲线重合度较好。预测模型方程判定系数R2均在0.99以上,显著性方差均小于0.0001,结果表明Gompertz模型对不同温度下热杀索丝菌的生长动态拟合良好。利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,构建了热杀索丝菌的二级模型。通过计算准确因子和偏差因子对一级模型进行验证,计算结果均在1左右,利用F统计量的方法对二级模型进行验证,得到P值小于0.05。结果表明形成的生长预测一级模型和二级模型能够很好的描述0～15℃下热杀索丝菌在鱼腩上的生长情况。     

草鱼鱼整片中热杀索丝菌的生长预测模型

为了研究热杀索丝菌(Brochothrix thermosphacta)的生长动态,建立了5、10、15、20℃四种不同温度下草鱼鱼整片中的热杀索丝菌的预测模型.利用Gompertz方程获得热杀索丝菌的生长预测值,根据预测值和恒定温度下的活菌数,绘制实际和预测生长曲线,曲线重合度较好.利用平方根模型描述温度对最大比生长速率和延滞期的影响.通过计算准确因子和偏差因子对一级模型进行了验证,结果准确因子AF值均在1左右,偏差因子BF值在0.7～1.1之间.利用F统计量对二级模型进行验证,得到的P值小于0.05.得到的预测模型能很好的预测热杀索丝菌在草鱼鱼整片中的生长动态,为水产品的预报模型在实际生产和流通过程中的提供一定参考.     

冷鲜肉中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以市售托盘装冷鲜猪肉为研究对象测定热杀索丝菌的数量变化情况与感官、挥发性盐基氮和菌落总数的变化,结果表明冷鲜猪肉的腐败限控量为5.316 lg(CFU/g) ,热杀索丝菌在不同温度货架期终点时菌落数均值为7.519lg(CFU/g)。运用统计学软件SAS9.1 拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长动力模型,表明Gompertz 模型能很好拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长;利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌生长的二级模型,判定系数R2 的值均在0.99 以上,表明温度与最大比生长速率和延滞期之间存在良好的线性关系;建立了0～15℃温度区域内冷鲜猪肉储藏过程中的货架期预测模型,用3℃储藏冷鲜肉中热杀索丝菌生长的实测值与通过货架期预测模型得到的预测值进行比较,相对误差为1.6%,表明模型可以可靠预测0～15℃温度区域内冷鲜猪肉的货架期。     

冷鲜猪肉中热杀索丝菌产酶条件优化

以冷鲜猪肉为研究对象,经STAA选择性培养基培养从冷鲜猪肉中分离得到单一菌株,经鉴定为热杀索丝菌。对热杀索丝菌产酶特性进行研究,结果表明,其最佳产酶条件为温度20℃、接种浓度106 cfu/m L、摇床速度200 r/min、培养60 h时,酶活力达到最大值。经过80%(NH4)2SO4沉淀和透析的初步纯化处理后,得到热杀索丝菌粗酶液。     

冷鲜猪后腿肉丝中热杀索丝菌生长预测模型的初步研究

以冷鲜后腿肉丝为研究对象,应用SAS软件拟合0～20℃条件下热杀索丝菌的生长预测模型。结果表明:Gompertz方程能很好地描述不同温度下热杀索丝菌的生长,得到的热杀索丝菌一级生长预测模型R2值均在0.99以上;利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌二级生长预测模型R2分别为0.9769和0.9153,具有良好的线性关系,初步说明模型能有效地预测0～20℃冷鲜后腿肉丝中热杀索丝菌的生长。     

冷鲜猪肉馅中热杀索丝菌生长预测模型的建立与验证

以市售托盘装冷鲜猪肉馅为研究对象,测定其中热杀索丝菌分别在0、5、10、15、20℃条件下的数量变化情况。运用统计学软件SAS9.1拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长动力模型,采用偏差因子和准确因子进行验证,偏差因子和准确因子的值都在1左右,判定系数R2的值接近1,表明Gompertz模型能很好拟合热杀索丝菌在不同温度下的生长;利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌生长的二级模型,方差分析结果显示P<0.01,表明模型能有效预测0~20℃温度区域内冷鲜猪肉馅中的热杀索丝菌的生长。     

