来源:赛斯拜克 发表时间:2023-09-14 浏览量:312 作者:
高光谱成像技术是一种结合了传统图像处理和光谱分析的技术,通过捕获物体在多个波长下的信息,提供了一种详细的、高分辨率的图像数据。在食品科学领域,高光谱成像技术已被广泛应用于果蔬品质检测、粮油作物病虫害监测等,但在畜禽肉品研究中的应用尚处于初级阶段。本文主要探讨了高光谱成像技术在畜禽肉品研究中的应用现状及前景。
高光谱成像技术与畜禽肉品研究的应用范围
1. 肉类新鲜度检测
高光谱成像技术在畜禽肉品新鲜度检测方面具有显著优势。通过对不同波长下的图像进行分析,可以获取肉类新鲜度的重要指标,如pH值、色泽、水分分布等。研究结果表明,高光谱成像技术与常规理化指标之间具有较好的相关性,能够实现对肉类新鲜度的无损、快速检测。
2. 肉类品质评估
高光谱成像技术也可用于评估畜禽肉品的品质。在肉品研究中,通过分析不同波长下的图像,可以获取肉品脂肪、蛋白质和水分等营养成分的分布情况,进而评估其口感、嫩度和风味等品质指标。高光谱成像技术在肉类品质评估方面具有无损、快速、客观等优势,有望替代传统的主观评价方法。
3. 肉类安全检测
高光谱成像技术还可应用于畜禽肉品安全检测。通过建立基于高光谱图像的深度学习模型,可以实现对肉类中有害物质(如微生物污染、农药残留等)的快速、灵敏检测。研究结果表明,高光谱成像技术在肉类安全检测方面具有高效、准确、无损等优势,有望为肉类安全问题提供有效的技术保障。
高光谱成像技术应用于畜禽肉品研究
畜禽是指经过长期劳动驯化的能为我们提供蛋、肉、乳的各种动物。肉是我们生活中常见的营养食物,除了带给我们味觉的享受,还为我们提供了丰富的营养元素。例如猪肉,它富含钠离子、钾离子和磷离子能促进人体新陈代谢。但由于一些不法商家为了取得更大的利益,不惜在饲养畜禽的过程中肆意添加催长素和瘦肉精等违禁药品,致使有毒物质残留于肉中。一旦这样的食品进入人体,会严重危害人体健康。为防止对人体健康有害的畜禽肉品进入市场,做好肉品质量把关非常重要。现有的畜禽肉品品质检测方法以感官检测和人工实验法为主,这些方法一般是由专业人员进行操作、分析和评估,所得结果容易受到主观因素影响,且耗费人力物力,还会破坏被检样品的完整性。其次,这些检测方法还不能满足现代化生产所要求的高效快速在线检测,它只适用于实验室的小数量样品检测。随着科学技术的不断发展,在畜禽肉品检测领域引入了高光谱成像技术,它是将图像技术与光谱技术相结合, 在获取样品光谱数据的同时不会破坏样品完整性。不仅具备了方便快捷、简单易操作的特点而且弥补了传统检测方法不能用于大批量在线检测的不足,突破了传统检测方法的局限性。目前,高光谱成像技术越来越多地应用于畜禽肉品品质检测中,并取得了不错的效果。本文总结了HIS技术运用于畜禽肉品各检测指标中的最新进展,主要涉及畜禽肉品化学指标、物理指标和食用安全指标。
2.1 畜禽肉品化学指标检测
畜禽肉质经宰杀以后,随着时间、温度和环境的变化会慢慢变质,其肉品新鲜度会遭到严重影响。挥发性盐基氮值(total volatile base nitrogen,TVB-N)、硫代巴比妥酸值(thiobarbital acid,TBA)及 pH等指标也会随着肉质变化而变化,所以可用它们作为指标来表征肉品新鲜度。
2.2 畜禽肉品物理属性检测
2.2.1 系水力
系水力也称持水性,是指畜禽在经屠宰以后,畜禽肉在运输、加工和保存的过程中,凭借自身的物理形态和化学构成对水分构成一定的限制和束缚能力,减少肉中水分流失,它是衡量畜禽肉品品质的重要指标。张晶晶利用高光谱成像技术(400~1000nm)来对冷鲜滩羊肉的持水性进行检测。运用变量组合集群分析法(variables combination population analysis, VCPA)和SPA对预处理后的光谱数据进行特征变量筛选。总结可得,高光谱成像技术对肉的系水力检测效果未达到较高精度, 这主要是和模型选取有关。就目前研究来看,对畜禽肉品系水力的研究较少,在未来的研究中可更多地从此方面拓展。
2.2.2 肉品色泽检测
肉品色泽是消费者衡量肉质好坏的视觉指标,好的色泽不仅能够给人们留下好的第一印象,也能激起消费者的购买欲。过去检测肉品色度的方法采用的是色度计和色度仪对肉色进行测量评估,这样的方法受到测量范围的限制,不能进行大范围的色度测量,而且极易污染样品、可行性不高。利用高光谱成像技术可高效、无损、快速地对肉品色泽进行检测,很多学者在此方面进行了研究。
2.2.3 畜禽肉品纹理检测
除了对畜禽肉质系水力和色泽进行检测, 其肉品纹理也有助于评估肉质好坏。精品上等肥瘦相间的肉, 会带有形如大理石花纹一般的纹理,纹理越好,肉的品质越好。畜禽肉品纹理检测中多以检测牛肉大理石花纹为主,科学家们在此做了多方面探究。在特征波段下,目标区域与反射区域光谱反射强度有较大区别,从这里进行图像分割可取得最佳效果。为了更好地发挥高光谱技术在检测方面的潜能,将机器视觉、图像技术与神经网络技术相结合,对牛肉大理石花纹进行检测分级,可以取得较好的效果。综上所述, 将高光谱成像检测技术与其他技术相结合,取长补短,可提升其检测的广度和深度。
前景与挑战
高光谱成像技术在畜禽肉品研究中的应用尚处于初级阶段,未来发展前景广阔。然而,要实现高光谱成像技术在畜禽肉品研究中的广泛应用,还需解决以下挑战:
1. 技术成熟度:尽管高光谱成像技术在理论层面已经较为成熟,但在实际应用中仍存在一定的局限性。例如,其对硬件设备的要求较高,成本相对较大;同时,算法开发和数据处理也需要具备丰富的专业知识和技能。
2. 数据处理能力:高光谱图像的数据处理是一个复杂的过程,需要高效、准确的算法和强大的计算能力来支持。随着深度学习等先进技术的不断发展,数据处理能力有望得到提升。
3. 标准化和规范化:目前,高光谱成像技术的应用尚缺乏统一的标准和规范。为了实现广泛应用,需要建立相关的技术标准和规范,以便于数据的准确性和可靠性比较。
4. 应用领域扩展:目前,高光谱成像技术在畜禽肉品研究中的应用主要集中在品质和安全检测方面,未来可进一步拓展其应用领域,如畜禽肉的溯源、冷链物流监控等。
高光谱成像技术作为一种新兴的无损检测技术,在畜禽肉品研究中的应用具有显著优势和广阔前景。然而,要实现其广泛应用,还需解决技术成熟度、数据处理能力、标准化和规范化等方面的挑战。未来,随着技术的不断进步和应用领域的不断扩展,高光谱成像技术将在畜禽肉品研究中发挥越来越重要的作用。