豬肉肉糜品質(zhì)與安全可見(jiàn)-近紅外光譜快速檢測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)研究.pdf

1、肉及肉制品是人類獲得蛋白質(zhì)、維生素和礦物質(zhì)等營(yíng)養(yǎng)成分的重要來(lái)源之一，豬肉作為我國(guó)生產(chǎn)和消費(fèi)最大的畜肉產(chǎn)品，已成為人們飲食結(jié)構(gòu)的基本組成部分。隨著人們生活水平的提高和膳食結(jié)構(gòu)的改變，對(duì)豬肉品質(zhì)與安全提出了更高的要求。我國(guó)作為豬肉生產(chǎn)消費(fèi)大國(guó)，但豬肉產(chǎn)品卻難以進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng)，豬肉品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)和評(píng)價(jià)方法繁瑣，降低了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的工作效率，因此實(shí)現(xiàn)豬肉品質(zhì)與安全的快速檢測(cè)和評(píng)價(jià)已成為豬肉行業(yè)發(fā)展和保證食品安全的重要環(huán)節(jié)之一。
　　 本研究以新

2、鮮豬肉肉糜為研究對(duì)象，利用可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)、現(xiàn)代儀器分析技術(shù)和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，開(kāi)展了豬肉營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)和安全品質(zhì)的快速檢測(cè)研究，主要對(duì)豬肉肉糜中粗脂肪、肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)、水分和14種脂肪酸進(jìn)行了定量檢測(cè)研究，以及不同部位肌肉肉糜的定性鑒別分析研究；針對(duì)安全品質(zhì)檢測(cè)，對(duì)豬肉肉糜摻假檢測(cè)和新鮮度的檢測(cè)進(jìn)行了研究，建立了摻假和新鮮度評(píng)價(jià)方法，對(duì)不同建模方法、不同光譜預(yù)處理和不同儀器進(jìn)行了比較分析。
　　 主要研究結(jié)論如下：
　

3、　 (1)研究了新鮮豬肉肉糜品質(zhì)指標(biāo)的定量分析。采用便攜式光譜儀對(duì)豬肉背最長(zhǎng)肌樣本的肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量進(jìn)行了定量檢測(cè)，比較了SMLR、PLSR和LS-SVM三種定量方法，結(jié)果表明SMLR模型性能整體較差，PLSR和LS-SVM兩種方法結(jié)果較好，原始光譜建立的3個(gè)指標(biāo)的PLSR模型相對(duì)最優(yōu)，OSC光譜預(yù)處理后建立的3個(gè)指標(biāo)的LS-SVM模型相對(duì)較優(yōu)，兩種方法建立的肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的相對(duì)較優(yōu)模型性能差異不大。進(jìn)一步采用不

4、同光譜儀對(duì)肌內(nèi)脂肪含量的定量分析進(jìn)行了研究，基于傅立葉變換近紅外光譜所建PLSR和LS-SVM模型結(jié)果差異不大，基于便攜式光譜儀采集可見(jiàn)/近紅外光譜所建PLSR模型結(jié)果優(yōu)于LS-SVM模型，傅立葉變換近紅外光譜所建模型性能優(yōu)于便攜式光譜儀采集的可見(jiàn)/近紅外光譜所建模型；相對(duì)最優(yōu)PLSR模型的校正集和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)分別為0.964、0.960，RMSEC和RMSEP分別為0.249和0.491，相對(duì)最優(yōu)LS-SVM模型的校正集和預(yù)測(cè)集相關(guān)

5、系數(shù)分別為0.966、0.960，RMSEC和RMSEP分別為0.249和0.444。為擴(kuò)大品質(zhì)指標(biāo)含量的范圍，對(duì)采集至豬肉不同部位肌肉的肉糜樣本的品質(zhì)組分定量分析進(jìn)行了研究，比較了PLSR和LS-SVM兩種定量校正方法對(duì)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的檢測(cè)，對(duì)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的LS-SVM模型整體好于PLSR模型；對(duì)脂肪含量的分析基于傅立葉變換近紅外光譜建立的模型優(yōu)于基于便攜式光譜儀采集光譜建立的模型，對(duì)蛋白質(zhì)和水分含量的分析模型基于U

6、SB4000采集光譜建立的模型較優(yōu)；綜合分析脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量最優(yōu)分析模型，脂肪和水分含量模型的校正及預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)均高于0.9，模型的預(yù)測(cè)精度及穩(wěn)定性均較好，但蛋白質(zhì)含量模型校正及預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)僅高于0.7，模型精度相對(duì)較差。
　　 (2)研究了不同部位豬肉肉糜的定性判別分析。主要對(duì)4種不同肌肉類型的定性分析，比較了不同儀器，不同定性分析方法和不同光譜預(yù)處理所建鑒別模型的性能。不同光譜預(yù)測(cè)對(duì)模型性能產(chǎn)生的影響，結(jié)果表明原始光譜