牛肉源热杀索丝菌的致腐差异和比较基因组学研究

为探究牛肉中热杀索丝菌的致腐能力和致腐基因分布特点,经分离纯化、形态观察和PCR鉴定,获得29株热杀索丝菌。将其接种于4℃牛肉汁中,测定挥发性盐基氮（TVB-N）值和乙偶姻指标,评价分离菌株的致腐能力。采用比较基因组学技术分析热杀索丝菌强、弱腐败株基因特点。结果表明,29株热杀索丝菌分离株的TVB-N含量形成较慢,仅有2株菌在第9天超过11.5 mg N/100 g,而产乙偶姻能力强,且有明显差异,其中菌株BT27和BT25含量分别为139.3μg/mL和59.5μg/mL。测定强、弱致腐菌株BT27和BT25的全基因组序列,结果发现,热杀索丝菌基因组中存在大量参与碳水化合物代谢的基因,其中编码糖苷水解酶的基因数量最多,糖基转移酶基因次之。比较基因组学显示,强致腐株BT27被注释到碳水化合物代谢和相应酶的编码基因数量均多于弱致腐株BT25,而两者在编码氨基酸代谢的基因数量相近。研究表明,热杀索丝菌致腐性强、弱与编码碳水化合物代谢基因数量密切相关,研究从基因层面为阐明肉源微生物的致腐机理奠定了良好的基础。     

冷鲜梅条肉中热杀索丝菌生长预测模型建立与检验

研究冷鲜梅条肉中热杀索丝菌在0℃、5℃、10℃、15℃、20℃不同温度下生长变化情况,利用Modified Gompertz模型建立热杀索丝菌一级生长预测模型(R2＞0.99);利用平方根模型描述温度与最大比生长速率和延滞期的关系,得到热杀索丝菌的生长预测二级模型,验证模型的数学参数准确因子Af、Bf在1左右.表明数学模型可用于预测0℃～20℃范围内热杀索丝菌的变化情况,为冷鲜肉的货架期预报提供了基础数据.     

冷鲜排骨中热杀索丝菌生长预测模型初步研究

选取0℃、5℃、10℃、15℃和20℃作为储藏冷鲜猪肉排骨的试验温度,对其中的热杀索丝菌进行定量研究,并建立热杀索丝菌的生长动力学模型。试验结果表明,利用Gompertz模型拟合0℃～20℃下热杀索丝菌的生长,相关系数R2均大于0.99,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为1.13和0.91;利用平方根模型拟合了温度与最大比生长速率和延滞期的关系,二者都呈现了良好的线性关系,表明该平方根模型描述的温度与最大比生长速率和延滞期的关系可行;由此建立的0℃～20℃范围内冷鲜猪肉排骨中热杀索丝菌的生长预测模型有比较好的预测效果。     

高光谱快速预测冷鲜鸡胸肉中乳酸菌

乳酸菌含量是评价冷鲜鸡胸肉品质的重要指标。随着储藏天数的增加,当乳酸菌含量超过10⁶ CFU/g,冷鲜鸡胸肉黏度增加,开始腐败变味。本研究通过化学计量学算法挖掘高光谱数据快速预测鸡胸肉中乳酸菌含量。首先,采集119个冷鲜鸡胸肉样品900~1700 nm的高光谱图像,提取肉样图像感兴趣区域(Region of interest,ROI)内的光谱信息,经多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)等8种方法预处理原始光谱,采用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法挖掘光谱信息,构建全波段PLS预测模型(F-PLS)。然后,选用回归系数法(Regression Coefficient,RC)、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)筛选最优波长优化F-PLS模型。结果显示,基于SPA法从基线校正(Baseline Correction,BC)预处理光谱中筛选出21个最优波长(903.8、905.5、912.1、915.4、917.0、920.3、923.6、931.8、941.7、1107.0、1135.9、1157.3、1269.2、1303.7、1320.2、1348.2、1551.1、1676.9、1686.9、1695.1和1698.4 nm)构建的SPA-PLS模型预测最好(r_P=0.949,RMSEP=0.439lg CFU/g,RPD=2.787)。本试验表明,采用近红外高光谱技术快速预测冷鲜鸡胸肉中乳酸菌含量是可行的。     

