【摘要】：中國(guó)是世界豬肉生產(chǎn)和消費(fèi)大國(guó),冷鮮豬肉產(chǎn)品是我國(guó)人民豬肉消費(fèi)的主要形式。在眾多豬肉新鮮度無(wú)損檢測(cè)方法中,熒光光譜技術(shù)以其特異性好、靈敏度高、快速、無(wú)損、檢測(cè)成本低等優(yōu)點(diǎn)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。三維熒光光譜技術(shù)是近三十年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新的熒光光譜技術(shù),能夠獲得激發(fā)波長(zhǎng)和發(fā)射波長(zhǎng)同時(shí)變化時(shí)的熒光強(qiáng)度結(jié)果。本文以冷鮮豬肉為研究對(duì)象,首先對(duì)冷鮮豬肉原始三維熒光光譜進(jìn)行特征分析,隨后采用平行因子法分離出冷鮮豬肉原始三維熒光光譜中的熒光組分,并基于分離出的熒光組分構(gòu)建特征激發(fā)發(fā)射矩陣,最后結(jié)合化學(xué)計(jì)量法開(kāi)展了冷鮮豬肉新鮮度分類(lèi)和新鮮度理化指標(biāo)值(揮發(fā)性鹽基氮、硫代巴比妥酸和pH)的無(wú)損檢測(cè)方法研究。主要研究?jī)?nèi)容、結(jié)果和結(jié)論如下:(1)初步分析了冷鮮豬肉原始三維熒光光譜圖中的熒光峰個(gè)數(shù)、位置及峰值的變化規(guī)律。結(jié)果顯示:1)原始三維熒光光譜圖中存在3個(gè)熒光峰,記為A、B和C,它們所在位置的激發(fā)波長(zhǎng)(λEx)和發(fā)射波長(zhǎng)(λEm)范圍分別為:λEx=250-310 nm,λEm=300-400 nm;λEx=300-450 nm,λEm=400-550 nm;λEx=320-450 nm,λEm=590-610nm。2)瘦肉和肥肉中熒光峰A峰值的變化趨勢(shì)相似:在20℃存儲(chǔ)時(shí),熒光峰A峰值在開(kāi)始2天下降較快,2-4天下降較慢;在4℃存儲(chǔ)時(shí),在實(shí)驗(yàn)周期內(nèi)變化較小,整體呈下降趨勢(shì)。瘦肉和肥肉中熒光峰B峰值的變化趨勢(shì)相似:在20℃存儲(chǔ)時(shí),熒光峰B峰值在開(kāi)始2天上升較慢,2-4天上升較快;在4℃存儲(chǔ)時(shí),在實(shí)驗(yàn)周期內(nèi)變化較小,整體呈上升趨勢(shì)。(2)研究了冷鮮豬肉原始三維熒光光譜中熒光組分的分離方法,并結(jié)合前人的研究對(duì)產(chǎn)生熒光響應(yīng)的熒光物質(zhì)進(jìn)行了辨析。利用平行因子分析算法從原始冷鮮豬肉三維熒光光譜中分離出了 5個(gè)主要熒光組分(C1、C2、C3、C4、C5),它們對(duì)應(yīng)的熒光峰所在位置分別為:λEx=260-320nm,λEm=300-400nm;λEx=290-320 nm,λ mE300-400 nm;λEx=260-440nm,λEm=360-500nm;λEx=390-480nm,λEm=420-550nm;λEx=440-500nm,λEm=470-550nm。結(jié)合已有的文獻(xiàn)報(bào)導(dǎo),可知熒光組分C1-C4分別為:色氨酸、維生素B6、還原型輔酶(NADH)和核黃素,但熒光組分 C5(λEx=440-500nm,λEm=470-550nm)暫時(shí)未知。(3)比較了 SVM和PLS兩種分類(lèi)方法結(jié)合不同建模激發(fā)發(fā)射矩陣對(duì)冷鮮豬肉不同新鮮度定性分析結(jié)果的影響。結(jié)果表明:1)以相同的熒光組分所構(gòu)建的單激發(fā)波長(zhǎng)矩陣為輸入變量,采用PLS方法建立的冷鮮豬肉新鮮度分類(lèi)模型的分類(lèi)效果優(yōu)于SVM模型的分類(lèi)效果。且以組分C5所構(gòu)建的單激發(fā)波長(zhǎng)矩陣(XEx5)為分類(lèi)輸入變量時(shí),所建立的SVM和PLS冷鮮豬肉新鮮度定性檢測(cè)模型的總體分類(lèi)準(zhǔn)確率均最高。2)在基于不同多激發(fā)波長(zhǎng)矩陣的PLS冷鮮豬肉新鮮度分類(lèi)模型中,以熒光組分C5所構(gòu)建的多激發(fā)矩陣(XC5)為輸入變量,所建立的冷鮮豬肉新鮮度分類(lèi)模型的預(yù)測(cè)集總體分類(lèi)準(zhǔn)確率最高,為87.9%。(4)比較了 SMLR和PLSR兩種定量分析方法結(jié)合不同建模激發(fā)發(fā)射矩陣對(duì)冷鮮豬肉新鮮度指標(biāo)(TVB-N,TBA和pH)值定量分析結(jié)果的影響。結(jié)果表明:1)以相同熒光組分所構(gòu)建的特征激發(fā)發(fā)射矩陣為建模矩陣,用PLSR方法所建立的冷鮮豬肉新鮮度指標(biāo)值定量檢測(cè)模型的效果均優(yōu)于SMLR方法所建立的模型的效果。2)以熒光組分C4所構(gòu)建的多激發(fā)波長(zhǎng)矩陣(Xc4)為建模矩陣采用PLSR方法所建立模型最適合于TVB-N含量的定量分析(rp =0.85,RMSEP=6.91mg/100g)。以所有熒光組分所構(gòu)建的全激發(fā)波長(zhǎng)矩陣(Xall)為建模矩陣采用PLSR方法所建立模型最適合于TBA值和pH值的定量分析(rp分別為 0.80,0.90;RMSEP 分別為0.0316 mg/kg,0.2789)。
[Abstract]:China is a big country of pork production and consumption in the world. Cold and fresh pork products are the main form of pork consumption in China. Among many nondestructive detection methods for pork freshness, fluorescence spectroscopy has attracted the attention of scholars at home and abroad for its good specificity, high sensitivity, fast, nondestructive and low detection cost. A new fluorescence spectroscopy technique has been developed in the past 30 years to obtain fluorescence intensity results when excitation and emission wavelengths change simultaneously. In this paper, the original three-dimensional fluorescence spectra of chilled pork were analyzed firstly, and then the original three-dimensional fluorescence of chilled pork was separated by parallel factor method. Based on the separated fluorescent components, the characteristic excitation emission matrix was constructed. Finally, the classification of freshness and the non-destructive detection methods of physical and chemical indexes (volatile base nitrogen, thiobarbituric acid and pH) of freshness of chilled pork were studied by chemometrics. The results show that: 1) There are three fluorescence peaks in the original three-dimensional fluorescence spectrogram of chilled