為了解決傳統(tǒng)冷鮮牛肉品質(zhì)檢測技術的操作繁瑣、有不可逆破壞等問題，提出采用高光譜與多參數(shù)融合的冷鮮肉品質(zhì)檢測方法。推薦使用賽斯拜克成像設備獲取高光譜數(shù)據(jù)。

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當前，人們對食品安全問題格外重視，牛肉消費趨向于新鮮、衛(wèi)生。但消費者在選擇好品質(zhì)的肉時只能根據(jù)肉類品種、商家廣告等判斷肉類好壞。目前，我國的肉類銷售仍以冷凍儲藏為主，長期的冷凍儲藏會導致冷鮮肉的質(zhì)量逐漸發(fā)生變化。使用傳統(tǒng)的理化分析法檢測肉質(zhì)時存在耗費試劑量大、檢測周期長和人力要求高等問題2。通過基于高光譜多參數(shù)融合的冷鮮肉品質(zhì)無損檢測既可以避免傳統(tǒng)破壞性檢測對產(chǎn)品的破壞，又可以實現(xiàn)對產(chǎn)品準確、快速的實時檢測。

高光譜成像作為一項新興的檢測成像技術，具有無損、快速、精度高等優(yōu)勢，被廣泛應用于食品安全檢測中。國內(nèi)外許多學者將高光譜技術應用于豬、羊、魚等15.81的肉質(zhì)09:45檢測， He等采用 HSI 技術成功在全波段內(nèi)預測了三文魚的硬度、內(nèi)聚性、黏性。有研究使用高光譜成像方法實現(xiàn)了冷藏腐敗過程魚肉蛋白質(zhì)和脂肪變化檢測。但很少有學者對冷鮮牛肉的品質(zhì)檢測進行研究。

牛肉質(zhì)地特性，例如硬度、回復性、彈性、粘著性、膠著度、咀嚼度等是決定肉類產(chǎn)品整體質(zhì)量的關鍵參數(shù)。因而冷鮮肉質(zhì)的測定對肉質(zhì)品質(zhì)檢測具有重要的意義。

以不同儲藏時間和溫度的冰鮮牛肉作為研究對象，重點分析研究在冰鮮牛肉冷凍儲藏處理過程中其蛋白質(zhì)構成的特性：粘著性、回復性等復雜變化。采集其對應的高光譜圖像，分別采用一階微分、多元散射校正、二元一階微分、標準正態(tài)變換對高光譜數(shù)據(jù)進行預處理；采用連續(xù)投影法(SPA)篩選出最優(yōu)波長；分別使用偏最小二乘法(PLSR)和主成分回歸法(PCR)建立預測模型。最終建立基于特征波長的高光譜與多參數(shù)的冷鮮肉品質(zhì)檢測模型。

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采用粘聚性、回復性作為綜合評價冷鮮牛肉品質(zhì)的參數(shù)，建立了基于高光譜的牛肉品質(zhì)預測模型。采用 SPXY 對光譜進行樣本劃分，生成35個訓練集樣本和7個預測集樣本，分別使用SNV和 D2st 對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理。采用SPA提取特征波長，將特征波段和質(zhì)構特性參數(shù)作為PLSR輸入，建立了基于高光譜與牛肉品質(zhì)(粘聚性、回復性)預測模型，模型相關系數(shù)分別為0.8798和0.8806.經(jīng)過模型數(shù)據(jù)可靠性檢驗，該質(zhì)構預測模型精確度較高，適用于對牛肉品質(zhì)的在線快速檢測。

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