基于高光谱反射特性的猪肉新鲜度和腐败程度的对比分析

为有效评价猪肉在贮藏过程中的品质变化,分析相同猪肉样品在相同环境条件下挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量与菌落总数(total viable count,TVC)的变化规律.结果 显示,在4℃冷藏15d猪肉TVB-N含量与冷藏时间成\"J\"型变化规律,而TVC与冷藏...     

基于近红外光谱技术的带鱼新鲜度检测研究

采用傅里叶变换近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了带鱼挥发性盐基氮(TVBN)、pH和菌落总数的定量分析模型。结果表明,TVBN、pH和菌落总数校正集相关系数(r)分别为0.9874、0.9315和0.9990,校正标准差(RMSEC)分别为0.810、0.0961和0.0344,交叉验证均方差(RMSECV)分别为1.81、0.148和0.459。验证集r分别为0.960、0.923和0.994,验证标准差(RMSEP)分别为5.178、0.333和0.823。本研究说明利用近红外光谱技术检测带鱼新鲜度是可行的,为鱼类新鲜度快速检测提供了理论依据。      

基于近红外光谱的生鲜猪肉新鲜度实时评估

目的 运用近红外光谱对生鲜猪肉新鲜度进行实时评估。方法 利用多通道可见近红外光谱系统, 获取了猪肉表面380~1080 nm波长范围内的漫反射光谱数据, 采用多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)的预处理方法, 然后使用偏最小二乘回归建立猪肉新鲜度的预测模型, 进而对猪肉新鲜度进行评价。结果 采用变量标准化处理后的偏最小二乘回归模型相对比较稳定, 建模效果比较好。对挥发性盐基氮 (TVB-N)的验证集的相关系数达到0.91, 对pH值的验证集的相关系数达到0.93。最后利用该模型对猪肉新鲜度进行评定, 评定准确率达92.9%。结论 实验中运用多点的测量方式提高了近红外检测的精度和稳定性, 对于实时检测评估生鲜猪肉的新鲜度有很大的潜力。     

近红外光谱技术快速无损评价罗非鱼片新鲜度

利用傅里叶变换近红外光谱仪采集绞碎前后罗非鱼片背肉及腹肉的近红外光谱,并将其与总挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量进行拟合,构建定量预测模型。在建模过程中,比较三点平滑、九点平滑（smoothing average 9 points,sa9）、九点卷积平滑（smoothing savitzky-golay 9 points,sg9）、一阶导数（1stderivative,Db1）、趋近归一化、单位长度归一化、标准正态变换、多元散射校正以及它们与Db1结合对光谱进行预处理的模型效果。结果表明,sg9和Db1相比于其他预处理方法可以较好地消除光谱噪音,提高模型预测能力,且各方法在与Db1联合使用后,模型的预测准确性以及建模效率普遍得到了提升。继续对光谱的波数范围进行筛选,剔除无关信息后,模型效果得到进一步提升,绞碎前背肉模型的校正集和验证集决定系数由0.870、0.821上升到了0.973、0.925,校正集和验证集标准偏差由2.152、2.991 mg/100 g减小到了1.032、1.581 mg/100 g。比较各模型效果可知,利用绞碎后的鱼肉光谱进行建模时效果要好于绞碎前的鱼肉。其中,以绞碎后腹肉模型的效果为最优,其验证集决定系数以及标准偏差分别为0.984、0.879 mg/100 g。但在综合考虑实际应用中快速、无损等需求后,绞碎前的鱼肉所建模型仍具有明显优势。最终,本研究选用绞碎前腹肉建立模型,校正集与验证集决定系数分别为0.982、0.976,校正集与验证集标准偏差分别为0.962、1.006 mg/100 g,在预测罗非鱼片TVB-N含量,快速、无损评价其新鲜度方面显示出了巨大潜力。     

近红外光谱技术快速测定鹅肉新鲜度

目的：应用近红外光谱技术快速检测鹅肉的新鲜度,评价指标包括总挥发性盐基氮和pH值。方法：采集完整冷鲜鹅肉的近红外光谱（950～1 650 nm）,光谱经多种校正预处理后,采用偏最小二乘法建立鹅肉新鲜度的定量预测数学模型。结果：对于这2 种指标均采用标准常态变量结合偏最小二乘法所建立模型的预测效果最好,总挥发性盐基氮和pH值定量校正数学模型的模型决定系数分别为0.727、0.991,内部交互验证均方根误差分别为3.666、0.028。用此模型对预测集20 个样品进行预测,预测值与实测值的相关系数分别达到0.976、0.705,预测值平均偏差分别为－0.240、－0.024,预测值和实测值之间没有显著性差异（P＞0.05）。结论：近红外光谱作为一种无损快速的检测方法,可用于评价鹅肉新鲜度。     

