近红外光谱的预处理对羊肉TVB-N模型的影响

为研究能否通过对算法参数的调整和算法的组合来减弱甚至消除便携式近红外仪和样品组织结构等对样品光谱信息的影响,提高模型的预测准确性和稳健性,实现现场快速无损检测生鲜羊肉挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)的目的。本研究应用不同参数组合的单一算法和不同算法组合对样品的光谱信息进行预处理并建模,从模型的预测准确性和稳健性2个方面探讨算法参数和算法组合对模型性能的影响,找出针对检测生鲜羊肉中TVB-N含量的最佳预处理方法。结果表明,不同的算法参数和算法组合对模型性能的影响差别很大,对样品的近红外光谱信息进行差分求导(窗口数为6,求导阶次为1)后,模型性能最佳。模型的校正标准差和验证标准差分别为1.21和1.31,校正标准差和验证标准差的比值为1.08小于1.2,主成分数为10,校正集相关系数和验证及相关系数分别为0.94和0.92。说明通过对算法参数的调整和对算法的组合可以有效提高模型性能,满足应用便携式近红外仪现场快速无损检测生鲜羊肉TVB-N含量的要求。

猪肉理化指标的近红外光谱无损检测

我国是世界上最大的猪肉生产国,同时也是最大的消费国。猪肉的品质影响着人们摄取蛋白质的质量,目前缺乏有效的快速无损检测方法应对巨大的检测需要。为快速测定冷藏猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值和含水率,提出一种新的猪肉品质检测方法,利用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立冷藏猪肉TVB-N、pH值和含水率的数学模型。以不同种类的白条猪肉为研究对象,选择排酸完成后的猪最长背部肌肉的切块,采集相应猪肉近红外光谱数据并结合化学计量学试验获取TVB-N、pH和含水率的测量值,对比分析采集到的光谱信息和理化指标,发现在8600~8450、7160~6950、5300~5000 cm^(-1)区域出现显著的吸收峰,而8600~8450 cm^(-1)附近吸收峰的峰值却明显小于其他吸收峰。使用SPXY(sample set partitioning based on joint X-Y distances)算法进行数据集划分,将数据集按照3∶1的比例划分成训练集和测试集。使用蒙特卡罗交叉验证法(MCCV)剔除异常数据,通过偏最小二乘法回归(PLSR)建立TVB-N、pH值、含水率和全波段光谱信息的回归关系。利用数据中心化、Savitzky-Golay(S-G)一阶求导、S-G二阶求导、直接差分二阶求导和多元散射校正等方法对原始光谱进行预处理,探寻合适的预处理方式。结果显示:数据中心化、直接差分二阶求导、二阶求导取得较优的试验效果;故结合竞争性自适应重加权算法(CARS)、非信息变量剔除(UVE)、连续投影算法(SPA)等特征波长提取算法建立PLSR特征波段模型并进行分析。结果显示,TVB-N、pH值、含水率的预测模型结构分别为数据中心化-CARS-PLSR、直接差分二阶求导-CARS-PLSR、二阶求导-CARS-PLSR时具有优异的性能,其中训练集相关系数RC分别为0.9471、0.9988、0.9971,均方根误差(RMSE)分别为1.2088、0.0087、0.0015;测试集相关系数RP分别为0.9275、0.9630、0.9459,RMSE分别为1.6836、0.0517、0.0056。综上可知,近红外波段区域与猪肉TVB-N、pH值、含水率存在显著相关性,利用近红外光谱可以准确预测猪肉中TVB-N、pH值和含水率。

一种基于高光谱图像的熟牛肉TVB-N含量预测方法

传统肉制品新鲜度检测方法具有耗时费力、效率低、有损等缺陷,提出利用高光谱成像(HSI)技术预测熟牛肉新鲜度指标挥发性盐基氮(TVB-N)含量。首先通过HSI系统获取熟牛肉样本的高光谱数据,并进行黑白校正。进而采用移动平均平滑和多元散射校正对高光谱数据进行预处理。最后采用支持向量回归(SVR)方法分别建立基于全光谱特征、单一光谱特征、单一纹理特征、主成分分析(PCA)融合特征对TVB-N含量的预测模型。结果显示,使用PCA融合特征的SVR模型,对新鲜度的关键指标TVB-N含量的平均预测准确度(APA)可达到85.13%,表明高光谱成像技术与信息融合技术相结合能够提升模型准确度。

