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。     

高光谱成像及近红外技术在鸡肉品质无损检测中的应用

高光谱成像与近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)技术是现代食品检测领域的重要手段,本研究对2种技术在鸡肉品质无损检测中的预测精度进行研究。选用62份新鲜程度不同的鸡胸肉,提取其高光谱感兴趣区域(region of interest,ROI)的光谱曲线,并测定样品的挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)含量和菌落总数(total viable count,TVC),利用OPUS 6.0光谱处理软件搜寻最佳的光谱预处理和波段组合,分别建立2个指标的偏最小二乘法(partial least square,PLS)定量分析模型。NIR样本选用30份新鲜程度不同的鸡胸肉,测定其TVB-N含量和TVC,建立PLS的交叉验证模型。结果表明:利用高光谱的ROI平均光谱建立的TVB-N含量与TVC模型的相关系数(R~2)分别为0.965和0.919,均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)分别为0.121和0.215;利用NIR建立的TVB-N含量与TVC预测模型的R2分别为0.801和0.780,RMSECV分别为0.232和0.312。由此可见,基于高光谱的ROI区域光谱建立的预测模型在鸡肉品质无损检测中具有比NIR更高的预测精度。     

酸鸡肉的食用品质研究

以采用黔渝、湘西地区传统的密封厌氧发酵方式制作的酸鸡肉为研究对象,以新鲜鸡肉为对照,检测二者的pH值、色泽、质构、嫩度、挥发性风味物质的变化,并进行微生物分离、鉴定和感官评价,研究酸鸡肉的食用品质.结果表明:与新鲜鸡肉相比,酸鸡肉的品质显著改变,其中,pH值、L值和弹性均显著减小,b值、硬度、内聚性、咀嚼性和...     

基于近红外光谱技术的鸡肉产地溯源

采用近红外光谱技术对辽宁大连、河北遵化、潍坊坊子、潍坊昌邑、潍坊诸城5个产地的100个鸡肉样本进行扫描,对这些样本的近红外光谱进行主成分分析、聚类分析,建立了鸡肉产地溯源的定性判别模型。试验结果表明:在全光谱范围(780~2 500 nm)内,经二阶求导(13点平滑)和矢量归一化(standard normal variate,SNV)预处理后,5个地区鸡肉的近红外光谱图有显著差异,鸡肉样本的主成分空间分布位于不同的区域,聚类分析树状图中不同产地也各自聚为一类。利用来自5个产区的30个独立样本对模型进行验证,识别率和拒绝率均为100%。此结果表明近红外光谱分析技术可准确、快速追溯鸡肉的产地来源。     

鸡肉风味品质的评定指标(体系)研究

鸡肉风味品质的评定一直是相关行业研究的热点与难点，由于受主观感觉和客观技术的限制，直至目前为止国内外尚未建立一套完整统一的鸡肉风味品质评定指标(体系)。总结分析了国内外有关研究进展，以感官分析结果为主观判定基础，以理化分析数据为客观衡量标准，初步提出了一套评定鸡肉风味品质的方案，包括感官、物理、化学等各项指标，以期作引玉之砖为相关研究起到一些启发借鉴作用。     

高静压对鸡肉凝胶品质影响的试验研究

通过单因素试验,在压力100~400 MPa、保压时间15 min、室温条件下,考察高静压对低盐(食盐添加量1%)鸡肉凝胶色泽、pH值、持水性与质构品质的影响。研究结果表明:200 MPa以上的高静压可导致鸡肉凝胶亮度的显著下降、以及凝胶硬度、弹性和咀嚼性的显著增加;300 MPa以上的高静压可引起鸡肉凝胶pH值和黏结性的显著升高(P<0.05);100 MPa与300 MPa压力使鸡肉凝胶的蒸煮损失率CL低于对照组,而200 MPa压力导致CL升高(P<0.05);100~400 MPa的高静压对鸡肉凝胶的保水性无显著影响(P>0.05)。因此,300 MPa的高静压可形成高硬度、高弹性与高黏结性、低CL值的低盐鸡肉糜凝胶制品。     

基于红外特征光谱的熟制鸡肉鉴别技术研究

为了实现熟制鸡肉的快速鉴别,应用近红外光谱结合PLS分析对熟制鸡肉掺假现象进行了识别分析。该研究针对掺有不同含量卡拉胶、水的熟制鸡肉,采集了其近红外光谱。选择S-G导数+SNV的预处理方式,分别选择8个和9个主成分建立了最优PLS分析模型。研究结果表明,PLS模型具有较好的识别效果,其中掺有水的模型优于掺有卡拉胶的模型,两模型最高正确率分别高达98.4%和99.0%。由此可见,基于红外特征光谱的熟制鸡肉鉴别技术具有实用价值。     

鸡肉品质的影响因素研究进展

本文将鸡从幼年生长状态到加工过程中对鸡肉品质的各种影响因素作了综述,包括鸡群的生长的环境状况、饮食条件以及嫩化措施(防腐保鲜剂、辐射保鲜的影响、高压和热结合处理),并分别阐明了它们的作用特点和对鸡肉的影响机理,为鸡肉品质的进一步研究做参考。     

浅谈鸡肉品质的影响因素

影响鸡肉品质的因素存在于肉鸡生产的各个环节,本文主要从遗传、饲料、饲养方式及环境、屠宰及宰后因素等方面进行了论述.     

