【摘 要】
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猪肉糜作为水饺、包子、馄饨等传统食品的主要原料和肉制品最基本的原材料,在中国具有良好而广阔的市场。肉糜的新鲜度是其品质的重要部分,传统新鲜度检测方法存在耗时、繁琐、破坏样品等问题,开发猪肉糜新鲜度的快速无损的检测方法对保障其品质安全具有重要作用。本研究分别以猪肥肉糜、猪瘦肉糜、猪混合肉糜（肥瘦比2:8）为研究对象,以近红外光谱技术为参照,探究拉曼光谱结合化学计量学对猪肉糜新鲜度的快速检测方法,主要
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猪肉糜作为水饺、包子、馄饨等传统食品的主要原料和肉制品最基本的原材料,在中国具有良好而广阔的市场。肉糜的新鲜度是其品质的重要部分,传统新鲜度检测方法存在耗时、繁琐、破坏样品等问题,开发猪肉糜新鲜度的快速无损的检测方法对保障其品质安全具有重要作用。本研究分别以猪肥肉糜、猪瘦肉糜、猪混合肉糜（肥瘦比2:8）为研究对象,以近红外光谱技术为参照,探究拉曼光谱结合化学计量学对猪肉糜新鲜度的快速检测方法,主要包括如下三部分内容:1.研究了拉曼光谱和近红外光谱技术快速检测猪肥肉糜新鲜度。对拉曼光谱采集条件进行了优化,确定最优条件为激光功率70 m W,积分时间5 s,累计次数2次,探测距离6 mm。皮尔逊相关性分析结果表明拉曼光谱可用于表征肥肉糜新鲜度,拉曼全谱偏最小二乘回归（PLSR）建模结果表明,硫代巴比妥酸值（TBARS）和酸价的全谱最佳预测模型分别为基线校正-PLSR和去趋势化-PLSR,经和近红外全谱建模结果对比,拉曼光谱更佳。紧接着采用PCA载荷分析拉曼光谱全谱最佳预测模型的主要光谱贡献变量,基于此建立了PLSR、多元线性回归、反向传播人工神经网络（BP-ANN）模型,并进行效果比较,结果表明BP-ANN模型的预测效果最佳,TBARS和酸价模型的校正集相关系数（RC）分别为0.937和0.957,预测集相关系数（RP）分别为0.865和0.838,TBARS-BP-ANN模型较酸价-BP-ANN模型更稳健,以上结果均表明拉曼光谱具有快速定量预测猪肥肉糜新鲜度的潜力。2.对拉曼光谱和近红外光谱技术快速检测猪瘦肉糜新鲜度的效果进行对比研究。以近红外光谱技术为对照,研究了拉曼光谱技术快速检测猪瘦肉糜新鲜度:分别建立了5种新鲜度指标基于不同光谱预处理方式的拉曼全谱PLSR预测模型,确定各指标最优模型并进行对比,结果基于PLSR模型的拉曼光谱对各新鲜度指标的预测能力为挥发性盐基氮（TVB-N）＞p H＞b*＞L*＞a*,TVB-N最优PLSR模型预测性能偏差比（RPD）为3.265（大于2.5）;在全谱建模基础上,比较连续投影算法（SPA）和主成分（PCA）载荷筛选光谱主要贡献变量的能力,结果表明PCA载荷优于SPA,TVB-N、p H简化PCA-PLSR模型的RP分别为0.951和0.939,RPD分别为3.803和2.335。近红外光谱建模结果表明,TVB-N和p H全谱最优模型的RP分别为0.937和0.895,RPD分别为2.814和2.270;基于1390-1669 nm波段建立的两种新鲜度指标PLSR预测模型的RPD均大于2。以上结果说明拉曼光谱和近红外光谱均可快速检测猪瘦肉糜新鲜度,且基于PLSR模型的拉曼光谱快速检测效果更佳。3.以TVB-N、TBARS为新鲜度评价指标,以近红外光谱技术为对照,研究了拉曼光谱快速检测猪肉糜（肥瘦比2:8）新鲜度的可行性。分别建立了基于10种光谱预处理方式的TVB-N拉曼和近红外光谱PLSR预测模型,确定全谱最优模型分别为移动平均平滑-PLSR和卷积平滑-PLSR,RP分别为0.926和0.923,RPD分别为2.618和2.563;基于拉曼和近红外光谱优选变量建立的简化模型准确度虽都略下降,但依旧可以定量预测（RPD均大于2）,以上均证明拉曼和近红外光谱均可快速检测猪肉糜中TVB-N含量,且拉曼光谱更佳。建立了TBARS基于10种光谱预处理方式的BP-ANN预测模型,结果表明拉曼和近红外光谱TBARS最优预测模型均为优选变量正交信号（OSC）-BP-ANN,模型的RP分别为0.8780和0.8290,证明拉曼光谱和近红外光谱快速定量预测猪肉糜中TBARS的可行性较高,且拉曼光谱更佳。
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