基于可见/近红外光谱的生鲜猪、牛、羊肉识别方法研究

摘要

新疆是少数民族集聚区域，目前有47个少数民族，其中有13个世居少数民族，当中有很大一部分民族都信奉伊斯兰教，主要以牛羊肉作为肉类食物。新疆是我国的一个畜牧业大省，养羊业大省，但是肉类优价不优质的现象突出。在利益的驱使下，常常出现使用低品质的肉类冒充高价肉的现象。因此，发展一种用于识别肉类的检测方法显得十分迫切。近年来，随着可见/近红外光谱技术的日益成熟，越来越多的被用于食品检测的行业中来，其具有快速、无损和高效的检测特点。本论文从种类、品种、混合肉糜等方面，对肉类进行定性识别。采用可见/近红外光谱仪对其进行扫描，建立肉类的定性识别预测模型。具体结果如下:
　　对猪、牛和羊肉样本进行鉴别分析，结果表明:利用特征光谱建立的线性判别分析模型对猪、牛、羊肉的预测集样本的识别准确率分别为100％、94.1％、95.5％，利用主成分得分作为变量的模型对猪、牛、羊肉的预测集样本的识别准确率分别为94.7％、100％、95.6％。模型较为可靠。另外，利用聚类分析可对猪肉样本进行较好的聚类，准确率达到100％，而牛肉与羊肉样本聚类效果并不理想。
　　采集235个不同品种羊肉样本，提取其原始可见/近红外光谱。选择三个波段对其进行主成分分析，根据主成分得分建立线性判别模型。结果显示在400nm-430nm范围内当主成分数为7时，其校正集回代准确率为75.5％，交叉验证准确率为73.4％，验证集准确率为93.1％。经过一阶导数与标准归一化处理后所建立的模型，当主成分数为23时，400nm-430nm波段判别准确率达到93.6％，交叉验证准确率为89.4％。
　　采用线性判别分析建立猪、羊混合样本鉴别模型。模型的分类效果比较显著，校正集的回代验证准确率与交叉验证准确率均达到100％。验证集的混合样本有2个被误判，验证集正确识别率为85％。由此可见，可见/近红外光谱技术可以用于不同种类与不同品种肉类的快速鉴别。

目录

声明

论文说明

摘要

英文缩略表

第一章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．2 近红外光谱分析技术研究现状

1．2．1 可见／近红外光谱分析技术基础知识

1．2．2 近红外光谱定量分析

1．2．3 近红外光谱定性分析

1．2．4 近红外光谱分析技术特点

1．3 近红外光谱技术在肉品定量分析中的应用

1．3．1 近红外光谱技术在检测肉类化学成分中的应用

1．3．2 近红外光谱技术在检测肉类理化性质中的应用

1．4 近红外光谱技术在肉品定性分析中的应用

1．4．1 近红外光谱技术在肉类识别及掺假中的应用

1．4．2 近红外光谱技术在肉类安全性检测中的应用

1．5 研究目的及内容

1．5．1 研究目的

1．5．2 研究内容

1．5．3 技术路线

第二章 基于可见／近红外光谱的猪、牛、羊肉鉴别

2．1 实验材料与方法

2．1．1 实验材料

2．1．2 实验仪器

2．1．3 实验方法

2．1．4 数据处理方法

2．2 结果与分析

2．2．1 不同种类肉品可见及近红外光谱分析

2．2．2 主成分分析

2．2．3 不同种类肉品线性判别分析模型

2．2．4 判别分析模型预测结果

2．2．4 聚类分析与结果

2．3 小结

第三章 基于可见／近红外光谱不同品种羊肉鉴别

3．1 实验材料与方法

3．1．1 实验材料

3．1．2 实验仪器

3．1．3 实验方法

3．1．4 数据处理方法

3．2 结果与分析

3．2．1 不同品种羊肉可见／近红外光谱分析

3．2．2 主成分分析

3．2．3 不同品种羊肉的线性判别分析模型

3．3 小结

第四章 基于可见／近红外光谱猪、羊混合样本鉴别

4．1 实验材料与方法

4．1．1 实验材料

4．1．2 实验仪器

4．1．3 试验方法

4．1．4 数据处理方法

4．2 结果与分析

4．2．1 混合肉品与羊肉样本光谱分析

4．2．2 主成分分析

4．2．3 基于主成分分析的原料肉和混合肉的判别模型

4．3 小结

第五章 结论

5．1 研究结论

5．2 创新点

5．3 展望

参考文献

致谢

作者简介