基于高光谱信息的生鲜鸡肉离心损失率快速预测模型构建

本文旨在挖掘900~1700 nm波长范围内的高光谱信息构建生鲜鸡肉离心损失率的快速预测模型。通过采集生鲜鸡肉样品的高光谱图像,并提取图像感兴趣区域的光谱信息,经基线校正(Baseline Correction,BC)、高斯滤波平滑(Gaussian Filter Smoothing,GFS)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、移动平均值平滑(Moving Average Smoothing,MAS)、中值滤波平滑(Median Filtering Smoothing,MFS)5种光谱预处理后,建立全波段偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归模型,并利用回归系数法(Regression Coefficient,RC)、连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)和逐步回归法(Stepwise)筛选特征波长,优化全波段模型。结果显示,基于Stepwise法从原始光谱中筛选的16个最优波长(900.6、915.4、1024.0、1089.8、1111.2、1155.6、1165.5、1288.9、1305.4、1433.9、1442.1、1486.7、1493.3、1541.1、1690.1和1693.4 nm)构建的PLS模型预测效果较好,其中,r_C为0.94,RMSEC(Root Mean Square Error of Calibration)为1.43%,r_P为0.94,RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)为1.60%。本文表明,基于高光谱信息构建的PLS模型可快速预测生鲜鸡肉离心损失率。     

近红外光谱分析技术在鸡肉品质检测中的应用研究进展

全球的鸡肉产量和消费量逐年上升,鸡肉品质已成了消费者的重点关注对象。近红外光谱分析技术是一种无损、快速、环保以及实时的检测技术,目前已快速发展成为一种应用于食品分析领域的新方法,在肉品检测方面也展现出极大的分析和应用潜力,近年来,已有较多国内外研究探讨了其在鸡肉品质检测方面的可行性。本文通过对近红外检测技术在鸡肉颜色、p H值、持水力、剪切力及化学成分预测方面的定量分析,肉品动物来源、鸡肉产地溯源及品质等级划分的定性分析以及其他相关方面检测的研究进行了综述,总结了应用近红外检测各品质指标的研究现状,可为相关研究者提供参考和借鉴,并基于分析总结对今后近红外光谱分析在鸡肉品质检测应用的发展前景及发展方向做了展望。     

鸡肉火腿肠综合品质的研究

对在超市购买的3 种鸡肉火腿肠的理化指标、感官评定、质构特性、微观结构和色泽进行研究,结果发现：3 种鸡肉肠的硬度、胶着性、咀嚼性、亮度和白度存在显著性差异,弹性和内聚性无显著性差异,3 种鸡肉肠的硬度、胶着性和咀嚼性均依次较小;鸡肉肠A、B 的理化指标测定结果相对较好,鸡肉肠A 的香味最好,鸡肉肠B 的口感、微观结构和色泽最好,鸡肉肠C 的嫩度好。综合各指标总体评价,鸡肉肠B 的综合品质最好。     

油炸鸡肉制品生产中的品质问题研究

目的获得油炸鸡肉制品的最佳工艺参数。方法通过在工厂实地实验获得数据;结果在分析油炸鸡肉制品生产过程易出现的品质问题及其原因的基础上,结合生产实际提出了解决措施。结论在0.08MPa下滚揉,持续50min,DNT-1粉含量控制在42%,油炸温度170℃,持续4min。     

基于拉曼光谱技术的掺鸡肉牛肉馅快速判别方法

利用拉曼光谱技术结合化学计量学方法对掺入鸡肉的掺假牛肉馅进行快速判别。选取89 个样本,采集样 本的拉曼光谱,对原始光谱进行卷积平滑预处理,采用主成分分析法进行聚类分析,并利用支持向量回归建立模 型。结果表明：掺假牛肉馅样本校正模型的决定系数R2 c为0.999 4,均方根误差（root mean sruare error,RMSE）为 0.230 0;交互验证决定系数R2 cv为0.999 3,RMSE为0.298 0;预测模型的决定系数R2 p为0.971 6,RMSE为0.236 0。因 此,利用拉曼光谱技术结合化学计量学方法对掺鸡肉的牛肉馅进行快速判别是可行的。     

