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高光譜成像儀在評估紅肉質(zhì)量無損檢測應用研究

來源:賽斯拜克 發(fā)表時間:2023-08-03 瀏覽量:469 作者:awei

本文介紹了傳統(tǒng)紅肉品質(zhì)檢測方法的局限性和影響因素,并探討了高光譜成像技術在紅肉品質(zhì)無損檢測方面的應用。通過顏色、嫩度和系水力三個方面的案例研究,驗證了高光譜成像儀在紅肉品質(zhì)評價上的優(yōu)勢,為肉制品企業(yè)的發(fā)展提供了可靠的檢測手段。這一創(chuàng)新技術的應用有望提升肉制品市場競爭力,促進行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

傳統(tǒng)紅肉品質(zhì)檢測方法會污染樣品,影響理化指標測定結果,并對某些指標具有破壞性。因此,準確、無損、快速的檢測評價對于肉制品企業(yè)的發(fā)展至關重要。本文將介紹高光譜成像儀在無損檢測紅肉品質(zhì)方面的應用。

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羊肉

紅肉品質(zhì)檢測的重要性不可忽視也不容忽視

畜產(chǎn)品中,紅肉是指豬肉、牛肉和羊肉等,這些肉類在餐桌上是必不可少的食物。從營養(yǎng)學的角度來看,紅肉富含蛋白質(zhì)、脂類、微量元素和礦物質(zhì)等營養(yǎng)物質(zhì),不僅對人體的生長發(fā)育有促進作用,還能滿足人體日常的營養(yǎng)需求。因此,紅肉具有較高的營養(yǎng)價值,是受重視的畜產(chǎn)品之一。隨著人們生活水平的提高,消費者越來越關注肉類的品質(zhì)和食用安全性。此外,肉類的品質(zhì)等級直接影響其在市場上的價格和銷售量,與企業(yè)的利益息息相關。因此,在近年來,肉品的品質(zhì)檢測和評價也成為了研究的熱點。

通常對肉類品質(zhì)進行評價時,會考慮一些代表品質(zhì)特征的指標。紅肉的品質(zhì)評價指標有很多,主要可以分為感官指標和內(nèi)在指標兩大類。感官指標,如顏色、口感、大理石花紋等,是評價肉品的主要依據(jù);而內(nèi)在指標,如水分含量、pH值、微生物含量等,則與肉品的營養(yǎng)價值和安全性密切相關。

傳統(tǒng)的肉類品質(zhì)檢測方法主要使用化學方法和感官檢測?;瘜W方法的優(yōu)點在于檢測精度較高,但存在操作復雜、可能損壞樣品以及檢測周期長等缺點。感官檢測則容易受主觀因素影響,重復性差,且需要耗費大量時間和精力。

相比傳統(tǒng)方法,高光譜成像技術是一種具有前景的方法之一,它融合了光譜和成像技術的優(yōu)點,能夠快速無損地提取樣品的化學成分、物理性質(zhì)等相關指標。應用這種技術不僅可以滿足消費者的需求,還可以對我國肉品生產(chǎn)加工行業(yè)的發(fā)展起到促進作用。隨著高光譜成像技術的興起和快速發(fā)展,高光譜成像這種高效、安全、科學的技術已被廣泛應用于食品安全檢測等多個領域。

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高光譜成像儀,是一種利用近紅外光譜進行成像的設備。


高光譜成像儀在評估紅肉質(zhì)量無損檢測應用研究

色澤檢測

肉類的顏色對消費者的感官體驗和購買欲望有著重要的影響。為了確定肉類顏色,可以采用比色板法,儀器測色法和化學測定法等方法進行測定。其中,儀器測定法測量肉品表面的亮度值(L*)、紅度值(a*)和黃度值(b*)來評定肉類顏色。高光譜成像技術已經(jīng)在肉類質(zhì)量色澤無損檢測方面取得了相當成果。研究人員使用高光譜成像儀對紅肉顏色進行檢測,并選擇具有代表性的光譜信息。通過多種預處理技術,建立了預測顏色參數(shù)的模型,并對模型進行評價,成功地預測了樣品的顏色。這表明高光譜成像技術不僅可以作為無損檢測肉類顏色的有效手段,而且可以選擇特定區(qū)域或品種的肉類作為研究對象。這為實際生產(chǎn)和在線檢測提供了一定的理論基礎。

嫩度檢測

嫩度是指肉品對于碎裂的抵抗能力,可以通過主觀判斷其易碎性和柔軟性來評定。而客觀評定方法采用剪切力測定法,其中主要使用沃-布剪切力測定法。高光譜成像技術可以獲取牛肉相關信息,通過篩選出最能反映牛肉剪切力值的特定波段,構建線性和支持向量機的判別模型。其中主成分紋理特征的線性判別模型預測精度可達94.44%。

系水力檢測

系水力指的是肉品在施加外力、切割、研磨、壓制或加熱過程中容納全部或部分水分的能力。它對肉品的嫩度、色澤、多汁性等品質(zhì)具有影響,是衡量紅肉鮮嫩程度的重要指標之一。目前有多種方法用來測定系水力,傳統(tǒng)方法包括壓力法、重力法、離心法和烹飪損失法等。這些方法通過模擬肉品在不同情況下水分的流失狀況,來評估肉品的系水能力。然而,這些傳統(tǒng)方法耗時且對肉樣具有破壞性,不適合用于大批量的企業(yè)生產(chǎn)中進行檢測。

因此,引入高光譜成像技術作為一種非接觸、非破壞性的檢測方法具有可行性。利用高光譜成像技術對新鮮牛肉的系水力進行無損檢測,我們使用了主成分分析方法,并選擇了6個特征波長。通過偏最小二乘回歸方法建立了預測模型,該模型的決定系數(shù)為0.87,預測標準誤差為0.28%。實驗證明,高光譜成像技術可以解決肉類系水力檢測不便的問題,為進一步開發(fā)快速檢測肉品系水力的設備提供了理論依據(jù)。


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