食品科学2021,Vol.42Issue(16) :254-260.DOI:10.7506/spkx1002-6630-20200310-156

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

Comparative Analysis of Pork Freshness and Spoilage Based on Hyperspectral Reflection Characteristics

庄齐斌 郑晓春 杨德勇 彭彦昆
食品科学2021,Vol.42Issue(16) :254-260.DOI:10.7506/spkx1002-6630-20200310-156

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

Comparative Analysis of Pork Freshness and Spoilage Based on Hyperspectral Reflection Characteristics

庄齐斌 1郑晓春 1杨德勇 2彭彦昆1
扫码查看

作者信息

  • 1. 中国农业大学工学院,北京 100083;国家农产品加工技术装备研发分中心,北京 100083
  • 2. 中国农业大学工学院,北京 100083
  • 折叠

摘要

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与冷藏时间成"S"变化规律.当TVB-N含量在第7.5天达到国家标准规定新鲜度限定值(15 mg/100 g)时,TVC已远超国家标准限定值(6(1g(CFU/g))),达到7.92 (1g (CFU/g)).当TVC在第5.5天达到国家标准限定值时,TVB-N含量仅为10.65 mg/100 g;即在相同贮藏条件下,依据国标TVC指标判定猪肉为"腐败肉"时,而根据TVB-N含量猪肉仍被判定为"新鲜肉".在此基础上,利用可见-短波近红外高光谱反射技术采集猪肉高光谱数据,建立不同预处理的TVB-N含量与TVC偏最小二乘回归模型.结果 表明,利用多元散射校正预处理建立的TVB-N含量模型与1阶导数预处理建立的TVC模型预测效果最好.Rp分别为0.9572与0.9682,预测集标准误差分别为2.8025 mg/100 g与0.3327(1g (CFU/g)),实测值的标准偏差与预测集的标准误差比值分别为3.0937和3.4341;外部验证集相关系数分别为0.9283与0.9305,标准误差分别为3.5562 mg/100 g和0.5157(1g (CFU/g)).本研究能为高光谱技术更好地应用于猪肉的品质检测提供一定理论依据.

关键词

新鲜度/腐败程度/挥发性盐基氮/菌落总数/高光谱/偏最小二乘回归

引用本文复制引用

基金项目

出版年

2021
食品科学
北京食品科学研究院

食品科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.327
ISSN:1002-6630
被引量8
参考文献量21
段落导航相关论文