我国引进罗非鱼最早是来自泰国和越南,时间可追溯至20世纪50年代,其中广东、海南、广西和福建等省区是我国罗非鱼养殖的主要区域。经过近二十年的发展,随着世界渔业经济、市场发展及消费需求的变化,近年来我国罗非鱼的出口量和经济效益已经出现较大幅度的下滑,罗非鱼产业已面临严峻的形势。本论文以罗非鱼片为研究对象,拟从选择标准罗非鱼片并依据鱼肉的品质特点进行鱼片的分区研究,引入分形维数(Fractal dimension,FD)对冷冻鱼片的品质变化特征进行评价和预测,建立对冻罗非鱼片加工工艺的优化改进及多维度的品质评价体系,为促进罗非鱼出口加工业提供技术支撑。研究内容及结果如下:(1)标准罗非鱼片的选定通过对罗非鱼生产企业不同养殖基地调研及购入的罗非鱼原料进行深入分析,我国罗非鱼片的加工过程共同的生产流程是:原料暂养、发色(不发色)、放血、去鳞、开片、去皮或带皮、修整、速冻等加工程序后即可得到发色(不发色)罗非鱼片。比较来源于不同养殖基地的发色及未发色罗非鱼片,依据生产企业的产品质量要求,从中选择表面光泽良好、纹路清晰、色泽均匀、完整度良好的鱼片作为标准鱼片,其品质与鱼肉新鲜度和优等品质的标准最为接近,可作为对照标准来分析评价和预测不同冷冻加工贮运条件下鱼片品质劣变的程度。(2)标准罗非鱼片品质指标的确定比较标准发色与未发色罗非鱼片在表面色泽及纹理分布上的差异,将鱼片划分为背、腹和尾部三个区域;从企业出口罗非鱼片主要的3/5盎司(85～142g)、5/7盎司(142～198g)和7/9盎司(198～255g)三种规格中,依据标准鱼片的要求选择出三种规格的标准鱼片,分别测定不同规格及不同分区标准罗非鱼片的pH、色泽、电导率、TVB-N含量和质构参量等品质参数的差异,结果表明,两类标准鱼片在色泽及电导率上存在较大差异,而在pH、TVB-N含量及质构参量上差异较小,据此确定了标准罗非鱼片的pH、色泽、电导率、TVB-N含量和质构参量等品质参数及变化范围。研究还确定了主成分分析法和分形维数可作为鱼片品质的评价指标。(3)分形维数应用于罗非鱼片的品质评价制取标准罗非鱼片的横、纵剖面的切片,经图像分析其具有明显的分形特征,并计算出FD;发色的标准鱼片的横、纵切片FD分别为1.9283±0.0021和1.8706±0.0059,未发色鱼片的横、纵切片FD分别为1.9234±0.0019和1.8348±0.0048;比较后发现两种类型鱼片之间的横切片无显著性差异,而纵切片存在差异。分别用冰温和不同温度冷冻贮藏条件处理的鱼片研究了剖面分形维数及变化特征,结果表明,两种冷冻贮藏方式下鱼片横切片的分形维数均随时间的延长呈现持续下降的变化规律,其中冰温贮藏方式的横切片FD从贮藏初期的1.9271±0.0019下降至末期的1.7408±0.0061～1.7588±0.0004之间;冷冻贮藏方式的横切片FD从贮藏初期的1.9271±0.0019下降至末期的1.7695±0.0282～1.7979±0.0020之间;两种贮藏方式下的鱼片的FD值相比标准鱼片有较大下降,但冷冻贮藏方式的下降幅度明显小于冰温贮藏方式,说明两者的品质变化存在较大差异;两种贮藏方式下纵切片分形维数呈上下波动状态,与鱼片品质劣变的关联性较差。(4)冻罗非鱼片剖面分形维数与品质变化关联模型的建立通过主成分分析法得出了冻罗非鱼片的综合品质与剖面分形维数的关联模型。冰温贮藏条件下,横切片二次函数关联模型的拟合度最高,拟合系数在0.841～0.962之间,能够较好的表达剖面分形维数与冻罗非鱼片品质变化的关联关系,而纵切片关联模型拟合系数低于0.300;冷冻贮藏条件下,横切片-18℃和-24℃条件下的二次函数模型和-30℃冷冻贮藏条件下的线性函数模型的拟合度均较高,拟合系数分别为0.979、0.961和0.940,而纵切片关联模型的拟合系数低于0.400。研究认为冻罗非鱼片的品质变化程度可以通过横切片的分形维数与综合品质的关联模型进行评价及预测。(5)冻罗非鱼片品质多维度评价方法的建立本试验首先采用常见的评价方法对鱼片品质进行评价,分别测定不同贮藏期冻罗非鱼片的pH、色泽、电导率、TVB-N含量和质构参量等品质参数,根据这些品质参数的变化来分析鱼片的品质变化,贮藏温度的降低对于抑制鱼片品质指标的变化速率具有显著的减缓作用;在常规评价方法的基础上,借助主成分分析法将众多品质指标整合为一项综合品质指标,得出鱼片贮藏过程中的综合品质变化规律,冰温贮藏条件下,鱼片的综合品质得分从3.7426下降至-3.4030～-5.1729;冷冻贮藏条件下,鱼片的综合品质得分从4.0729下降至-1.6205～-3.0082,在同一贮藏期内,冰温贮藏鱼片的品质劣变程度显著高于冷冻贮藏鱼片;研究还通过建立剖面分形维数与鱼片综合品质的关联模型,可以借助剖面分形维数(PFD)对鱼片品质进行评价,从而建立和进一步完善了鱼片品质的多维度评价方法。