冷冻贮藏对冻猪肉冰晶形态、TVB-N及TBARS的影响

研究了冻藏(-10、-15、-19、-22℃,150d)对猪肉品质的影响。结果显示:冷冻温度越低,形成的冰晶越小,冷冻结束时,各处理的冰晶面积的分布范围为4045.855～5509.739μm2,相当直径分布范围为69.381～81.439μm;经150d贮藏后,尽管温度越低,冰晶重结晶速度越慢,冰晶的体积仍显著增大(p<0.01),面积为7546.855～11273.890μm2,相当直径为98.945～106.670μm;而圆度和长度则没有显著变化(p>0.05)。挥发性盐基氮含量(TVB-N含量)和硫代巴比妥酸还原值(TBARS值)同样也显著增大(p<0.05)。冰晶体积、TVB-N含量和TBARS值变化显示了很好的时间相关性。实验说明冰晶形态也可用于反应猪肉的新鲜程度。

材料透氧率对包装鲜鱼肉TVB-N值的动态变化影响

以新鲜宰杀的草鱼鲜鱼肉为对象,采用不同透氧率包装材料包装,研究在不同包装方式(普通包装/真空V包装)及不同贮存温度(20℃/8℃)条件下,挥发性盐基氮(TVB-N)增加量随贮存时间的变化规律及动力学特性。结果表明:TVB-N增加量(Y)与贮存时间(t)关系均满足方程Y=AtB,其中系数A与包装材料的透氧率无关,与包装方式和贮存温度有关;系数B与包装材料的透氧率、包装方式和贮存温度均有关,并且与透氧量(Q)符合B a b elndQ=+方程,式中:a、b与包装方式和贮存温度有关,d与贮藏温度和材料的透氧量有关的系数,与包装方式无关。

基于嗅觉可视化的鲳鱼TVB-N预测模型

采用半微量凯氏定氮法对4℃恒温下储藏的冰鲜鲳鱼的TVB-N进行检测,同时利用嗅觉可视化技术提取其挥发性气味信息,将嗅觉可视化传感器阵列与鲳鱼挥发性气体发生反应前后的RGB颜色变化值作为传感器响应值,分别建立TVB-N的偏最小二乘法(PLS)、遗传偏最小二乘法(GA-PLS)预测模型.经比较,GA-PLS模型预测效果更优,预测集相关系数达到0.851 7;可视化传感器阵列响应信号与TVB-N之间存在较高的相关性,可以快速预测出鱼储藏期间TVB-N变化,从而无损评价鱼的新鲜度.

TVB-N与生鲜草鱼片储藏时间和温度的关系

挥发性盐基氮(TVB-N)是反映水产品鲜度变化的重要指标之一。通过测定不同贮藏温度下的TVB-N随时间的变化值,并配合感官评价和汁液流失率的测定,研究其与生鲜水产品草鱼(Ctenopharyngodon idellus)腐败的相关关系,并建立TVB-N值与贮藏时间和贮藏温度之间的动力学模型。结果表明,挥发性盐基氮的值与贮藏温度及时间均呈正相关,即温度越高,时间越长,TVB-N值越大且增长趋势越明显,感官评分下降,汁液流失率上升,指标变化均反应水产品腐败程度加深。不同温度下TVB-N值随贮藏时间变化呈显著正相关(R2>0.987)。其一级反应动力学模型和阿伦尼乌斯方程对TVB-N值的变化有很高的模拟精度。挥发性盐基氮变化阿伦尼乌斯方程的回归系数为7.77×109。