基于大豆-鸡肉复合酶解物替代配方制备鸡肉肠及其品质的变化

为探究大豆-鸡肉复合酶解物（Soybean-chicken Hydrolysate,SCH）部分替代鸡胸肉和氯化钠（Sodium Chloride,NaCl）对鸡肉火腿肠品质特性的影响及其替代方案的可行性,该研究以不同大豆-鸡肉复合酶解物替代量制备火腿肠为研究对象,对其主要成分含量、热稳定性、质构、感官品质和储藏稳定性进行系统分析,并结合正交实验,优化出鸡肉火腿肠的最佳复合配方。结果表明：大豆-鸡肉复合酶解物部分替代鸡胸肉和NaCl能显著提升鸡肉肠的风味、咀嚼特性与储藏品质,其中鲜味和鸡肉香气提升约15%和20%,咀嚼性同比提高71.86%。SCH最佳替代量分别为20%鸡胸肉和17% NaCl,总添加量（干基）占鸡肉肠总重2.0%。以最优配方制得的鸡肉肠营养健康（蛋白含量15.82%,钠盐含量1.59%）、风味佳（鲜味突出且鸡肉香味浓郁,感官评分91.04）、质构适中（硬度6 416.63 N,咀嚼性3 974.41 N）、储藏稳定性强（TBARS值0.37 mg MDA/kg,菌落总数1.78 lg CFU/g）,达到了优质鸡肉肠水平。由此可见,以大豆-鸡肉复合酶解物部分替代鸡肉肠原辅料具有一定可行性,且对鸡肉肠的品质改善具有积极作用。     

鸡肉品质劣变的电子鼻分析

利用电子鼻分别对0℃和10℃不同贮藏时间的鸡肉进行气味指纹分析,同时进行总挥发性盐基氮(TVBN)、菌落总数检测和感官评价。对气味指纹数据进行主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA),采用偏最小二乘法(PLS)构建电子鼻输出信号与TVBN、菌落总数和感官评分的关系曲线。结果表明,PCA和DFA分析能区分0℃和10℃下不同贮藏时间的鸡肉,通过电子鼻PCA和DFA分析获得的结果与其新鲜度具有较好的相关性。0℃样品的TVBN、菌落总数和感官评分实测值与PLS法得到的拟合值的相关系数分别为0.9920、0.9656和0.9812;10℃样品对应的相关系数分别为0.9873、0.9762和0.9880。利用电子鼻不仅能够区分开0℃和10℃下不同贮藏时间的鸡肉,而且可以对样品的TVBN、菌落总数和感官评分值进行预测。      

远红外油炸对鸡肉品质的影响

主要研究了远红外辅助油炸和普通热传导式油炸两种方式对鸡肉油炸品质的影响。实验选用新鲜市售鸡胸肉,油炸温度为(165±2)℃,考察其在70～110s油炸时间段内色泽、质构、中心温度、水分含量、含油量和失重率的变化规律。结果表明:除鸡肉的硬度值外,不同的油炸方式和油炸时间对鸡肉各项测定指标均影响显著(P<0.05)。以普通热传导式油炸为对照,远红外油炸的鸡肉明度(L*)降低,红度(a*)和黄度(b*)增加;硬度值变化不显著,弹性值略有增加;内部的温度上升均匀、波动小;最高含油量降低33%,最大失重率降低10.21%。因此,远红外油炸促进了鸡肉色泽的变化,使内部受热均匀,降低了含油量,减少油炸损失,对油炸品质的提高起到积极作用。      

远红外油炸对鸡肉品质的影响

主要研究了远红外辅助油炸和普通热传导式油炸两种方式对鸡肉油炸品质的影响。实验选用新鲜市售鸡胸肉,油炸温度为(165±2)℃,考察其在70～110s油炸时间段内色泽、质构、中心温度、水分含量、含油量和失重率的变化规律。结果表明:除鸡肉的硬度值外,不同的油炸方式和油炸时间对鸡肉各项测定指标均影响显著(P<0.05)。以普通热传导式油炸为对照,远红外油炸的鸡肉明度(L*)降低,红度(a*)和黄度(b*)增加;硬度值变化不显著,弹性值略有增加;内部的温度上升均匀、波动小;最高含油量降低33%,最大失重率降低10.21%。因此,远红外油炸促进了鸡肉色泽的变化,使内部受热均匀,降低了含油量,减少油炸损失,对油炸品质的提高起到积极作用。     

基于多数据融合技术的腊肉品质分级方法

针对近年来备受关注的腊肉酸价和过氧化值超标、褪色、出油、发黏等品质问题,提出一种快速、准确、 实用的检测技术。首先利用自组织特征映射网,对生化实验测得的酸价、过氧化值以及微生物菌落总数数据,在相 关国家标准的基础上将样品腊肉的品质等级划分为4 级：放心食用、可食用、不推荐食用和不可食用。在此基础上 采用近红外光谱技术对腊肉的酸价与过氧化值进行检测,用遗传算法优选后的波长建模所得预测均方根误差分别是 用优选前建模的41%、57%,所用波长数约为整个波段波长数的1/3。采用显微图像技术获得腊肉的菌斑信息,极大 的改善了传统细菌总数检验方法操作复杂、主观性强、耗时长等问题。最后采用支持向量机对近红外光谱数据和显 微图像数据进行多数据融合,建立腊肉可食用等级快速判别模型。