基于天然色素氣體可視化和高光譜圖像技術(shù)評(píng)判肴肉新鮮度研究.pdf

1、肴肉是鎮(zhèn)江的傳統(tǒng)美食，在中國(guó)市場(chǎng)廣受大眾歡迎。由于肴肉在貯藏過(guò)程中極易腐敗，研究肴肉的新鮮度檢測(cè)方法有著重要的科學(xué)意義和實(shí)用價(jià)值。揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量和細(xì)菌總數(shù)(TVC)是肴肉新鮮度的兩個(gè)重要指標(biāo)，而這兩個(gè)指標(biāo)的常規(guī)檢測(cè)方法時(shí)間長(zhǎng)、操作復(fù)雜。本研究利用天然色素氣體可視化技術(shù)檢測(cè)揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)含量，利用高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)細(xì)菌總數(shù)TVC，從氣味和光譜圖像兩個(gè)方面來(lái)評(píng)判肴肉的新鮮度。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1)首先

2、采用常規(guī)理化檢測(cè)方法測(cè)定肴肉的揮發(fā)性鹽基氮含量(TVB-N)和總細(xì)菌數(shù)(TVC);然后采用無(wú)損檢測(cè)方法預(yù)測(cè)TVB-N含量和TVC值。肴肉TVB-N含量使用半微量定氮法檢測(cè)，肴肉TVC使用平板計(jì)數(shù)法檢測(cè);無(wú)損檢測(cè)方法主要采用了天然色素氣體可視化技術(shù)和高光譜圖像技術(shù)?？梢暬瘋鞲衅麝嚵械臍饷舨牧蠟?種植物花瓣（月季花、玫瑰茄、山茶花、玫瑰花、康乃馨、勿忘我、玉臺(tái)梅、綠萼梅、紅須梅）的色素;高光譜圖像技術(shù)的成像系統(tǒng)裝置主要包括高光譜攝像機(jī)、鹵素

3、燈、輸送裝置和主機(jī)等。
　　2)基于天然色素氣體可視化技術(shù)的肴肉TVB-N含量檢測(cè)研究:首先將天然色素氣體可視化傳感器陣列與肴肉頂空揮發(fā)性氣體作用，通過(guò)差值圖像得到傳感器陣列的顏色特征值;然后分別采用偏最小二乘法(PLS)和聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(SiPLS)建立肴肉TVB-N含量檢測(cè)模型。結(jié)果表明，與PLS相比，SiPLS能有效提高模型精度并簡(jiǎn)化模型。SiPLS模型訓(xùn)練集的相關(guān)系數(shù)Rc和交互驗(yàn)證均方根誤差(RMSECV)值分別為0

4、.8969和2.14 mg/100g，預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)Rp和預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)值分別為0.8681和2.86 mg/100g。
　　3)基于高光譜圖像技術(shù)的肴肉TVC值檢測(cè)研究:首先利用高光譜成像系統(tǒng)獲取肴肉的高光譜圖像，對(duì)高光譜圖像進(jìn)行黑白標(biāo)定后，提取ROI對(duì)應(yīng)的光譜數(shù)據(jù);然后利用PLS、SiPLS建立肴肉TVC值檢測(cè)模型，比較不同主成分?jǐn)?shù)對(duì)模型的影響。結(jié)果表明，SiPLS能在有效提高模型精度的同時(shí)簡(jiǎn)化模型。SiPLS

5、模型訓(xùn)練集的Rc和RMSECV值分別為0.9052和0.729 cfu/g，預(yù)測(cè)集的Rp和RMSEP值分別為0.8885和0.782 cfu/g。
　　4)氣體可視化和高光譜圖像技術(shù)對(duì)肴肉新鮮度等級(jí)的定性評(píng)判研究:本研究在主成分分析的基礎(chǔ)上有比較地利用LDA、BP-ANN和LS-SVM模式識(shí)別方法建立肴肉新鮮度的定性識(shí)別模型。氣體可視化技術(shù)檢測(cè)肴肉新鮮度等級(jí)的BP-ANN模型識(shí)別率達(dá)到了90.79％，高光譜圖像技術(shù)檢測(cè)肴肉新鮮度等