MWPLS法在羊肉中TVB-N近红外定量分析中的应用

将移动窗口偏最小二乘（moving window partial least squares,MWPLS）法应用于羊肉中挥发性盐基氮（total volatile basic nitrogen,TVB-N）含量的近红外定量分析模型的构建中,通过改变MWPLS的窗口宽度,优选与羊肉中TVB-N含量高度相关的光谱区域。模型评价及验证结果显示,移动窗口宽度为160个波长点时优选得到的光谱区域（1 325～1 484 nm）所构建的定量分析模型最佳,其预测相关系数、预测标准偏差、主因子数和预测偏差比率分别为0.856 84、0.564 29 mg/100 g、5和2.9,这说明MWPLS可以有效地筛选羊肉中TVB-N的近红外光谱信息区间,提高定量分析模型的预测能力,并降低数据的处理量（数据点由800个减少为160个）。

贮运温度对包装鲜草鱼肉TVB-N的动态变化影响研究

采用高、低两种阻隔包装材料及真空、普通两种包装方式包装鲜鱼肉,研究了在不同的贮存温度下,包装鲜草鱼肉挥发性盐基氮(TVB-N)的增加量随存放时间的变化规律及数学关系式。结果表明,不同贮存温度下,包装鲜草鱼肉的TVB-N增加量(Y)与贮存时间(t)符合Y=A·tB关系式,其中系数A、B与包装方式和贮存温度有关,且与温度T符合A=c+f·EXP(T/g),B=a+b·EXP(lnQT/d)关系式,系数c、f、a、b均与温度和包装方式有关,系数g只与包装方式有关,系数d与贮存温度和包装材料的透氧量有关。

基于支持向量回归的鱼粉TVB-N值电子鼻检测

挥发性盐基氮(TVB-N)是衡量鱼粉新鲜度一个十分重要的指标,探索鱼粉TVB-N快速检测方法对鱼粉品质检测具有重要意义。利用研制的电子鼻对不同新鲜度的鱼粉样本进行电子鼻数据采集,建立了电子鼻数据和TVB-N值之间的支持向量回归模型(SVR),利用预测集进行验证,并与多元线性回归(MLR)方法进行比较。结果表明,支持向量回归模型预测精度优于MLR模型,其决定系数R2、预测标准差SEP、最大相对误差RE-max、平均相对误差RE-mean分别为0.910、4.32、8.92%、1.87%。支持向量回归和电子鼻技术检测鱼粉TVB-N含量是可行、有效的方法。

生鲜调理青椒肉丝保鲜中TVB-N的变化

研究了山梨酸钾、乳酸链球菌素和脱氢乙酸钠对生鲜调理青椒肉丝保鲜效果的影响,经真空包装后,在0-4℃贮藏条件下定期分别测定其感官、挥发性盐基氮(TVB-N)等指标的变化,对样品保鲜效果进行综合评价.结果表明:采用不同浓度的防腐剂处理样品,可不同程度地抑制微生物生长繁殖,减缓TVB-N的上升,延缓感官质量的下降,从而延长其保鲜期;其中乳酸链球菌素综合保鲜效果最好,保鲜期可以达到10 d,脱氢乙酸钠次之,山梨酸钾较差.

“灌水猪肉”的TVB-N值测定和快速检验

通过对灌水猪肉新鲜度指标TVB-N值的测定表明,灌水肉腐败变质速度比正常肉快。气温27℃时,灌水肉宰后9小时TVB-N值(mg/100g)为18.4(正常肉15.1),宰后12小时为25.6(正常肉21.3)。宰后主要通过灌水肉的感官特点进行快速检验。注意同PSE肉鉴别。

