本文關(guān)鍵詞：基于色素氣敏傳感技術(shù)的肴肉新鮮度檢測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《江蘇大學(xué)》 2015年

基于色素氣敏傳感技術(shù)的肴肉新鮮度檢測研究

黃曉瑋  

【摘要】：水晶肴肉是一種傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代肉制品加工技術(shù)相結(jié)合的凝膠型低溫肉制品。肴肉在加工過程中原、輔材料種類多,營養(yǎng)豐富,易滋生微生物；另外由于低溫肉制品在加工過程中不能經(jīng)過高溫殺菌,導(dǎo)致產(chǎn)品易變質(zhì)新鮮度下降,嚴(yán)重影響了產(chǎn)品的安全性和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。因此如何實現(xiàn)肴肉新鮮度的快速、無損檢測顯得尤為重要。為了克服現(xiàn)有肉制品新鮮度檢測方法的不足,本研究嘗試?yán)蒙貧饷魝鞲衅鳙@取肴肉貯藏過程中的氣味信息,并結(jié)合化學(xué)計量學(xué)的方法定性判別肴肉新鮮度等級、定量預(yù)測新鮮度評價指標(biāo),期望得到一種肴肉新鮮度快速無損檢測的新方法。本文的主要研究工作如下：(1)肴肉貯藏過程中新鮮度評價指標(biāo)的分析。取生產(chǎn)日期當(dāng)天的96個肴肉樣本,于4℃貯藏,每隔5天測定12個樣本的細(xì)菌總數(shù)(Total viable count, TVC)、揮發(fā)性鹽基氮(Total volatile basic nitrogen, TVB-N)含量、生物胺總量(Biogenic amine indicators, BAI)和三甲胺(Trimethylamine, TMA)含量,共檢測35天。根據(jù)這4項新鮮度指標(biāo)的檢測數(shù)據(jù),結(jié)合國家標(biāo)準(zhǔn)明確了肴肉貯藏期間新鮮度的變化規(guī)律,為后續(xù)研究提供堅實的基礎(chǔ)。(2)納米型傳統(tǒng)色素陣列傳感器檢測肴肉新鮮度。為了克服常用基底材料結(jié)構(gòu)不規(guī)整導(dǎo)致的顯色劑分布不均勻問題,制備了以Ti02納米多孔膜為基底,卟啉、pH指示劑類色素作為顯色劑的納米型傳統(tǒng)色素陣列傳感器。與非納米結(jié)構(gòu)的色素陣列傳感器相比,基于Ti02納米基底的色素陣列傳感器表面結(jié)構(gòu)呈致密的納米微粒、顯色劑分布均勻、達(dá)到反應(yīng)平衡所需時間從720s縮短到540s,對TMA的檢出限從0.1mL/m3降低到0.06mL/m3。將該傳感器用于肴肉新鮮度的檢測,采集到色素陣列傳感器的顏色信號即光信號,在主成分分析(Principal component analysis, PCA)分析的基礎(chǔ)上有比較地利用線性判別(Linear discriminate analysis, LDA)、支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM)和反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back propagation neural network,BPNN)模式識別方法建立肴肉新鮮度的識別模型,結(jié)果顯示BPNN識別效果最好,校正集和預(yù)測集的識別率達(dá)到了93.75%和90.63%,利用偏最小二乘法(Partial least squares, PLS)、遺傳偏最小二乘法(Genetic algorithm-partial least squares, GA-PLS)和蟻群優(yōu)化偏最小二乘法(Ant colony optimization-partial least squares, ACO-PLS)分別建立4項新鮮度評價指標(biāo)的定量預(yù)測模型,ACO-PLS預(yù)測模型效果最好,建立的TVC、TVB-N、BAI和TMA濃度預(yù)測模型的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別為0.903、0.874、0.906和0.871。(3)納米型天然色素陣列傳感器檢測肴肉新鮮度。為了克服卟啉酞菁類顯色劑需要用有機(jī)溶劑溶解而不宜用于食品檢測的問題,制備了以Ti02納米多孔膜為基底,天然色素作為顯色劑的納米型天然色素陣列傳感器,該傳感器與納米型傳統(tǒng)色素陣列傳感器相比達(dá)到反應(yīng)平衡的時間由540s縮短至480s。將該傳感器用于肴肉新鮮度的檢測,在PCA分析的基礎(chǔ)上有比較地利用LDA、SVM和BPNN模式識別方法建立肴肉新鮮度的識別模型,結(jié)果顯示BPNN識別效果最好,校正集和預(yù)測集的識別率達(dá)到了93.75%和87.50%,利用PLS、 GA-PLS和ACO-PLS分別建立4項新鮮度評價指標(biāo)的定量預(yù)測模型,ACO-PLS預(yù)測模型效果最好,建立的TVC、TVB-N、 BAI和TMA濃度預(yù)測模型的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別0.871、0.829、0.887和0.909。(4)天然色素敏化Ti02型金屬氧化物傳感器檢測肴肉新鮮度。金屬氧化物傳感器需要在高溫的條件下才能工作,不適合用于肉制品新鮮度的檢測。本研究運(yùn)用天然色素敏化的方法制備了室溫下即可工作的Ti02氣敏傳感器,分析了Ti02納米微粒和TiO2納米管傳感器的制備方法、表面結(jié)構(gòu)、晶型和氣敏性能。結(jié)果表明天然色素敏化的TiO2納米管傳感器的性能較好,并將其用于肴肉新鮮度的檢測,采集到傳感器的電信號,在PCA分析的基礎(chǔ)上有比較地利用LDA、 SVM和BPNN模式識別方法建立肴肉新鮮度的識別模型,結(jié)果顯示BPNN識別效果最好,校正集和預(yù)測集的識別率達(dá)到了98.44%和93.75%,利用PLS、GA-PLS和ACO-PLS分別建立4項新鮮度評價指標(biāo)的定量預(yù)測模型,ACO-PLS預(yù)測模型效果最好,建立的TVC、TVB-N、BAI和TMA濃度預(yù)測模型的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別為0.820、0.842、0.812和0.866。(5)基于色素氣敏傳感器光信號和電信號肴肉新鮮度的融合檢測方法。肴肉氣味分子與色素分子接觸后,色素分子不僅產(chǎn)生了顏色變化也發(fā)生了電子轉(zhuǎn)移,為了更全面表征肴肉新鮮度指標(biāo)的特征信號,分別提取納米型天然色素陣列傳感器的光信號和天然色素敏化TiO2型金屬氧化物傳感器的電信號,將光信號和電信號融合后用于肴肉新鮮度等級的定性判別和肴肉新鮮度評價指標(biāo)的定量預(yù)測。結(jié)果表明,肴肉新鮮度等級融合判別模型對校正集和預(yù)測集的識別率達(dá)均到100%,與單一信號最佳判別模型(天然色素敏化Ti02型金屬氧化物傳感器電信號的BPNN模型)相比識別率提高了2%左右。肴肉新鮮度指標(biāo)融合模型對TVC、 TVB-N、 BAI和TMA濃度的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別為0.914、0.922、0.903和0.931,與單一信號最佳預(yù)測模型(納米型天然色素陣列傳感器的ACO-PLS模型)相比預(yù)測精度提高了10%左右。本研究提供了一種新的肉制品新鮮度檢測方法,研究成果對提高我國肉制品加工、貯藏、銷售過程中新鮮度的快速監(jiān)測技術(shù)水平有著積極的意義。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TS251.7
【目錄】：

