近红外光谱技术在南美白对虾鲜度判别中的应用

摘要

利用近红外光谱技术建立数学模型,预测南美白对虾鲜度变化时挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TBC)的含量.对42个虾糜样品进行扫描,获得950～1 650 nm光谱信息,运用Unscrambler10.3软件进行计算,光谱经过一阶导数、Savisky-Golay(SG)平滑和标准正态变化(SNV)预处理,运用偏最小二乘法(PLS)建立TVB-N及TBC模型,并对模型进行验证.结果表明:TVB-N模型中定标集和预测集相关系数分别为0.980和0.923,交叉验证标准方差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为1.189和2.179;TBC模型中定标集和预测集相关系数分别为0.991和0.943,RMSECV和RMSEP分别为0.136和0.603,表明所建模型取得了较好的预测效果,可以很好的判别虾新鲜度.