【摘要】：冷藏和冷凍兩種低溫保藏方法是目前保藏新鮮豬肉的最常用方法。低溫保藏豬肉中生物大分子的生物特性是決定豬肉品質(zhì)的主要因素,主要表現(xiàn)為有機生物大分子的分解、氧化和變性等。為了保障產(chǎn)品品質(zhì),食品工業(yè)需要對低溫保藏豬肉產(chǎn)品的品質(zhì)和安全性進行監(jiān)控。高光譜成像技術作為一種新興的快速無損檢測技術,為低溫保藏豬肉制品品質(zhì)的在線快速感知提供了解決途徑。因此,對低溫保藏豬肉有機生物大分子光譜成像規(guī)律與肉品高光譜信息提取、降維、建模方法等技術進行進一步的研究,有助于實現(xiàn)低溫保藏豬肉質(zhì)量與安全的快速精確在線監(jiān)測。本文以新鮮背最長肌豬肉為原料,采用可見-近紅外(400-1000 nm)和近紅外(1000-2200 nm)高光譜分別對冷藏及冷凍豬肉中有機生物大分子的光譜變化特性及檢測方法進行了研究。通過引入分段光譜角(SAM)算法、異二維相關光譜法(H2D-CS)及遺傳-偏最小二乘(GA-PLS)算法挖掘待測指標與肉品光譜成像之間的關系,實現(xiàn)了豬肉在4 ~oC冷藏過程中蛋白分解和三磷酸腺苷(ATP)代謝程度、不同冷凍速率下肌原纖維蛋白的結(jié)構(gòu)形變、凍藏過程中蛋白氧化和二級結(jié)構(gòu)變化程度、脂肪氧化程度的快速檢測,并結(jié)合廣義二維相關光譜法(G2D-CS)對低溫保藏豬肉的光譜變化規(guī)律進行了探究,以期為低溫保藏豬肉品質(zhì)的快速無損檢測提供重要的科學依據(jù),具體研究內(nèi)容和結(jié)果如下:(1)基于可見-近紅外高光譜技術冷鮮豬肉4 ~oC冷藏過程中蛋白分解和三磷酸腺苷(ATP)代謝程度的快速檢測研究。以生物胺(BAI)值和K值作為豬肉蛋白分解和ATP代謝程度指標,采用連續(xù)投影算法(SPA)及回歸系數(shù)法(RC)法選取特征波段,建立了BAI含量校正模型,其對BAI值的預測R_P~2達0.957,RMSEP為4.866 mg/kg。結(jié)合灰度共生矩陣(GLCM)紋理信息的K值融合模型其R_P~2達0.924,RMSEP為4.0%,與單獨基于光譜和紋理信息的校正模型相比,其預測能力分別提高14.9%和21.6%。以BAI值作為擾動條件,進行G2D-CS分析得到7個與豬肉中血紅蛋白及肌紅蛋白色素及其氧化分解產(chǎn)物的吸收相關的自相關波段和1個與R-OH和H-OH基團的吸收相關的波段。以K值作為擾動條件得到的特征波段與BAI值大部分相同,表明冷藏過程中隨著BAI及K值的增大其所引起的豬肉中的化學變化趨勢大部分相同。(2)基于近紅外高光譜的不同冷凍速率下豬肉肌原纖維蛋白的結(jié)構(gòu)形變程度快速預測研究。以Ca~(2+)-ATP酶活性(Ca~(2+)-ATPase)和表面疏水性(S_0ANS)作為表征冷凍狀態(tài)下豬肉蛋白結(jié)構(gòu)形變程度指標,通過分段SAM算法對冷凍狀態(tài)下采集得到的冷凍豬肉近紅外高光譜圖像進行光譜信息提取,建立的PLSR回歸模型對S_0ANS的預測R_P~2達0.896,RMSEP為1.549,對Ca~(2+)-ATPase的預測R_P~2達0.879,RMSEP為0.015μmol Pi/mg protein/min。在不同冷凍速率下,隨著表面疏水性增大,N-H鍵最早發(fā)生變化,其次是C-H鍵,最后是O-H鍵。(3)基于近紅外高光譜對豬肉凍藏期間蛋白氧化和二級結(jié)構(gòu)變化程度進行了檢測研究。分別以羰基和α-螺旋含量作為蛋白氧化和二級結(jié)構(gòu)變化程度評價指標,采用H2D-CS對近紅外光譜中羰基和α-螺旋含量相關特征波段進行選取與回歸分析。結(jié)果表明,基于H2D-CS法選擇的特征波段,其對羰基的預測R~2_P達0.896,RMSEP為0.177nmol/mg;對α-螺旋含量的預測R_P~2達0.832,RMSEP為1.824%。較廣泛使用的SPA及RC法,H2D-CS法選擇的特征波段的預測準確率提高。隨著羰基含量的增大,C=O鍵首先發(fā)生變化,其次是N-H鍵,最后是C-H鍵。隨著蛋白α-螺旋含量降低,N-H鍵在C-H和O-H鍵之前發(fā)生變化,歸屬為羰基化合物中的C-H鍵在歸屬為脂肪族和芳香族化合物的C-H鍵之前發(fā)生變化,分子內(nèi)的O-H鍵在歸屬為羰基化合物中的C-H鍵之后和歸屬為脂肪族和芳香族化合物的C-H鍵之前發(fā)生變化。(4)基于近紅外高光譜豬肉凍藏期間脂肪氧化程度預測研究。以硫代巴比妥酸值(TBARS)作為脂肪氧化程度評價指標。冷凍豬肉的原始近紅外光譜對豬肉冷凍貯藏期間的脂肪氧化程度(TBARS值)的預測R~2_P達0.932,RMSEP為0.035,但經(jīng)MSC預處理后,近紅外光譜對TBARS值的預測能力明顯降低�；贛SC校正系數(shù)(α和β)建立的校正模型,對TBARS值具有幾乎與全波段相同的預測效果,表明豬肉凍藏期間其TBARS值與冷凍豬肉中冰晶的大小和分布存在很大相關性。在凍藏過程中,隨著TBARS值增大,C=O鍵在C-H鍵之前發(fā)生變化。(5)基于可見-近紅外高光譜系統(tǒng)的腌制和煮制豬肉原料蛋白分解程度的快速追溯方法研究。以揮發(fā)性鹽基氮(TVB-N)作為評價指標,采用GA-PLS算法對蛋白分解程度特征波段進行提取,并進行回歸分析(腌制肉:R_P~2=0.882,RMSEP=2.231 mg/100g;煮制肉:R_P~2=0.853,RMSEP=2.428 mg/100g)。具有不同蛋白分解程度的豬肉原料經(jīng)腌制處理后,各相關波段吸收值的變化順序從先到后依次是:624 nm-469 nm-541 nm-581 nm,與新鮮肉可見-近紅外光譜蛋白分解程度相關波段的變化順序基本相同。但經(jīng)煮制后,與新鮮肉位置相同的自相關峰減少,并且位置發(fā)生了較大移動。
【圖文】：