近红外高光谱联用Stepwise算法快速无接触评估冷鲜鸡肉色泽及嫩度

利用900~1700 nm近红外高光谱成像系统联用Stepwise算法快速评估鸡肉色泽和嫩度。通过采集新鲜屠宰鸡肉高光谱图像,提取试验样本感兴趣区域(Region of interests,ROI)反射光谱信息,经中值滤波平滑(Median filtering smoothing,MFS)、多元散射校正(Multiplicative scatter correction,MSC)和标准正态变量变换(Standard normal variable correction,SNV)三种预处理后,分别利用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)挖掘光谱信息与鸡肉色泽参数(L^*、a^*、b^*)及嫩度参考值之间的定量关系。结果显示,经MFS预处理的近红外光谱(486个波长)构建的全波段PLS回归模型(F-PLS)预测L^*(R_P=0.904,RMSEP=2.036)、b^*(R_P=0.908,RMSEP=1.577)和嫩度(R_P=0.948,RMSEP=1.596)效果更好。为提高预测效率,采用Stepwise算法筛选最优波长优化F-PLS模型,结果显示,从SNV预处理光谱筛选的14个最优波长构建MLR回归模型预测L^*值(R_P=0.894,RMSEP=2.160)效果较优,从SNV预处理光谱筛选的13最优波长构建的O-PLS回归模型预测b^*值(R_P=0.877,RMSEP=1.811)效果较优,从MFS预处理光谱筛选的20个最优波长构建O-PLS回归模型预测嫩度值(R_P=0.888,RMSEP=2.408 N)效果较优。本试验表明,利用近红外高光谱成像技术结合Stepwise算法可实现鸡肉色泽参数L^*、b^*值以及嫩度的快速评估。     

基于最优光谱信息的冷鲜鸡肉TBA值快速检测

基于最优光谱信息构建PLS模型预测冷鲜鸡肉的2-硫代巴比妥酸(2-Thiobarbituric acid,TBA)值,快速无损评估冷鲜鸡肉的氧化程度。采集冷鲜鸡肉的900~1700 nm范围内高光谱图像,提取并平均图像中感兴趣区域内的反射光谱信息,经移动平均值平滑(MAS)、卷积平滑(SGS)、中值滤波平滑(MFS)、高斯滤波平滑(GFS)、归一化(N)、多元散射校正(MSC)、基线校正(BC)和标准正态变量变换(SNV)8种方法预处理光谱信息后,建立偏最小二乘(PLS)模型预测冷鲜鸡肉中TBA值。同时采用PLS-β系数法、逐步回归法(Stepwise)和连续投影算法(SPA)筛选最优波长优化PLS模型。结果显示,基于PLS-β系数法从GFS光谱筛选的31个最优波长构建的GFS-P-OW-PLS模型预测冷鲜鸡肉TBA值效果最好(r_P=0.945,RMSEC=0.053 mg/100 g)。综上,基于最优光谱信息构建PLS模型可实现鸡肉TBA值的快速无接触检测。     

基于近红外高光谱成像快速无损检测注胶肉研究

采用近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法建立注胶肉的快速无损检测模型。首先通过近红外高光谱成像系统获取含有不同浓度梯度卡拉胶的猪里脊肉高光谱图像,然后提取图像中的光谱数据,使用偏最小二乘法(Partial least square,PLS)探究光谱信息与不同掺假比例卡拉胶之间的定量关系。结果表明全波段光谱(900~1700 nm)所构建的PLS校正集模型均方根误差(Root mean square error,RMSE)为1.74%,预测模型RMSE为3.16%。表明基于全波段所建立的PLS模型具有较优的预测性能。利用连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选获得11个特征波长,并优化全波长PLS模型,将预测集样品带入,以验证模型的预测效果,结果表明SPA算法结合PLS建模方法所建立的模型预测效果更优,预测集相关系数(R_P)为0.93,均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)为3.51%,预测偏差(Residual predictive deviation,RPD)为2.66。试验表明利用高光谱成像技术可实现对注胶猪肉的快速无损检测。     

