传统中式发酵香肠具有良好的风味及口感,但具有较高的脂肪含量,不符合如今低脂健康膳食的消费需求。本研究在传统配方及工艺的基础上,使用复配的脂肪替代物部分取代配方中的猪肉肥膘组分,创制出一种低脂型中式发酵香肠制品。利用气味指纹分析识别技术,研究了中式发酵香肠发酵后熟过程中,关键理化指标改变与气味指纹变化的关系,并建立了一种通过气味指纹识别快速预测产品关键理化指标的检测手段。以期在生产过程中能够适时的对产品理化指标进行监测,从而实现对产品质量自动化控制。具体试验如下:1.复合型脂肪替代物配方的研究通过运用质构仪进行TPA测试评价的方法,研究不同配比的脂代物配方对香肠样品薄片咀嚼性指标的影响。通过D-optimal混料试验设计,筛选优化获得复合脂代物的最优配方为:大豆油28.5%,乳清蛋白30%,卡拉胶0.75%,水40.75%。验证性试验表明:按照该配方配制的脂代物,可以较好地模拟出猪肉肥膘的质构性能。与传统产品相比,添加脂代物的香肠产品脂肪含量显著降低,其咀嚼性指标与传统高脂配方香肠相近。2.电子鼻检测参数的优化运用PEN3电子鼻系统分析中式香肠在发酵后熟阶段的气味指纹变化。通过对采集的气味指纹数据进行方差分析,研究了不同进样条件对PEN3电子鼻传感器阵列系统区分能力的影响。结果表明:电子鼻系统的最佳进样条件为:样品瓶顶空体积100ml,顶空气体富集时间30min,进样温度35℃,气味指纹数据采集时间55-60s。在此条件下进样,能使电子鼻的传感器阵列达到最高的区分能力。3.气味指纹识别模型的建立与应用在中式香肠发酵过程中(0、2、6、11、15天),按国标方法测定香肠样品的过氧化值(POV)及挥发性盐基氮值(TVBN)。在发酵后熟过程中香肠样品的TVBN值总体呈缓慢上升趋势,第6天后增速开始出现放缓趋势;而POV值在香肠后熟发酵的初期几乎没有变化,然而从发酵后熟的第6天开始,香肠产品的POV值表现出较明显的上升趋势。通过使用主成分分析(PCA)、线性判别式分析(LDA)等分析方法研究不同后熟发酵时间样品的气味指纹数据,使香肠样品在不同发酵成熟时期所产生的挥发性气味差异能较好的被电子鼻的传感器阵列所识别。收集不同发酵时间的香肠气味指纹数据,建立气味指纹数据库,并利用偏最小二乘法(PLS)整理数据库中的指纹信息,形成气味指纹预测分析模型。通过研究香肠发酵过程中的气味指纹参数变化与挥发性盐基氮(TVB-N)、过氧化值(POV)指标变化的关系,发现在香肠后熟发酵过程中,其气味指纹的预测值变化与其TVB-N、POV值等理化指标的变化表现出较显著的相关关系(R~2:0.9942和0.9911)。从而得出一种通过对样品气味指纹进行识别,再利用已经建立的气味指纹与理化指标的关系模型推算,进而快速预测香肠理化品质指标(TVB-N、POV值)的新型检测方法。通过对一个含有25个样本容量的测试集进行模拟测试,发现该方法预测结果可靠、测试误差小。