【摘 要】
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羊肉作为主要的食用肉类,具备风味独特、肉品鲜嫩等优点,富含多种营养物质,深受消费者喜爱,国内羊肉消费需求旺盛。同时,羊肉肉品传统的品质检测存在较高要求,主要体现在实验环境、设备设施、时间和专业人员配备上。过于精细化的操作,不能满足大众对于肉类品质检测的需要。近红外光谱技术是一项简易、快捷、高效、上手难度低的检测技术,能实现对羊肉品质检测技术快速、无损、实时的需求。本研究利用近红外漫反射光谱无损检测
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羊肉作为主要的食用肉类,具备风味独特、肉品鲜嫩等优点,富含多种营养物质,深受消费者喜爱,国内羊肉消费需求旺盛。同时,羊肉肉品传统的品质检测存在较高要求,主要体现在实验环境、设备设施、时间和专业人员配备上。过于精细化的操作,不能满足大众对于肉类品质检测的需要。近红外光谱技术是一项简易、快捷、高效、上手难度低的检测技术,能实现对羊肉品质检测技术快速、无损、实时的需求。本研究利用近红外漫反射光谱无损检测技术,结合两类TVB-N和p H理化值,选用140个冷鲜羊肉为样品进行实验。实验周期为10天,羊肉贮藏温度为冷鲜环境下的两个边界值0°C和4°C,建立了TVB-N和p H的预测模型,展示了数据分析过程,分析指标变化。并以此为基础,开发实现了冷鲜羊肉新鲜度分级系统。本研究的主要成果如下:（1）由于存在基线漂移、实验环境、仪器精度及其他因素等的影响,需对光谱进行预处理来减少噪声,使用多元散射校正（MSC）、平均平滑、标准正态变换（SNV）、SG卷积平滑（SGS）、Savitzky-Golay一阶导数（SG-1st）和二阶导数（SG-2nd）。经过SGS预处理后的偏最小二乘（PLS）模型R2c高达0.9973,R2v为0.8892,确定最佳预处理方法为SGS。异常样本剔除使用主成分分析（PCA）结合马氏距离（MD）对异常样本和三倍标准差法。选取PCA+MD与三倍标准差的共同剔除部分,为3个。通过剔除异常数据样本,模型的稳定性得到有效提升。（2）对两类理化值分为进行特征波长选取并采用PLS、BPNN和SVM三种方法进行建模预测;对TVB-N含量来说,使用SGS预处理,竞争性自适应算法为特征波长选取法,结合支持向量机模型（SGS-CARS-SVM）预测值和真实值基本呈线性相关,校正集R2c为0.9776,验证集R2v为0.9497。对于p H值来说,使用SGS预处理,竞争性自适应算法为特征波长选取法,结合BP神经网络模型（SGS-CARS-BPNN）模型效果最佳,训练集R2train为0.9423,测试集R2test为0.8736。可以看出CARS为最佳预处理方法。（3）基于Matlab App Designer平台研究并开发了冷鲜羊肉新鲜度分级系统。依据两项理化值,冷鲜羊肉新鲜度分为新鲜、次鲜、腐败三个等级。设计开发了羊肉新鲜度分级系统,有效增强了羊肉品质安全检测的自动化程度。满足了冷鲜羊肉品质关键参数预测和新鲜度分级的各个环节的需求。
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