通过NIRS技术,可以快速验证真空包装的切片伊比利亚火腿的真实性
Jesús Galán-Romero1, Dolores Pérez-Marín1, María-Teresa Sánchez2
1Departamento de Producción Animal, Grupo de Investigación ISAG, Unidad de Sensores NIR, Universidad de Córdoba, Campus de Rabanales, 14071 Córdoba, Spain.
Meat science
|October 3, 2025
概括
近红外光谱学 (NIRS) 在真空密封切片中有效地分类了伊比利亚火腿的质量. 静态模式NIRS分析提供了一种快速,非破坏性的方法来区分优质和非优质火腿.
科学领域:
- 食品科学与技术 食品科学与技术
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 伊比利亚火腿的质量因动物的饮食和养殖系统而异,影响感官属性.
- 区分优质 (天然饮食) 和非优质 (复合料) 的伊比利亚火腿对于商业分类至关重要.
- 目前用于肉分类的方法可能耗时,可能涉及样本的破坏.
研究的目的:
- 评估近红外光谱学 (NIRS) 的有效性,以分类优质和非优质的伊比利亚海姆.
- 确定切片,真空包装的伊比利亚火腿NIRS分类的最佳分析模式 (静态与动态).
- 评估不同便携式NIRS设备的性能,以便在现场评估食品质量.
主要方法:
- 使用了259个切片,真空包装的伊比利亚火腿样本.
- 使用的便携式近红外 (NIR) 设备:MicroNIRTM Pro 1700,奥罗拉和SCiOTM.
- 对比NIRS数据采集和分类的静态和动态分析模式.
主要成果:
- 静态NIRS分析模式被证明最适合用于分类真空包装切片的伊比利亚火腿.
- 在静态模式下,MicroNIRTM Pro 1700和Aurora设备实现了100%的灵敏度,特异性和无错误率 (NER).
- 低成本的SCiOTM装置显示出有希望的结果 (100%的灵敏度,85.71%的特异性,94.74%的NER),但与接近分类值的限制.
结论:
- 近红外光谱 (NIRS) 是一种可行的技术,用于快速,非破坏性地在现场对像伊比利亚火腿这样的高价值食品进行分类.
- 静态模式NIRS分析能够根据商业标准准确区分优质和非优质的伊比利亚火腿.
- 便携式NIRS设备为食品行业的质量控制提供了潜力,设备的选择取决于所需的精度.
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