7、或一階微分光譜所建模型的性能較優(yōu)；不同光譜采集儀器的對(duì)比結(jié)果表明，便攜式光譜儀獲得的可見(jiàn)/近紅外光譜更適用于不同肌肉類型豬肉肉糜的定性鑒別分析；比較不同的定性分析方法，DA方法所建模型性能略差，PLSDA最優(yōu)模型校正及預(yù)測(cè)判別正確率分別為100％和94％，LA-SVMDA最優(yōu)模型校正及預(yù)測(cè)判別正確率分別為99％和98％，表明可見(jiàn)/近紅外光譜分析可快速鑒別不同部位豬肉肉糜。
　　 (3)對(duì)豬肉肉糜脂肪酸含量進(jìn)行了定量檢測(cè)研究。利用

8、可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)豬肉背最長(zhǎng)肌中14種脂肪酸含量的定量預(yù)測(cè)進(jìn)行了分析，主要比較了不同便攜式光譜儀獲得的不同可見(jiàn)/近紅外光譜建模、PLSR和LS-SVM兩種不同建模方法及不同光譜預(yù)處理所建立的模型結(jié)果，兩種不同的光譜儀和兩種不同的定量分析方法對(duì)脂肪酸含量的檢測(cè)沒(méi)有顯示出明顯的優(yōu)勢(shì)，只是對(duì)某些指標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果有相對(duì)較好的預(yù)測(cè)結(jié)果：比較C14:0、C16:0、C16:1、C17:0、C18:0、C18:1、C18:2、C18:3、C20

9、:1、C20:4、C20:5、SFA、MUFA和PUFA的相對(duì)較優(yōu)定量模型，其中C17:0、C18:3和SFA模型相關(guān)性、模型精度及穩(wěn)定性較優(yōu)，C20:4、C20:5和MUFA模型性能性對(duì)略差，各指標(biāo)檢測(cè)精度需要進(jìn)一步提高。
　　 (4)對(duì)豬肉肉糜摻假檢測(cè)進(jìn)行了研究。采用傅立葉變換近紅外光譜儀和便攜式光譜儀USB4000獲得同源摻假和非同源摻假兩類樣本不同等級(jí)摻假的可見(jiàn)/近紅外光譜，建立不同等級(jí)摻假的定量分析模型。比較PLSR、

10、PCR和MLR三種定量分析方法對(duì)不同等級(jí)摻假檢測(cè)的建模結(jié)果，模型的總體性能差異不大，考慮到模型的穩(wěn)定性、最優(yōu)精度和適應(yīng)性，比較不同波段，不同方法、不同摻假類型的模型性能，便攜式光譜儀的檢測(cè)結(jié)果較好，基于多元線性回歸模型的性能較好，對(duì)同源摻假檢測(cè)，基于可見(jiàn)/近紅外光譜的MLR最優(yōu)模型，校正預(yù)測(cè)及交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)r分別為0.965、0.958和0.949，RMSEC、RMSEP和RMSECV分別為0.083、0.092和0.100；對(duì)非同源

11、摻假檢測(cè)，基于可見(jiàn)/近紅外波段的MLR模型性能最優(yōu)，校正預(yù)測(cè)及交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)r分別為0.961、0.971和0.945，RMSEC、RMSEP和RMSECV分別為0.087、0.078和0.104，模型最穩(wěn)定，預(yù)測(cè)精度最好，適用于豬肉肉糜摻假的快速檢測(cè)。
　　 (5)研究了豬肉新鮮度的定量評(píng)價(jià)方法。利用便攜式光譜儀掃描采集保存不同時(shí)間豬肉的可見(jiàn)/近紅外光譜，采用SMLR，PCR和PLSR三種定量分析方法建立新鮮度的預(yù)測(cè)模型，比

12、較不同預(yù)處理對(duì)模型性能的影響，SMLR模型總體性能最差，PCR模型總體性能次之，PLSR模型的總體性能較優(yōu)，3點(diǎn)光譜建立的PLSR模型結(jié)果最優(yōu)，校正預(yù)測(cè)及交互驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)r分別為0.970、0.956和0.887，RMSEC、RMSEP和RMSECV分別為2.63 mg/100g、3.45 mg/100g和5.01mg/100g。研究結(jié)果表明，可見(jiàn)/近紅外光譜分析技術(shù)能實(shí)現(xiàn)對(duì)豬肉新鮮度的快速檢測(cè)，對(duì)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)豬肉品質(zhì)安全提供了保障和依據(jù)。