MIV波长优选改善VIS/NIR光谱TVB-N模型性能研究

挥发性盐基氮(TVB-N)是衡量肉品新鲜的重要理化指标,利用可见/近红外(VIS/NIR)光谱对TVB-N含量进行定量检测具有重要意义。预测模型是VIS/NIR光谱检测TVB-N含量性能的关键要素,使其兼顾准确性与稳健性可有效改善TVB-N的定量分析结果。以猪肉为例,采集51组不同新鲜度样本的VIS/NIR光谱数据,去除低信噪比区间200~450和900~1000 nm,选取有效波段450~900 nm的光谱数据用于建模。随后利用主成分分析(PCA)对光谱信息降维,构建一个反向传播神经网络(BPNN)模型。在此基础上,提出用平均影响值(MIV)方法从有效波段中优选与肉质TVB-N含量强相关的特征波长,最终基于221个优选波长,构建一个MIV-PCA-BPNN预测模型。实验表明,初步构建的PCA-BPNN非线性预测模型,校正相关系数(R_C)和校正均方根误差(RMSEC)分别为0.96和1.47 mg/100 g,预测相关系数(R_P)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.93和1.74 mg/100 g,模型稳健性指标为1.18,优于经典的线性预测模型主成分分析回归和偏最小二乘回归,证明TVB-N具有较强的非线性效应。最终构建的MIV-PCA-BPNN预测模型的R_C和RMSEC分别为0.98和1.21 mg/100 g,R_P和RMSEP分别为0.96和1.12 mg/100 g,模型稳健性指标为1.08,在所构建的预测模型中,RMSEC和RMSEP最小,RC和RP最大,模型的准确性和稳健性最佳。另外,MIV方法筛选出的特征波长集中在7个波峰附近,皆分布于肉品中化学成分的吸收区内,且与TVB-N中的含氢基团的特征吸收峰表现出高度一致性,为利用MIV方法筛选波长变量提供了理论依据。研究结果显示,MIV波长优选可有效改善预测模型的性能,为利用神经网络剔除无关波长变量提供了新思路,所构建的MIV-PCA-BPNN预测模型满足了肉质中TVB-N定量分析的需求。

融合光谱和图像特征信息的羊肉TVB-N含量无损检测

为实现羊肉挥发性盐基氮(TVB-N)含量的快速、无损检测,利用可见-近红外光谱与机器视觉技术提取光谱特征信息和图像特征参数,将图谱特征信息融合后建立羊肉样品中TVB-N的最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型。采集贮藏1~15 d的73个羊肉样品在320~1100 nm波段范围的可见-近红外光谱和图像信息,参照国家标准方法测定样品中TVBN含量。采用竞争性自适应加权算法优选特征波长作为光谱特征信息,提取样品图像的颜色及纹理特征作为图像特征信息,通过特征层融合法将光谱信息与图像信息融合成总特征参数。分别基于3种特征信息建立羊肉TVB-N含量的LSSVM预测模型。结果表明:基于图谱融合信息建立的模型预测精度优于仅利用光谱信息或图像信息的建模结果,其验证集相关系数为0.930,标准分析误差为1.873 mg/100 g,相对分析误差为2.635。该结果证实基于融合图谱特征信息无损预测羊肉贮藏过程中TVB-N含量的可行性,为实现羊肉样品中TVB-N含量的定量、快速、无损、准确预测提供了参考方法。

欧盟关于“水产品挥发性盐基总氮(TVB-N)的限量标准及其测定方法”

欧盟是我国水产品第五大出口地区,随着欧盟对进口水产品质量和卫生要求越来越严格,研究、了解并熟悉欧盟水产品生产及管理的各项规定,使我国水产品适应对欧盟各国出口的需要显得十分重要。为此,本栏目将不定期地介绍一些欧盟水产品管理的相关规定,希望能对从事水产品出口加工、外贸的企业及读者有所帮助,保障我国出口、加工水产品顺利进入欧盟市场。

燕麦纳豆制作工艺优化及其抗氧化性研究

为降低传统纳豆氨腥味,本研究通过在黄豆中加入燕麦发酵制作新型燕麦纳豆。以纳豆激酶活力与挥发性盐基氮含量为评价指标,确定菌种接种量、原料比例、发酵温度、发酵时间对燕麦纳豆品质的影响,通过单因素和响应面试验确定燕麦纳豆的最佳制作工艺,并对燕麦纳豆和传统纳豆抗氧化性进行比较。结果表明燕麦纳豆最佳制作工艺为菌种接种量0.12%、原料配比3∶7(w/w)、发酵时间23 h,发酵温度40℃,在此发酵工艺条件下,纳豆激酶活性最高为261.89±6.31 U/g;最佳工艺制备的燕麦纳豆挥发性盐基氮和氨基酸态氮含量显著低于传统纳豆(P<0.05),氨腥味明显降低;燕麦纳豆多酚含量、DPPH自由基清除率与ABTS+自由基清除率则高于传统纳豆(P<0.05)。新型燕麦纳豆有效改善了纳豆风味,提高了抗氧化性。

