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黄长平 (黄长平.) [1] | 朱欣然 (朱欣然.) [2] | 张辰璐 (张辰璐.) [3] | 乔娜 (乔娜.) [4] | 胡顺石 (胡顺石.) [5] | 张立福 (张立福.) [6]

Indexed by:

CQVIP PKU CSCD

Abstract:

猪肉是我国居民最主要的消费畜肉产品,其在储藏、运输、加工等环节易受酶、微生物等作用腐败变质,导致新鲜度下降。冷鲜猪肉的新鲜度关系着消费者的食肉口感与安全,是消费者购买猪肉最为关心的指标之一。及时、快速、准确检测冷鲜猪肉的新鲜程度是确保消费者"舌尖上的安全"的重要举措。相比于传统的理化检验方法,可见-近红外光谱分析技术具有快速、高效、无损、非接触等独特优势,适合于食品安全的快速检测,光谱快检技术已成为冷鲜猪肉品质无损检测的研究热点。然而目前研究大都基于统计方法进行光谱建模,模型缺乏物理意义,适用性差,阻碍了该技术的应用推广。通过分析不同新鲜程度猪肉的可见-近红外光谱特征,利用反映猪肉新鲜度的肌红蛋白在760nm处稳定的吸收特性,构建了猪肉新鲜度光谱特征指数(FI);通过模拟不同光谱分辨率与信噪比水平,进一步探索了FI指数对光谱检测设备性能的敏感性。研究表明,FI指数构建简单,物理意义明确,能够较好指示猪肉的新鲜程度;且该指数对光谱仪的性能要求并不严苛:只要在760nm及附近波段,光谱分辨率优于10nm,信噪比不低于45,即可较好反映猪肉新鲜水平。研究结果可为低成本、手持式简易的猪肉新鲜度光谱检测设备的设计与研发提供科学依据,有望在食品安全快速检测领域得到推广应用。

Keyword:

光谱分析技术 光谱特征指数 无损检测 猪肉新鲜度 肌红蛋白

Community:

  • [ 1 ] 中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101
  • [ 2 ] 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建福州350000
  • [ 3 ] 湖南师范大学资源与环境科学学院,湖南长沙410081
  • [ 4 ] 中国科学院大学,北京100049

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Source :

光谱学与光谱分析

ISSN: 1000-0593

Year: 2018

Issue: 2

Volume: 38

Page: 552-558

0 . 4 3 4

JCR@2018

0 . 7 0 0

JCR@2023

ESI HC Threshold:209

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