pork, which are called A, B and C. The excitation wavelength (lambda Ex) and emission wavelength (lambda Em) ranges are: lambda Ex = 250-310 nm, lambda Em = 300-400 nm, respectively. The fluorescence peak A of lean meat and fat meat showed similar changing trend: the peak A of lean meat and fat meat decreased rapidly at the beginning of 2 days and slowly at the beginning of 2-4 days; the fluorescence peak B of lean meat and fat meat changed slightly during the experiment period at 4 C, and the fluorescence peak B of lean meat and fat meat decreased as a whole. The variation trend was similar: the peak value of fluorescence B increased slowly in the first two days and rapidly in the second to fourth days at 20 C storage, and changed little during the experimental period at 4 C storage, and showed an overall upward trend. (2) The separation methods of fluorescence components in the original three-dimensional fluorescence spectra of chilled pork were studied, and the fluorescence response of chilled pork to the previous studies was also studied. Five main fluorescent components (C1, C2, C3, C4, C5) were separated from the original three-dimensional fluorescence spectra of chilled pork by parallel factor analysis, and their corresponding fluorescence peaks were located at: lambda Ex = 260-320 nm, lambda Em = 300-400 nm, lambda Ex = 290-320 nm, lambda mE300-400 nm, lambda Ex = 260-440 nm, lambda Em = 360-500 nm, lambda Ex = 390-320-400 nm, respectively. 480 nm, lambda Em = 420-550 nm, lambda Ex = 440-500 nm, lambda Em = 470-550 nm. According to the existing literature, the fluorescent components C1-C4 are tryptophan, vitamin B6, reduced coenzyme (NADH) and riboflavin, respectively, but the fluorescent components C5 (lambda Ex = 440-500 nm, lambda Em = 470-550 nm) are unknown for the time being. (3) The SVM and PLS classification methods are compared with different modeling excitation methods. The results showed that: 1) The single excitation wavelength matrix constructed by the same fluorescent component was used as input variable, and the classification effect of the PLS method was better than that of the SVM model. When the matrix (XEx5) was categorical input variables, the overall classification accuracy of the established SVM and PLS chilled pork freshness detection models was the highest in the overall classification rate. In the classification model of PLS fresh pork freshness based on the matrix of different excitation wavelengths, the multiple excitation matrix (XC5) constructed by fluorescence component C5 was used as the input variable, and the chilled pigs were established as the input variables. The accuracy of the model was the highest..2 The prediction set of meat freshness classification model had the highest overall classification accuracy of 87.9%. (4) The effects of SMLR and PLSR quantitative analysis methods combined with different modeling excitation emission matrices on the quantitative analysis results of fresh pork freshness indices (TVB-N, TBA and pH) were compared. The model established by PLSR method is better than that established by SMLR method. 2) The model based on the multi-excitation wavelength matrix (Xc4) constructed by fluorescent component C4 is the most suitable for quantitative analysis of TVB-N content (rp). The total excitation wavelength matrix (Xall) constructed by all fluorescent components was used as the modeling matrix. The PLSR method was most suitable for quantitative analysis of TBA and pH values (rp 0.80, 0.90, RMSEP 0.0316 mg/kg, 0.2789, respectively).
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：O657.3;TS251.51

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本文編號(hào)：2181218