为了实现原料肉新鲜度参数的无损在线实时评估,基于双波段可见/近红外反射光谱(350～1100和1000～2500 nm)技术建立了原料肉新鲜度主要指标的在线检测系统.研究设计了装置的光源单元、光谱采集单元、控制单元和驱动单元,优化设计了光源固定支架和安放角度,编写了相应的控制程序,开发了实验室用和便于在不同生产线应用的两套在线检测系统.首先,对试验参数(传送带速度和样品到透镜入光口距离)进行了优化研究,通过光谱相似度比较和显著性分析,确定传送带速度是275 m m·s-1、距离是12 cm时能够获得更加稳定的光谱信号.然后,基于该试验参数,分别在静止和在线条件下采集了贮藏时间为1～13 d共50个猪肉样本的反射光谱,并利用抛物线拟合法对双波段光谱进行融合,以获取整条覆盖可见及近红外区域的完整光谱.为了使两个波段范围内的光谱数据点权重相同,在整个波段范围内均匀分布,借助三次样条插值法将所有光谱数据点以2 nm为间隔进行重新排布.采用窗口移动多项式最小二乘拟合法对光谱作平滑处理,采用标准正态变量变换对每条光谱进行标准化预处理,分别建立了静止和在线条件下新鲜度主要表征指标-颜色(L,a和b)、p H和挥发性盐基氮的预测模型,以此验证所搭建系统的可靠性.经过对比分析,发现在线条件下的建模结果不如静止状态下的建模结果,这可能与在线采集时光谱存在漂移现象有关.进一步尝试利用一阶导数处理来消除基线漂移强化谱带特征,并对一阶导数和标准化处理顺序对建模结果的影响进行了探讨.结果发现先经过一阶导数再经过标准化处理,能更好地消除外部干扰造成的影响,建模结果更佳.在该处理方式下,基于第一波段光谱建立了颜色参数(L,a,b)的预测模型,基于双波段光谱建立了p H和挥发性盐基氮的在线检测模型,预测相关系数分别为0.9553,0.9247,0.9551,0.9615和0.9668.最后,为了验证模型的适用性,基于开发的便于在不同生产线应用的在线检测系统,利用独立的20个样本对在线模型进行外部验证,对颜色参数(L,a,b),pH和挥发性盐基氮的预测相关系数分别为0.9189,0.9141,0.9477,0.9504和0.9606.研究结果表明,该系统通过双波段光谱的实时采集和融合,可以获取更多反应样本内部信息的光学信号,具有更强的检测能力.结合设计的光路等其他硬件单元,可以同时获取样本表面更大区域的反射光谱信息,从而实现对原料肉新鲜度主要表征参数的无损、在线、实时评估.该系统便于组装和拆卸,可以适应不同企业生产线的实际需要,具有较强的实用价值和较好的市场前景.
原料肉 新鲜度 在线检测 光谱技术