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羊肉新鲜度参数近红外光谱检测研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 近红外光谱技术在畜肉品质检测中的研究现状

1.3 研究目标

1.4 研究内容

1.5 技术路线

1.6 本章小结

第二章 试验材料仪器与研究方法

2.1 试验仪器

2.2 试验材料制备

2.3 光谱预处理方法

2.4 特征波长筛选方法

2.5 光谱建模方法

2.6 模型评价指标

2.7 本章小结

第三章 光纤结构参数和采集方式对光谱的影响

3.1 光纤传感器工作原理

3.2 光纤结构参数对光强调制特性影响的分析

3.3 光纤探头结构对光谱采集的影响

3.4 五种不同参数光纤光谱采集比较

3.5 光纤设计

3.6 采集方式对光谱的影响

3.7 本章小结

第四章 真空包装冷却羊肉新鲜度参数检测研究

4.1 真空包装冷却羊肉近红外原始光谱

4.2 理化值测定结果统计

4.3 异常样剔除

4.4 样本集划分

4.5 不同预处理方法对模型结果的影响

4.6 不同新鲜度参数光谱数据特征波长提取研究

4.7 不同波段下冷却羊肉新鲜度参数模型效果比较

4.8 本章总结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

致谢

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摘要

羊肉是我国西北少数民族地区的主要肉类消费品,随着人们膳食结构的多样化和对羊肉营养价值认可度的不断提高,羊肉已从部分人消费转向全民消费。冷却羊肉与冷冻羊肉、热鲜羊肉相比成熟更加充分,营养价值更高,口感更好,已成为居民消费的主流。但由于我国冷链系统不够完善,冷却羊肉在加工、储藏、运输和销售中易发生变质,内部组分和外部感官性质都会发生变化。不同的包装方式肉的呼吸方式不同,内部组分和外部感官特性变化不同,对肉品货架期和品质变化规律影响也不同。pH、颜色亮度(L*)和微生物菌落总数与肉的新鲜度密切相关,三者是评价畜肉新鲜度的重要指标。传统检测手段已无法满足现代畜肉新鲜度大批量、快速无损检测要求,严重制约了新疆冷却羊肉走高端化发展路线。本文以新疆冷却羊肉为研究对象,通过实验和总结国内外学者研究成果,分析了光纤结构参数和采集方式对光谱的影响。利用近红外光谱漫反射技术结合化学计量学方法对不同储藏时间下真空包装冷却羊肉pH、L*和菌落总数进行检测研究。比较不同光谱预处理方法和不同波段下所建模型的效果,优选出真空包装冷却羊肉新鲜度参数最佳特征波长提取方法和最佳定量预测模型。为实现冷却羊肉新鲜度品质近红外快速无损检测提供理论支撑和技术支持。研究内容和结果如下:
  (1)对光纤传感器的工作原理进行研究,总结分析国内外学者关于光纤结构参数对光强调制特性影响的研究成果并结合实验,确定了适用于羊肉近红外光谱采集光纤的选用和设计原则,并在指导原则下完成了“9入3出”同轴A型光纤和与VIVO光源匹配的“3出”同轴B型光纤的设计。
  (2)基于VIVO光源、QP400-1-VIS-NIR、QR400-7-VIS-NIR光纤和NIRQuest256-2.5近红外光谱仪组成的光谱采集系统,分析了不同采集参数、仪器检测时间和采集距离对光谱采集质量的影响。积分时间越长,光谱的反射值越大,信噪比较好,但积分时间过长导致白参照光谱饱和,引起光谱部分波段变形。增加平滑度,光谱曲线较平滑,噪声减小,较小波峰波谷丢失。增加平均次数,光谱信号质量增高,但仪器系统误差增加。仪器检测时间越长,光谱基线漂移越严重。增大光纤探头与样本之间的距离,光谱反射值先增大再减小。
  (3)在1~20天储藏时间内真空包装冷却羊肉pH值先减小后增大再减小。对比分析不同预处理方法对PLSR模型效果的影响,得其最佳光谱预处理方法为1阶导(1D)、15点S-G平滑和中心化(MC)的组合。比较分析不同波段下W-PLSR、GA-PLSR、SPA-MLR、GA-SPA-MLR、SiPLS-PLSR模型效果,发现经GA-SPA方法提取的15个特征波长建立的MLR模型效果最优,相关系数Rc、Rcv、Rp分别为0.92、0.89、0.91,均方根误差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别而0.13、0.15、0.13。
  (4)真空包装冷却羊肉颜色亮度(L*)在1~20天的储藏时间内先增大再减小再增大。其对应的光谱最佳预处理方法为1阶导(1D)、17点S-G平滑和数值中心化(MC)的组合。分别采用GA、SAP、GA-SPA、SiPLS提取特征波长建立相应PLSR模型和MLR模型并与全波段光谱PLSR模型比较,得GA-SPA提取的18个特征变量建立的MLR模型效果总体最优,相关系数Rc、Rcv、Rp分别为0.95、0.93、0.91,均方根误差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别位1.36、1.62、1.91。
  (5)真空包装冷却羊肉菌落总数在储藏时间内先降低再上升。2阶导(2D)、13点S-G平滑和数值中心化(MC)的组合方法为其光谱最佳预处理方法。通过比较分析不同波段下的W-PLSR、GA-PLSR、SPA-MLR、GA-SPA-MLR、SiPLS-PLSR模型效果,得GA-SAP-MLR模型(26个点)预测效果最优,相关系数Rc、Rcv分别为0.95、0.92,均方根误差RMSEC、RMSECV分别位0.45、0.59。
  (6)GA-SPA方法相较于GA、SPA、SiPLS特征提取方法,其更能有效剔除光谱中的冗余信息得到与理化值相关的特征波长,能在减少建模所用波长点的同时保持模型精度无显著差异或略微提升。

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