冷冻食品中冰晶检测技术的研究进展

冷冻加工过程中冰晶的形成与生长会对食品的品质造成极大影响。快速而准确地检测冷冻食品中的冰晶,以有效控制和调节其成核和生长,具有重要的科学价值。该文在总结冰结晶过程及其对冷冻食品品质影响的基础上,概述了近年来冷冻食品中冰晶检测技术的相关研究进展,并对未来发展趋势和面临的挑战进行了分析和展望。其中,基于光学、电学、磁学、声学等物理方法的新型冰晶检测技术具有无损在线检测的潜力,且可以结合人工智能技术,极大地提高冰晶检测的准确性和效率,是未来该领域的重要发展趋势。

深度学习与机器视觉在鱼类加工与品质监测中的研究进展

在全球渔业产量不断增加和对鱼类品质保障需求提升的背景下,传统的鱼类加工和品质监测方法大多依赖人工操作,这不仅效率低下而且结果的一致性和准确性难以保证,逐渐无法满足现代需求。机器视觉和深度学习技术的结合,提供了一种高效、自动化的方法来提升鱼类加工与品质监测的准确性和效率。该综述概述了机器视觉系统和深度学习在鱼类加工中的应用,包括分类分拣、切割定位、重量估算等方面,并详细介绍了利用高光谱成像、近红外成像、比色传感器和传统成像等方法在品质监测中的最新研究进展,突出了深度学习在提升这些技术识别、分类精度和处理复杂图像数据能力方面的潜力。尽管机器学习技术在单一的加工问题中取得了成功,但面对复杂数据和环境变化时的适应性仍有限,这促使深度学习的相关研究日益受到重视。该文发现当前针对鱼类加工领域的深度学习研究还相对较少,且缺乏能够综合解决鱼类加工和品质监测多重任务的系统性研究。

日本鲭的保鲜技术研究进展

为解决日本鲭捕捞后极易出现的品质劣化问题,更好地满足消费者对高品质日本鲭产品的食用需求,国内外研究者采用微冻、冰温、冻藏、冷海(盐)水和流化冰等低温保鲜技术以及添加保鲜剂、涂膜、电解水、外加电场、低温等离子体和高压处理等辅助技术对日本鲭资源进行质量控制,并对其致腐因素进行了研究。结果显示,低温保鲜技术虽然在一定程度上可以达到控制鱼体品质劣化、延长产品货架期的目的,但单独使用这些技术的保鲜效果并不理想;将其与低温保鲜辅助技术联用后,不仅可以有效延长日本鲭产品的货架期,还可以在一定程度上维持产品的风味和感官特性。然而,日本鲭捕获后仍然会受到鱼体中内源酶、体外微生物和氧化作用等致腐因素的多重影响,进而导致腐败。研究表明,应充分了解日本鲭的致腐原因,以便针对性地采取保鲜措施来遏制腐败行为的发生。本文系统综述了日本鲭低温保鲜及其辅助技术的研究进展,并对鱼体的致腐因素进行了深入总结,以期为日本鲭资源有效的质量控制与高值化利用提供参考依据。