利用VIS/NIR 反射光谱预测并评价牛肉嫩度

摘要

嫩度是评价牛肉品质的重要指标。本研究利用可见及近红外区域(VIS/NIR)的反射光谱信息预测牛肉的剪切力值(WBSF)，并判别牛肉不同的嫩度等级。以牛肉背最长肌为研究对象，选取宰后成熟14 天的样本31 个，在牛肉新鲜切口处采集波长范围 400~1700nm 的反射光谱信息，使用肉类嫩度测量仪测量牛肉剪切力值。利用偏最小二乘回归法(PLSR)分别在可见及近红外 (400~1000nm)、近红外(1000~1700nm)以及全波段(400~1700nm)范围内建模，结果表明在1000~1700nm 范围内的信息能更好的预测牛肉嫩度，预测相关系数RV 达到0.91，预测标准差SEV 为3.86N。对比使用逐步回归方法，根据反映牛肉嫩度的特征波段不同组合，建立牛肉品质的多元线性回归(MLR)预测模型，预测相关系数RV 达到0.88，预测标准差SEV 为8.76N，也能较好的预测牛肉的嫩度。通过预测结果评价牛肉的嫩度等级，准确率最高能达到90%以上，说明利用可见及近红外光谱预测牛肉嫩度是可行的。