河南省市场销售冷冻鸡胸肉理化指标及微生物污染情况抽样调查

为了解河南省市场销售冷冻鸡胸肉的品质及卫生状况,从农贸市场和规模化超市抽取冷冻保存40~110d的鸡胸肉样品126份,进行沙门氏菌、大肠菌群、致泻性大肠埃希氏菌、菌落总数以及挥发性盐基氮检验。结果显示:共检出沙门氏菌阳性样品8份,阳性率为6.3%;大肠菌群阳性样品111份,阳性率为88.1%;未检出致泻性大肠埃希氏菌阳性样品;菌落总数范围为1.1×10^(4)~4.0×10^(5)CFU/g,挥发性盐基氮含量范围为9.6~13.4 mg/100 g,均未超出国家标准和相关规定。结果表明,河南省市场销售冷冻鸡胸肉在保存期110 d内品质良好,但大肠菌群污染较为普遍,也存在沙门氏菌污染风险。提示鸡屠宰、加工企业应严格控制微生物污染,消费者应购买距生产日期较近的冷冻鸡胸肉产品,加工过程中注意防护,且须彻底煮熟食用。

罗非鱼片在冷藏过程中的品质变化研究

综合研究冷藏过程中罗非鱼片品质变化的相关几项指标,包括感官值、pH值、挥发性盐基氮(TVB-N)值、K值、Ca2+-ATP酶活性值、脂肪氧化(TBA)值。结果表明:TVB-N值、K值、Ca2+-ATP酶活性值和感官值有很好的相关性,表现为:罗非鱼片品质开始变差出现在第5天左右,鱼片感官值下降到16,K值增加到29.5%,TVB-N值增加到15.775mg/100g,Ca2+-ATP酶活性降低了27.24%;鱼片品质开始恶化出现在第12天左右,感官值下降到8,TVB-N值为29.96mg/100g,K值为54%,Ca2+-ATP酶活性降低了53.36%。通过综合分析这些指标可评价冷藏过程中罗非鱼片的品质变化。

基于高光谱成像技术的猪肉新鲜度评价

该文研究利用高光谱成像技术预测猪肉新鲜度参数,挥发性盐基氮(TVB-N)和pH值。在470～1000nm波长范围内,从高光谱图像中提取的反射光谱,分别经过2次Savitzky-Golay(S-G)平滑、多元散射校正(MSC)处理后,建立PLSR(偏最小二乘法)的预测模型。对TVB-N的预测,使用2次S-G平滑处理、MSC光谱建立的PLSR预测模型相关系数分别为0.90和0.89,预测模型标准差分别为7.80和8.05。对pH值的预测,经过MSC处理比2次S-G平滑处理的结果好,相关系数为0.79,预测模型标准差为0.37。同时综合2个参数利用MSC处理后的预测模型对猪肉新鲜度进行评定,准确率达91%。研究结果表明,高光谱成像技术可以用于猪肉新鲜度快速无损检测。

卵形鲳鲹贮藏过程中品质变化动力学模型

研究不同温度贮藏条件下卵形鲳鲹挥发性盐基氮值(TVB-N)、硫代巴比妥酸值(TBA)和菌落总数随时间的变化规律及其动力学特性,建立TVB-N、TBA和菌落总数与贮藏温度和贮藏时间的动力学模型,以预测和控制卵形鲳鲹在贮藏过程中的品质和货架期。贮藏过程中卵形鲳鲹的TVB-N、TBA和菌落总数增加,随着贮藏温度的升高,卵形鲳鲹品质劣化速度加快。TVB-N、TBA和菌落总数均符合一级化学反应动力学模型,并且与Arrhenius方程有很高的拟合度。利用化学动力学原理建立了卵形鲳鲹贮藏过程中TVB-N、TBA和菌落总数的动力学模型:t=(lnAt-lnA0)/(1.68×109×e-56600/RT),t=(lnAt-lnA0)/(3.10×108×e-52090/RT),t=(lnAt-lnA0)/(1.87×108×e-47550/RT)。卵形鲳鲹的贮藏期可通过以上动力学模型进行预测。