油茶果自然霉变程度的可见/近红外与中短波近红外光谱检测

分析利用可见/近红外光谱（400～1 000 nm）与中短波近红外光谱（900～1 700 nm）对不同自然霉变程度油茶果检测判别的可行性,实验同时采集不同霉变程度油茶果赤道阴面、阳面和接合面三点的两波段光谱,样品平均光谱的主成分分析（principal component analysis,PCA）发现不同霉变程度样品同组内具有一定聚类效果且PC1和PC2对于判别不同组间样品有效,全光谱偏最小二乘判别分析模型结果显示原始光谱已具有足够信息,建立的模型性能比预处理后全光谱更优。进一步进行特征波长选取,发现相比于PC载荷,连续投影法在两光谱范围选取波长建立的简化模型均为最优,预测集判别准确率与Kappa系数均为84.4%与0.766 7。结合预测集混淆矩阵发现,两光谱范围最优简化模型预测不同霉变组样品特异度相当,均在0.84以上,但900～1 700 nm中短波近红外光谱对于中等霉变程度的判别灵敏度（0.72）略高。本研究表明近红外光谱技术可用于油茶果的自然霉变程度检测,可见/近红外与中短波近红外光谱能力相当,考虑到仪器成本问题,可见/近红外光谱具有更好的实时检测应用前景。     

肉类掺杂掺假的高光谱成像检测研究进展

肉类的掺杂掺假是国内外普遍关注的公共安全问题,对社会经济、健康、环境等方面具有潜在影响。近年来,不法商家为牟取暴利导致肉类掺杂掺假现象层出不穷、多种多样,针对此类问题研究行之有效的检测技术与方法以保障肉品真实性具有重要意义。高光谱成像技术以快速、非侵入、图谱合一等优势在食品农产品检测领域发展迅速,不仅可同时提取图像及光谱特征信息,还具备让肉类掺杂掺假"快速现形"的能力,具有较好的未来市场应用前景。该文介绍了肉类掺杂掺假现状,简述了高光谱成像原理及相关研究中数据解析方法,在探讨现有肉类掺杂掺假定性判别及定量预测研究进展基础上展望进一步研究突破方向,以期为相关肉品市场监管办法提供参考,也为其他类农产品掺假检测研究提供方法和思路借鉴。