使用短波红外高光谱成像,预测和可视化黄 (Larimichthys polyactis) 的总挥发性基本
Sang Seop Kim1, Dae-Yong Yun1, Gyuseok Lee2
1Food Safety and Distribution Research Group, Korea Food Research Institute, Wanju 55365, Republic of Korea.
Foods (Basel, Switzerland)
|October 26, 2024
概括
超光谱成像 (HSI) 有效地使用短波红外光评估黄色饼的新鲜度. 萨维茨基-戈莱 (SG-1) 预处理改善了总挥发性基本 (TVB-N) 的预测,确保了海产品的质量和安全.
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:
- 评估海鲜的新鲜度对于消费者安全和水产食品行业至关重要.
- 确定鱼的新鲜度的传统方法可能耗时且具有破坏性.
- 开发快速,非破坏性的质量评估方法是一个正在进行的研究领域.
研究的目的:
- 开发和验证一种高光谱成像 (HSI) 系统,用于评估黄 (Larimichthys polyactis) 的化学特性和新鲜度.
- 评估各种光谱预处理技术在预测关键新鲜度指标方面的有效性.
- 为了可视化鱼样中的新鲜度指标的空间分布.
主要方法:
- 使用了一种在短波红外 (9001700 nm) 频谱中运行的高光谱成像 (HSI) 装置.
- 应用了光谱预处理技术,包括标准正常变量 (SNV),多重散射校正和萨维茨基-戈莱 (SG) 衍生物.
- 使用化学分析预测了总挥发性基本 (TVB-N) 度,SG-1预处理显示了最高的准确性 (Rp2 = 0.8166).
- 新鲜度指标被视觉化为度图像,以映射TVB-N分布.
主要成果:
- 在储存期间,HSI系统成功评估了黄的化学特性和新鲜度.
- 萨维茨基-戈莱 (SG-1) 预处理为TVB-N提供了最高的预测准确度 (Rp2 = 0.8166).
- 度图像有效地可视化了TVB-N的空间分布,显示了鱼类新鲜度的差异.
结论:
- 超光谱成像 (HSI) 与化学测量分析相结合,是一种有效的工具,可以在储存期间监测黄的质量和安全性.
- 这种非破坏性方法为确保海鲜产品的新鲜性和安全性提供了一个有希望的方法.
- 该研究强调了HSI在水产食品行业实时质量控制方面的潜力.