近红外光谱技术快速检测猪肉新鲜度指标的方法研究

采用傅里叶变换近红外光谱技术建立猪肉新鲜度指标色泽（L^*,a^*,b^*值）、挥发性盐基氮（TVB-N）、酸度（pH值）的快速检测方法。实验中采集了4000～10000cm^-1范围的近红外光谱,选取4800～9350cm^-1为分析区域,描述了谱峰的归属。以常规分析测定值为建模基础数据,采用偏最小二乘（PLS）回归法建立猪肉新鲜度指标定量分析模型,并考察了近红外光谱预处理方法对模型的影响。用校正集和验证集样本分析模型预测的准确性。L^*,a^*,b^*,TVB-N,pH预测模型结果显示:预测集均方根误差（RMSEP）分别为1.84,0.812,0.355,1.31,0.163,校正集均方根误差（RMSEC）分别为1.57,0.678,0.363,1.76,0.113,相关系数分别为0.8183,0.8776,0.9256,0.8231,0.8041。样本的预测值与真实测定值之间没有显著性差异（p>0.05）。采用近红外光谱法能满足猪肉新鲜度指标的同时测定,与传统的化学分析方法相比,该方法具有快速、无损、简单等特点。     

基于近红外光谱的猪肉新鲜度无损检测 方法的改进

目的采用可见/近红外光谱技术,结合岭回归偏最小二乘对猪肉新鲜度进行定量分析。方法利用自行搭建的可见/近红外光谱检测系统,采集62个猪肉样品表面380~900 nm范围内的反射光谱数据,进行标准正态变量变换(standard normal variable transform,SNVT)预处理后,建立偏最小二乘(partial least square regression,PLSR)模型。利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)进行岭参数寻优,建立猪肉挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)的岭回归模型。结果所建模型的相关系数和误差分别为0.9819、1.2785 mg/100 g和0.9781、1.4628 mg/100 g。结论所建立的模型取得了较好的结果,利用岭回归偏最小二乘实现了对最小二乘估计的改良,更加验证了可见近红外光谱技术对猪肉新鲜度进行定量分析的巨大应用潜力。     

基于近红外技术测定不同鲜肉中挥发性盐基氮含量

目的 应用近红外光谱技术快速检测猪肉、羊肉和牛肉的挥发性盐基氮含量。方法 本实验采集各种肉类的近红外光谱, 运用偏最小二乘法(partial least squares, PLS), 光谱经多种不同预处理方式并通过比较选择最优处理后, 建立挥发性盐基氮含量的近红外校正模型。结果 猪肉选择一阶导、S-G平滑方式, 羊肉选择二阶导、S-G平滑方式, 牛肉选择一阶导、Norris平滑方式。猪肉、羊肉和牛肉的挥发性盐基氮建模集相关系数分别为0.9069、0.9106和0.9587, 方根误差分别为1.12、1.64和2.20。结论 所建立的模型取得了较好的结果, 验证了近红外光谱技术对猪肉、羊肉和牛肉挥发性盐基氮进行定量分析的巨大应用潜力。     

鲫鱼新鲜度近红外定量预测模型的建立

为实现鲫鱼新鲜度的快速测定,本文基于近红外漫反射光谱定量分析技术和化学计量学方法,采集了144个鲫鱼鱼肉样品在1000~1799 nm范围内的光谱数据,测定了鲫鱼样品的p H、TVB-N含量、TBA含量和K值四种新鲜度指标;在确定近红外光谱数据最佳预处理方法和适宜波段的基础上,分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立了鲫鱼新鲜度定量预测模型。结果表明,鲫鱼样品四种指标数据范围均较大,可满足建模要求。以p H为鲜度指标时,采用偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立的模型最好,其定标相关系数为0.9945;以TVB-N、TBA和K值为鲜度指标时,采用偏最小二乘法建立的模型最好,其定标相关系数分别为0.9857、0.9985和0.9952。建立的四种鲜度指标定量模型均具有较好的预测能力。     

基于近红外光谱技术的海参品质快速检测

目的应用近红外光谱技术建立海参产地区分和胶原蛋白快速检测的方法。方法总计43个海参样品来自大连、福建、连云港、山东4个地区。首先采集样品的近红外光谱图,经过标准正态变量(standard normal variables,SNV)预处理,利用不同定性判别模型对海参产地进行区分。通过分光光度计法测定海参的胶原蛋白含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、区间偏最小二乘法(interval partial least squares,iPLS)、向后区间偏最小二乘法(backwards interval partial least squares,BiPLS)和联合区间偏最小二乘法(synergy interval partial least squares,Si PLS)建立了海参胶原蛋白含量的预测模型。结果产地区分模型中最小二乘支持向量机(least-squares support vector machine regression,LS-SVM)的识别率最高,校正集识别率为100%,预测集识别率为95.35%;海参胶原蛋白预测模型中BiPLS的预测效果较好,校正集相关系数Rc为0.9002,预测集相关系数Rp为0.8517。结论近红外光谱技术可实现对海参的产地区分和胶原蛋白的快速检测。     