基于高光谱技术的金银花硫含量快速检测模型建立

为实现金银花硫含量的快速无损检测,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法,建立不同浓度硫磺熏蒸金银花快速检测模型。采用硫磺使用量为鲜质量的0%、0.5%、1%、1.5%四种硫熏梯度的金银花干燥样品,首先利用高光谱成像技术采集各组金银花光谱图像数据,并采用S_G（Savitzky-Golay）卷积平滑、多元散射校正（multiple scatter correct,MSC）和标准正态变量变换（standard normal variate transformation,SNV）3 种方法对原始光谱进行预处理,得到S_G卷积平滑为最佳预处理方法。随后,对经S_G预处理后的光谱信息分别进行Fisher判别分析（Fisher discriminate analysis,FDA）与核Fisher建模分析（kernel Fisher discriminate analysis,KFDA）,得到KFDA具有更好的判别正确率（98.2%）。最后,全光谱数据具有量大、冗余信息的问题,采用了相关系数法（regression coefficients,RC）、Wilks和RC-Wilks三种方法对预处理后的数据进行特征提取,最终建立了RC-KFDA、Wilks-KFDA、RC-Wilks-KFDA三种判别模型。结果表明,经S_G卷积平滑预处理后的光谱信息,3?种方法的判别正确率均为100%,使用RC-Wilks相结合提取特征波长的方法建立KFDA模型能够实现较短的计算时间（0.69 s）和较好的类间分布。因此,所建立的S_G-RC-Wilks-KFDA模型可以实现金银花不同硫含量的快速、有效、无损检测。     

基于卷积神经网络与高光谱的鸡肉品质分类检测

高光谱成像技术是现代食品检测中的重要方法,根据其图、谱合一的特点,从鸡肉的高光谱数据中提取反映鸡肉内部品质的光谱数据和反映鸡肉外部特征的图像数据,对提取到的数据进行预处理,建立基于光谱和彩色图像的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对鸡肉的品质进行快速、无损检测。结果表明,基于光谱和图像的综合CNN模型的分类效果最好,其准确率和损失函数分别达93.58%和0.30,优于使用单一数据的CNN模型,证明综合使用鸡肉的内、外信息能够有效提高鸡肉品质检测精度。     

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的. 综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500～900nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547nm波长下的特征图像.     

基于高光谱成像快速检测牛肉糜中大豆分离蛋白掺入量

采用近红外高光谱成像技术(900~1700 nm)结合化学计量学算法快速定量预测牛肉糜中大豆分离蛋白掺入量。首先按照2%~30%(w/w),掺入间隔1%的浓度梯度,制备不同大豆分离蛋白掺入浓度的牛肉糜样品,然后采集样品的高光谱图像并提取光谱数据,最后运用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)和多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)算法建立预测模型。为了减少模型的高维共线性问题,采用回归系数法(Regression coefficients,RC)和连续投影算法(Successive projection algorithm,SPA)筛选最优波长,优化全波段预测模型。结果显示基于RC法筛选的22个最优波长构建的RC-PLSR模型和RC-MLR模型预测效果优于基于SPA法筛选的21个最优波长构建的SPA-PLSR模型和SPA-MLR模型。其中,RC-PLSR模型预测效果最接近全波段PLSR模型,r_P为0.95,RMSEP为2.73%,RPD为3.32。试验结果表明近红外高光谱成像技术结合化学计量学方法可快速预测牛肉糜中大豆分离蛋白的掺入量。     

A Review of Hyperspectral Imaging for Chicken Meat Safety and Quality Evaluation: Application,Hardware, and Software

Food quality and safety issues have received widespread attention around the world. Traditional analytical methods are cumbersome, time consuming, and disruptive. Consumers and businesses are in desperate need of a fast, nondestructive test to evaluate the safety and quality of food. Chicken is an important food source for the human diet and has a high consumption rate. Its quality and safety issues are especially important. The hyperspectral imaging (HSI) technique combines the main characteristics of the spectroscopy technique and the imaging technique to achieve fast, nondestructive testing and demonstrates great potential for evaluating the food safety and quality of chicken. For the past few years, there have been many studies on the HSI technique for the detection and evaluation of chicken meat safety and quality. Therefore, the purpose of this article is to provide a detailed overview of the HSI technique for microbiological safety detection and quality attribute assessments of chicken meat. In addition, the hardware and software used in the HSI systems are also summarized and compared. Finally, some opinions on the focus of future research and its applications in the modern poultry industry are presented.