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7 劉國艷;柴春彥;殷傳新;;生物傳感器法檢測魚肉新鮮度[A];提高全民科學(xué)素質(zhì)、建設(shè)創(chuàng)新型國家——2006中國科協(xié)年會論文集[C];2006年

8 吳平;徐桂云;鄭麗敏;白福銘;朱虹;田立軍;任發(fā)政;;電子鼻識別雞肉新鮮度的研究[A];中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會電氣信息與自動化專業(yè)委員會、中國電機(jī)工程學(xué)會農(nóng)村電氣化分會科技與教育專委會2010年學(xué)術(shù)年會論文摘要[C];2010年

9 張麗娜;李雪;沈慧星;羅永康;;魚體電導(dǎo)率與鮮度指標(biāo)的相關(guān)性研究[A];2010年中國水產(chǎn)學(xué)會學(xué)術(shù)年會論文摘要集[C];2011年

10 顏小飛;王忠義;黃嵐;;基于電化學(xué)方法的便攜式肉類新鮮度檢測儀的研制[A];第三屆科學(xué)儀器前沿技術(shù)及應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會論文摘要集[C];2006年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 木子;[N];廠長經(jīng)理日報;2000年

2 記者段佳;[N];大眾科技報;2010年

3 記者王華楠;[N];中國技術(shù)市場報;2010年

4 林炳堂;[N];中華新聞報;2002年

5 陳希榮;[N];中國包裝報;2006年

6 王福德 尹永濤 闞世霞;[N];中國食品報;2009年

7 實習(xí)生 趙亮;[N];工人日報;2010年

8 Ed Tittel;[N];計算機(jī)世界;2002年

9 華文;[N];中國國門時報;2008年

10 本報記者　鄒樂;[N];華夏時報;2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 黃曉瑋;基于色素氣敏傳感技術(shù)的肴肉新鮮度檢測研究[D];江蘇大學(xué);2015年

2 黃林;基于單一技術(shù)及多信息融合技術(shù)的豬肉新鮮度無損檢測研究[D];江蘇大學(xué);2013年

3 李學(xué)鵬;中國對蝦冷藏過程中品質(zhì)評價及新鮮度指示蛋白研究[D];浙江工商大學(xué);2012年

4 佟月英;仿生觸覺與常規(guī)方法檢驗肉品新鮮度的研究[D];吉林大學(xué);2011年

5 常志勇;基于仿生電子鼻的肉品新鮮度多信息融合識別技術(shù)[D];吉林大學(xué);2013年

6 汪希偉;基于光譜成像的豬肉新鮮度檢測方法[D];南京林業(yè)大學(xué);2014年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳辰星;電子鼻氣味檢測結(jié)合視覺圖像分析技術(shù)及其在食品新鮮度識別中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2015年

2 丁婷;三文魚新鮮度綜合評價和貨架期模型的建立[D];渤海大學(xué);2015年

3 劉麗榮;鯉魚鮮度快速檢測技術(shù)的研究[D];天津商業(yè)大學(xué);2015年

4 夏煒;啤酒生產(chǎn)過程中新鮮度控制[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

5 孫鐘雷;基于遺傳組合網(wǎng)絡(luò)的豬肉新鮮度人工嗅覺系統(tǒng)研究[D];吉林大學(xué);2006年

6 雷力;肉的新鮮度檢測方法的研究[D];吉林大學(xué);2011年

7 馬瑜璐;氣相色譜—質(zhì)譜—指紋圖譜技術(shù)分析豬肉新鮮度的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2011年

8 文東東;基于光譜技術(shù)的牛肉新鮮度檢測模型維護(hù)方法研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

9 張帥;凡納對蝦4℃冷藏條件下新鮮度表征蛋白的研究[D];浙江工商大學(xué);2013年

10 程旎;基于近紅外光譜和機(jī)器視覺技術(shù)的淡水魚新鮮度檢測方法研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于色素氣敏傳感技術(shù)的肴肉新鮮度檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：165976