新鲜,冷存储和冷解的牛肉切片之间的歧视通过高光谱成像
Yuewen Yu1,2, Wenliang Chen1,2, Hanwen Zhang1,2
1State Key Laboratory of Precision Measuring Technology and Instruments, Tianjin University, Tianjin 300072, China.
Foods (Basel, Switzerland)
|April 13, 2024
概括
一个低成本的高光谱成像 (HSI) 系统可以有效地根据其冷解的存储状态来分类牛肉. 这项技术通过检测肉类的多个冷解周期来帮助食品安全检查.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 食品安全检查需要准确的方法来确定冷肉的储存状态,特别是经过多次冷解周期后.
- 超光谱成像 (HSI) 是一种有价值的非破坏性技术,用于评估肉的新鲜度和质量.
研究的目的:
- 调查低成本高光谱成像 (HSI) 系统与化学计量相结合的可行性,用于根据不同的冷和解过程对牛肉进行分类.
- 开发和验证一种分类模型,能够区分新鲜,冷存储和经过三次或五次冷解周期的牛肉.
主要方法:
- 一个紧的,低成本的HSI系统被设计,校准,并用于测量牛肉样品.
- 使用组织分化 (脂肪/肌肉),最佳波长选择的CARS算法以及PLS-DA,SVM和BP-ANN分类器开发了一个分类模型.
- 创建了一个可视化地图,以说明冷解后牛肉的新鲜度变化.
主要成果:
- 使用差异化组织光谱的特征变量进行分类的分类模型显示出高性能.
- 部分最小平方差分分析 (PLS-DA) 的精度为92.75%,支持矢量机 (SVM) 的精度为97.83%,反向传播人工神经网络 (BP-ANN) 的精度为95.03%.
- 该研究成功地可视化了由于冷解而导致的牛肉新鲜度变化.
结论:
- 具有成本效益的HSI系统,加上化学测量方法,显示出基于其冷解历史的牛肉准确分类的巨大潜力.
- 这种方法可以在食品工业中实施,以加强食品安全检查和肉制品的质量控制.
- HSI提供了一种有前途的非破坏性工具,用于监测肉类质量,并检测重复结解事件引起的变化.