圖 1-1 高光譜圖像示意圖Fig. 1-1 Schematic diagram of hyperspectral image其中（x, y）代表兩維的空間信息，λ代表一維的光譜信息。從每一個波長看譜圖像是一幅幅二維的圖像。而從每一個像素點看過去，便是一條條光譜曲線譜成像技術對食品品質(zhì)進行檢測的原理是具有不同化學組成和物理特性的食紅外光的吸收情況也不相同，從而可以通過分析光譜的波形及強度信息實現(xiàn)食定性或定量檢測，，并根據(jù)高光譜圖像提供的波譜空間分布信息，實現(xiàn)食品品質(zhì)視化，進而實現(xiàn)食品的在線品質(zhì)檢測。2 光譜特征提取及化學計量學分析在得到樣品的高光譜圖像后，可以采用高光譜圖像處理軟件 ENVI 或 Matlab 對像進行處理，選取感興趣區(qū)域，并對感興趣區(qū)域的特征光譜信息進行提取，然學計量學分析，以對樣品中某些組分的含量或是物質(zhì)的品質(zhì)屬性的值進行預量學分析的步驟主要包括光譜預處理、特征波段選擇及校正模型建立等。

中紅外光譜和圓二色光譜技術對近紅外光譜中羰基和 α-螺旋含量相取，并對其光譜變化規(guī)律及其對應的分子變化機理進行了研究。）基于近紅外高光譜豬肉凍藏期間脂肪氧化程度預測研究。以硫代巴S）作為脂肪氧化程度評價指標。對冰晶的形成和生長對冷凍豬肉近紅在 TBARS 值預測方面的作用進行了研究。）研究利用可見-近紅外高光譜系統(tǒng)追溯腌制和煮制豬肉原料蛋白分解揮發(fā)性鹽基氮（TVB-N）作為評價指標，并引入 GA-PLS 算法對蛋白進行提取，對采用高光譜系統(tǒng)對開發(fā)可同時實現(xiàn)不同種類加工肉制品度追溯的多光譜系統(tǒng)的可行性進行了研究。并以原料肉蛋白分解程度具有不同蛋白分解程度冷鮮肉經(jīng)加工后其可見-近紅外光譜的變化規(guī)術路線
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TS251.51;O657.3

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本文編號：2666173