局部偏最小二乘法结合可见-近红外光谱预测猪肉挥发性盐基氮

以两个批次的猪肉为实验样品,开展局部偏最小二乘法结合双波段可见-近红外光谱预测挥发性盐基氮的研究,以改善模型预测不同批次样品时效果不佳的问题。提出基于距离、信息测度和投影的相似性度量方法,通过对欧式距离和光谱信息散度-光谱角（spectral information divergence-spectral angle,SID-SAM）进行加权求和,构建评价不同样品相似性的相似度函数,定义相似度因子（SM）,通过最小化代价函数确定建立局部模型的邻域窗口。以第1批样品为建模基础集,通过对欧式距离和SID-SAM的权重及SM进行参数寻优,针对第2批次中每个样品建立局部偏最小二乘模型。结果显示,与利用第1批样品建立的模型直接预测第2批样品的结果相比,预测效果有明显提高,相关系数R从0.845 6上升至0.948 1,预测误差从4.581 0 mg/100 g下降至2.650 8 mg/100 g。这表明利用提出的相似度函数和相似度因子,可根据待测样品的光谱特征,实时动态选择相似的局部空间,建立的局部偏最小二乘模型能有效提高对外部验证样品的预测能力。     

Rapid and non‐invasive evaluation of pork meat quality during storage via impedance measurement

In this study, the evolutions of impedance and bio‐indicators (total aerobic count (TAC), total volatile base nitrogen (TVB‐N) and pH) of meat freshness during storage at 4 °C were investigated and compared. The influence of electrode configurations, frequencies and directions of applied electric fields on impedance measurement was considered. Good relationships between measured impedance and bio‐indicators were obtained, with R² ranging from 0.758 to 0.992, RMSE from 0.11 to 0.57 for TAC and R² ranging from 0.636 to 0.989, RMSE from 0.29 to 1.68 for TVB‐N. Bar and ring electrodes had better performance as compared to needle electrodes. Effects of frequency on impedance were important from 20 Hz to 200 kHz and diminished in the higher ranges. Impedance generally exhibited better correlations with TAC, TVB‐N at high frequency than at low frequency. The findings demonstrated that impedance measurement could be a viable, rapid method to assess the quality of stored pork meat.     

基于可视传感器阵列的鳊鱼新鲜度评价模型研究

目的 建立基于可视传感器阵列的鳊鱼新鲜度评价模型。方法 研究采用可视传感阵列与鱼体进行无接触式反应, 提取阵列反应前后的颜色变化信息来表征鱼的气味特征; 同时根据行业标准SC/T3032-2007测得表征鱼新鲜度的挥发性盐基氮(TVB-N)含量; 将可视传感技术所得的特征信息与TVB-N指标含量进行关联, 分别建立基于可视传感技术鱼新鲜度评价的定性模型BP神经网络和联合间隔偏最小二乘法(siPLS)定量模型。结果 BP神经网络模型精度较高, 训练集正确率为86.79%, 预测集正确率为86.43%; siPLS模型次之, 模型校正集和预测集的正确率分别为82.52%和80.67%。结论 可视传感器新技术所测得指标与TVB-N相关性较大, 可快速预测出鱼在储藏期间TVB-N的变化从而能够快速、无损地评价鱼类新鲜度。     

冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮变化的高光谱动力学模型构建

为探究基于高光谱成像技术预测滩羊肉挥发性盐基氮的可行性并寻找最佳预测模型。采集200个滩羊肉样本在波长400~1000 nm处的高光谱图像,采用蒙特卡洛检测法剔除异常样本;应用竞争性自适应重加权(CARS)、无信息变量消除(UVE)和连续投影(SPA)算法互相结合对原始光谱进行敏感波点提取;分别建立了冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮变化的近红外光谱定量检测模型和其变化规律的动力学模型。结果表明:采用偏最小二乘回归(PLSR)建立的冷鲜滩羊肉挥发性盐基氮模型预测效果最好,预测相关系数R_p为0.866,均方根误差RMSEP为3.790。同时,将近红外光谱模型应用于挥发性盐基氮含量随时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数R为0.915。研究结果表明:结合动力学模型的近红外光谱技术可通过滩羊肉挥发性盐基氮含量的变化预测其安全贮藏时间。     

鱼体新鲜度近红外光谱检测方法的比较研究

目的 建立针对淡水鱼整鱼鱼体新鲜度的快速无损检测方法. 方法 通过比较不同的光谱与相应挥发性盐基氮(TVB-N)值的建模结果, 以及对比分析竞争性自适应重加权算法(CARS)、遗传算法(GA)及连续投影算法(SPA)三种特征波长选择方法对模型的优化结果, 对鱼鳞及光谱采集部位等影响因素进行研究。结果 鱼体有鳞时的尾部为最佳新鲜度检测部位。CARS法较优且鱼体新鲜度检测的最优波段为800~1100 nm, 采用CARS特征波长选择方法选择出23个波长变量重新建立PLS模型, 模型预测集相关系数RP=0.957, 预测均方根误差RMSEP=0.589 mg/100 g。利用CARS方法选择的23个波长变量对淡水鱼进行新鲜度评价, 准确率达96.67%。结论 该方法为淡水鱼整鱼新鲜度快速无损检测提供了一种有效的方法。